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이미지 인식에 대한 4개의 태그 검색결과가 있습니다.
- 블로그 어디까지 가능할까? 인공지능(AI)이 만들어가는 이미지 세계 인간의 오감은 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각입니다. 현재 후각, 미각, 촉각은 인공지능을 통해 쉽게 접할 수 있는 영역은 아니지만, 시각과 청각에서는 인공지능이 큰 활약을 펼치고 있습니다. 특히, 눈은 이미지와 영상을 통해 인간이 가장 많은 정보를 얻을 수 있는 기관입니다. 인공지능은 이미지와 영상을 빠르게 인식하고 학습하는 능력을 갖추고 있습니다. 새로운 이미지를 스스로 만들거나 보정하는 등, 인간이 접할 수 있는 이미지의 세계에서 다양한 작업을 수행합니다. 이미지 세계에서 인공지능이 활약하는 영역은 크게 두...
- 블로그 지속적 혁신을 위한 물류센터의 재정의 물류센터 구축을 위해 과거에는 기계 관련 학문을 전공한 엔지니어가 제도판에서 도면을 그리고 설계를 완성해 나갔다면 이제는 해당 학과 전공자 이거나 전문가가 아니어도 자동화 물류센터의 설계를 데이터와 알고리즘 기반으로 할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 설계 소프트웨어를 사용해 센터 대상 건물의 사이즈와 요구 물동량을 입력하면 보관량과 자동화를 위한 로봇의 대수가 자동으로 산정되며 바로 레이아웃을 2D, 3D로 작성하고 실제 요구 물동량에 맞게 입고, 출고되는지를 시뮬레이션해 볼 수 있습니다. (그림 1) 이렇듯 IT...
- 블로그 인공지능 시대, 개발자들의 위기 초래할까? SW 개발자들이 인공지능(AI) 시대를 대비하지 않으면 학습된 로봇 인공지능이 SW를 분석하고, 설계하며, 코딩까지 하면서 SW 개발자들의 작업을 빼앗을 것이라는 우려가 나오고 있습니다. 엔비디아의 DGX-1 슈퍼컴퓨터 담당 부사장 짐 맥휴는 아래와 같이 얘기하면서 인공지능 시대의 SW 개발자들의 위기에 대해 강조했습니다. ‘자가 학습을 통해 파이썬 스크립트를 작성하는 SW가 나올 것이다. 이렇게 되면 전통적인 코더는 설자리가 없어지게 될 것이다.’ ‘인공지능의 분석 능력으로 전 세계 수많은 개발자가 클라우드에 접속해 작성하는 막대한 양의 코드를 분석한다면...
- 블로그 인공지능 시대, 인공지능 하드웨어의 현재 상황은? 인공지능(AI)은 어느덧 일반적인 기술이 되어 이미지 인식과 음성인식 이외에도 다양한 영역으로 확산 중입니다. 인공지능 확산에 크게 기여한 요인으로는 딥러닝 알고리즘의 진화와 더불어 GPU의 활용을 들 수 있는데요. GPU는 슈퍼컴퓨터 대신에 수천 개의 코어를 한 장의 GPU 카드만으로 구동시킬 수 있도록 하여 많게는 매번 수억 번의 연산을 해야 하는 딥러닝 알고리즘의 대중화를 가능하게 했습니다. 그러나 GPU는 전력 소모가 크고 발열이 심해 디바이스에 탑재하기 어려우며 또한 CPU처럼 분산 환경을 구성하여 클라우드를 구현하기도...