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Hello, world !! (from ShadowEgo)

클릭!! >> https://shadowego.com/ "ShadowEgo.com is looking forwards, and walking towards." 인공지능 및 뇌 관련 분야를 다양한 시각으로 분석, 고민, 상상해 보기 위해 ShadowEgo.com 에는 다음과 같은 세가지 타입의 콘텐츠들이 포함됩니다. 첫째, ‘The Episodes’ 섹션은 상상 위주의 섹션이며, 발전된 인공지능 및 뇌 관련 기술들이

2020 AI 특성화 기업 역량강화 사업에서의 인포리언스

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) ‘AI 특성화 기업 역량강화 사업’(AI 역량강화)은 AI 기술을 접목하여 비즈니스를 창출하고자 하는 중소기업을 지원하는 것을 목적으로 연구개발특구진흥재단에서 발주한 사업입니다. 이 사업에서는 AI 기술을 필요로 하는 수요기업들을 대상으로 기술교육을 진행하거나 기술 수요기업들과 기술 공급기업(기관)을 매칭하여 컨설팅을 진행하고 초기 파일럿 프로젝트를

Brain Implant 뉴스 기사 흐름 분석

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) YouTube 영상: 개요 Brain implant 기술은 전기적으로 동작하는 소형장치를 써서 뇌가 생성하는 전기신호를 수집하거나 뇌에 자극(stimulation)을 주는 기술이다. 사고 또는 질병으로 인해 몸을 움직일 수 없게 되었거나 시각 또는 청각 능력을 상실한 사람들로 하여금 자신의 신체활용능력과 감각을 회복할 수 있게 하기

(CLIP) 텍스트 정보를 이용한 Visual Model Pre-training

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 이번 포스트에서는 OpenAI 에서 최근 발표한 CLIP 모델[1]을 소개한다. 이미지, 오디오 등과 같은 데이터의 차원(dimension)을 줄이면서도 보다 의미있는 형태로 변환하는 representational learning은 딥러닝 및 AI 기술의 대중화를 가능하게 한 중요한 요소들 중 하나이다. 특히 컴퓨터 비전 문제에서는 ImageNet의 대용량

우리들이 품은 bias, 그리고 새로운 bias의 출현

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) Bias? 편향, 즉 bias는 무엇이고, 왜 중요할까? Bias는 “tendency of favoring one thing or opinion over another” [1] 라고 정의된다. 간단히 말하면, 특정 무엇인가를 (다른 것들에 비해) 선호하게 되는 경향 또는 현상이라고 할 수 있다. 예를 들어, 특정 과목, 특정 연예인, 특정 미디어

의료분야에서의 인공지능

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 들어가며... 인공지능 기술은 의료분야에서 가장 뜨겁게 활용될 수 있다. 질병을 찾아내고, 치료하고, 예후를 관찰하고, 새로운 치료방법을 연구, 적용하는 등의 다양하고 광범위한 일들이 의료 분야에서 이루어지고 있고, 이러한 일들을 효율적으로 수행하기 위한 새로운 방법이 늘 필요하기 때문이다. 그러나 한편으로는, 사람의 건강과 생명에 직결되기에, 새로운

서로 다른 정보를 결합하기 위한 Feature-wise transformations

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) CLEVR 데이터셋/태스크[1]는 신경망의 멀티모달 인식과 논리적 문제 풀이 능력을 시험하기 위해 제안되었다. 아래 예시 문제와 같이 사진 한 장과 자연어로 쓰여진 질문이 주어지고 주어진 질문에 대한 정답을 찾는 문제이다. 영상에 대한 이해, 자연어에 대한 이해, 그리고 약간의 논리적 사고도 필요한

Social Science와 Machine Learning의 만남

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) Inforience 대표가 KAIST 소속 시절에 연구한 내용을 바탕으로 2013년에 발표한 논문 “Mining Social Relationship Types in an Organization using Communication Patterns” (CSCW 2013)은 Social Science 관련 문제를 Machine Learning 으로 풀어낼 수 있다는 사실을 보였습니다. 특히, 이 논문은 실험 과정에서 실제 환경에서

모바일폰에서 동작하는 딥러닝 모듈의 성능을 알아보자. (AI-Benchmark)

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 들어가며. 최근 몇 년간 딥러닝 기술의 발전과 함께 Machine Intelligence 가 비약적으로 향상되어 왔고 아직까지 그 성장세가 여전하다. 초기 딥러닝 모델은 많은 연산량을 필요로 했기에 서버나 PC의 GPU 에서만 주로 동작했으나, 모바일 프로세서의 발전과 모델의 경량화, 그리고 모바일 환경에 최적화된 라이브러리의 등장에 힘입어

보건의료영역에서 인공지능의 역할

클릭 >> Hello, world !! (from ShadowEgo) 2020월 7월17일부터 18일까지 서울 스위스 그랜드 호텔에서 개최된 재활의학학술대회 AOCPRM 2020 [1] 의 한국보건산업진흥원 세션 [2] 에서 인포리언스는 "보건의료영역에서의 인공지능의 역할"이라는 제목으로 발표를 했습니다. 자세한 발표내용은 추후에 공개될 예정입니다. * [1] http://www.aocprm2020.com/html/ * [2] http://aocprm2020.com/html/