인공지능| 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
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
인공지능(AI)은 수십 년간 모든 업계에서 가장 중요한 기술 진보로 입증될 것이다. AI 로봇 측면에서는 아직 멀었지만 머신러닝(ML) 분야는
딥페이크(Deepfake)는 실제처럼 보이고 들리는 가짜 동영상 또는 오디오 녹음본이다. 한 때는 CIA, GCHQ의 JTRIG 등 할리우드 특수효과 업체나 정보기관 정도만 만들 수 있었지만, 지금은 누구든
최근 프랑스 샹젤리제에서 제105회 투르 드 프랑스(Tour de France)가 열렸다. 조직위는 자전거에서 생성한 데이터를 모아 머신러닝에 적용한 후 관객에게 새로운 인사이트를 제공하고 있다.
로봇 프로세스 자동화는 반복적이고 평범한 작업을 로봇이 하게 해 조직의 시간을 절약해 준다.
전세계 법원은 소프트웨어를 사용해 위험을 평가하고 판결에 도움을 받으며 알고리즘을 실험하고 있다. 비평가들은 시스템 투명성이 부족하고 인간
