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소프트웨어 교육이 의무화가 되고 소프트웨어 개발이 필수가 되는 사회. 그 중심에는 인공지능(AI)이 있다. AI에 대한 전반적인 설명과 사례를 통한 이해력을 높이고, 파생되는 머신러닝과 딥러닝에 대한 내용을 다루고자 한다
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인공지능(AI)이란? – 소프트웨어야 놀자
인공지능(AI)이란? · 사람의 지능을 흉내내는 소프트웨어, 프로그램, 인공적인 장치 모두를 바로 ‘인공지능’이라고 합니다. · 인공지능은 다양한 사람들의 일의 방식과 생활 …
Source: www.playsw.or.kr
Date Published: 2/30/2022
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10 최고의 인공 지능 소프트웨어 (2021 년 AI 소프트웨어 리뷰)
10 대 인공 지능 소프트웨어 · AI 소프트웨어 비교표 · # 1) 콘텐츠 DNA 플랫폼 · # 2) Google Cloud Machine Learning Engine · # 3) Azure Machine Learning Studio · # 4) …
Source: ko.myservername.com
Date Published: 8/21/2022
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[MODU 요즘 뜨는 학과] 소프트웨어에 인공지능을 입히다 …
따라서 미래사회를 이끌어갈 소프트웨어 개발과 데이터사이언스 지식이 더욱 중요해지고 있다. 선문대학교는 AI 국가전략에 발맞춰 2020년 5월부터 기존 ‘ …
Source: www.hani.co.kr
Date Published: 11/11/2021
View: 7439
인공지능소프트웨어 – 한국폴리텍대학
입학관련 카톡문의 ☞ 클릭 인공지능 소프트웨어과 하이테크과정 Dept. of ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND SOFTWARE 학과소개 산업체 연계 …
Source: www.kopo.ac.kr
Date Published: 9/29/2021
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전공소개 >진로 >인공지능 소프트웨어 전문가 > 컴퓨터학부
인공지능(AI)의 산업계 적용은 선택이 아닌 필수이며 국가의 경쟁력 강화를 위해서는 인공지능 또는 인공지능의 핵심인 머신러닝 관련 SW인력양성이 시급한 실정이다. 인공 …
Source: www.ut.ac.kr
Date Published: 11/5/2021
View: 5052
인공지능이 소프트웨어 개발자 모두를 먹어 치울까? – 브런치
오늘 구글 IO 2017를 보면서 구글 CEO인 순다 피차이가 “모든 제품을 인공지능(AI)으로 다시 생각 중이다”라고 하던 찰나 문득 든 제 생각은, …
Source: brunch.co.kr
Date Published: 3/23/2021
View: 1723
한밭대학교인공지능소프트웨어학과
인공지능소프웨어학과. Department of Artificial Intelligence Software. 1. 팝업존. 슬라이드 이전 보기 슬라이드 멈춤 슬라이드 재생 슬라이드 다음 보기. 공지사항.
Source: www.hanbat.ac.kr
Date Published: 12/9/2021
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인공지능소프트웨어학과 – 안산대학교 입학안내
Dept. of Artificial Intelligence and Software. 인공지능시대를 이끌어갈 주역인 소프트웨어 전문인력 양성. 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 자율자동차·드론 등 …
Source: iphakreal.ansan.ac.kr
Date Published: 7/23/2021
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Windows 10을 위한 최고의 무료 인공 지능 소프트웨어
이 기사에서 우리는 당신의 PC를 좀 더 인공적으로 지능적으로 만들 계획입니다. AI(인공 지능)는 통찰력과 데이터 패턴을 활용하여 인간을 모방하는 고급 컴퓨터 프로그램 …
Source: windows789.com
Date Published: 2/4/2022
View: 8622
인간과 컴퓨터 그리고 다가온 인공지능 – 소프트웨어정책연구소
4차 산업혁명의 시대에는 소프트웨어를 기반으로 하는 산업과 사회 전반에 걸친 디지털 연결성이 우리의 생활을 변화시켜 나갈 것이다. 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) …
Source: www.spri.kr
Date Published: 10/16/2022
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주제에 대한 기사 평가 인공 지능 소프트웨어
- Author: EBSCulture (EBS 교양)
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- Date Published: 2020. 1. 22.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=D1Tfbg4fHNs
인공지능(AI)이란? : 소프트웨어야 놀자
사람의 지능을 흉내내는 소프트웨어, 프로그램, 인공적인 장치 모두를 바로 ‘인공지능’이라고 합니다.
인공지능은 다양한 사람들의 일의 방식과 생활의 변화를 만들어내고 있는데요.
우리 삶의 모습을 변화시키고있는 인공지능에 대해 알아볼까요?!
* 네이버와 네이버 커넥트재단은 학생들이 인공지능 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 Hello AI World 교육 동영상을 제공합니다.
* 본 영상의 저작권은 제공처에 있으며, 이를 무단 사용하는 경우 저작권법 등에 따라 법적책임을 질 수 있습니다.
10 최고의 인공 지능 소프트웨어 (2021 년 AI 소프트웨어 리뷰)
10 best artificial intelligence software
리뷰 및 비교를 통해 최고의 인공 지능 AI 소프트웨어 목록.
AI 소프트웨어 란?
인공 지능 (AI) 소프트웨어는 다양한 데이터 패턴과 통찰력을 학습하여 인간의 행동을 모방하는 컴퓨터 프로그램입니다.
