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이물질 자동 검출 솔루션

교통 체증 끝? AI 도입이 바꾼 변화! 지난 편에서는 사람을 대신해 정보를 분석하고 추론하는 역할을 수행하는 AI, 그 중 시각 AI에 대해 알아봤습니다. 이번 편에서는 데이터 AI 그리고 복합 AI의 사례에 대해 말씀 드리겠습니다. ● 쓰러진 사람 발견하는 착한 인공지능 '시각 AI' 데이터 AI 대부분의 비즈니스에서 AI 도입을 고려하는 이유는 사람을 대신해 분석, 예측한 정보를 새로운 비즈니스에 접목하거나 기존의 업무에 활용하기 위함입니다. 이를 위해 사람의 말을 이해하거나 시각 정보를 이해하고 추론할 수 있도록 자연어나 영상 정보 등을 학습한 모델을 개발하고 있습니다. 이번에는 자연어나 영상 정보 외에 정형 데이터를 통해서 최적화된 결론을 예측한 사례에 대해 알아보겠습니다. 전 세계 사용자를 대상으로 검색 및 유튜브 등의 서비스를 제공.. 더보기
쓰러진 사람 발견하는 착한 인공지능 '시각 AI' 지난 시간의 언어 AI에 이어서 시각 AI와 데이터 AI 그리고 복합 AI의 사례에 대해 말씀드리겠습니다. ● 챗봇부터 음성봇까지! ‘언어 AI’가 나타났다 시각 AI는 각 산업 환경과 공공기관, 의료기관과 같이 다양한 환경에서 사람을 대신해서 이미지나 영상 등의 정보를 분석하고 추론하는 역할을 수행합니다. 이러한 시각 AI가 분석하는 정보의 유형은 크게 이미지와 영상으로 나눌 수 있습니다. 이 둘의 차이는 활용 목적이 특정 영역의 공간에 대한 분석(이미지)인지, 아니면 시간 흐름에 따른 해당 공간의 변화를 분석(동영상)하려는 목적인지에 따라 구분한 것입니다. 두 편에 걸쳐 유형별로 적용된 사례에 대해 살펴보겠습니다. 시각 AI - 이미지 시각 AI의 이미지 인식은 촬영된 이미지나 동영상의 특정 영역을 .. 더보기