인공지능| 뉴스, 하우투, 기획, 리뷰 및 동영상
인공지능(AI), 증강현실(AR), 가상현실(VR), 음성인식 등과 같은 신흥 기술이 경험을 바꾸고 있다. 좋든 나쁘든 이런 기술들이 등장했고, 이들 때문에 고객들의 기대가 높아지고 있다.
‘머신러닝(ML)’이라는 말은 마법 같은 아우라로 가득 차 있다. 기계가 학습하도록 가르치기란 아직 일반인의 영역으로 보기 어렵다. 오늘날 이 용어는 데이터를 금으로 바꾸는 데이
가상비서의 시대에 진입했다. 하지만 가상비서가 나아가야 할 길은 아직 무궁무진하다. 비즈니스 시나리오에서 사용하는 경우에는 더욱 그렇다.
머신의 글쓰기 실력이 일취월장하고 있다. 쓰다 만 문장을 완성하고 이메일에 답장을 대신 써주기도 한다. 새 보고서는 물론 심지어 소설도 써낸다. 그러나 머신이 글을 쓸 능력이 있다고
AI 프로젝트 준비와 추진에 수년이 소요될 수 있다. 최근 조사에 따르면 응답자 중 28%만이 첫해에 AI 계획 단계를 통과한 것으로 나타났다.
유료 모바일 앱 분석 툴은 주로 마케터를 대상으로 하고, 무료 모바일 분석 툴은 앱 기능을 개선하고 충돌을 추적하며 일반적으로 모바일 앱을 적합하고 안정적으로 유지하려는 개발자에게
AI 프로젝트가 기대에 미치지 못하는 주된 이유 중 하나는 데이터에 있다. 그러나 실수를 통해 배우고 장기적으로 노력할 수 있다면 AI 프로젝트
AI 기술이 특히 인기리에 활용되는 분야는 IT다. IT 자동화, 품질 관리, 사이버 보안 등이 대표적이다. 하지만 기술이 개선되고 사용이 간편해지는 한편, 유용성이 입증되면서 상황이 달라질
데이터 과학팀 리더의 리더십 (5) – 머리와 가슴을 조화시켜라 (집중할 수 있는 환경 만들기)지난 스물아홉번째, 서른번째 글에서 데이터 과학
“국내 많은 기업이 RPA(Robotic Process Automation) 도입을 시도했지만 대부분 파일럿 프로젝트 단계에 머물러 있습니다. 국내 RPA가 소개된 지 3년째인데 RPA가 부분적으로 도입되는 데 그치고
