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메타버스는 정말 허상일까? 2022년의 버즈 워드 (Buzz word) 일뿐일지도?
차세대 신기술 메타버스, 빠른 선점이 중요하다.
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신뢰할 수 있는 데이터
신뢰할 수 있는 AI 개발을 위한 데이터 중심 접근 방법
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딥 러닝을 통한 의미적 분할(Semantic segmentation) 기술과 학습 방법
자율주행, 무인로봇, 보안, 이상 상황 감지, 공장 자동화, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 의미적 분할 기술
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교통량 계산을 위한 딥 러닝
딥 러닝으로 맞춤형 교통량 집계 시스템을 구축하는 방법
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데이터 가공 자동화 모델과 활용
딥러닝 모델 성능 향상을 위한 데이터의 품질을 높이는데 필수적인 가공 자동화 모델을 소개합니다.
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인공지능 지도학습 데이터 (1)
인공지능은 개발하려는 서비스 분야에 따라 다양한 학습 데이터가 필요합니다.
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인공지능의 발전과 산업기술의 혁신 (2)
다양한 학습 알고리즘의 발전과 새로운 시도를 통해 발전하고 있는 인공지능 서비스의 혁신을 살펴 봅니다.