Keyword Research PresentationRex FreibergerThe document discusses keyword research for websites. It defines keywords as the words or phrases people use in search queries. Keyword research identifies lucrative keywords by determining popular search terms related to a target market, whether those searching would spend money, and the level of competition. The document outlines brainstorming keywords, refining lists using tools like Google's AdWords and related search, analyzing search volume and competition levels, and integrating top keywords into a website. The goal is to choose keywords with sufficient search demand but low competition for SEO or PPC campaigns.
McKinsey presentationConstructingeqThe document summarizes McKinsey & Company's research on promoting gender diversity in organizations over several years from 2007 to 2012. Some of the key findings include: (1) Companies with more women in top executive positions tend to have better financial performance; (2) Leadership behaviors more commonly seen in female leaders (such as people development) improve organizational health; (3) Getting more women into leadership requires action at societal, governmental, company and individual levels.
Mckinsey presentation templatetriphosThe document contains numerous templates for organizing information into structured formats including tables, flows, and Gantt charts. The templates include options for layouts with various numbers of columns, rows, titles, and descriptive text elements. Footnotes and sources are included at the bottom of each template.
로봇의 현재와 미래Hakyong Kim대전인재개발원에서 4월 초에 강의를 했고 다음주에 다시 강의를 할 로봇 관련 자료를 공유합니다. 로봇에 대한 깊은 이야기보다는 트렌드나 사례 중심으로 소개를 해달라고 해서 관련 내용들을 중심으로 정리를 했습니다. 구체적인 설명이 포함되지 않아서 내용만 보고 이해하시기는 어렵겠지만, 최근 어떤 로봇들이 소개되고 있고 어떤 분야에 활용되고 있으며 로봇과 관련해서 어떤 이슈들이 있는지는 대략 파악하실 수 있으리라 생각합니다.
[TMS 2018] 자금확보 / Lablup 신정규 CEO, 님아 제발 그 강을 마오NAVER D2 STARTUP FACTORY- 소개
2018년 11월 2일, Tech Meets Startup 발표자료
http://tech-startup.kr/
- 발표 제목: 님아 제발 그 강을 건너지 마오 - 기술 스타트업과 돈의 강
- 발표자: Lablup 신정규 대표
- 내용: Backend.AI를 만드는 래블업이 '기술 스타트업을 하면서도 어떻게 (아직) 망하지 않았는가?'에 대해, 제품개발과 투자유치, 시장진입의 연동 관점에서 경험을 소개합니다.
20180501 two faces of artificial intelligence 6ssuser57308cYonsei University Engineering Management Information Communication Media Industry Understanding
책 "제품의 탄생" 소개SANGHEE SHIN오이카와 다쿠야, 소네하라 하루키, 고시로 구미코가 지은 책 '제품의 탄생'을 회사 세미나를 위해 정리해 봤습니다.
책은 크게 '신제품 개발 방법론'과 'PM의 역할과 자질' 부분으로 나뉘는데 이 PPT에서는 주로 앞 부분을 정리했습니다.
참고하시기 바랍니다.
100% Serverless big data scale production Deep Learning Systemhoondong kim- BigData Sale Deep Learning Training System (with GPU Docker PaaS on Azure Batch AI)
- Deep Learning Serving Layer (with Auto Scale Out Mode on Web App for Linux Docker)
- BigDL, Keras, Tensorlfow, Horovod, TensorflowOnAzure
Transitioning from the Era of Big Data to LLMs_Deriving InsightsTae Young LeeTransitioning from the Era of Big Data to LLMs: Deriving Insights
Table of Contents
Big Data and LLMs: Evolution Over Time
Definition and role of Big Data
The emergence and advancements of LLMs (Large Language Models)
Differences and connections between Big Data and LLMs
Challenges of Big Data and the Introduction of LLMs
The initial hype around Big Data and infrastructure expansion
Limitations caused by insufficient data utilization
New possibilities unlocked by the development of LLMs
Current State and Limitations of LLMs
Service innovations brought by LLMs
Gaps between expectations and reality
Data privacy and ethical challenges
Complexity in technology management
A Successful Transition from Big Data to LLMs
Creating business value through data
Shifting from domain-focused to process-oriented thinking
Developing new business models through service innovation
Future Directions for Insight Derivation
Integrating AI and data utilization
Effective approaches to derive actionable insights
Establishing real-time decision-making systems powered by LLMs
Key Messages
Limitations of Big Data: Despite the expansion of data infrastructure, many organizations struggled to translate it into actionable services or insights.