AI 소프트웨어의 주요 기능에는 기계 학습, 음성 및 음성 인식 , 가상 도우미 등
기계 학습과 결합 된 AI는 사용자에게 필요한 기능을 제공하고 비즈니스 프로세스를 훨씬 더 간단하게 만드는 데 사용됩니다.
AI 소프트웨어는 머신 러닝 및 딥 러닝 기능의 도움을 받아 처음부터 지능형 애플리케이션을 구축하고 개발하는 데 사용됩니다.
학습 내용 :
AI 소프트웨어의 유형
네 가지 유형이 있습니다.
인공 지능 플랫폼 : 이것은 애플리케이션을 처음부터 개발할 수있는 플랫폼을 제공합니다. 여기에는 많은 내장 알고리즘이 제공됩니다. 드래그 앤 드롭 기능으로 사용하기 쉽습니다. 챗봇 : 이 소프트웨어는 사람이나 사람이 대화에서하는 효과를 줄 것입니다. 딥 러닝 소프트웨어 : 음성 인식, 이미지 인식 등이 포함됩니다. 기계 학습 소프트웨어 : 기계 학습은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하게하는 기술입니다.
[영상 출처 ]AI는 무엇을 할 수 있습니까?
AI의 도움으로 우리는 기업이나 사무실뿐만 아니라 가정에서도 도움이 될 스마트 시스템을 개발할 수 있습니다. 스마트 시스템은 알람 설정부터 조명 켜기 / 끄기까지 많은 작업을 수행 할 수 있습니다.
AI의 도움으로 여러 포털에서 데이터를 수집하거나 수집하는 것이 훨씬 쉬워집니다. ML의 도움으로 데이터에 다양한 알고리즘을 적용하여 필요한 형식으로 가져올 수 있습니다.
온라인 쇼핑을하는 동안 우리는 우리가 보거나 구매 한 것을 기반으로 추천을받습니다. 이것은 차례로 더 많은 비즈니스를 얻는 데 도움이 될 것입니다. 이 모든 것은 AI (딥 러닝 및 머신 러닝) 덕분에 가능합니다.
일부 제품이나 서비스를 구매하고 싶을 때 관련 웹 사이트를 방문하여 항상 사용 가능한 온라인 대화 또는 채팅 창을 통해 도움을받을 수 있습니다. 이 24 * 7 도움말은 AI (Chatbot) 때문에 가능합니다.
로봇 프로세스 자동화 대 인공 지능
RPA 소프트웨어는 인간의 행동을 복사하고 AI는 인간의 지능을 복사하거나 모방합니다. AI는 애플리케이션의 능력에 대해 배우고 생각하는 것입니다.
AI를 사용하는 산업 : 소매, 금융 및 은행, 교육, 의료, 에너지 및 유틸리티, 기술 등
10 대 인공 지능 소프트웨어
아래에 나열된 것은 시장에서 사용할 수있는 최고의 인공 지능 소프트웨어입니다.
AI 소프트웨어 비교표
AI Tools 기능성 지원되는 OS / 언어 / 플랫폼 최고의 기능 가격 IBM Watson 질문 응답 시스템. SUSE Linux Enterprise Server 11 OS Apache Hadoop 프레임 워크. 작은 데이터에서 많은 것을 배웁니다. 비어 있는 콘텐츠 DNA 플랫폼 기계 학습 / 컴퓨터 비전. 클라우드 및 온 프레미스 배포 모델에 모두 적합합니다. 비지도 머신 러닝.
데이터에 대한 교육. 일회성 수수료. Google Cloud Machine Learning Engine 기계 학습 GCP 콘솔 데이터에서 모델을 학습시킵니다.
배포하십시오.
당신은 그것을 관리 할 수 있습니다. 교육 단위당 시간당 비용 :
미국 : $ 0.49
유럽 : $ 0.54
아시아 태평양 : $ 0.54 Azure Machine Learning Studio 기계 학습 브라우저 기반 모델은 웹 서비스로 배포됩니다. 비어 있는 TensorFlow 기계 학습 데스크탑,
클러스터,
변하기 쉬운,
에지 장치, CPU,
GPU 및 TPU. 초보자부터 전문가까지 모두를위한 것입니다. 비어 있는 H2O AI 기계 학습 분산 된 인 메모리
프로그램 작성
언어 : R 및 Python. AutoML 기능이 포함되어 있습니다. 비어 있는 Cortana 가상 도우미 Windows, iOS, Android 및 Xbox OS.
지원 언어 : 영어, 포르투갈어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 스페인어, 중국어 및 일본어. 미리 알림 설정에서 조명 켜기까지 많은 작업을 수행 할 수 있습니다. 비어 있는 Salesforce Einstein CRM 시스템 클라우드 기반. 모델 관리 및 데이터 준비가 필요 없습니다. 가격 세부 정보는 해당 업체에 문의하세요 Infosys Nia 기계 학습
챗봇. 지원되는 장치 : Windows, Mac 및 웹 기반. 데이터 플랫폼, 지식 플랫폼 및 자동화 플랫폼의 세 가지 구성 요소를 제공합니다. 가격 세부 사항은 해당 업체에 문의하십시오. 아마존 알렉사 가상 도우미 OS : Fire OS, iOS 및 Android.
