생성형 AI 과도기 시대, 여러분은 생성형 AI를 도입하기 위한 준비가 되어있으신가요?
ChatGPT 등장 이후 생성형 AI를 업무에 활용한 업무 효율성 증대가 높은 관심을 받으면서
비즈니스 프로세스 최적화, 직원 생산성 향상 등 비즈니스 전반에 걸쳐 큰 변화를 불러일으키고 있습니다.
이와 더불어 생성형 AI의 근간인 LLM(대규모 언어 모델)에도 관심이 쏟아지고 있죠.
이러한 흐름 속에서 미국 정보 기술연구 및 자문회사인 가트너에서도
향후 3년 이내에 전 세계 기업의 80%가 생성형 AI를 도입해 생산성을 향상할 것이라고 예측한 바 있습니다.
세계는 지금 현존하는 생성형 AI의 한계를 허물고, 그들 기업에 특화된 AI를 만들기 위해
LLM(거대 언어 모델) 구축을 활발히 진행 중입니다.
우리 기업에서는 생성형 AI, 또는 LLM을 비즈니스에 활용하기 위한 준비가 되어 있을까요?
비즈니스 가치 창출을 준비하기 위해서는
AI와 비즈니스의 결합을 이해하는 것이 무엇보다 중요합니다.
B2B AI 비즈니스 동향과 우리 기업에 특화된 LLM 모델 구축이 궁금한 분들께 이 강의를 추천합니다! .
✔️ AI 기술 발전 트렌드 및 인사이트, 비즈니스 접목 방향성
✔️ 생성형 AI의 비즈니스 활용의 한계와 한계를 극복하는 모델 최적화 방안
✔️ AI 분야 B2B 기업이 알아야 할 다섯 가지 가치 창출 전략
✔️ LLM 본질 및 기술 프로세스 이해와 기술정보 분야 특화 LLM 구축 사례
✔️ AI의 트렌드·흐름과 기술 사례에 대해 자세히 알고 싶은 연구원
✔️ 비즈니스 경쟁력을 위해 AI 도입을 고민중인 경영·전략 담당자
✔️ LLM과 생성형 AI에 관심있는 실무자 및 경영진
✔️ 생성형 AI와 LLM, 비즈니스 결합에 관심있는 누구나
─ "AI 모먼트의 시대, 우리는 그것에 대한 대응과 전략을 계속해서 세워야 될테고 그것을 준비해야 하는 시대입니다."
기술 트렌드와 생성형 AI에 대한 정의를 다시 한번 되짚어보고 어떤 방향으로 AI가 발전할 것인지를 예측해봅니다.
가트너에서는 2026년까지 전세계 80%의 기업들이 생성형 AI를 활용할 것이라 예측했습니다. 이렇게 발전해가는 AI의 기술적 한계는 없을까요? 사실, 우리 회사의 비즈니스에 100% 맞는 생성형 AI를 구축하기에는 아직 명확한 한계가 있습니다.
본 강의에서는 AI의 트렌드 및 'AI의 거짓말'로 대표되는 생성형 AI의 기술적 한계를 말하고, 그 한계를 해결해나가는 AI 모델 최적화 사례를 공유합니다.
─ "AI 기술이 정말 중요하지만 이것보다 더 중요한 것은 이 AI 기술을 잘 활용해서 가치를 창출하는 것입니다. 본질은 결국 비즈니스 모델이라고 저는 생각하고요."
ChatGPT 공개 이후 누구나 쉽게 생성형 AI를 활용할 수 있게 되었습니다. 본 강의에서는 초거대 AI 등장 이후 스타트업 생태계의 변화와 최근 각광받고 있는 책임감 있는 AI(Responsible AI)라는 것이 무엇인지, 그리고 AI 스타트업들은 어떻게 생존할 수 있는지에 대한 방안들을 소개합니다. 환경, 윤리 문제 등 AI를 개발하고 학습시킬 때 중요하게 생각해야 하는 포인트와 극복 방법을 확인하세요. 생성형 AI 시대, 스타트업과 B2B 기업이 그들만의 AI 기술 Specialty를 창출하는 다섯 가지 방법을 알려드립니다.
─ "특허 분야에 특화된 LLM을 과연 어떻게 구축할 것인가, 저는 굉장히 유사하다고 판단하는 사례로 Meta의 '코드라마'를 소개하겠습니다."
LLM의 본질적인 의미와 프로세스를 제대로 이해하고 계신가요?
본 강의에서는 LLM의 본질과 기술동향 인사이트를 공유하고, LLM의 본질인 랭귀지 모델에 대한 이해와 학습 방법을 체계적으로 학습할 수 있습니다. 또한, 실제 기술정보 분야에서의 기업 특화 LLM 구축을 한다면 어떻게 할 수 있을지 그 방법을 확인할 수 있는데요, ChatGPT와 메타의 코드라마 사례를 통해 LLM의 성능을 더욱 향상시킬 수 있는 방법을 알려드립니다.
SESSION 1 후기
✔️"요즘 핫한 이슈인 AI 트렌드를 확인할 수 있었다."
✔️"내용 구성이 충실하고 트렌드를 알기에 좋았다."
SESSION 2 후기
✔️"sLLM에 대한 방향과 이해, 산업 적용, 스타트업의 기술 등에 대한 이해가 되었습니다."
✔️ "많은 부분에서 AI와 B2B 가능성에 대한 의심 혹은 모델을 찾고 있었는데 개념을 확실하게 정리해주었다."
✔️ "재미있는 사례로 설명이 머리에 쏙쏙 박혀서 이해하기 쉬웠어요."✔ 신정훈 CTO
담당 세션 : [세션1] 생성형 AI의 한계를 넘는 '특허정보 특화 AI' 혁신 전략
현) 워트인텔리전스 CTO
(전)숭실대학교 일반대학원 융합 소프트웨어하고가 초빙, 겸임교수
(전)한국전자기술연구원 연구원
공학박사 - 시스템소프트웨어(데이터베이스 전공)
✔ 황민영 부대표
담당 세션 : [세션2] B2B 기업의 생성형 AI 가치 창출 전략
현) 셀렉트스타 부대표 / CSO(최고전략책임자)
삼성개발자콘퍼런스2023 / 월드서밋 AI 아메리카 연사 참여
과기정통부 주관 AI 4대 석학 앤드류 응 대담회 참여(사회자)
✔ 임준호 책임연구원
담당 세션 : [세션3] LLM의 의미와 동향, 기술정보 분야의 특화 LLM 구축방법
현) 한국전자통신연구원 언어지능실 책임연구원
현) (주)튜터러스랩스 CTO
엑소브레인 국가 R&D 프로젝트 총괄 책임
평가기준 | 진도 | 시험 | 과제 | 토론 | 기타 |
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배점 | 100% | 0% | 0% | 0% | 0% |
과락기준 | 80% | - | - | - | - |