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스마트 모빌리티 시대, 성공적인 AI 적용을 위한 데이터 활용 전략
‘AI SUMMIT SEOUL 2022’ – 테스트웍스, 데이터 중심의 문제 해결 사례 공유
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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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3D 인공지능의 핵심 라이다 데이터
3D 인공지능을 활용한 라이다 데이터 셋 가공 자동화 개발 과정
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3D 인공지능 데이터 Point Cloud (2)
Point Cloud 데이터의 수집과 가공
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교통량 계산을 위한 딥 러닝
딥 러닝으로 맞춤형 교통량 집계 시스템을 구축하는 방법
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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.
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인공지능의 발전과 산업 기술의 혁신 (1)
인공지능은 실제 현실문제 해결을 위한 다양한 서비스로 구현 및 발전되고 있습니다.