언어 : 영어, 프랑스어, 독일어, 일본어, 이탈리아어 및 스페인어. 카메라, 조명 및 엔터테인먼트 시스템과 같은 장치에 연결할 수 있습니다. 일부 Amazon 장치 또는 서비스는 무료입니다. Google 어시스턴트 가상 도우미 OS : Android, iOS 및 KaiOS.
언어 : 영어, 힌디어, 인도네시아어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 일본어, 한국어, 포르투갈어, 스페인어, 네덜란드어, 러시아어 및 스웨덴어. 양방향 대화를 지원합니다. 비어 있는
탐험하자 !!
# 1) 콘텐츠 DNA 플랫폼
즉시 사용 가능한 인간과 유사한 기계 학습 플랫폼입니다.
풍모:
기존의 프레임 수준 DL 접근 방식과 달리 현장 수준의 콘텐츠 분석.
특정 교육 데이터 세트가 필요하지 않습니다. 자신의 콘텐츠 나 공개적으로 사용 가능한 콘텐츠를 사용하세요.
전문적이고 사용자가 생성 한 라이브 및 VoD 콘텐츠를 지원합니다.
스포츠 이벤트, 영화, 시리즈, TV 프로그램 등 모든 콘텐츠 유형에서 작동합니다.
새로운 사용 사례에 맞게 플랫폼을 조정하는 데 평균 2 주가 걸립니다.
외부 광고, 결함, 인공 텍스트 등 콘텐츠 이상을 정확하게 감지합니다.
마케팅:
차세대 광고 배치.
스포츠 하이라이트 감지 및 편집.
매우 개인화 된 콘텐츠 추천.
장점 :
딥 러닝 전문가가 아니어도 배우기 쉽습니다.
비디오 처리 분석을위한 무수한 기회.
비지도 머신 러닝.
# 2) Google Cloud Machine Learning Engine
Google Cloud Machine Learning Engine은 모델 학습에 도움이됩니다. Cloud ML Engine에서 제공하는 구성 요소에는 Google Cloud Platform Console, gcloud, REST API가 있습니다.
풍모:
Google 클라우드는 모델 학습, 분석 및 튜닝에 도움이됩니다.
그러면이 훈련 된 모델이 배포됩니다.
그런 다음 예측을 가져오고 이러한 예측을 모니터링 할 수 있으며 모델과 해당 버전도 관리 할 수 있습니다.
Google Cloud ML에는 3 개의 구성 요소가 있습니다. Google Cloud Platform 콘솔 모델 배포 및 이러한 모델, 버전 및 작업 관리를위한 UI 인터페이스입니다. gcloud 모델 및 버전을 관리하기위한 명령 줄 도구입니다. REST API 온라인 예측입니다.
장점 :
좋은 지원을 제공합니다.
플랫폼이 좋습니다.
단점 :
문서 개선이 필요합니다.
배우기가 어렵습니다.
도구 비용 / 계획 세부 사항 : 교육 비용은 미국, 유럽 및 아시아 태평양 지역에서 다릅니다.
미국의 경우 : 교육 단위당 시간당 $ 0.49.
교육 단위당 시간당 $ 0.49. 유럽의 경우 : 교육 단위당 시간당 $ 0.54.
교육 단위당 시간당 $ 0.54. 아시아 태평양 지역 : 교육 단위당 시간당 $ 0.54.
사전 정의 된 스케일 타이어에 대한 가격이 다르며 가격은 지역에 따라 다릅니다. 따라서 자세한 가격 정보는 해당 업체에 문의해야합니다.
딸깍 하는 소리 여기 공식 URL.
# 3) Azure Machine Learning Studio
이 도구는 모델을 웹 서비스로 배포하는 데 도움이됩니다. 이 웹 서비스는 플랫폼 독립적이며 모든 데이터 소스를 사용할 수도 있습니다.
풍모:
클라우드 및 온 프레미스 및 에지에 모델을 배포 할 수 있습니다.
브라우저 기반 솔루션을 제공합니다.
드래그 앤 드롭 기능으로 사용하기 쉽습니다.
확장 가능합니다.
장점 :
프로그래밍 기술이 필요하지 않습니다.
오픈 소스 기술과 통합 될 수 있습니다.
단점 :
유료 기능에 대한 가격 정보의 투명성이 부족합니다.
도구 비용 / 계획 세부 사항 : 무료 계정을 제공합니다. 이 계정으로 25 개 이상의 서비스가 제공됩니다. 필요한 경우 추가 요금을 지불하여 언제든지 업그레이드 할 수 있습니다.
딸깍 하는 소리 여기 공식 URL.
# 4) TensorFlow
숫자 계산 도구이자 오픈 소스 시스템입니다. 이 ML 라이브러리는 주로 연구 및 프로덕션 용입니다.
풍모:
솔루션은 다음에 배포 할 수 있습니다.
CPU, GPU, TPU.
데스크탑
클러스터
모바일 및
에지 장치
초보자와 전문가는 TensorFlow에서 제공하는 API를 개발에 사용할 수 있습니다.
장점 :
좋은 커뮤니티 지원.
특징과 기능이 좋습니다.
단점 :
배우는 것은 어렵고 배우는 데 시간이 걸립니다.
도구 비용 / 계획 세부 사항 : 비어 있는.
딸깍 하는 소리 여기 공식 URL.
# 5) H2O.AI
H2O AI는 은행, 보험, 의료, 마케팅 및 통신을위한 것입니다. 이 도구를 사용하면 R 및 Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 모델을 빌드 할 수 있습니다. 이 오픈 소스 기계 학습 도구는 모든 사람을 도울 수 있습니다.