Opportunities with LLMs: LLMs have shown remarkable success in natural language processing and leveraging large-scale data, moving beyond infrastructure to create tangible business value.
Challenges Ahead: Leveraging LLMs requires addressing technical complexity, ethical considerations, and operational costs.
Path to Success: Rather than a technology-centric approach, adopting a problem-solving mindset and developing innovative processes are crucial for success.
Conclusion
The transition from Big Data to LLMs represents a paradigm shift in how data is utilized. Overcoming the challenges of LLM adoption and building a business-driven strategy will pave the way for greater insights and value creation.
This presentation explores these topics with practical examples, offering strategies for using data and AI to shape the future of business.
Made in korea 애지모하이리빙애지모 김진걸프로슈머마케팅의 비전 무자본, 무점포, 무경험으로
어차피 써야할 생활비로 노후준비를 할 수 있는
연금성(지속적인)소득을 창출하는 수익사업과
독립유공자 후손을 돕고 우당역사강좌에 참여 올바른 역사를
터득하고, 청소년.학부모비전스쿨을 통하여 꿈을 펼쳐가는 방향을 제시하고, 환경봉사활동을 하고,건강과 마음을 수련하는 국제마라톤을 참여하는 애지모마라톤동우회,
힐링프로그램등 사회공헌 활동을 함께하는
애지모 하이리빙 사업은
아름다운 사회적모임 지성집단입니다.
소중한 당신을 애지모하이리빙에 초대합니다
E-commerce BigData Scale AI Journeyhoondong kim- E-commerce BigData Scale AI Journey
- BigData Scale Deep Learning Production System Use Case
- Deep Learning, Cloud PaaS, Microservices, DevOps, etc.
- E-Commerce AI Production System Strategy
20180501 two faces of artificial intelligence 6ssuser57308cYonsei University Engineering Management Information Communication Media Industry Understanding
책 "제품의 탄생" 소개SANGHEE SHIN오이카와 다쿠야, 소네하라 하루키, 고시로 구미코가 지은 책 '제품의 탄생'을 회사 세미나를 위해 정리해 봤습니다.
책은 크게 '신제품 개발 방법론'과 'PM의 역할과 자질' 부분으로 나뉘는데 이 PPT에서는 주로 앞 부분을 정리했습니다.
참고하시기 바랍니다.
100% Serverless big data scale production Deep Learning Systemhoondong kim- BigData Sale Deep Learning Training System (with GPU Docker PaaS on Azure Batch AI)
- Deep Learning Serving Layer (with Auto Scale Out Mode on Web App for Linux Docker)
- BigDL, Keras, Tensorlfow, Horovod, TensorflowOnAzure
Transitioning from the Era of Big Data to LLMs_Deriving InsightsTae Young LeeTransitioning from the Era of Big Data to LLMs: Deriving Insights
Table of Contents
Big Data and LLMs: Evolution Over Time
Definition and role of Big Data
The emergence and advancements of LLMs (Large Language Models)
Differences and connections between Big Data and LLMs
Challenges of Big Data and the Introduction of LLMs
The initial hype around Big Data and infrastructure expansion
Limitations caused by insufficient data utilization
New possibilities unlocked by the development of LLMs
Current State and Limitations of LLMs
Service innovations brought by LLMs
Gaps between expectations and reality
Data privacy and ethical challenges
Complexity in technology management
A Successful Transition from Big Data to LLMs
Creating business value through data
Shifting from domain-focused to process-oriented thinking
Developing new business models through service innovation
Future Directions for Insight Derivation
Integrating AI and data utilization
Effective approaches to derive actionable insights
Establishing real-time decision-making systems powered by LLMs
Key Messages
Limitations of Big Data: Despite the expansion of data infrastructure, many organizations struggled to translate it into actionable services or insights.
