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챗봇을 둘러싼 기업들의 관심이 날로 뜨거워지고 있다. 사람의 개입없는 고객 인터랙션이 가능할지 반신반의했던 시기는 이미 지나갔다고 해도 과언이 아니다. 빠르게 발전하는 머신러닝과 인공지능 기술을 기반으로 챗봇은 기업의 고객 커뮤니케이션을 수행하는 가장 효과적인 툴 성장하고 있다. 이제 기업은 얼마나 효율적으로 차별화된 챗봇을 구축할 것인지 고민하고 있다. ...
2일 전
조직의 운영 속도를 결정하는 요소 중 하나는 데이터의 속도다. AI와 ML 시스템의 효율성이 조직의 경쟁력을 의미한다고까지 표현되는 이유다. 본 백서에서는 실시간으로 데이터를 공급하도록 특별히 설계된 스토리지 솔루션에 대해 알아보고, 딥 러닝 문제에 최적화된 스토리지 아키텍처 위에 어떻게 머신 러닝과 그와 관련된 처리 시스템을 구축할 수 있는지 살펴본다. ...
2018.05.14
[본 콘텐츠에 다운로드 하신 분들 중 20분께는 추첨을 통해 폴바셋, 상하목장 밀크 아이스크림을 드립니다]  많은 고객이 인공지능 및 딥러닝 구축시 왜 GPU 의 역할이 중요한지, 딥러닝 서버 도입시 고려해야 하는 기술적 포인트는 무엇인지 질문하고 있지만 명확하게 설명해 주는 곳은 없습니다.이 웨비나에서는 국내 다양한 산업군에서 딥러닝 서버를...
IBM
2018.05.03
[본 콘텐츠에 다운로드 하신 분들 중 20분께는 추첨을 통해 폴바셋, 상하목장 밀크 아이스크림을 드립니다]  앞으로 고성능 컴퓨팅(HPC-High Performance Computing), 빅데이터 분석, 고성능 데이터 C 분석HPDA – High Performance Data Analytics) 은 코그니티브 기업을 활성화하는 역...
IBM
2018.05.03
[본 콘텐츠에 다운로드 하신 분들 중 20분께는 추첨을 통해 폴바셋, 상하목장 밀크 아이스크림을 드립니다]  지속적으로 인공지능, 딥 러닝, 머신러닝에 투자해온 IBM 이 2017년 12월에 발표한 POWER9 기반AC922 서버는 코그너티브 컴퓨팅 플랫폼의 비용을 절감하고 성능을 높이기 위해 전 세대 대비 거의 모든 기능이 업그레이드된 제품...
IBM
2018.05.03
앞으로 고성능 컴퓨팅(HPC-High Performance Computing), 빅데이터 분석, 고성능 데이터 C 분석HPDA – High Performance Data Analytics) 은 코그니티브 기업을 활성화하는 역할을 하면서 비즈니스의 성패에도 큰 영향을 미칠 것입니다. 그러나 대다수의 기업들은 엄청난 데이터 증가와 다양성으로 인해 H...
IBM
2018.04.24
데이터 레이크 개념이 나온지 오랜 시간이 지났지만, 그 의미와 필요성, 효과에 대해 제대로 알지 못하는 이들이 많다. 하지만 생각해보자. 자사의 데이터가 어디서 오고, 얼마나 오래 머무는지, 그리고 어떤 데이터를 사용하는지 모른다면 현재 데이터 늪에 빠져 있는 것이다. 또한 한번 데이터 레이크를 만들었다고 해서 모든 것이 해결된 것이 아니다. 실행 가능한 ...
2018.04.02
버전 r1.5가 된 구글의 오픈소스 머신러닝 신경망 라이브러리는 더 많은 기능을 제공하고, 더 성숙해졌으며, 배워서 사용하기도 더 쉬워졌다. 초기 버전을 보고 실망한 이들도 다시 한번 살펴 볼 가치가 있다. 또한 실전 튜토리얼을 통해 구글 오픈소스 머신러닝 라이브러리의 힘을 활용해보자. <주요 내용> - 리뷰: 더 좋아진...
