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‘생산성 통계를 제외한 어디에서나 이제 AI‧머신러닝의 시대를 볼 수 있다’ (‘You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics.’(Robert Solow) 재인용) ▸경제사학자 폴 데이비드(Paul A. David)는 1990년
□ 컴퓨터‧인터넷 이후 인공지능(AI)기술이 21세기 새로운 범용기술로 주목○ AI기술은 ‘전기’처럼 도처에서 사용할 수 있고, 경제사회 다양한 측면에 지속적이고 큰 영향을 미치면서 변혁을 일으킬 것으로 예상※ AI는 전기처럼 어디서나 도처에서 쓰일
가트너는 기업에서 원하는 AI를 ‘생산성에 중점을 둔 일상적 AI(Everyday AI)’와 ‘창의성에 중점을 둔 게임 체인징 AI(Game-changing AI)’로 정의한다. 그리고 각각의 AI를 내부용과 외부용으로 나누어 4가지 영역으로 구분한 ‘AI 기회 레이더(AI
1.LLM과 sLLM 개념 ■ 관련 용어 LLM(Large Language Model) 및 sLLM(small LLM)의 개념을 파악하기 위하여 관련된 태스크, 데이터, 모델 등을 아래와 같이 정리할 수 있음 -“업스트림 태스크 데이터” 용어가 너무
오늘은 IBM의 왓슨X에 대해 간략히 알아보고자 합니다. 왓슨X의 플랫폼 구성요소는 크게 3가지로 나눠집니다. 1.왓슨 X. AI: 파운데이션 모델 제공하는 AI 개발 스튜디오 2.왓슨 X. 데이터: 데이터 분석, AI 워크로드에 최적화된
기업의 입장에서는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리하고, 가공 및 수정, 저장하는 방식이 중요한 요소 중 하나입니다. 오늘은 데이터를 처리할 때 가장 많이 논의되는 온프레미스(On-premises)와 클라우드(Cloud)에 대해 알아보겠습니다 온프레미스(On-premises) 온프레미스는 기업이나
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