Opportunities with LLMs: LLMs have shown remarkable success in natural language processing and leveraging large-scale data, moving beyond infrastructure to create tangible business value.
Challenges Ahead: Leveraging LLMs requires addressing technical complexity, ethical considerations, and operational costs.
Path to Success: Rather than a technology-centric approach, adopting a problem-solving mindset and developing innovative processes are crucial for success.
Conclusion
The transition from Big Data to LLMs represents a paradigm shift in how data is utilized. Overcoming the challenges of LLM adoption and building a business-driven strategy will pave the way for greater insights and value creation.
This presentation explores these topics with practical examples, offering strategies for using data and AI to shape the future of business.
Made in korea 애지모하이리빙애지모 김진걸프로슈머마케팅의 비전 무자본, 무점포, 무경험으로
어차피 써야할 생활비로 노후준비를 할 수 있는
연금성(지속적인)소득을 창출하는 수익사업과
독립유공자 후손을 돕고 우당역사강좌에 참여 올바른 역사를
터득하고, 청소년.학부모비전스쿨을 통하여 꿈을 펼쳐가는 방향을 제시하고, 환경봉사활동을 하고,건강과 마음을 수련하는 국제마라톤을 참여하는 애지모마라톤동우회,
힐링프로그램등 사회공헌 활동을 함께하는
애지모 하이리빙 사업은
아름다운 사회적모임 지성집단입니다.
소중한 당신을 애지모하이리빙에 초대합니다
E-commerce BigData Scale AI Journeyhoondong kim- E-commerce BigData Scale AI Journey
- BigData Scale Deep Learning Production System Use Case
- Deep Learning, Cloud PaaS, Microservices, DevOps, etc.
- E-Commerce AI Production System Strategy
6. 지금으로부터 10년 전을 기억하시나요?
2005 20152008 2011
시간 흐름에 따른 로봇에 대한 관심도 변화
구글 트렌드 : 검색키워드(Robot), 검색지역(전세계), 엔터테인먼트 제외
로봇붐
최고점
7. 2005년! 과연 무슨 일이…
우리나라의 주요 대기업(삼성, LG, KT, SKT)
등이 서비스 로봇 사업을 하던 시기..
언론에서는 로봇시대의 도래를 예고하고
삼성전자가 대형 휴머노이드를 출시했던 시기!!
혼다, 도요타, 미츠비시중공업, 소니 등 일본의
대기업, 연구소에서 60종 이상 로봇을 쏟아내고..
8. 2005년! 수많은 로봇전사가 탄생했습니다.
LG전자
100만원대
대중성있는
청소로봇 출시
삼성전자
휴머노이드
출시
홈로봇 와카마루 출시
2005 아이치엑스포
60여종 이상 로봇출시
휴보 공개
(’04.12)
세계최초 로봇새
상용화
9. 지만 많은 로봇 제품들이 캐즘의 강에 빠져
지금까지 남은 제품은 극소수가 되었습니다.
10. 다시 말하면 주류(Early Majority)가 되지
못하고, 초기시장에서만 머물고 말았습니다.
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Technology-Adoption-Lifecycle.png
12. 로봇시장의 협소
현실 로봇에 대한 인식의 괴리감
기술의 한계
킬러앱 로봇의 부재
그런데 여기서는 그 중에서 심리적 요인을
보고자 합니다.
많은 이유와 분석이 있었습니다.
13. 채널1 채널2 채널3 채널4
세계 최초 인간과
동거 휴머노이드
세계 최초 애완용
로봇
세계 최초 테라피
로봇
세계 최초 로봇새
사이버드
방송 시작
4채널
우리 한번 2005년으로 돌아가서 4개 방송을
같이 보시겠습니다.
14. [채널1] 와카마루의 당시 의미
일본최대 중공업 기업인
미츠비시중공업이 ’05년 출시
일본 최고 제품디자이너
키타 토시유키 참여
세계 최초 사람과 사는 휴머노이드
로봇으로 전세계 언론사에 노출
10명 인식, 음성인식, 아이컨텍,
한·일·영·중 등 4개국어 가능
자율행동,넷기반 정보제공
17. [채널1] 와카마루 실패 분석
1~2명이 하늘을 올려다보면
대중들이 반응이 없지만
3명이 하늘을 동시에 올려다
보면 상황을 바꿀 수 있다.