풍모:
AutoML 기능이 포함되어 있습니다.
경사 부스트 머신, 일반화 된 선형 모델, 딥 러닝 등과 같은 많은 알고리즘을 지원합니다.
선형 적으로 확장 가능한 플랫폼.
분산 된 메모리 내 구조를 따릅니다.
장점 :
사용하기 쉬운.
좋은 지원을 제공합니다.
단점 :
문서화는 개선이 필요합니다.
도구 비용 / 계획 세부 사항 : 비어 있는
딸깍 하는 소리 여기 공식 URL.
# 6) 코타나
가상 비서 인 Cortana는 미리 알림 설정, 질문에 답변 등과 같은 여러 작업을 수행합니다. 지원되는 운영 체제에는 Windows, iOS, Android 및 Xbox OS가 포함됩니다.
풍모:
피자 주문부터 조명 켜기까지 여러 작업을 수행 할 수 있습니다.
Bing 검색 엔진을 사용합니다.
지원되는 언어는 영어, 포르투갈어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 스페인어, 중국어 및 일본어입니다.
음성 입력을받을 수 있습니다.
장점 :
음성 인식은 시간을 절약 할 수 있습니다.
다양한 기능을 제공합니다.
단점 :
FitBit 시나리오 및 OpenTable과 같은 일부 주요 기술은 미국에서만 사용할 수 있습니다.
도구 비용 / 계획 세부 사항 : 비어 있는
딸깍 하는 소리 여기 공식 URL.
# 7) IBM Watson
IBM Watson은 질문 응답 시스템입니다. Apache Hadoop 프레임 워크의 도움으로 SUSE Linux Enterprise Server 11 OS에 대한 지원을 제공합니다. Watson으로 모델을 학습 시키면 실제 개념을 깊이 이해하게됩니다.
풍모:
분산 컴퓨팅을 지원합니다.
기존 도구와 함께 사용할 수 있습니다.
애플리케이션 개발을위한 API를 제공합니다.
작은 데이터에서도 배울 수 있습니다.
장점 :
강력한 시스템.
비즈니스 프로세스를 더 스마트하게 만드는 데 도움이됩니다.
단점 :
분산 형보고.
도구 비용 / 계획 세부 사항 : 비어 있는.
딸깍 하는 소리 여기 공식 URL.
# 8) Salesforce Einstein
CRM (고객 관계 관리) 시스템입니다. 이 스마트 CRM 시스템은 영업, 마케팅, 커뮤니티, 분석 및 상거래 용입니다.
풍모:
매상:
기회에 대한 더 많은 인식을 제공합니다.
데이터를 캡처하고 새 연락처를 추가하여 데이터 입력 노력을 절약합니다.
기록을 기반으로 기회의 우선 순위를 지정하는 데 도움이됩니다.
마케팅:
최고의 제품을 추천하는 데 도움이 될 것입니다.
이미지 인식은 특정 제품이 더 많이 사용될 위치와 같은 더 깊은 통찰력을 제공하는 데 도움이됩니다.
참여도 점수는 중요한 기능 중 하나입니다.
분석, 플랫폼 등을 위해 몇 가지 다른 기능이 제공됩니다.
장점 :
모델을 관리 할 필요가 없습니다.
데이터 준비가 필요하지 않습니다.
단점 :
배우기가 어렵습니다.
비쌉니다.
도구 비용 / 계획 세부 사항 : 가격 정보는 해당 업체에 문의하십시오. Salesforce는 30 일 무료 평가판을 제공합니다.
딸깍 하는 소리 여기 공식 URL.
# 9) Infosys Nia
Infosys Nia는 복잡한 작업을 더 간단한 작업으로 만들어 기업을 지원합니다. 여기에는 데이터 플랫폼, 지식 플랫폼 및 자동화 플랫폼의 세 가지 구성 요소가 있습니다.
풍모:
시스템과 프로세스를 개선하고 비즈니스를 강화하는 데 도움이됩니다.
대화 형 인터페이스가 있습니다.
반복적이고 프로그램적인 작업을 자동화합니다.
자동화 플랫폼은 RPA, 예측 자동화 및인지 자동화를 결합합니다.
지식 플랫폼은 지식을 캡처, 처리 및 재사용하는 것입니다.
데이터 플랫폼은 고급 데이터 분석 및 기계 학습 플랫폼을 제공합니다.
장점 :
Infosys Nia는 Chatbot, Advance 머신 러닝 및 비즈니스 애플리케이션을 제공합니다.
다양한 프로세스와 시스템에서 지식을 포착하는 데 도움이됩니다.
단점 :
배우기가 어렵습니다.
도구 비용 / 계획 세부 사항 : 가격 세부 사항은 해당 업체에 문의하십시오.
딸깍 하는 소리 여기 공식 URL.
# 10) 아마존 알렉사
또한 Cortana와 같은 가상 비서입니다. 영어, 프랑스어, 독일어, 일본어, 이탈리아어, 스페인어를 이해할 수 있습니다.
풍모:
개발을 지원하기 위해 API가 제공됩니다.
AVS (Alexa Voice Service)를 사용하여 기존 제품과 통합 할 수 있습니다.
클라우드 기반 서비스입니다.
카메라, 조명 및 엔터테인먼트 시스템과 같은 장치에 연결할 수 있습니다.
장점 :
수백만 개의 장치에서 사용할 수 있습니다.