2018.03.22
인공 지능은 인간에 의해 처리되는 책임을 완전히 가져가지 않았고, 또한 그렇게 해서도 안되는데, 특히 이는 고객 인게이지먼트에 있어서 인간의 감정이 복잡하기 때문입니다. 따라서, 정교한 고객 서비스 및 고객 경험 전문가는 인공 지능과 인간의 양식이 가진 강점과 약점을 면밀히 검토하고, 이를 어떻게 혼합하면 고객에게 강력한 엔드-투-엔드 경험을 제공할 수 있...
2018.03.06
돌아보면 ‘제퍼디(Jeopardy)’와 ‘알파고(AlphaGo)’는 작은 시작에 불과했다. 이후 몇 년 만에 전 세계가 인공지능(AI) 기술에 매료됐다. 그러나 단기간에 급속히 확산하면서 잘못된 인식도 함께 퍼져 나갔다. 많은 기업이 시행착오를 겪는 이유다. 여기서는 AI에 대해 잘못 알려진 오해를 살펴본다....
IBM
2018.02.26
데이터, 채널 그리고 자동화 기술의 폭발적인 성장은 고객과 기업의 커뮤니케이션 방법을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 수익성 개선을 위해 거의 모든 회사에서 자사의 사업에 인공 지능(AI)을 도입하는 방법을 모색하고 있습니다. 하지만 AI의 효과를 한 차원 높이기 위해서는 인간의 역할이 핵심이라는 사실을 잊어서는 안됩니다. AI가 휴먼 터치와 결합할 때, 고객 ...
2018.02.20
2018년 현재 가장 화두인 기술을 꼽으라면 단연 인공지능과 머신러닝이다. 앞서가는 조직은 이미 인간의 행동을 모방하는 인공지능 기술을 활용해 고객의 마음을 사로잡고 비즈니스 운영을 강화하고 있다. 하지만 일부 과장된 이야기로 인해 혼란이 야기되고 있다. 머신러닝이란 무엇이고 지금 어떻게 사용할 수 있는지, 성공 사례와 주의해야 할 사항들을 살펴보자. ...
2018.02.09
분석은 특정 부서의 고유 업무가 아니다. 이제 누구든 원하는 인사이트를 얻기 위해 데이터를 자유자재로 분석할 수 있어야 한다. 현재 비즈니스 인텔리전스에서 주목받는 트렌드를 소개하고, 앞으로 어떻게 발전할지를 조망하며, 시장의 요구에 부합하는 BI란 무엇이고, 기업용 BI 툴 가운데 어떤 것을 선택해야 좋을지 팁을 제시한다. 주요 내용 - Marke...
2018.02.02
사실상 기계 학습(Machine Learning)은 모든 산업에서 응용 가능한 통찰력과 효율성을 나타내며 그 진가를 입증하고 있습니다. 그러나 이처럼 혁신적인 패러다임이 주목받는 이유를 좀 더 미시적인 시각에서 살펴보면, AI 기술이 프로세스를 개선하고 새로운 모델을 창출하는 최고의 비즈니스 도구로 손색이 없음을 알 수 있습니다. 다시 말해, AI는 재무 ...
2018.01.18
봇은 모바일 앱보다 개발 속도가 빠르고, 유지 보수 비용이 적다는 장점이 있다. 그러나 끊임없이 확산되는 챗봇의 바다에서 오류 없이 사용자의 마음을 사로잡을 봇을 만들기 위해서는 기술 활용 이상의 차별화가 필요하다. 비즈니스 프로세스에 커뮤니케이션과 맥락이라는 경험을 통합하고, 기업이 고객 경험을 보장할 수 없다면 봇을 개발하는 의미가 없을 것이다. 기업이...
2018.01.17

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