저의 딥러닝 기술 사업화 준비상황 관련 관심있는 투자사 관계자께서는 연락 부탁드립니다

딥러닝 음성인식으로 논문분석을 본격적으로 한지는 약 2 년이 넘어 갑니다 ...  음성인식으로 새로운 이슈가 뭐가 있는지를 고민하다보니 딥러닝의 여러 분야를 살펴보게 되었읍니다 ...  음성관련해서는 FastSpeech, Tacotron, Transformer, Attention, Wav2Vec 부분의 관련된 논문을 주로 살펴봤읍니다 ...  GAN 분야도 메타버스 관련해서 이슈가 있는지를 보기위해 관심있게 살펴 보는데 StyleGAN 의 세부 기술분석을 진행했읍니다 ...  StyleGAN 관련해서는 그동안 발표됬던 이슈 말고 새 이슈가 뭐가 있을지를 파악하기 위해 StyleGAN 기술의 세부 메커니즘을 분석했읍니다 ...  특히 메타버스 관련해서는 2 D 이미지를 3 D 이미지로 맵핑하는 기술인 UV Mapping 관련해서 관심있게 보고 있읍니다 ...  2 D 이미지를 3 D 이미지로 맵핑하는 기술이 OpenGL ES 의 API 를 적용하면 구현할수 있는데 이와 관련 고민이 많읍니다 ...  이와 관련해서 사업 아이디어가 있기는 하거든요 ...  그동안 약 2 년간은 딥러닝 음성인식 논문 분석을 주로 했던것이 논문에서 말하고자 하는 이슈가 있는데 그동안 학술지에 발표됬던 이슈중에서 개선했을때 글로벌 대기업이 관심을 갖을 그런 이슈꺼리가 되는 논문을 세부 분석했었읍니다 ...  논문분석이 이제는 딥러닝 음성인식 학습이 처리되는 세부 구조를 거의 분석했구요 ... 음성인식을 구현하려면 세부 메커니즘이 최소 한 10 가지는 필요한데, 제가 관심을 가지는 논문은 이런것들을 세부 분석 처리를 했읍니다 ...  그동안 음성인식 논문 분석으로 학습 모델을 구성하는 알고리즘들 분석도 되었고, 딥러닝 모델을 학습시키는 메커니즘 분석도 되었읍니다 ...  제가 분석한 결과를 가지고 대기업 AI 담당 이사님과도 의견교환을 한 7 번 했었는데, 성능이 개선됬다는 결과물의 검증작업이 필요하다는 의견을 주셨구요 ...  그래서 깃허브 사이트의 글로벌 대기업의 딥러닝 참조소스를 다운로드해서 분석 검토를 진행했었읍니다 ...  딥러닝 학습 모델의 소스가 알고리즘 네트웍의 설계는 어떤 구조로 소스가 설계되 있는지와 학습이 처리되는것은 딥러닝 소스에서 어떻게 구현되 있은지를 세밀하게 살펴 봤읍니다 ... 주로 살펴 본 딥러닝 참조소스는 구글의 Transformer 모델 관련 참조소스의 세부 설계구조가 어떻게 설계되 있는지 살펴봤고, Python API, Pytorch API, Keras API 등이 어떻게 적용되서 설계되 있는지를 세세히 살펴 봤읍니다 ...  제가 아직 살펴보지 않은것은 딥러닝 서버의 개발환경 셋팅을 하는 세세한 처리절차 및 방법에 대해 아직 세부 검토를 해보지 않았읍니다 ...

저의 이런 그동안의 딥러닝 기술 검토 분석 및 구현을 위한 딥러닝 소스 분석 능력 ... 등등을 검토하실때, 소규모 투자 검토가 가능하신 투자사가 있을지 궁금 합니다 ...

저의 경우, 소액 투자로도 깃허브 사이트의 딥러닝 소스의 성능 개선 작업이 가능하고, 단지 아직 딥러닝으로 개발 적용 경험은 아직 없으니, 관련해서 깃허브 사이트의 딥러닝 소스의 성능 개선 결과물을 내기까지 조금 기간을 조금 더 주시면 가능할것 같읍니다 ...  저는 만약 제 관심 논문관련 깃허브 사이트의 딥러닝 소스의 성능 개선을 진행한다면 관련해서 해외특허까지 염두에 두고 진행할 계획입니다 ... 관심있는 투자사 관계자께서는 아래의 연락처로 연락 부탁드립니다 ...   감사합니다 ...

 

관심있으신 분들 아래 연락처로 연락 부탁드립니다 ...

 

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