📢하나의 모델, 여러 개의 태스크:산업 AI는 어떻게 새로운 지식을 계속 배우는가? AI 딥-다이브에 여러분을 초대합니다.

2026년 7월 30일(목), AI 딥-다이브에 초대합니다!

새로운 고객이 들어올 때마다 모델을 다시 학습해야 할까요?
이번 AI 딥-다이브에서는 Zero-shot 모델이 새로운 도메인 지식을 학습하며 확장되는 과정과, 기존 지식을 잃지 않으면서 새로운 태스크를 배우는 연속학습(Continual Learning)의 개념을 소개합니다.

산업 현장의 AI는 한 번 학습하고 끝나지 않습니다. 새로운 고객, 새로운 카메라 환경, 새로운 객체와 이벤트가 계속 등장하며 모델은 끊임없이 새로운 지식을 요구받는데요.

그런데 여기서 흥미로운 문제가 하나 생깁니다. 사람은 자전거를 배운 뒤에 수영을 배워도 자전거 타는 법을 잊지 않지만, 모델은 새로운 태스크를 학습하는 과정에서 기존에 잘하던 일을 잊어버리는 경우가 많습니다. 이를 파괴적 망각(Catastrophic Forgetting)이라고 부르는데요, 현장에서는 "A 라인 불량은 잘 잡던 모델이 B 라인을 학습한 뒤 갑자기 A에서 헤매는" 상황으로 나타나곤 합니다.

그렇다면 매번 처음부터 다시 학습시키는 것 외에 방법은 없을까요? 이 질문에서 출발하는 개념이 바로 연속학습(Continual Learning)입니다.

🎉 드디어 이번주 목요일!
Superb AI의 ML 엔지니어 진현동님과 함께, 모델이 기존 지식을 유지하면서 새로운 도메인 지식으로 확장되는 과정을 살펴봅니다.

산업 현장에서 실제로 필요한 AI의 진화 방향을 함께 살펴보세요.

📍 일시: 2026년 7월 30일(목) 오후 3시 30분 ~ 5시
📍 온라인 진행 (신청 시 입력하신 이메일로 구글 밋 링크와 캘린더 일정을 보내드립니다)

📍 아젠다
15:30 오프닝
15:40 - 16:10 하나의 모델, 여러 개의 태스크: 산업 AI는 어떻게 새로운 지식을 계속 배우는가 — 진현동 ML 엔지니어
16:10 - 16:40 실시간 Q&A
16:40 - 17:00 경품 이벤트 및 마무리

궁금한 점은 Q&A 세션에서 직접 물어보실 수 있고, 마지막에는 경품 이벤트도 준비되어 있습니다. 많은 참여 부탁드립니다!

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