bluish wolf

행사명：Google Developers ML Summit Seoul 2019

일시： 2018년 3월 26일 (수) 오전 09:30 ~ 오후 5:00

장소：서울특별시 강남구 역삼동 논현로 508, GS타워 아모리스홀

9:30 AM - 10:30 AM 등록

-       입구에서 등록 절차 진행 및 사진 촬영하고 있었다. 등록된 이름을 입력하면 자동으로 이름표가 출력되어 명찰을 패용했다.

10:30 AM - 10:40 AM 인사말 임성혁, Developer Relations Program Manager, Google

-       오늘 발표할 내용에 대한 설명과 구글이 한국에서 개발자 환경 생태 구축을 위해 노력을 하고 있고, 다양한 지원 프로그램을 수립하고 있다고 설명

특히, 2019 올해는 머신러닝 스터디 잼, 클라우드 스터디 잼 등 사람들이 스스로 학습할 수 있도록 지원하는 프로그램을 활성화 하고 잇다.

10:40 AM - 11:10 AM 기계학습 개요, 권순선 / Soonson Kwon, Sr. Developer Relations Program Manager, Google

-       전반적인 기계학습에 대한 개요를 설명하는 시간, AI, ML, DL 등의 역사는 의외로 오래되었고, 각 기업에서 도입하려고 하지만 데이터 수집부터 관리, 분석 등 신경 써야 할 부분이 많음. 구글에서는 Google Cloud Platform을 통한 다양한 AI를 제공 중이다. Data와 Model 둘 중에 하나 또는 모두를 구글에서 제공하는 서비스를 이용할 수도 있다.

11:10 AM - 11:40 AM TensorFlow 2.0: Machine Learning Made Easy, Kaz Sato Developer Advocate, Google

-       텐서플로우에 대한 설명 및 2.0이 도입되고 변화에 대한 이야기

11:40 AM - 12:10 PM 누구나 시작할 수 있는 Google ML API 첫걸음, 이정운 / Jungwoon Lee , Customer Engineer, Google Cloud

-       개인적으로 기억이 많이 남은 세션, ML을 공부 및 업무에 적용하려면 많은 수학 개념 및 데이터, 인프라 등을 신경 쓰지 않을 수 없는데, 구글에서는 이에 대해 좀 더 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 서비스 제공

12:10 PM - 12:40 PM ML Kit 업데이트, Khanh LeViet Developer Advocate, Google

-       기억이 잘 ..

점심식사

2:00 PM - 5:00 PM TensorFlow 코드랩 , 케라스와 TPU를 사용하여 인공신경망을 만들고, 훈련시키고, 튜닝하는 방법을 구글 코드랩(Google Codelabs)을 통해 다뤄봅니다.

-       아래 URL에 접속하여 브라우저를 통한 실습을 수행 약 180여분 소요.

-       파이썬의 기본개념이 필요하였음.

https://codelabs.developers.google.com/codelabs/keras-flowers-tpu/#0

머신러닝에 대해 많이 듣기는 했는데, 막상 어떻게 시작할지 몰라서

서점에만 기웃기웃 하다가 구글에서 머신러닝 스터디 잼이라는 교육 프로그램을 운영한다고 해서

2019년에 좋은 기회다 싶어서 주변 사람들과 함께 시작하였다.

신청은 1월 말쯤 완료 하였고, 2월 9일(토)에 메일이 도착하였다.

내용은 온라인 교육을 듣고, 실습도 함께하면 수료하는 일정이었다.

overview 유튜브 영상을 봤는데, 단순히 온라인 강의만 시청하는 것이면 졸렸을 것 같은데,

실습도 크롬을 통해 해볼 수 있는 것 같아서 좋은 것 같다.

어떻게 진행되고 사람들의 Q&A를 정리해서 올린 영상은 아래 주소 참고

https://youtu.be/8IPWvmgCdhA

어떤걸 공부하나요?

쿠버네티스는 가장 대중적인 컨테이너 오케스트레이션 시스템으로써, 여러 클러스터의 호스트 간에 컨테이너 배치, 스케일링 운영 등의 목적을 위한 구글 클라우드 플랫폼에 특화된 오픈 소스 플랫폼입니다.

 여러분들은 클라우드 스터디 잼 입문반을 통해 도커 이미지와 컨테이너를 구성해 보는 연습과 더불어, 쿠버네티스 엔진 애플리케이션을 배치하고 슬랙봇과 몽고DB에 적용해 보는 방법을 학습하게 됩니다.

교육 순서를 살펴보니

1. 퀵랩 쿠폰을 통해 온라인 강의를 수강신청 해야한다. (반드시 정해진 기간이내에 등록을 완료해야 한다)

2. (필수) 머신러닝 스터디 잼 입문반 수료 미션

   기한(2/24)내에 수료해야 한다.

   * Google Cloud Speech API: Qwik Start    :   오디오를 서버로 전송하면 텍스트를 받는다.