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[GT] 3차원 입체 이미지 구축을 |
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| 라이다를 통해 차량의 속도나 방향뿐만 아니라 주변 물체까지의 거리를 식별할 수 있기 때문이다. 즉, 오늘날 대부분 자동차 제조사들의 자율 주행 자동차에서 라이다는 ‘눈(eye)’의 역할을 수행한다. |
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딥러닝 AI, 사람보다 빠르고 정확하 |
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| 전통적으로 병리학은 고도로 훈련된 전문가가 수많은 조직 슬라이드를 현미경으로 관찰하고 분석하는 과정을 통해 이루어졌다. 이 과정은 시간과 노동력이 많이 드는 고정밀 작업이다. 하지만 워싱턴주립대학교(WSU)의 연구팀이 개발한 인공지능 딥러닝 모델은 이러한 전통적인 방식에 근본적인 질문을 던진다. |
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AI, 디지털화, 그리고 미국 경제 |
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| 미국이 인공지능과 디지털화 기술의 배포에 유리한 국면을 맞이하고 있다. 이 두 가지 요소가 결합되면, 전통적 산업에 수많은 변화가 일어나고, 새로운 산업들이 창출된다. 준비된 이들에게 이는 생산성과 ROI의 급증, 역사상 가장 큰 부의 축적 기회를 의미한다. 그렇다면 노동 시장, 생산성, 소비자 선택에는 어떤 변화가 일어날까? 향후 10년, 그 이후의 비즈니스 사이클은 어떻게 될까? |
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디지털 기술의 위협에 문 닫는 은행들 |
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| 디지털 혁명이 전 세계의 모든 산업구조를 재편하고 있다. 금융과 은행도 그 흐름에서 예외가 아니다. 오히려 더 극심한 변화에 직면해 있다. 금융 산업은 어떻게 바뀔 것이며, 무엇이 승자와 패자를 결정할 것인가? 우리는 그 변화에 어떻게 대비해야 하는가? |
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코딩 보조 AI가 만든 작업 완료량의 |
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| 코딩 보조 AI는 개발자를 더 빠르게 만든다고 알려져 있다. 하지만 정말 중요한 건 속도감이 아니라, 실제로 끝나는 일이 늘어났는지다. 세 개의 현장 무작위 실험은 바로 그 질문에 숫자로 답을 내놓았다. |
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