머신러닝, 인공지능, 그리고 소프트웨어 2.0 Machine Learning, AI, and Software 2.0 [Time code] 0:19 머신러닝이란 0:26 주스 만들기 비유를 이용한 머신러닝 설명 1:03 머신러닝의 3요소 1:12 머신러닝이 인공지능의 핵심기술인 이유 1:23 프로그래밍과 머신러닝의 차이 1:39 소프트웨어 1.0 vs 소프트웨어 2.0 세상 속의 AI & Robotics Tech 연구소, ART Lab Video delivered by Terry Taewoong Um Video directed by Daymoon & Goonseob Lee Brand & Design managed by Nahee Lee & Hyunjee Jo Sponsored by NAVER Clova & Connect Foundation

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2018-10-22 16:06:41 자막 닫기
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  • **노트 대신 사용하기로.
    테리의 딥러닝 토크1시간 · [딥러닝 / 머신러닝 튜토리얼 by Terry] 오늘 부산 동아대학교에서... 잘 되었으면 공유할게요~ 그리고 시간이나면 (=기약없는 때에) 이 슬라이드에 설명을 덧입혀...
    20180716신고
  • **를 찾아 떠나는 여행
    (사실 저도 영상처리 아주 쬐~~끔 공부해서 초보자나 다름 없네요 ㅠㅠ) 책 두께는 생각보다... 그렇기 때문에 머신 러닝에 대한 설명도 조금 자세하게 되어 있어요. 머신러닝을 공부하면서 해보고 싶었던 건....
    20190509신고
  • **하고 공유하는 프로그래머: 모든 지식은 하나
    따라 설명하고 있어서 나도 모르게 조금씩 통찰이 생기는 듯 했다. 이 책은 나에게 머신러닝에 대한... 이 책의 장점은 이론에 대한 통찰을 주기 위해 적절히 쉬운 예제로 수식을 설명하면서 최종 목표로...
    20181028신고
  • **트캠퍼스 : FAST CAMPUS
    음성학 분야에서도 딥러닝은 아주 중요한 툴이 됐고요3). 그래서 자연스레 기계 학습에도 흥미를 갖게... 리스크에도 머신러닝에 대한 영문학도의 관심이 지속-확장된 이유는 무엇이었을까요? 머신러닝에...
    20190319신고
  • **통상자원부 블로그
    [국민기자단] 인간처럼 학습하고 예측하다, 머신러닝 기술 4차 산업시대를 맞아 수많은 정보를... 앞서 설명했듯 인간에게는 고양이와 사람을 구별하는 일이 아주 쉬운 일이지만 컴퓨터에게는 그게 쉬운...
    20181128신고
  • **ys007님의 블로그
    com/watch… ** 엄태웅님의 딥러닝관련 토크로 저는 안봐서 잘모르지만 쉬운 영상도 있고... 10.문일철 교수님 인공지능학개론1 : http://kooc.kaist.ac.kr/machinelearning1_17 **전통 머신러닝에 대한...
    20180827신고
  • **얼의 블로그 (Duol Kim's Blog)
    즉 머신 러닝에 기반한 예측치를 가지고 와서, 왜 이런 일이 일어났는지를 설명하는 것입니다. 어제 테드 창의 소설집을 읽다 보니, 이런 모습을 다룬 아주 짧은 소설 (“인류 과학의 진화”)이 있네요. 이...
    20190426신고
  • **joy & Record
    그런데 오늘부터는 파이토치에 대한 설명도 조금씩 병행하려고 하네요. 왜냐하면, 파이토치가 텐서플로우와 함께 각광받는 머신러닝 프레임워크 중 하나이기 때문입니다. 물론 이 두 가지 외에도 케라스...
    20190501신고
  • **트캠퍼스 : FAST CAMPUS
    데이터 분석의 중요성이 높아지면서, 그 근간이 되는 머신러닝(Machine learning, a.k.a 기계학습)에 대한... 여러분이 무언가를 사용하고 싶을 때마다 모든 것을 구현하는 것은 머신러닝을 시작하는 아주 느린...
    20190201신고
  • **히 개인적인 연구소
    - 분포 확률분포는 임의 변수의 확률론적 구조에 대한 설명이며 데이터에 대해 추론할 때 해당... 2016 by NVIDIA Korea 인공 지능과 머신 러닝, 딥 러닝의 차이점을 알아보자 세기의 바둑대전에서 구글 딥마인드의...
    20190418신고
  • 83%남자
    17%여자
    1%10대
    12%20대
    29%30대
    32%40대
    20%50대
    6%60대
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댓글 1
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픽픽미
19.03.28