[기사] 페이스북 인공지능 ‘머신러닝’ ‘딥러닝’의 현재와 미래
출처 : IT 뉴스 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해서 잘 정리된 기사를 발췌했다. 2015년 기사라서, 기술이 다소 옛것으로 느껴질 수 있다. 텐서플로우가 공개되었다는 기사를 보니 새삼 새롭게 느껴지니 말이다.... 페이스북 인공지능 ‘머신러닝’ ‘딥러닝’의 현재와 미래2015년 12월 3일 페이스북의 최고기술경영자(CTO)인 마이크 슈뢰퍼(Mike Schroepfer)는 그간 오랫동안 연구해온 인공지능(AI) 리서치에 대한 그간의 성과를 2015년 11월에 발표했다. 이 성과는 페이스북의 인공지능리서치(FAIR, Facebook’s AI Research) 팀으로부터 나온 것이다. 인공지능의 컴퓨터와 소프트웨어를 훈련시키고 학습시켜 사진들 속에서 사물들과 인물들을 구별해 내고 여기에 자연언어를 융합하..
2017.07.05
[Deep Learning] 5. 마코프 의사결정 과정 (Markov decision process, MDP)
출처 1 : http://rfriend.tistory.com/184출처 2 : http://secom.hanbat.ac.kr/or/chapter1/right04.html출처 3 : https://brunch.co.kr/@kakao-it/73 먼저 마코프 의사결정 과정을 살펴보기에 앞서, 이 개념이 왜 딥러닝에서 필요한지 알 필요가 있다. 예를 들어 자율주행 자동차에 들어갈 알고리즘을 만든다고 치자. 이 때 가장 중요한 문제 중 하나는 확률계(Stochastic System)에서 순차적 의사결정(Sequential Decision) 문제를 푸는 것이다. 자동차를 제어할 때 빗길이라던지 비포장 도로 등의 원인으로 인해 우리가 원치 않는대로 움직일 수 있다. 이 때 예상과 일치하지 않는 상황을 확률계라 한다...
2017.07.05
[참고자료] Tensorflow와 OpenCV로 실시간 사물인식 앱을 만드는 과정
출처 1 : Tensowflow와 OpenCV로 실시간 사물인식 앱을 만드는 과정을 잘 정리한 포스트출처 2 : AI Korea (Deep Learning) Building a Real-Time Object Recognition App with Tensorflow and OpenCVIn this article, I will walk through the steps how you can easily build your own real-time object recognition application with Tensorflow’s (TF) new Object Detection API and OpenCV in Python 3 (specifically 3.5). The focus will be on the ch..
2017.07.05
[참고자료] Neural Image Captioning / Keras code
출처 : Neural Image Captioning / Keras code - Neural Network를 이용한 Image Captioning (NIC)- IAPR2012 dataset 을 이용- Keras로 구현된 코드 Neural Image Captioning (NIC)Neural image captioning implementation with Keras based on Show and Tell.
2017.07.05
[참고자료] Google I/O EXTENDED Seoul 행사에서 AutoML & AutoDraw
출처 : TensorFlow KR Tae Young Lee 님의 글 AutoML & AutoDraw https://www.slideshare.net/taeyounglee1447/io17ex-automl-autodraw?from_m_app=android
2017.07.05
[참고자료] 스피치와 언어를 위한 딥러닝 세미나 슬라이드
출처 : NEXTOBE Deep Learning for Speech and Language UPC TelecomBCN 겨울세미나 (2017 년 1 월 24-31 일) 이 과정의 목표는 언어와 언어에 대한 딥러닝 방법을 학생들에게 훈련시키는 것입니다. RNN이라는 시계열 처리를 위한 최첨단 도구의 잠재력을 이해하기 위해 상세하게 제시되고 분석될 것입니다. 엔지니어링 팁 및 확장성 문제는 기계 번역, 음성 인식, 음성 합성 또는 질문 응답과 같은 작업을 해결함니다. 실습 세션은 개발 기술을 제공하므로 참석자는 최신 데이터 분석 도구에 능숙해질 수 있습니다. D1L2 The Perceptron http://www.slideshare.net/…/the-perceptron-d1l2-deep-learni… D1L3..
2017.07.05
[기사] "연봉 2배 줘도 어림없어..." 달아오른 AI 인재 확보전
출처 1 : 서울경제출처 2 : TensorFlow KR SKT, 서울대와 실무진 육성 협약 KT, 국내외 대학 직접 발품 팔아 네이버, 美실리콘밸리 채용설명회 카카오, 창립 첫 대규모 상시채용 [서울경제] 인공지능(AI)이 의료와 금융에 이어 자동차 등 제조 분야로까지 영토를 확장하면서 ‘인재 확보전’이 뜨겁게 달아오르고 있다. 이미 구글이나 페이스북 등 글로벌 기업들은 AI 인재 영입에 수십억원에 달하는 연봉을 제시하고 있으며 최근에는 국내 정보기술(IT) 기업들도 AI 인재 확보전에 뛰어들었다. 시장이 후끈 달아오르면서 인재 품귀 현상을 빚자 AI 전문가의 몸값도 덩달아 치솟고 있다. SK텔레콤은 4일 서울대와 AI 분야 인재 양성을 위한 협약을 맺었다. 2학기부터 서울대 전기정보공학부 대학원 과정..
2017.07.05