더 많은 Alexa 가젯을 빌드하기위한 지원을 제공합니다.
도구 비용 / 계획 세부 사항 : 일부 Amazon 장치 또는 서비스는 무료입니다.
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# 11) Google 어시스턴트
Google의 가상 비서입니다. 모바일 및 스마트 홈 장치에서 사용할 수 있습니다. 지원되는 운영 체제에는 Android, iOS 및 KaiOS가 포함됩니다. Google 어시스턴트에서 지원하는 언어는 영어, 힌디어, 인도네시아어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 일본어, 한국어, 포르투갈어, 스페인어, 네덜란드어, 러시아어, 스웨덴어입니다.
풍모:
Google Assistant가 수행 할 수있는 기능은 다음과 같습니다.
양방향 대화를 지원합니다.
인터넷에서 정보를 검색하십시오.
이벤트 일정
알람 설정
장치에서 하드웨어 설정을 할 수 있습니다.
Google 계정 정보를 표시 할 수 있습니다.
사물, 노래를 인식하고 시각 정보를 읽을 수 있습니다.
장점 :
휴대 전화, 스피커, 시계, 노트북, 자동차 및 TV에있을 수 있습니다.
이전 대화를 삭제할 수 있습니다.
단점 :
스피커와 함께 사용하려면 Google 어시스턴트가 활성화 된 스피커가 있어야합니다.
도구 비용 / 계획 세부 사항 : 비어 있는. Play 스토어에서 다운로드하거나 설치할 수 있습니다.
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# 12) 아야 스디
Ayasdi는 금융, 의료 및 공공 부문에 AI를 제공합니다. 확장 가능하고 안정적이며 관리 가능한 애플리케이션 개발 프레임 워크를 제공합니다.
딸깍 하는 소리 여기 공식 URL.
# 13) Scikit 학습
오픈 소스, 단순하고 재사용 가능한 데이터 분석 도구입니다. 분류, 회귀, 개체 그룹화, 전처리, 모델 선택 및 차원 축소를위한 것입니다. 이 도구는 Python 프로그래밍 언어 용입니다.
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# 14) 시장
이 도구는 개발자를위한 것입니다. 인지 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼을 사용하여 개발자는 봇을 구축, 교육 및 호스팅 할 수 있습니다.
딸깍 하는 소리 여기 공식 URL.
# 15) 라이브
Viv는 개발자에게 제품을 배포 할 수있는 AI 플랫폼을 제공합니다. Viv는 Siri가 개발 한 개인 비서입니다.
딸깍 하는 소리 여기 공식 URL.
# 16) 블록 체인
BlockChain은 무료 지갑입니다. 디지털 화폐 거래를위한 것입니다. 디지털 통화를 보내고, 받고, 저장할 수 있습니다.
딸깍 하는 소리 여기 공식 URL.
결론
이 기사에서는 시장에서 사용할 수있는 최고의 인공 지능 소프트웨어를 모두 살펴 보았습니다.
기계 학습의 경우 위에서 언급 한 모든 소프트웨어가 좋지만 상위 10 위의 다른 소프트웨어와 비교할 때 Azure Machine Learning Studio 및 H2O가 훨씬 사용하기 쉽습니다.
가상 비서로서 Google, Alexa 및 Cortana는 똑같이 좋습니다.
=> 문의하기 여기에 목록을 제안합니다.
[MODU 요즘 뜨는 학과] 소프트웨어에 인공지능을 입히다 선문대학교 AI소프트웨어학과
선문대학교 AI소프트웨어학과
인공지능(AI)은 ‘인간처럼 생각하는 기계’다. 사람의 학습능력과 추론능력, 지각능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술인 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 요소로 떠올랐다. 인공지능과 더불어 사물인터넷, 지능형 로봇, 빅데이터 등 4차 산업혁명시대를 대변하는 모든 것은 소프트웨어를 통해 구현된다. 따라서 미래사회를 이끌어갈 소프트웨어 개발과 데이터사이언스 지식이 더욱 중요해지고 있다. 선문대학교는 AI 국가전략에 발맞춰 2020년 5월부터 기존 ‘글로벌소프트웨어학과’에서 ‘AI소프트웨어학과’로 명칭을 바꾸고 인공지능 시대에 대비한 인재 양성을 위한 새로운 도약을 꿈꾼다. AI소프트웨어학과에서는 인공지능 분야 핵심 이론을 체계적으로 학습함과 동시에, 소프트웨어 역량을 겸비한 데이터 전문가를 길러내 글로벌 IT 기업에 진출하도록 한다.
선문대학교 AI소프트웨어학과
기존 소프트웨어 엔지니어, 데이터사이언스 전문가 과정으로 이루어진 투트랙 전공시스템에 더해 인공지능 학문을 새로 추가했다. 인공지능을 이해하기 위해 필요한 핵심 수학이 실제 인공지능 알고리즘에 어떻게 활용되는지 학습한다. 또, 자율주행차, 무인드론, 휴머노이드 등 로봇기술의 활용에 대해 배우는 ‘로보틱스’ 전공과목을 통해 로봇공학의 기초를 다질 수 있다.
선문대학교 AI소프트웨어학과
AI소프트웨어학과에만 존재하는 소프트웨어학기는 4학년 한 학기 동안 소프트웨어와 서비스 개발 프로젝트에만 몰입하는 제도다. 졸업을 앞둔 학생들은 취업연계형 산학협력 프로젝트와 국내외 IT기업 인턴십에 참여하며 소프트웨어 전문가로 글로벌 시장에 진출할 준비를 마친다. 졸업 후에는 외국계 IT기업, 개발자, 데이터 과학자, IT 컨설턴트 등으로 취업할 수 있다.
