[01:01:56~01:03:40]
황인호 대표의 기업 소개
• 바운드포 황인호 대표가 자신의 회사와 역할을 소개합니다.
• 바운드포는 AI 데이터 기업으로, 인공지능 학습에 필요한 데이터를 제작하는 전문성을 갖추고 있습니다.
• 엔비디아 인셉션 프로그램에 선정되어 다양한 기회를 제공받고 있습니다.
[01:05:49~01:06:47]
인공지능 시장 동향
• 황인호 대표가 인공지능 시장 동향에 대해 설명합니다.
• 미국 나스닥 시장에서 엔비디아 관심이 높아지고 있으며, 경제신문에서도 많이 언급되고 있습니다.
• 인공지능이 실질적인 효과를 줄 것인지에 대한 기대와 우려가 공존하고 있습니다.
[01:06:47~01:08:01]
인공지능의 일상화와 긍정적 영향
• 오픈AI의 GPT 출시로 인해 사용자들이 맥락을 제공받는 경험을 하게 됩니다.
• 인공지능이 실무에 도입되면서 업무 효율성이 높아지고 있습니다.
• 인공지능이 일상과 공존하게 될 요소로 자리잡고 있습니다.
[01:12:00~01:12:54]
디지털 라벨러의 역할과 중요성
• 디지털 라벨러는 인공지능이 현실 세계를 인지할 수 있도록 데이터를 라벨링하는 작업을 합니다.
• 2020년부터 디지털 라벨러라는 용어가 익숙해졌습니다.
• 인공지능이 처음에는 모든 것을 바로 인지하지 못하기 때문에 라벨링 작업이 필요합니다.
[01:12:54~01:14:42]
인공지능 학습의 중요성
• 물리 세계에 대한 정보를 인공지능에게 학습시키는 것이 중요합니다.
• 어린아이에게 교육하듯이 도메인 전문가가 설계한 기준에 맞춰 정보를 제공해야 합니다.
• 일관성 있게 만든 데이터가 좋은 데이터로 간주됩니다.
• 과거 직장 경험을 바탕으로 좋은 품질의 데이터를 만드는 사례가 많습니다.
• 다양한 데이터 종류에 따라 디지털 라벨러가 필요하며, 인공지능 시장의 성장과 함께 이 시장도 성장할 것입니다.
[01:14:42~01:16:41]
디지털 일자리와 중장년층
• 디지털 일자리는 젊은 세대뿐만 아니라 중장년층도 충분히 할 수 있는 영역입니다.
• 전문 지식이나 경력이 없어도 교육을 통해 배울 수 있습니다.
• 하나 파워온 프로그램 등 다양한 프로젝트를 통해 새로운 도약의 기회를 마련할 수 있습니다.
[01:29:45~01:31:21]
중장년층의 디지털 직업 구하기
• 중장년층이 디지털 직업을 구할 수 있는 방법에 대해 논의합니다.
• 주요 채용 사이트에서 많은 공지가 올라온다고 설명합니다.
• 바운드포 프로젝트 참여를 통해 유일하게 채용될 수 있는 방법을 제시합니다.
[01:31:21~01:32:40]
바운드포의 프로젝트 참여와 가치
• 바운드포는 많은 인원을 프로젝트에 참여시키기보다는 우수한 퀄리티를 제공하는 것을 지향합니다.
• 좋은 일자리를 제공하고, 긍정적인 인공지능 성능을 만들 수 있는 데이터를 제공하는 것이 중요하다고 강조합니다.
• 절대적인 참여 수보다 양질의 데이터를 제공할 수 있는 프로젝트가 더 중요하다고 말합니다.
[01:43:09~01:44:41]
데이터 라벨러의 현실과 수익
• 데이터 라벨링 작업의 효율성과 수익에 대해 다양한 사례가 있습니다.
• 어떤 사람은 백 장의 데이터를 모두 반려받아 돈을 받지 못하는 경우도 있습니다.
• 반면, 어떤 사람은 30분 안에 작업을 끝내 높은 효율을 보이기도 합니다.
[01:44:41~01:47:02]
데이터 라벨러 시장의 미래와 한국의 경쟁력
• 데이터 라벨러 시장이 동남아시아로 이동할 가능성이 있지만, 한국의 경쟁력이 높습니다.
• 한국은 기술력과 인터넷 인프라가 뛰어나며, 전문성이 높습니다.
• 동남아시아보다 교육 수준이 높아 일관성 있는 데이터를 구축할 수 있습니다.
[01:53:41~01:54:54]
인공지능과 마케팅의 본질
• 인공지능은 사람의 욕구에 맞는 추천을 돕는 보조 역할이라고 설명합니다.
• 인공지능이 개인 마케터의 인사이트나 관점을 모방할 수 없음을 강조합니다.
• 인공지능 툴을 효과적으로 활용하는 방법에 대해 조언합니다.
• 글로벌 기업들과 협력하여 한국의 브랜드 파워를 강화할 필요가 있습니다.
[Youtube]월간 워크위즈 3차 LIVE_ 늘어나는 디지털 일자리, 나는 어떻게 시작할 수 있을까요?
