ATCx 데이터사이언스 & AI

AI 및 데이터사이언스 교육 발전부터 실질적인 혁신의 비즈니스 성과를 이끌어내는 실질적인 혁신에 이르기까지, 이 아젠다는 연구와 실제 영향력을 연결하고 그리고 모든 참석자가 AI의 힘을 활용할 수 있도록 지원합니다.

자세한 아젠다는 추후 공개될 예정입니다.

AI 및 데이터사이언스 교육 발전부터 실질적인 혁신의 비즈니스 성과를 이끌어내는 실질적인 혁신에 이르기까지, 이 아젠다는 연구와 실제 영향력을 연결하고 그리고 모든 참석자가 AI의 힘을 활용할 수 있도록 지원합니다.

자세한 아젠다는 추후 공개될 예정입니다.

오늘날 기업들은 속도, 컨텍스트, 인텔리전스가 경쟁력 유지의 핵심인 빠르게 진화하는 환경에 직면해 있습니다. 대규모 언어 모델이 AI를 변화시켰지만, 그 잠재력은 구조화된 지식과 접근 가능한 개발 도구와 결합될 때 비로소 실현됩니다. 이 강연에서 예쉬완트는 지식 그래프가 어떻게 AI 에이전트에 추론, 기억, 문맥 인식을 제공하여 순수 생성 모델의 한계를 극복하는지 보여줄 것입니다. 또한 로우코드 애플리케이션 개발을 통해 팀이 엔터프라이즈 시스템과 원활하게 통합되는 지능형 에이전트를 설계, 테스트 및 배포할 수 있는 방법을 강조할 것입니다. 참석자들은 AI, 지식 그래프, 로우코드 혁신을 결합하여 지능형 의사 결정, 운영 자동화, 실제 영향력을 발휘할 수 있는 자율적인 엔터프라이즈를 구현하는 방법을 배울 수 있습니다.

지멘스의 알테어 인수를 통해 로우코드, AI, 데이터 기반 혁신 분야의 두 업계 리더가 결합하여 기업의 데이터 과학 운영 방식을 혁신할 수 있게 되었습니다. 멘딕스와 래피드마이너는 함께 사용자가 적응형 운영과 산업 인텔리전스를 주도하는 지능형 애플리케이션을 구축, 배포, 확장할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이 세션에서 패널은 실제 고객 영향력에 대해 논의하고 지능형 커넥티드 기업의 미래에 대한 공동의 비전을 밝힐 예정입니다.

학계에 초점을 맞춘 이 트랙에서는 교육 기관이 어떻게 차세대에게 데이터 사이언스와 AI를 의미 있는 방식으로 배우고, 가르치고, 적용할 수 있는 기술을 갖추게 하는지를 중점적으로 다룹니다.

학계에 초점을 맞춘 이 트랙에서는 교육 기관이 어떻게 차세대에게 데이터 사이언스와 AI를 의미 있는 방식으로 배우고, 가르치고, 적용할 수 있는 기술을 갖추게 하는지를 중점적으로 다룹니다.

지난 2년 동안 저는 핀테크 모듈에서 컴퓨팅 경험이 거의 없거나 전혀 없는 회계, 재무, 경제학 배경을 가진 학생들에게 AI를 가르쳤습니다. AI에 대한 접근성을 높이기 위해 저는 사용자 친화적인 접근 방식으로 학생들이 매우 좋아하는 도구인 Altair AI Studio를 사용합니다. 실제 데이터 세트를 활용한 실습을 통해 학생들은 기술적 장벽에 대한 부담감 없이 AI 개념을 탐구하고 적용합니다. 코스워크 평가는 Altair AI Studio를 통해 이루어지며, 실질적인 실험을 장려합니다. 이러한 접근 방식은 지속적으로 학생들의 참여도를 높이고 이해도를 높이며 금융에 AI를 적용하는 데 자신감을 심어주었습니다.

