deep learning

[Vision] Benefiting from AI and deep learning for video summarization

# Title: “Benefiting from AI and deep learning for video summarization” # Summary: AI의 새로운 분야를 개척할 Video summarization은 GANs과 같은 Unsupervised learning을 사용하면 효과적이다. # Contents: 매일 유튜브 영상을 보는 시간이 증가하고 있으며, 구글의 매점을 방문하기 전에 영상을 보고 방문하는 비율이 50%가량. 비디오는 정보 공유의 컨텐츠로 성장하고 있음. 우리는 이미 컨텐츠를 공유하기 위해 copy and text에서 snapshot and visual posts로 옮김. AI를 사용한다면 작성하는 목적에 따른 명확한 컨텐츠를 제공할 수 있으며, target에게 더 잘 전달할 수 있..

[IT World] AI (Deep Learning : 개념 및 종류)

딥러닝이란 정확히 무엇인가? 딥러닝은 전통적인 신경망의 현대적 발전. 실제로 고전적인 피드 포워드(feed-forward), Fully connected, 역전파(backpropagation) 학습, 다층 퍼셉트론(MLP)에 “더 깊은” 아키텍처(recurrent, convolution 등)가 추가된 것. 딥러닝과 신경망의 차이는 무엇인가? 차이점은 없다. 딥러닝 네트워크가 곧 신경망이고, 단지 1990년대에는 학습이 불가능했던 수준의 더 복잡한 아키텍처가 현대의 연산 자원 덕분에 추가됐을 뿐. 딥러닝을 좌우하는 요소는 결국 더 강력한 컴퓨팅 자원인가? 일반적으로 더 빠르고 더 강력한 연산 자원은 더 강력하고 유망한 신경 아키텍처의 구현과 실험을 가능.(GPU, TPU 등) 딥러닝의 인기를 촉발한 혁신적..

[인공지능신문] AI ( 항생물질 : Halicin )

# Keypoint: WHO에 따르면 현재, 전세계적으로 항생제 내성으로 사망한 230,000 명을 포함하여 약물 내성 질환으로 인해 매년 최소 70 만 명이 사망한다고 한다. 또 기존 항생제로 치료가 불가능한 변종 박테리아, 일명 슈퍼박테리아가 속속 등장하고 있는 상황 MIT연구팀이 인공지능(AI)를 활용해 치료 불가능한 변종 박테리아를 포함한 광범위한 박테리아에 대응하는 새로운 항생물질 '할리신(Halicin)'을 발견.(물질은 영화 '2001 : A Space Odyssey'의 가상 인공지능 시스템 '할'의 이름을 따서 명명) 연구팀은 환자로부터 분리되어 실험실 배양에서 수십 개의 박테리아 균주에 대해 테스트. Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii, M..

[인공지능신문] AI ( 자율주행 )

# 느낀점 : 자율주행은 공부하고 있는 것들(LiDAR, ToF, Vision, IR camera(kinect), Learning,,,)을 합쳐놓은 집합체이다! 따라서 현재의 목표는 현대 자율주행 자동차 경진대회를 이끌어 1등을 하는 것! 여러기술을 판단하고 생각해야할게 많은만큼 효율적인 알고리즘과 효과적인 부품을 파악하며 공부해야겠다. 참고 : http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=15288 ADI, 딥러닝 기반 차량 내 모니터링 위한 정고와 기술 협력 - 인공지능신문 아나로그디바이스는 자동차의 운전자와 차량 내부에 대한 모니터링을 위한 ToF(Time-of-Flight) 및 2D 적외선(IR) 기반 카메라 솔루션 개발을 위해 최첨단 딥러닝 및 컴퓨터..

[Youtube] Samsung Techtonic 2019: OCR(optical Charactor Recognition) - 딥러닝 실전 활용! 이미지 데이터에서 유용한 정보를 자동 추출해보자 (김민수 Lab장 (AI선행연구Lab))

Track3. 딥러닝 실전 활용! 이미지 데이터에서 유용한 정보를 자동 추출해보자 (김민수 Lab장 (AI선행연구Lab)) 1. Magic? No free lunch! 우리가 생각하는 딥러닝? 빅 데이터를 학습한 후 신경망이 기억한 후 신경망을 통해 유사한 다른 데이터를 예측하는 것. 필기체를 분석하는 과정을 보면 딥러닝 이전에는 feature extraction이라는 특성을 뽑아내는 복잡한 과정을 거쳤어야하는데 딥러닝 활용 후 15줄 정도의 코드면 작성할 수 있고 10초 정도면 97퍼센트 가량의 정확도를 가지도록 구현할 수 있음. 성공사례 1. 자동차의 결함파악 2. 설계도면 인식 3. 암 발병위험 예측(MRI, EHR 이미지 분석하여 암발병 위험 및 치료 예후를 예측) 4. 안질환, 부정맥 예측(안저..