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내가 경험한 인공지능, 1편.
약간 긴 글이 될 것 같다. 학계에서 인공지능을 '인공지능'이라고 부르는 데 큰 이견은 없다. 그런데 내가 경험한 바, 인공지능은 우리가 생각하는 터미네이터와 같은 똑똑한 인공지능은 절대 아니다. 인공지능은 인간의 어떤 문제를 더 빠르고, 더 정확하게 해결하기 위해 고안된 특수한 계산기이다. 쉽게 말하면, 그냥 프로그램이다. 아직까지는 그렇다. 컴퓨터의 장점은 계산 속도와 저장 용량, 그리고 쉽게 정보를 복사하는 것이 가능한 점이다. 이 3가지를 이용해 인간이 못 푸는 수학 문제를 그냥 풀게 하는 것이 인공지능이다. 소위 인공지능이라고 불리는 이 프로그램은 메모리 혹은 디스크에 사람이 충분히 이해할 수 있는 단순한 정보부터 시작해서사람이 이해할 수 없는 내용, 형태를 띤 정보까지 저장
딥러닝 회사 창업 & 투자유치의 기록
첫 창업치고는 매우 큰 경험을 했습니다. 문자 그대로 백억원짜리 롤러코스터였는데요. 연재글로 정리해 봤습니다. 창업 & 투자 유치에 관심 있는 분들에게 도움이 되시길 바랍니다.
신경망 첫걸음 - 놀랍도록 쉽게 설명한 책!
신경망 첫걸음타리크 라시드 저/송교석 역 한빛미디어 | 2017년 04월 새로 작업하는 일이 하나 있는데, 딥러닝을 이용한 이미지 분류에 관한 것입니다.몇 주 동안 드문드문 몇권의 책자와 구글링 등을 통해 다양한 논문과 프리젠테이션, 유투브 영상들을 보아 왔지만 여전히 신경망은 왠지 먼 곳에 있는 블랙박스(실제로도 블랙박스처럼 내부 동작이 베일에 싸여 있다지만^^)의 느낌이 강했습니다. 서점에서 우연히 들춰보다가 구입을 했는데, 4월 초에 나온 따끈따끈한 책이 바로 이 책이었습니다. 긴 말이 필요없고, 그냥 이 책 한권이면 머리 속에서 잘 잡히지 않았던 신경망과 관련한 개념들이 모두 정리가 되었습니다. 더구나 필기 인식과제(MNIST)를 저자는 그리 길지도 않은 3개 층으로 된 신경망 파이썬 코드로
이제 번역가도 실업자로
뉴스 : "'와타시와 학생'도 완벽 번역"...'알파고 번역' 올해 중 103개 언어에 확대 (이글루스) 우와! 구글에서 알파고(AlphaGo)를 번역에 사용하고 있는데, 이 번역 서비스를 올해 103개 언어로 확대하고, 번역 서비스 질을 더 높일 방안을 찾겠다고 합니다. 2016년 3월 이세돌 九단 - 알파고 간 대국 이후 구글이 이 Deep Learning 알파고를 제일 먼저 도입한 곳이 바로 이 번역 분야입니다. 알파고를 번역에 도입한 이후 2달간 엄청난 속도로 번역의 질이 좋아지고, 번역의 질이 좋아지니 번역 서비스 사용량이 더 늘어서 번역 서비스 발전 속도가 더 빨라지는 선순환(Deep Learning의 무서운 점이 "작동할 수록 발전한다")이 형성되는데, 이를 바탕으로 6점 수준의
![[1년 전 오늘] 250608 인천 무의도 덕점방파제 바다루어낚시 - 장대, 광어](https://img.zoomtrend.com/2026/06/10/1781084366-20250608122254.jpg)
![[CV] [Comi] '終末のハーレム ファンタジア' (종말의 하렘 판타지아) 17권. 그동안 SAVAN에 무슨 일이 있었던 거냐](https://img.zoomtrend.com/2026/06/10/1781084386-ECA484EBA6ACEC9790.jpg)