선문대학교 AI소프트웨어학과
전 학년에 걸쳐서 시행되는 영어, 일본어 집중교육으로 세계화 시대의 경쟁력을 갖춘 글로벌 인재를 양성한다. 또한 국내 학생과 외국인 유학생의 1:1 티칭 프로그램을 통해 국제 교류를 강화하고 있다. 매년 실시하는 해외 연수와 글로벌 창업 캠프, 글로벌 캡스톤디자인 등 다양한 해외 전공교육 프로그램으로 학생들을 적극 지원한다.
양동재 | AI소프트웨어학과 2
■우리 학과 이래서 좋아!
우리 학과는 외국인 학생의 비율이 높아서 외국어 소통이 자연스럽고 활발한 편입니다. 무엇보다 2018년 국가 SW중심대학으로 선정되어 향후 6년간 정부 지원을 받으면서 SW연수, 해외 연수 등 다양한 프로그램에 참여할 수 있다는 것이 큰 장점입니다. 뿐만 아니라 학과 내에서도 해외 전공 연수 프로그램, 방과 후 프로그램 등 배움의 기회가 많이 열려 있답니다.
■ 학과 생활을 잘하고 싶다면?
우리 학과는 많은 외국인 친구들뿐만 아니라 선후배, 교수님들과 사이좋은 분위기를 자랑하고 있어요. 학과에서 운영하는 다양한 Lab, 스터디그룹, 동아리활동, 해외 전공 연수, 학술제 등 다양한 프로그램에 적극적인 자세로 참여한다면 선배, 동기들과도 친해지고 학과 생활을 즐겁고 유익하게 할 수 있을 거예요.
■ 우리 학과 후배가 되고 싶다면 명심해!
소프트웨어를 공부하기 위해서는 영어 실력을 꾸준히 쌓는 것이 중요해요. 프로그래밍과 알고리즘 공부도 미리 해보는 것을 추천해요. 소프트웨어 개발에 중요한 분석적 사고능력이 길러져서 전공 수업을 수월하게 들을 수 있을 거예요. 하지만 경험이 없어도 학과에 오면 기초부터 차근차근 배울 수 있으니 관심 있는 친구들은 꼭 지원하세요!
글 이은주 ●사진 선문대, 게티이미지뱅크
전공소개 >진로 >인공지능 소프트웨어 전문가 > 컴퓨터학부
인공지능(AI)의 산업계 적용은 선택이 아닌 필수이며 국가의 경쟁력 강화를 위해서는 인공지능 또는 인공지능의 핵심인 머신러닝 관련 SW인력양성이 시급한 실정이다. 인공지능의 핵심기술은 이미 개방되어 있으므로, 가상현실, 증강현실, 빅데이터, 헬스케어 등의 분야에서 주요 기술을 활용하는 인공지능 SW 전문가의 양성은 매우 중요하다. 이를 위해 머신러닝(딥러닝), 영상처리, 지각인식, 지식추론 등 인공지능의 핵심기술의 학습을 바탕으로 사용자경험(UX) 디자인, 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등의 활용기술을 습득하는 것을 목표로 한다.
인공지능이 소프트웨어 개발자 모두를 먹어 치울까?
오늘 구글 IO 2017를 보면서 구글 CEO인 순다 피차이가 “모든 제품을 인공지능(AI)으로 다시 생각 중이다”라고 하던 찰나 문득 든 제 생각은, ‘그것을 만드는 우리들의 소프트웨어 개발자가 제일 먼저 적용받지 않을까?’라는 의문이 들기 시작했습니다.
지금까지 소프트웨어 개발자는…
왜냐하면 소프트웨어 개발자들은 지금까지 멀게는 UNIX 터미널 호스트부터 가깝게는 PC 시절부터 새로운 언어, 운영체제, 개발도구 등을 만들고 배우면서 인터넷 시대를 넘어 모바일 시대까지 적응해 왔습니다만 소프트웨어의 기초적인 부분이 그렇게 많이 바뀌지 않았기 때문에 적응하는데 큰 어려움은 없었습니다.
그러나 인공지능 시대에서는 전혀 다른 접근법이 필요합니다. 한 번은 제가 샌프란시스코에서 개최된 제1 회 OpenAI 밋업 모임에 갔다가 컴퓨터 공학 전공자임에도 불구하고 멘붕(?) 당했던 기억을 가지고 있습니다. 그 이유는 너무라도 많은 수학적인 수식과 특히, 편미분 같은 것을 왜 도입해야 하는지 이유를 그 당시 알지 못했습니다. 사실 머신 러닝이나 딥러닝의 전체적인 개념만 알았지 그 내부가 어떻게 굴러가는지 몰랐기 때문입니다.
속으로 저는 이것은 컴퓨터 공학에서 쓰는 데이터 구조나 알고리즘보다는 수학 자체의 알고리즘을 알아야 사용할 수 있겠구나 라는 생각이 들었습니다. 물론 그렇기 배우기 어렵고 구현하기 어려운 AI를 통해 현재까지 인류가 풀지 못한, 혹은 풀기 어려운 난제들을 해결하고 그것의 가능성을 우리는 매일 뉴스로 봅니다. 그리고 그런 AI가 앞으로 소프트웨어적으로 더욱더 많은 일을 할 수 있는 것이라고 긍정적으로 믿습니다.