지난 2년 동안 저는 핀테크 모듈에서 컴퓨팅 경험이 거의 없거나 전혀 없는 회계, 재무, 경제학 배경을 가진 학생들에게 AI를 가르쳤습니다. AI에 대한 접근성을 높이기 위해 저는 사용자 친화적인 접근 방식으로 학생들이 매우 좋아하는 도구인 Altair AI Studio를 사용합니다. 실제 데이터 세트를 활용한 실습을 통해 학생들은 기술적 장벽에 대한 부담감 없이 AI 개념을 탐구하고 적용합니다. 코스워크 평가는 Altair AI Studio를 통해 이루어지며, 실질적인 실험을 장려합니다. 이러한 접근 방식은 지속적으로 학생들의 참여도를 높이고 이해도를 높이며 금융에 AI를 적용하는 데 자신감을 심어주었습니다.

엔지니어링 프로그램에는 프로그래밍이 필요하지 않은 경우가 많으며, 많은 교수진이 이미 빽빽한 커리큘럼에 코딩을 추가하기에는 시간 제약이 너무 심할 수 있습니다. 하지만 우리 업계는 머신러닝(ML)을 빠르게 도입하고 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 코딩이 ML 리터러시의 문턱이 되어서는 안 된다고 주장합니다. 문제 프레임, 데이터 품질, 알고리즘 원리, 설명 가능성, 윤리 측면에서 ML의 원리를 가르치는 동시에 코딩이 필요 없는 최신 ML 접근 방식과 결합하면 엔지니어링 작업에 직접 매핑되는 진정한 실습 학습을 제공할 수 있습니다. 이러한 관점에서 이 강연에서는 학위 요건을 다시 작성하지 않고도 ML을 통합할 수 있는 한 가지 청사진을 제시합니다. 이 청사진은 학생 상호 작용, 교수진 개발, 학습 성과를 극대화하고 인증 요건을 충족하기 위해 코딩 없는 접근 방식을 채택하는 것의 장점을 강조합니다.

적층 제조의 가장 큰 과제 중 하나는 복잡한 형상의 품질 관리인데, XCT와 같은 이미징을 통한 제품 품질 분석은 비용이 많이 들고 신속한 프로토타입 제작 환경에서는 불가능합니다. 펜실베니아 주립대학에서는 항공기 엔진용 새로운 음향 라이너를 제작할 때 이 문제가 드러났습니다. 알테어 래피드마이너 수석 데이터 과학자 제프 초와니에크(Jeff Chowaniec)와의 협업을 통해 고급 AI 모델을 활용하여 프린팅 공정의 이미지를 사용하여 실시간으로 결함을 감지함으로써 이 문제를 해결했습니다. Jeff는 RapidMiner AI Studio와 같은 Altair의 강력한 AI 도구가 어떻게 엔지니어와 데이터 과학자 간의 격차를 해소하여 도메인 전문성과 고급 분석의 원활한 통합을 가능하게 하는지를 보여줄 예정입니다. 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하는 이 엔드투엔드 솔루션은 단일 이미지 프레임에서 결함을 식별하기 위한 접근 가능하고 효과적인 접근 방식을 제공하여 엔지니어가 깊은 프로그래밍 전문 지식 없이도 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있도록 지원합니다.

디지털 플랫폼의 부상은 방대한 비정형 데이터를 생성하여 사회과학 연구에 새로운 기회를 제공합니다. 이 프레젠테이션에서는 소셜 미디어 콘텐츠와 고객 리뷰에 감정 분석, 주제 모델링, 머신 러닝을 적용하는 비즈니스 분석 석사 과정에서 Altair AI Studio를 사용하는 방법을 소개합니다. 학생들은 NLP 기술을 사용하여 디지털 커뮤니케이션에서 감정, 주제, 패턴을 발견합니다. 알타이르 AI 스튜디오는 기술적 배경 지식이 없는 학습자를 위해 복잡한 방법을 단순화하여 사용자 친화적인 환경을 제공합니다. 기본 기술에서 고급 기술로 발전할 수 있으며, 데이터 과학과 사회 과학 간의 격차를 해소하여 영향력 있는 학습 및 연구 성과를 달성할 수 있습니다.

최신 로우코드 데이터 분석 도구로 강의실과 현업 간의 격차를 해소하여 미래의 정보 기술 전문가가 첫날부터 측정 가능한 비즈니스 영향력을 발휘할 수 있도록 준비하는 방법에 대한 대화입니다.

업계 중심 세션 쇼케이스 실제 적용 사례를 소개하는 AI및 조직이 어떻게 데이터 과학을 데이터 과학을 활용하여 측정 가능한 영향력, 효율성 및 성장을 달성하는 방법을 보여줍니다.

