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인공지능
“반복 속도가 AI의 성패를 결정한다” 산업/제조 현장 AI를 위한 MLOps 전략 - Tech Summary
AI가 전 산업군으로 확산하고 있지만, 산업/제조 현장의 AI는 진퇴양난의 어려움을 겪고 있다. 산업용 AI는 각 기업 고유의 환경에 특화된 목적으로 개발되기 때문에 데이터의 품질이나 규모가 미흡한 경우가 많고, 개발 및 구축 환경의 격차도 크기 때문...
“딥페이크, 10년 안으로 광고 및 미디어에서 널리 사용될 것”
4개 대학 연구팀에 따르면, ‘딥페이크’가 10년 이내에 메인스트림 미디어 및 광고에서 널리 사용될 것이며, 개인화된 광고의 다음 단계를 제공할 수 있을 전망이다. ‘딥페이크 및 AI 생성 광고 시대를 위한 준비: 조작된 광고에 대한 반응을 이해하기...
"업무 자동화, 직원 무시하면 위험 요소로 작용할 것"
액센츄어(Accenture)의 전 세계 자동화 부문 책임자 겸 오토메이션 어드밴티지(The Automation Advantage)의 공동 저자 라젠드라 프라사스에 따르면 직장에서의 자동화는 새로운 게 아니다. 지난 수십 년 동안 기업들은 RPA에 몰려...
"AI가 인재를 찾는 법" 행동 인텔리전스와 HR의 만남
2021년 DIHK 보고서에 따르면, 독일 기업의 절반이 장기적인 결원 보충에 어려움을 겪고 있다. 이 문제는 2030년까지 계속 나빠질 전망이다. 독일 연방고용청(BA)에 따르면, 그때까지 독일의 고용 인구가 360만 명 감소하기 때문이다. 인력 공...
'딥페이크와 AI가 가져올 변화' 합성 미디어에서 눈을 떼지 마라
앞으로의 10년은 AI가 영상, 소리, 글의 창작을 개선하고 가속화하는 기간이 될 것 같다. 향후 몇 년간 비즈니스에 영향을 미칠 가장 큰 기술 트렌드는 ‘합성 미디어(Synthetic media)’다. 물론 아직은 회의실과 줌 회의에서 거의 언급되...
인텔, 전분기 대비 순익 85%↓ “인력 최적화 진행할 것”
인텔이 몸집 줄이기에 나선다. 2025년까지 매년 100억 달러까지 연지출을 줄일 계획이라고 밝혔다. 인텔은 지난 3분기에 15억 3,000만 달러까지 매출이 감소했다고 밝혔다. 같은 기간 순이익 또한 10억 달러로 85% 대폭 하락했...
오라클-엔비디아, 인공지능 처리 강화 위해 ‘맞손’
오라클과 엔비디아가 파트너십을 확장해 인공지능(AI) 서비스 강화에 나선다. 오라클의 클라우드 서비스인 OCI(Oracle Cloud Infrastructure)는 엔비디아의 GPU 수만개를 추가해 인프라를 강화할 계획이다....
AI & 클라우드의 현재와 미래 전략
전통적인 프로그래밍 패러다임 머신러닝 패러다임 사용 사례 : Diabetic retinopathy 향후 전망은? 로렌스 모로니, Global Lead of AI Advocacy, 구글 로렌스 ...
“없으면 만들어 쓴다” AI 학습용 데이터 기술·시장 현황 - Tech Report
뛰어난 인공지능(AI)을 만들려면 뛰어난 데이터가 뒷받침되어야 한다. 사람도 어떤 지식을 쌓기 위해 책과 참고서를 살펴보듯이, AI도 그 성능을 높이려면 학습용 데이터가 필요한 것이다. 그런 의미에서 AI를 위한 참고서, 즉 AI가 이해하는 방식과 수...
