1. 애플, 독립형 AI 기기 제작 스타트업(Xnor.ai) 인수
2. 페이스북, 딥페이크(deep fake) 규제방침 발표
3. 구글, 새로운 AI 학습 모델 리포머(Reformer) 개발
4. 스탠포드大, 실시간 사각지대 감지 AI 시스템 개발
5. 美 브루킹스 연구소, 10년 안에 AI 패권 경쟁 종결 전망
1. 스탠포드(Stanford) AI Index 개요
2. [R&D] 지속적인 AI R&D 투자와 미·중간 경쟁 가열
3. [기술] 학습 비용은 감소, 기술 성능은 빠르게 향상
4. [경제] AI 분야 투자가 본격화되면서 관련 일자리도 급증
5. [교육] AI 분야 교육 수요 증가와 박사 채용 활발
6. [인식] AI 윤리 및 AI 활용 사회문제 해결에 지속적 관심
7. [참고1] 인간 수준의 성능에 도달하기 위한 AI 기술 마일스톤
8. [참고2] 자율주행 : 테스트는 급증, 안정적 상용화는 아직
1. AAAI(전미인공지능학회) 2019 가을 심포지엄 개요
2. 초중등AI교육: 코딩교육을 넘어 보편, 융합, 평생 교육으로 접근
3. 정부의 AI도입: 신뢰성, 안정성, 공공성 제고에 노력
4. AI와 일: 인간의 생산성, 창의성, 신뢰성 향상을 위한 AI협업 모델 제시
AI 분야 최선도국인 미국은 현재 AI 기술뿐만 아니라 윤리·사회·법률적 이슈들도 관심을 갖고 활발히 연구를 수행하고 있다. AI 기술의 확산과 그에 따른 사회파급 효과에 대한 충분한 고려가 있어야 부작용 없는 AI 시대를 맞이할 수 있다. 우리도 이처럼 AI 기술과 그 외적인 파급효과(후략)
독일은 지난 2012년부터 독일의 제조 산업 부흥전략인 Industry 4.0을 대대적으로 추진하며 4차산업혁명을 선도하고 있다. 사실 Industry 4.0은 4차산업혁명과 동일시되기도 하지만, 엄밀히 말해서는 그 탄생 배경이 다른 개념이다. (후략)
클라우드는 컴퓨팅 자원의 효율적인 사용과 업무의 효율성 증대, 더 다양한 서비스의 제공 등의 장점을 갖는 4차산업혁명 핵심 기술이다. 전 세계의 IT트렌드가 컴퓨팅 자원을 ‘소유’하는 것에서 컴퓨팅 자원이 필요할 때마다 빌려 쓰는 ‘활용’의 형태로 변화하고 있다. (후략)
가상화 기술은 클라우드 컴퓨팅을 가능하게 하기 위한 기반기술이다. 서버 자원의 효율적인 활용을 목적으로 등장한 가상화 기술은 크게 하드웨어 기반의 가상화 기술과 소프트웨어 기술로 각각 발전해 왔으며, 클라우드 컴퓨팅에 활용되고 있다. (후략)
지능형 반도체는 IoT, 웨어러블 디바이스, 스마트시티, 지능형 이동체 등의 기술적 성숙도를 이끄는 부품으로 우리나라의 신성장 동력 산업 중 하나임 (후략)
국가직무능력표준(NCS)기반의 IT분야역량수준체계(ITSQF)는 SW기술자의 역량 수준을 직무별로 평가 및 관리할 수 있는 체계이다. (후략)
최근 세상은 제4차 산업혁명으로 뜨겁다. 언론은 연일 새로운 기사를 쏟아내며 제4차 산업혁명 관련 소식을 전달하고, 정부 또한 제4차 산업혁명을 대비하는 정책들을 쏟아내고 있다. (후략)
▪ 최근 기업들은 공개SW를 좀 더 적극 활용하거나, 공개SW로 전략으로 전환하는 움직임을 보이고 있음