프로그램

현장실험이 비즈니스를 바꾸는 방법: 산학협력의 사례와 인사이트

• 정성훈 (George Washington University)

실험이 쉬워질수록, 더 믿을 수 있어야 합니다

• 이민용 (그레이박스)

인과추론 기법을 응용하여 머신러닝 모델의 입력 변수 선택하기

• 박정섭 (고위드)

광고의 숨겨진 수익: 게임 속 네트워크 효과의 인과 효과 추정

• 진승재 (넥슨)

Agentic AI 시대의 Personalization AI

• 전영환 (LG U+)

초개인화 마케팅을 위한 LLM 워크플로우: 디자인 사이언스와 A/B 테스트

• 이창현 (한양대학교)

작은 데이터 분석팀 생존기

• 서창우 (넥슨게임즈)

글로벌 수준의 DA 조직을 만들기 위해 갖춰야할 것

• 방태모 (토스증권)

온톨로지 기반 뉴스 키워드 분석: 매일 자라는 트렌드 지식그래프

• 정의석 (LG전자)

AI Analyst를 위한 데이터 설계: 온톨로지보다 실용적인 의미 계층 만들기

• 이동욱 (빅밸류)

AI로 사람을 시뮬레이션한다는 것: 탐색은 시뮬레이션으로, 결정은 실제 데이터로

• 신동혁 (KAIST)

실무에서 AI 데이터 분석가와 협업하기

• 신진수 (크래프톤)