[그림 1 – 순다 피차이가 구글 IO 2017 키노트에서 AutoML 발표]모든 제품을 AI로 다시 생각하자!
그래서 아마도 순다 피차이가 “모든 제품에서 AI를 다시 생각한다고” 말했고, 구글 내부적으로는 모든 제품의 “개발 과정”까지도 다시 들여다 보고 AI 개발 프로세스를 정립해 나가는 과정이 아닐까 추측해 봅니다. 또한 요즘 구글 개발자들은 회사 내부에서 ‘머신 러닝’에 대해 필수적으로 학습을 받도록 권고하고 있다고 들었습니다.
계속해서 순다 피차이는 AI가 구글 제품과 서비스에 어떻게 적용되었는지 차근차근 설명하면서 Cloud GPU와 같은 하드웨어와 여러분들이 길거리를 지나다니면서 사진을 찍거나 동영상 찍을 때 상호 및 연락처를 자동적으로 인식하여 연락할 수 있도록 해 주는 구글 렌즈 등등 구글 소프트웨어의 사례들을 차례차례 보여줬습니다.
[그림 2 – 구글 렌즈 데모 영상]소프트웨어 개발자들도 피해 갈 수 없다!
그런데, 매우 놀라운 사실은 순다 피차이는 ‘AutoML(Auto Machine Learning)’이라는 프로젝트를 도입하여 머신러닝 알고리즘을 이용해 특정 업무용 머신러닝 소프트웨어 설계 작업을 자동화하여 음성 또는 시각 인식, 번역 및 로봇 등에 적용되는 머신러닝 기술을 좀 더 용이하게 전환하거나 심지어 부족한 머신 러닝 전문가들과 소프트웨어 개발자들도 보다 더 뛰어난 설계를 제공하여 전체 작업 속도를 빠르게 진행하여 전문 인력을 보충하거나 대체하겠다는 생각인 것 같습니다.
예를 들어, 딥러닝 분야에서 수학의 신경망 아키텍처가 가장 중요한데, 사람의 직관으로 해결하여 언어나 시각 인식에 이를 활용한 실험을 보여준 결과, 시각 인식은 전문가와 대등하였고, 음성 인식은 전문가보다 더욱 우수했으며, 특정 업무에 생각하지 못했던 새로운 아키텍처가 제시되어서 이 AutoML 프로젝트의 새로운 가능성을 봤다고 MIT 테크놀로지 리뷰 저널에서 이야기하고 있습니다. [참고 1]
좀 더 상세히 말하자면 지금까지 구글은 이미지 인식부터 음성 인식, 머신 번역 등등 성공적으로 딥러닝 모델들을 수많은 애플리케이션이 적용시켜 왔습니다. 기본적으로 딥 러닝 머신들은 수많은 엔지니어들과 과학자들에게 의해 공들여 설계하는 것을 여러분들로 잘 알고 있을 겁니다. 수동적으로 머신 러닝 모델 설계의 처리 방법은 모든 가능한 모델들의 공간이 점점 합쳐져서 만일 기본적으로 10개 층 네트워크는 10의 10승 개 층의 후보 네트워크를 가지기 때문에 어렵습니다. [그림 3 참조] [그림 3 – 구글의 구글넷 아키텍처]
그러한 이유 때문에 네트워크들 설계의 처리 방법은 특급 머신 러닝 전문가들에 의해 상당한 양의 시간과 실험을 종종 가해집니다. 좀 더 접근하기 위한 머신 러닝 모델의 프로세스를 생성하기 위해, 머신 러닝 모델들의 디자인을 자동화하는 방법들을 지금까지 탐색해왔습니다. 우리가 연구한 수많은 알고리즘들 사이에 특히, 진화 알고리즘(evolutionary algorithm)과 강화학습(reinforcement learning) 들은 수많은 문제를 해결해 왔습니다. [참고 4,5]
따라서, “AutoML”이라고 부르는 이 접근법은, 하나의 컨트롤러 뉴트럴 넷이, “자식” 모델 아키텍처를 제안할 수 있습니다. 그리고 나서 하나의 특별한 태스크(Task)에 좀 더 고급적인 방법들을 위해 훈련되고 평가될 수 있습니다. 그러한 피드백들은 다음 라운드를 위한 그 자체의 제안들을 향상하는 방법을 그 컨트롤러에게 정보를 알려줍니다. 이렇게 이 프로세스들을 몇천 번 배만큼 반복하여 새로운 아키텍처를 생성하면서, 테스팅하면서, 그 아키텍처로부터 배우기 위해 그 컨트롤러에 피드백을 줍니다.
결과적으로 그 컨트롤러는 예측할 수 있는 유효 데이터셋에서 더 나은 정확성을 가지기 위한 아키텍처 공간의 영역에 고 확률성을 할당하기 위해 학습합니다. 예를 들어, CIFAR-10와 같은 이미지 인식 방법론과 펜 트리 뱅크와 언어 모델링을 벤치마크된 데이터셋을 AutoML 접근 방법으로 진행했다고 구글 블로그에서 좀 더 기술적으로 상세히 설명해 주었습니다. [참고 2]
다시 말해서, AutoML은 인공지능을 인공지능이 스스로 소프트웨어를 설계하고 개발하고 테스트하고 피드백까지 해 주는 인공지능 소프트웨어 개발 자동화 방법이라고 볼 수 있습니다. 그렇기 때문에 더더욱 이번 AI가 우리 소프트웨어 개발자들에게 하나의 중요한 변곡점이 되지 않을까 생각합니다.