[01:01:56~01:03:40]
황인호 대표의 기업 소개
• 바운드포 황인호 대표가 자신의 회사와 역할을 소개합니다.
• 바운드포는 AI 데이터 기업으로, 인공지능 학습에 필요한 데이터를 제작하는 전문성을 갖추고 있습니다.
• 엔비디아 인셉션 프로그램에 선정되어 다양한 기회를 제공받고 있습니다.
[01:05:49~01:06:47]
인공지능 시장 동향
• 황인호 대표가 인공지능 시장 동향에 대해 설명합니다.
• 미국 나스닥 시장에서 엔비디아 관심이 높아지고 있으며, 경제신문에서도 많이 언급되고 있습니다.
• 인공지능이 실질적인 효과를 줄 것인지에 대한 기대와 우려가 공존하고 있습니다.
[01:06:47~01:08:01]
인공지능의 일상화와 긍정적 영향
• 오픈AI의 GPT 출시로 인해 사용자들이 맥락을 제공받는 경험을 하게 됩니다.
• 인공지능이 실무에 도입되면서 업무 효율성이 높아지고 있습니다.
• 인공지능이 일상과 공존하게 될 요소로 자리잡고 있습니다.
[01:12:00~01:12:54]
디지털 라벨러의 역할과 중요성
• 디지털 라벨러는 인공지능이 현실 세계를 인지할 수 있도록 데이터를 라벨링하는 작업을 합니다.
• 2020년부터 디지털 라벨러라는 용어가 익숙해졌습니다.
• 인공지능이 처음에는 모든 것을 바로 인지하지 못하기 때문에 라벨링 작업이 필요합니다.
[01:12:54~01:14:42]
인공지능 학습의 중요성
• 물리 세계에 대한 정보를 인공지능에게 학습시키는 것이 중요합니다.
• 어린아이에게 교육하듯이 도메인 전문가가 설계한 기준에 맞춰 정보를 제공해야 합니다.
• 일관성 있게 만든 데이터가 좋은 데이터로 간주됩니다.
• 과거 직장 경험을 바탕으로 좋은 품질의 데이터를 만드는 사례가 많습니다.
• 다양한 데이터 종류에 따라 디지털 라벨러가 필요하며, 인공지능 시장의 성장과 함께 이 시장도 성장할 것입니다.
[01:14:42~01:16:41]
디지털 일자리와 중장년층
• 디지털 일자리는 젊은 세대뿐만 아니라 중장년층도 충분히 할 수 있는 영역입니다.
• 전문 지식이나 경력이 없어도 교육을 통해 배울 수 있습니다.
• 하나 파워온 프로그램 등 다양한 프로젝트를 통해 새로운 도약의 기회를 마련할 수 있습니다.
[01:29:45~01:31:21]
중장년층의 디지털 직업 구하기
• 중장년층이 디지털 직업을 구할 수 있는 방법에 대해 논의합니다.
• 주요 채용 사이트에서 많은 공지가 올라온다고 설명합니다.
• 바운드포 프로젝트 참여를 통해 유일하게 채용될 수 있는 방법을 제시합니다.
[01:31:21~01:32:40]
바운드포의 프로젝트 참여와 가치
• 바운드포는 많은 인원을 프로젝트에 참여시키기보다는 우수한 퀄리티를 제공하는 것을 지향합니다.
• 좋은 일자리를 제공하고, 긍정적인 인공지능 성능을 만들 수 있는 데이터를 제공하는 것이 중요하다고 강조합니다.
• 절대적인 참여 수보다 양질의 데이터를 제공할 수 있는 프로젝트가 더 중요하다고 말합니다.
[01:43:09~01:44:41]
데이터 라벨러의 현실과 수익
• 데이터 라벨링 작업의 효율성과 수익에 대해 다양한 사례가 있습니다.
• 어떤 사람은 백 장의 데이터를 모두 반려받아 돈을 받지 못하는 경우도 있습니다.
• 반면, 어떤 사람은 30분 안에 작업을 끝내 높은 효율을 보이기도 합니다.
[01:44:41~01:47:02]
데이터 라벨러 시장의 미래와 한국의 경쟁력
• 데이터 라벨러 시장이 동남아시아로 이동할 가능성이 있지만, 한국의 경쟁력이 높습니다.
• 한국은 기술력과 인터넷 인프라가 뛰어나며, 전문성이 높습니다.
• 동남아시아보다 교육 수준이 높아 일관성 있는 데이터를 구축할 수 있습니다.
[01:53:41~01:54:54]
인공지능과 마케팅의 본질
• 인공지능은 사람의 욕구에 맞는 추천을 돕는 보조 역할이라고 설명합니다.
• 인공지능이 개인 마케터의 인사이트나 관점을 모방할 수 없음을 강조합니다.
• 인공지능 툴을 효과적으로 활용하는 방법에 대해 조언합니다.
• 글로벌 기업들과 협력하여 한국의 브랜드 파워를 강화할 필요가 있습니다.
[Youtube]월간 워크위즈 3차 LIVE_ 늘어나는 디지털 일자리, 나는 어떻게 시작할 수 있을까요?