인공지능| 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
무인자동차를 ‘윤리적으로’ 프로그래밍하려면 어떻게 해야 할까? 로봇 의사를 교육하는 최선의 방법은 무엇일까? 기계에게 심미
챗봇(Chatbot)은 2018년에 유행한 고객경험(CX) 기술이며 잘만 활용하면 수천 명 고객의 CX를 개선할 수 있어 콜센터 직원들이 더욱
아마도 인공지능(AI)의 부분집합인 머신러닝(ML)에 대한 이야기를 갈수록 많이 듣고 있을 것이다. 그렇다면 ‘머신러닝’으로 정확히 무슨 일을 할 수 있을까?
대다수 CEO는 인공지능(AI)이 사업에 결정적으로 작용할 요인임을 인정한다. 그러나 현재까지 AI프로젝트를 실제로 추진한 기업은 별로 많지 않다. 최근 가트너가 CIO를 대상으로 이행한 설문
나사(NASA)와 캐피탈 원(Capital One), 버라이즌(Verizon)의 공통점은 무엇일까? 모두 챗봇을 구축하고 있다는 것이다.
LHC 빅데이터에서의 딥러닝과 인공지능 기술의 새로운 요구사항 – 해석가능성 LHC 가속기는 질량의 근본을 설명하는 힉스 보
기발한 사업 아이디어가 떠올랐다면 이는 굉장히 신나는 일이다. 그러나 이를 실행에 옮기는 일은 그리 녹록지 않다. 사업 아이디어가 독창적이
블룸버그(Bloomberg)의 기자들은 1990년대부터 뉴스를 제공해왔지만, 최근에는 점점 더 데이터 사이언스에 의존하고 있다.
현재 데이터 과학자, 인공지능 전문가, 머신러닝 개발자에 대한 수요가 너무 높아서 모자랄 지경이다. 2018년 글래스도어(Glas
구글 클라우드가 시장 우위 점하는 전투에서는 패배한 것처럼 보일 수도 있다. 하지만 아직 전쟁은 끝나지 않았고, 구글은 전세 역전을 노리는 비밀
