인공지능 (13) 썸네일형 리스트형 Google Asisstant, 이젠 iPhone에서도 사용하세요 사진출처: techcrunch.com 기사 내용 원문은 Techcrunch에서 발췌하여 일부 번역한 것이니 참고 바랍니다.원문: https://techcrunch.com/2017/05/17/google-launches-google-assistant-on-the-iphone/ I/O Developer Conference에서 Google은 Google Assistant를 이젠 Google에서도 사용 가능하다고 발표를 하였습니다.구글 어시스턴트는 최초로 자사 스마트폰인 Pixel을 시작으로, 안드로이드 스마트폰에서 호환가능하도록 한 데 이어서,이젠 아이폰에서까지 사용 가능하도록 구현을 하였네요. 하지만 구글 어시스턴트 자체는 아직 기능적인 면에서 부족한 점은 많습니다.현재 영어만 지원 중이라는 점에서, 아이폰.. 인공지능으로 돌고래 언어를 해석하는 시대 사진출처: flickr 먼저 본문의 정보는 Bloter 기사를 참고로 한 것임을 먼저 전제로 밝히겠습니다. 기사원문: 인공지능으로 돌고래 언어 해석한다 - http://www.bloter.net/archives/279423 간단요약하면, 스웨덴의 한 스타트업 기업인 가비가이 AB(Gavagai AB)와 KTH 왕립 공과대학(KTH Royal Institute of Technology)과 공동으로 4년동안 돌고래의 언어를 해석하는 프로젝트를 진행한다고 하네요. 결과는 4년 뒤에 나타나겠죠. 돌고래 언어 사용하는 패턴이 사람과 가장 유사하다고 하였습니다. 인공지능을 통해서 이를 분석하는 연구를 진행하는 것으로 보이고요. 사실 언어 해석은 인공지능에 한정된 분야는 아닙니다. 자연어처리(Netural Langu.. 혼밥, 혼술, 싱글족의 시대, 그리고 인공지능 로봇 사진출처: newsfact.kr SK Telecom에서 출시한 신제품인 인공지능 로봇인 누구(NUGU) CF의 한 장면입니다. 이 장면에서 제시하는 문장은 바로 이 문장입니다. '당신은 누구와 살고 있나요?' 혼밥, 혼술의 시대입니다. Single Life를 사는 사람이 늘어나고 있다는 뜻이고, 이제는 하나의 문화 트렌드가 되어갔음을 뜻합니다. 왜 이런 현상이 생겼을까요. 여러 가지 원인이 있을 것입니다. 농경사회에서 산업화 사회가 되어가고, 첨단 IT 중심의 사회구조로 변화해 가다보면서 주거 구조도 대가족 → 소가족 → 핵가족으로 분리되어가고, Offline → Online의 문화로 변해가는 것도 한 몫을 하고. 빈익빈 부익부 현상이 심해지고 취업률은 줄어들고. 결혼을 포기하는 젊은 층들이 늘어나고 있.. 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (4) 연구 및 학습 Process 이 글로 바로 넘어오신 분이 계신다면, 바로 앞의 개요 부분을 한번은 참고해주시기 바랍니다. 제가 어떤 배경으로 이런 글을 썼는지를 알 수 있을 것입니다. 2016/11/19 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (1) 개요 2016/11/19 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (2) 왜 머신러닝과 빅데이터인가? 2016/11/21 - [Onik Lab./General] - 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (3) R Programming 여태까지 앞선 글을 요약하면 다음과 같습니다. 1. AI를 연구하고 싶다. 2. AI 연구를 위해 머신러닝을 학습 및 연구하고 싶다. 3. 머신러닝의.. 머신러닝 / 빅데이터 연구를 시작하는 방법 - (2) 왜 머신러닝과 빅데이터인가? 이 글로 바로 넘어오신 분이 계신다면, 바로 앞의 개요 부분을 한번은 참고해주시기 바랍니다. 제가 어떤 배경으로 이런 글을 썼는지를 알 수 있을 것입니다. 2016/11/19 - [Onik Lab./General] - 빅데이터 / 머신러닝 연구를 시작하는 방법 - (1) 개요 인공지능에 대한 연구는 사실 최근에 있었던 일도 아니고. 제가 대학원에서 연구했을 때에도 제 연구실 바로 아래층에는 인공지능 연구실이 사실 별도로 있었습니다. 당시에는 인공지능쪽도 대학원 수업을 들으면서 좀 같이 공부하려고도 했었는데.. 너무 어려워서 성적이 별로 좋지 못했죠. 정말 열심히 했지만 어려웠더라고요. 아무래도 당시에는 많은 국내자료가 있었던 것도 아니고, 연구했던 사람도 한정적이였기 때문이겠지요. (제가 의지가 부족해서.. 이전 1 2 다음
