인공지능| 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
커뮤니케이션 격차(communications gap)로 인해 프로덕션 단계에 도달하지 못하는 AI 프로젝트가 부지기수다.
한 때 ‘인공지능(AI)’는 SF소설에서나 나오던 개념이었다. 수십 년의 연구와 상용화를 거쳐 이제 인공지능은 기업 곳곳에서 활용되는 하나의 기본 도구가 됐다.
많은 기업들이 데이터를 더 현명하게, 더 생산적으로 활용하기 원한다. 데이터옵스(Dataops)에 탄력이 붙고 있는 배경이다.또 예측 모델
1737년 보캉송은 인간의 연주와 같은 방식으로 직접공기를 불어넣고 손가락으로 연주하는 ‘플루트 연주자’ 자동인형을 제작했다. 2011년 제퍼디
소매업, 제조업, 농업 등 다양한 산업에서 ‘딥러닝(Deep Learning)’이 어려운 과제를 해결하고 있다. 여기에 앞장서고 있는 스타트업을 살펴본다.
마이크로소프트의 자회사 ‘깃허브(GitHub)’가 ‘오픈AI(OpenAI)’와 함께 자동화된 제안을 통해 코드 작성을 돕는 AI 도구를 개발하고 있다. 여기서는 초기 사용자들의 반응을 살
공장 생산라인에 작업자가 아닌 로봇이 줄지어 늘어서서 자동차를 생산하는 모습을 본 사람이라면 로봇이 가져올 미래에 대해 긍정적이든 부정적이든 생
화상채팅 플랫폼 줌(Zoom)이 머신러닝 기반 실시간 번역 솔루션 업체인 ‘카이트’를 인수할 것이라고 29일(현지시간) 블로그를 통해 발표했다. 서로 다른 언어로 소통하는 줌 사용자들
이번 글은 지난 쉰세 번째 글에 이어 2017년 1월부터 지금까지 필자가 소개했던 빅데이터 활용의 핵심들을 다시 정리해보는 마지막 글이다. 지난
오늘날 ‘데이터 과학(Data Science)’만큼 IT 및 비즈니스 리더의 관심을 끄는 분야가 있을까. 하지만 그렇다고 해서 데이터 과학에 실패가 없는 건 아니다.
