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인공지능(AI), 기업 경영에 어떻게 적용해야 하나?
- 김지은 기자,2017.07.28
https://www.brainbox.co.kr/bbs/board.php?bo_table=news&wr_id=43712
3. [IT동아] 미래학자 토마스 프레이가 말하는 4차 산업혁명 - 김영우기자 / 2017.11.24.
https://it.donga.com/27137/
4. [부산일보]
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인공지능, 윤리 논쟁 불붙이다. BLOTER
- Thomas Macaulay(2018.03.29.). 자율주행 차량이 직면한 윤리적인 딜레마. CIO뉴스
- 권명관(2018.02.02.). 로봇과 사람의 공존을 위한 논의, AI 윤리헌장. IT동아
- 김경애(2018.02.02.). AI 로봇 ‘소피아’와 윤리 그리고
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IT서비스학회지, 2015.
김성필, 딥러닝 첫걸음: 머신러닝에서 컨벌류션 신경망까지, 한빛미디어, 2016.
김윤명, 인공지능(로봇)의 법적 쟁점에 대한 시론적 고찰, 정보법학 제20권 제1호, 한국정보법학회, 2016.
김은정.서기만, 인공지능시대를 위
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용되지 않은 상태이지만 빠르게는 몇 년안에라도 이러한 가정용 로봇을 활용하여 미래에는 국내 뿐 아니라 전 세계를 통하게 하는 하나의 플랫폼으로 역할을 할 것으로 생각 된다.
인공지능을 탑재한 기기들은 이제 막 상용화 되고 있는 상
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IT, 인공지능 등 다양한 분야의 개발이 계속되고 우리 일상과 사회에 스며들며 혁신적인 사회가 도래하게 되면 국가경쟁력을 갖추게 되고 더 다양한 분야에서 역량을 높일 것으로 예상한다. 그리하여 많은 양의 데이터를 확보하는 것도 중요
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1. 찬성 입장
1.1 인공지능의 잠재력
인공지능을 모든 분야에 도입하는 것에 대한 찬성 입장에서, 우선 인공지능의 잠재력은 매우 크다고 말할 수 있습니다. 인공지능은 기계가 사고하고 학습하는 능력을 갖추어 사람보다 빠르고 정확하게
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인공지능. 두산백과
서울대학교 AI연구원 [발행년불명]. 약인공지능과 강인공지능. AI용어사전
채반석 (2016.03.17). 인공지능. 용어로 보는 IT 목차
1. 서론
2. 본론
1) 약한 인공지능과 강한 인공지능
2) 기계학습의 개념과 특징
3) 딥러닝
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인공지능 기술의 발전에 대응한 위험 책임체계는 지극히 제한적이다. 따라서 지금까지의 법률관계의 형성과 이에 따른 책임소재에 대한 다른 문제가 발생할 가능성에 대응한 미래지향적이고 사전예방적인 입법체계를 준비해야만 한다. 이런
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인공지능의 사용이 필수적이다. 우리나라 또한 2016년 ‘지능정보사회의 중장기 종합 대책’을 세우며 인공지능을 통한 새로운 패러다임 변화에 적응하고자 하였다. 우리나라는 IT강국이라고는 말할 수 있지만 아직 AI 강국은 아니다. 디지털
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IT 기업들은 음성 및 얼굴 인식 알고리즘을 비롯하여 개인화 기반의 추천 시스템 등에 빅데이터 기반의 인공지능 시스템을 적용하여 실제 서비스에 활용하고 있다. 인공지능이 인류에게 가져다 줄 엄청난 가능성과 기회를 부정할 수는 없다.
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