인공 지능

데이터 과학과 인공 지능(AI)의 경우, 두 기술 경로 사이에 많은 교차점을 발견할 수 있습니다. 인공지능에는 머신러닝과 딥러닝과 같은 수많은 하위

공상 과학 소설의 영역에서 일상 생활의 영역으로 넘어온 인공 지능은 상당한 발전을 이루었습니다. 인공지능이 오늘날의 산업과 사람들의 일상 생활에 널리

“로봇”이라는 단어를 들으면 무엇이 떠오르나요? 먼 미래의 우주선을 타고 있는 금속성 휴머노이드가 떠오르나요? 아니면 인류가 로봇 군주의 노예가 되는 디스토피아적

전문가 시스템은 특정 유형의 인간 기술이 필요한 복잡한 문제에 대한 해결책을 찾을 때 대안으로 자주 사용됩니다. 전문가 인공 지능(AI) 시스템은

해가 갈수록 디지털 세상에는 완전히 새로운 유행어와 문구가 생겨납니다. 새로운 용어의 유입은 모든 야심 찬 기술 전문가들이 최신 유행에 대한

최근 몇 년 동안 고성능 기술의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 사물인터넷을 비롯한 유비쿼터스 컴퓨팅과 함께 인공지능(AI) 일자리가 급성장하고 있습니다.

머신러닝은 인공지능의 흥미로운 분야로, 우리 주변에 항상 존재합니다. 머신 러닝은 Facebook이 피드에서 기사를 추천하는 등 새로운 방식으로 데이터의 힘을 끌어냅니다.

GPT-3.5와 같은 대규모 언어 모델은 인공 지능 혁신의 최전선에 서 있습니다. 수십억 개의 파라미터를 포함하는 거대한 신경망을 통해 인간과 유사한

끊임없이 진화하는 비즈니스 환경에서 경쟁력을 유지하려면 최첨단 기술의 힘을 활용해야 합니다. 인공 지능(AI)은 조직의 운영 방식을 계속해서 변화시키고 있습니다. 이