마치, 로열모 모임처럼…
실험사례1 : 다수의 행동을 선으로 느끼는 심리
유사 심리사례
• 개그프로그램의 가짜 웃음
• 엽기 뉴욕살인사건과 침묵 38명 증인들(‘64) 존스타운 910명 자살사건(‘77)
• 대구지하철 192명 참사(’03), 5호선 천호역 인명 구조 (‘05)
18. [채널1] 와카마루 실패 분석
똑같은 커피가 2,000원,
4,000원이면 누구나
2,000원을 구매
실험사례2 : 인간은 상황에 지배를 받는다
지만 연기자들이
4,000원을 고른다면
피실험자도 자연스럽게
4,000원을 구매!!!
와카마루를 판매 개시후, 높은 가격(한화1700만원)에
소비자들이 눈치만 보다 판매대수 저조가 장기간 노출!
1년 목표대수 1만대 – 2년간 판매대수 10여대
19. [채널2] 아이보
소니가 만든 최초 애완용 로봇
6년간 5차례 업그레이드 판매
기분을 느끼고 성장하는 로봇,
자율행동, 센서반응
15만대 판매, 약 3400억 매출
20. [채널2] 아이보의 현재 : 합동 장례식
출처 : http://gogotsu.com/archives/4697
21. [채널2] 아이보의 판매실적
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
ERS-110
5,000대 한정판매
ERS-110
35,000대 판매
ERS-200
60,000대 판매
ERS-300
ERS-7
ERS-7M ERS-7M3
’99. 11월 : 13만 5천건 예약접수
22. [채널2] 아이보 실패 분석
별차이가 없는 것 같지만
두개의 차이점이 원래 차이
보다 크게 인식되는 심리
제품을 선택할때 항상
타협안을 선택하는 심리
실험사례1 : 대조효과와 타협안
유사 심리사례
• 켄릭의 미녀삼총사 실험
• 휘트니, 휴빈, 머피의 양복과 악세서리 실험
• 소비자들이 고가제품보다 덜 비싼 유사제품을 선택하는 심리, Itamar Simonson 연구
23. [채널2] 아이보 실패 분석
법정스님이 돌아가시자
베스트셀러10위내
법정스님의 책 8개가 석권
실험사례2 : 희소성
아이보 초기에 수요대비 희소성으로 전세계 얼리어답터의
수요가 촉발되었으나 제품간 대조효과가 크지 않고
가격 비교대상이 없어 캐즘에 빠짐
24. [채널3] 바다표범 로봇 파로
10년간 10억엔이 소요된 장기
프로젝트로 탄생
세계 최초 테라피 로봇
치매노인, 발달장애, 자폐아 등
치료에 효과
일본의 대표적인 로봇 성공사례로
전세계 3200대, 10억엔 매출효과
25. [채널3] 파로 분석
의사로 연출하여
터무니없는 요구를하더라도
대부분의 사람들이 복종
경찰로 연출하여
쓰레기수거, 팔굽혀펴기 등
어이없는 지시를 해도 순응
실험사례1 : 권위에 복종하기 쉽다
로봇 파로는 개발과 더불어 마케팅 효과를 위해
권위있는 기관에서 인정하는 논문, 연구 등을
병행 발표하여 차별화된 성과 도출
26. [채널4] 사이버드
민수형 드론보다 10년 앞서
상용화된 최초 로봇새
2002 월드컵 전야제 당시
상암구장에서 시범 비행
2005년 제품 양산 및 해외수출
개시하였으나 주류시장에서 실패
국내외 언론 호평 및 동호회 생성
27. [채널4] 왜 드론은 뜨고? 사이버드는...
인간의 시야를 확장
하여 하늘에서 내려
다보고 싶은 심리와
드론의 소구
(옴니션트 신드롬)
실험사례 : 오버뷰효과
드론의 경우 1차 비행목적, 2차 촬영목적으로
확장하여 구매소구가 확대되는데, 사이버드는
비행에만 한정되어 매니아층에 한정판매됨