업계 중심 세션 쇼케이스 실제 적용 사례를 소개하는 AI및 조직이 어떻게 데이터 과학을 데이터 과학을 활용하여 측정 가능한 영향력, 효율성 및 성장을 달성하는 방법을 보여줍니다.

– 예측을 위한 경로 및 과제
– 기업이 데이터 분석 및 AI를 채택하는 방법 – 실제 사용 사례
– 제조 및 컨세션 사용 사례의 라이브 데모

클라우드 데이터 플랫폼은 시작에 불과합니다. 지난 10년 동안 조직은 깨끗하고 확장 가능하며 관리되는 데이터 플랫폼을 구축하는 데 큰 진전을 이루었습니다. 하지만 여전히 데이터를 연결하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

30분 동안 진행되는 이 세션에서는 지식 그래프가 엔터프라이즈 데이터에 구조, 의미, 연결을 추가하는 방법을 살펴봅니다. 오버레이 역할을 하는 지식 그래프는 보다 민첩한 사용 사례 중심의 접근 방식을 가능하게 하여 기존 클라우드 데이터 투자를 강화하고 지능형 AI 지원 솔루션으로 가는 길을 가속화합니다.

학습 내용:
– 지식 그래프가 최신 데이터 패브릭 구축의 기반이 되는 이유
– 선도적인 기업들이 복잡한 데이터 문제를 해결하기 위해 지식 그래프를 적용하는 방법
– 지식 그래프를 에코시스템에 통합할 때 어디서부터 시작해야 할까요?

운영을 최적화하든, 더 나은 의사 결정을 내리든, genAI를 준비하든, 지식 그래프는 한 번에 한 가지 사용 사례씩 그 목표를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

엔지니어링 시스템이 더욱 분산되고 복잡해짐에 따라 조직은 사일로 전반에 걸쳐 데이터를 통합하여 더 빠르고 현명한 의사결정을 내리는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이 세션에서는 데이터 패브릭 아키텍처가 AI 기반 분석과 결합하여 원활한 데이터 액세스, 적응형 시뮬레이션, 확장 가능한 인사이트를 지원함으로써 엔지니어링 워크플로우를 어떻게 혁신하고 있는지 살펴봅니다. Altair와 LTTS는 함께 고객이 설계, 제조 및 운영 전반에 걸쳐 팀이 실시간으로 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 지능형 데이터 에코시스템을 구축할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 실제 사례를 통해 데이터 패브릭 접근 방식이 어떻게 혁신을 가속화하고, 자산 성과를 개선하며, 엔지니어링 데이터의 잠재력을 최대한 발휘하는지 보여드립니다.

현대 제조업에서 민첩성에 대한 요구는 부인할 수 없는 사실입니다. 이 세션에서는 Mendix의 로우코드 플랫폼이 어떻게 혁신적인 솔루션을 제공하고 Altair의 최첨단 분석과 원활하게 통합되어 자동차 생산에 혁신을 가져오는지 공개합니다. 또한 공장 팀이 Evora Factory Management 앱과 같은 지능형 애플리케이션을 신속하게 구축하여 포괄적인 360도 운영 뷰를 제공하는 Mendix의 지원 방법을 시연합니다.

알테어 그래프 스튜디오, 코파일럿, AI 클라우드를 손쉽게 통합하는 Mendix의 강력한 라이브 데모를 체험할 수 있는 매력적인 라이브 데모를 준비하세요. 이 강력한 통합 솔루션이 어떻게 중요한 예측 고장 인사이트를 생성하고 지능형 자동화를 추진하며 공장 알림을 선제적이고 효율적으로 관리하는지 직접 확인해 보세요.

빠르게 변화하는 암호화폐 세계에서는 속도와 명확성이 가장 중요합니다. 런던에 본사를 둔 자산 관리 회사인 파사나라 캐피털은 수백만 건의 거래와 테라바이트 규모의 데이터를 기회를 놓치지 않고 처리할 방법이 필요했습니다. 파사나라 캐피탈의 팀은 Altair® Panopticon™을 통해 스트리밍 및 과거 데이터를 즉시 시각화하고, 거래소 전반의 전략 성과를 추적하며, 24시간 연중무휴로 변동성이 큰 시장에서 자신 있게 행동할 수 있게 되었습니다.