• 코랩에서 구글 모델 서치 구동하기


    구글 모델 서치는 기존 NAS(네트워크 아키텍처 탐색)의 단점을 보안하고, 효율적이고 자동으로 최적의 모델을 개발할 수 있도록 오픈소스로 제공되는 플랫폼입니다. 이러한 구글 모델 서치를 코랩에서 바로 구동해볼 수 있도록 테스트한 결과를 공유합니다. 깃헙 설치부터 패키지 설치, 환경 설정, 예제 소스 코드 설명 그리고 출력값을 확인해보도록 하겠습니다.


  • Microsoft Special Edition


    이번 설에는 마이크로소프트AI 패키지 언박싱(항상 느끼는 거지만 “언박싱” 자체가 가장 즐거움)과 마이크로소프트웨어의 특별판 읽는다고 즐거운 시간을 보냈네요. 유익한 내용이 많은 것 같습니다. 몇 가지 인상깊은 문구를 적어봅니다.


  • Mixed Reality is a New Communication Space for Artificial Intelligence


    When artificial intelligence and metaverse become common, the main means of artificial intelligence to communicate with people will be a mixed reality. (* 아래에 한국어 버전도 제공하고 있습니다. - The Korean version is also provided below.)

    Current interface for artificial intelligence



  • 도서에서 소개되고 있는 주식매매 API


    자동 매매 혹은 인공지능 모델을 이용한 매매를 하기 위해서는 매매를 위한 API 사용법을 익혀야 합니다. 퀀트 및 주식 자동 거래 시스템 구축에 관련된 도서 정보와 각 도서 안에서 소개된 매매를 위한 API가 어떤 것들이 있는 지 알아보겠습니다. 먼저 자동 매매 API가 무엇인 지 알아보겠습니다.


  • 백테스팅


    주식 투자에 대해 공부를 하다보면, 여러가지 투자전략에 대해서 배우게 됩니다. 자신의 투자 경향, 관심 종목, 접근할 수 있는 정보 권한 등으로 자신만의 투자전략을 세우게 됩니다. 투자 전략에 있어서 주로 차트와 시장 가격을 분석하는 기술적 분석과 재무재표, 경영 등 가격 결정의 원인을 분석하는 기본적 분석이 있습니다. 이번에는 기술적 분석에 국한하여 몇 가지 전략을 적용해보겠습니다. 투자전략을 세웠다면 이 투자전략으로 바로 실전에 투입하기 전에 과거 데이터로 한 번 검증을 해봐야합니다. 이렇게 과거데이터를 이용해서 투자전략을 테스트해보는 것을 백테스팅이라고 부릅니다. 백테스팅 툴은 퀀트들에게 전략 및 지표 분석에 집중할 수 있도록 백테스팅 및 트래이딩 환경을 제공합니다.


  • KAIST 산업 및 시스템 공학과 방문기 with 장영재 교수님


    KAIST 산업 및 시스템 공학과의 장영재 교수님을 이순석 박사님과 함께 드디어 만나게 되었습니다. 장영재 교수님은 레고로 공장을 만들어서 인공지능을 접목시키는 수업을 하셔서 많은 분들에게 영감을 주셨는데요, 소식을 듣고 한 번 만나뵙고 싶었는데, 결국 만나게 되었습니다.


  • 코랩을 이용해서 3년 전 집필한 케라스 도서 소스코드 업데이트 해보기


    3년 전 “블록과 함께하는 파이썬 딥러닝 케라스”라는 책을 집필하였고, 그간 많은 변동사항이 있었습니다. 케라스가 고수준 API이라서 인터페이스 상에서 크게 변화는 없었으나 IT 분야 특히 인공지능 분야에서의 3년은 엄청 긴 시간이기에 예제 소스코드 여기저기서 오류가 발생하기 시작하였습니다.


  • GitHub 오픈소스 북극 저장소 방문기


    오픈소스 서비스인 GitHub가 오픈소스들을 북극 저장소에 저장한다고 합니다. 지인분들의 오픈소스들이 북극 저장소에 저장되었다는 소식이 들려오는 데요, 궁금하신 분들을 위해 실제 방문기를 적어볼까 합니다. 근데 왜 하필이면 “북극”일까요? 물론 클라우드 서버에 저장을 하겠지만, 만약 전쟁이나 멸망 또는 전기쇼크 등으로 서버들이 동시에 다운된다면 소스들이 다 사라지겠죠? 이를 방지하고자 북극 저장소에 오픈소스들을 보관한다고 하네요. 그것도 QR코드 처럼 인코딩해서 이미지로 출력해서요. 아래 동영상을 꼭 한 번 보세요. 북극의 웅장함과 인류의 희망이 느껴집니다.


  • 패션 아이템 이미지 분류 과제 제출 방법


    패션 아이템 이미지 분류 모델을 실습한 뒤 모델에서 추론한 결과를 AIFactory에 제출한 뒤 점수를 확인하는 방법에 대해서 아래 동영상으로 설명드리겠습니다.


  • 새통사 - 인공지능 차별(AI Divide) 함께 극복하기


    182차 새통사는 인터넷 격차, 디지털 격차, 모바일 격차, 클라우드 격차에 이어 AI 격차 시대를 예상하고 모든 국민이 누구나 저렴하게 AI를 가지게 할 수 있도록 하겠다는 비전을 가지고 ㈜AI팩토리 (AIFactory) 를 창업하신 김태영 (Taeyoung Kim) 대표님을 모시고 ‘인공지능 차별(AI Divide)함께 극복하기’라는 주제로 AI와 관련한 생각나누기 하는 시간을 가졌습니다. 작년 12월 발표된 국가AI전략의 비전인 ‘세계에서 제일 AI 잘 쓰는 국가’를 만드는 실질적인 방법론이자 AI가 보편화되는 세상에서의 생태계 설계를 어떻게 해야 할 것인가 하는 관점에서 많은 영감을 나눌 수 있었던 시간이었고, 또 AI가 보편화되는 시대에 각 개인이 어떻게 AI를 대하여야 하는가에 대한 영감도 함께 나눌 수 있는 멋진 시간이었습니다. 단순한 AI기술이나 테크닉 보다는 미래 AI산업생태계적 관점에서 미래전망을 해보시고 싶어 하시는 분들에게는 더할 나위없는 강연이었습니다.