Preview AI_2 @if(kakao)2021
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AI 핵심 요약
if (kakao) 2021의 AI 세션들을 소개하며, 비디오 인코딩 최적화와 클라우드 기반 AI 서빙 플랫폼 구축 경험을 다룬다. AI 장면 분석을 이용한 인코딩 최적화와 분산 인코딩, Kubernetes 기반 GPU 공유 추론 플랫폼 개발 과정이 주요 주제다. 음성 합성 세션에서는 자연스러운 음성을 위한 음향 모델·보코더와 스타일 변환 기술을 소개하고, 별도 세션에서는 학습 데이터가 부족한 환경의 전이 학습 팁을 다룬다.
- 비디오 인코딩 최적화에서는 AI 장면 분석을 활용해 콘텐츠 특성에 맞는 설정을 찾는 접근을 다룬다.
- GPU 공유 추론 플랫폼을 Kubernetes 기반으로 구축할 때 마주친 개발 이슈와 해결 팁을 살펴본다.
- 음성 합성 품질을 높이려면 음향 모델과 보코더뿐 아니라 음성 스타일 변환도 고려할 수 있다.
- 전이 학습 발표는 학습 데이터가 부족한 상황에서 다운스트림 태스크의 성능을 높이는 방법을 다룬다.
소개
if (kakao) 2021 컨퍼런스에서 AI 관련 기술 발표 세션을 소개합니다. 1. AI 장면 분석을 통한 비디오 인코딩 최적화 @darren.thkim 동영상 인코딩을 위한 최적의 설정을 어떻게 찾을 수 있을까요? AI를 활용한 인코딩 최적화의 실제 사례를 중심으로 최적화와 분산 인코딩에 대해서 알아봅시다. 2. DFerence, 클라우드 기반 AI 서빙 플랫폼 @bran.p 맨땅에서부터 k8s를 사용하여 GPU shared inference Platform 을 만든 과정에서 얻은 경험과 지식을 공유합니다. 3. 카카오엔터프라이즈 딥러닝 음성 합성 기술 @jeff.rey @taylor.martin @satoshi.2020 카카오엔터프라이즈에서는 더욱 자연스럽고 고품질의 음성을 만들어내기 위한 음향 모델과 보코더 기술을 개발하였습니다. 또한, 보다 사람 같은 음성합성을 위한 스타일 변환 기술도 소개합니다. 4. Tips for transfer learning @mic...
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