AI 업무 환경 확대, 시작부터 활용까지 한번에 이해하기
AI 업무환경 확대 국내 AI 도입현황 분석 국내 AI 도입 이슈 AI 플랫폼의 3가지 요소와 필수 검토 항목 AI도입 이슈에 대한 해답, 효성의 AI플랫폼 김형섭 컨설턴트, 클라우드인프라사업팀, 효성인포메이션시...
아크릴, 고성능 인공지능 구축 가능한 ‘조나단 연합 학습’ 기능 공개
인공지능(AI) 전문 기업 아크릴은 멀티 GPU를 기반으로 한 통합 인공지능 개발 플랫폼 ‘조나단 플라이트베이스(Jonathan Flightbase)’의 연합 학습(Federated Learning) 기능을 개발 완료했다고 밝혔다. &nbs...
'하이퍼'오토메이션의 진짜 가치는 인간을 보조하는 것
2020년 가트너 전략 기술 트렌드에서 1위로 선정된 하이퍼오토메이션의 올해 시장 규모는 무려 6,000억 달러에 육박할 것으로 예측된다. 자동화에 추가되는 '하이퍼'의 의미와 조건을 더욱 자세히 알아보자. 기존 자동화 워크...
글로벌 칼럼 | AI/ML 학습용 데이터, 어느 정도가 충분한 것일까
인공지능(AI)의 한계이자 미래는 결국 사람이다. 사람 같은 로봇의 등장을 기대하든 우려하든 상관없이 결국 이 문제가 사람에 달렸다는 사실은 변한 적이 없다. AI 그리고 데이터 과학에서 가장 이상적인 해법은 사람과 기계의 장점을 합치는 것이다. 한동...
글로벌 칼럼 | '산으로 가는' 회의를 하지 않는 기술
최근 필자는 월드 탤런트 이코노미 포럼(World Talent Economy Forum)에 패널로 참여해 메타버스에 대해 논의했다. 이 가상현실 기술이 유망한 것은 분명하지만, 단기간에 줌 미팅이나 대면 회의 등을 대체할 가능성은 없다는 의견이 대부분...
딥러닝 프레임워크 ‘3파전’··· '텐서플로우 vs 파이토치 vs JAX' 비교
오늘날 딥러닝 연구 및 개발을 주도하는 3가지 프레임워크가 있다. 각각 사용 편의성, 기능 및 성숙도, 엄청난 확장성으로 유명하다. 어떤 프레임워크를 사용해야 할까? 시리, 알렉사, 실시간 번역 앱, 로봇, 자율주행차 등에 들어가는 ‘딥러...
"챗봇 지고 예측 분석 뜬다" 2022 국내 인공지능 도입 및 활용 현황 조사 - Market Pulse
오늘날 디지털 트랜스포메이션을 추구하는 기업에 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 필수로 여겨진다. 시장의 흐름을 읽을 수 있는 새로운 인사이트를 찾아내고 업무를 자동화하는 것은 물론 공급망을 최적화하고 마케팅 성과를 극대화하려면 이 두 기술을 얼마나...
글로벌 칼럼 | AI 시대 필요한 것은 오픈‘소스’가 아닌 오픈소스 ‘접근권’
기술 업계는 오픈소스와 개방성이 정확히 무엇을 의미하는지 다시 논의해볼 필요가 있다. 필자는 2006년 오스콘(OSCON) 컨퍼런스에서 이미 비슷한 질문을 던졌고 당시 패널이었던 구글과 야후 직원에게 “왜 의미 있는 오픈소스를 공개하지 않느냐”고 따진...
AI 및 ML 시스템을 붕괴시키는 ‘적대적 머신러닝’의 이해
AI 및 머신러닝(Machine Learning, ML) 프로젝트를 시작하는 기업이 늘면서 AI/ML의 안전을 확보하는 일이 무엇보다 중요해졌다. IBM과 모닝 컨설트(Morning Consult)가 5월 발표한 보고서에 따르면, 전 세계 7,500곳...
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