여러분들도 아시다시피 모든 직업이 이 AI에 영향을 받는데, 하물며 소프트웨어 개발자들도 예외는 아닐 것이라고 판단합니다. 현재 미국 실리콘 밸리에서는 머신러닝 전문가의 수요가 최근에 폭발하여 구인난이 상당히 심합니다. 즉, 순다 피차이는 이러한 문제를 머신 러닝을 통해 관련 인력의 수급을 해결하고자 하는 것 같습니다.
곧 안드로이드와 같은 경우에는 스마트폰에서 머신러닝을 사용할 수 있는 TensorFlow Lite 버전이 발표되지만, 점차 가까운 미래에는 복잡한 AI 수식도 저렴하게(?) API 수준으로 나와서 그 Function 들만 호출하면 미래가 올 것이라고 판단됩니다. 그러나 단순히 API만 알고 코딩하는 방식과 좀 더 진보된 AI를 사용해서 지능적인 코딩을 하는 것은 새로운 차원으로 접어드는 한 차원이 바뀌는 시대에 우리 소프트웨어 개발자들이 좀 더 진보된 적응력이 필요하겠다는 생각이 들었습니다.
이것은 구글뿐만 아니라 지난주에 개최되었던 마이크로소프트 빌드 행사에도 AI를 말했고, 페이스북도, 다다음주 있을 애플도, 심지어 전기 자동차를 만드는 테슬라까지, 미국뿐만 아니라 중국의 바이두 까지. 전 세계의 소프트웨어 업체들을 AI가 다 먹어 치우고 있고 파괴적인 혁신 바람이 개발자들에 곧 들이닥칠 것 같습니다.
그렇다면, 이 문제를 어떻게 해결해야 할까요?
결론은 소프트웨어 개발자들이여! AI 시대에 대비하여 나누어서 정복합시다!(Divide and Conquer)
만일 그렇지 않으면, 학습된 AI들이 우리들이 지금 하고 있는 소프트웨어를 분석하고 설계하며 코딩하는 작업을 빼앗아 갈지 모르겠습니다. 우리도 순다 피차이가 말한 것처럼 “다시 AI에 대해 생각을” 할 순간인 것 같습니다!
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좀 더 읽어 볼거리
[참고 1] 저만 이런 생각을 하는 것이 아니구나 라는 것을 제가 페북의 타임라인에 적고 몇 시간 뒤에 MIT Technology Review Journel의 글을 발견하여 심지어 부족한 소프트웨어 개발자들을 AI로 대체하겠다고 하니 더 심각해 느껴졌습니다. 꼭 한번 읽어 보시기를 바랍니다.https://www.technologyreview.com/s/607894/why-googles-ceo-is-excited-about-automating-artificial-intelligence/?set=607882
[참고 2] AutoML을 적용한 뉴럴 네트워크 아키텍처 연구https://research.googleblog.com/2017/05/using-machine-learning-to-explore.html
[참고 3] 구글의 모두를 위한 인공지능 만들기https://korea.googleblog.com/2017/05/making-ai-work-for-everyone.html
[참고 4] Large-Scale Evolution of Image Classifiers, Esteban Real, Sherry Moore, Andrew Selle, Saurabh Saxena, Yutaka Leon Suematsu, Quoc Le, Alex Kurakin. International Conference on Machine Learning, 2017. [참고 5] Neural Architecture Search with Reinforcement Learning, Barret Zoph, Quoc V. Le. International Conference on Learning Representations, 2017.
[2022학년도 여름 계절학기 학점중복 취소 절차 안내]2022학년도 여름 계절학기 학점중복취소 업무처리에 관하여 다음과 같이 안내합니다.□ 관련일정구분기간비고학생 신청22.8.3.(수) 10:00 ~ 8.5.(금) 23:59중복하여 수강한 동일교과목의 학점취소 신청접수※ 동일교과목 : 교과목 코드가 일치하거나, 학과에서 동일 교과목으로 특별히 지정한 교과목학과 처리22.8.3.(수) 10:00 ~ 8.9.(화) 23:59전산 처리22.8.10.(수) 15:00학점중복취소가 반영된 출석부 출력 가능□ 신청대상: 동일교과목을 재수강하여 학점을 중복취득한 학생□ 신청절차 및 방법: 붙임의 매뉴얼 참조학생 신청(통합학사정보시스템_성적관리_성적중복포기)➡학과 확인 및 승인➡확정 및 전산처리※성적표 반영□ 유의사항1) 중복하여 취득한 성적 중 낮은 성적 취소2) 학점중복취소 대상이 되는 교과목은 동일교과목에 한함 (대체교과목은 해당없음)3) 취소된 교과목의 성적은 성적표상에 표기되지 않으며, 등급 대신 W 표시구분학점중복취소 전➡학점중복취소 이후성적표 표기∙교과목 명 + 등급(예) 2021-1 글쓰기 F( 예) 2022-여름 글쓰기 A0∙교과목 명 + W(예) 2020-1 글쓰기 W(예 ) 2022-여름 R-글쓰기 A0* R은 재수강 한 교과목임을 표시하는 기호붙임중복과목 성적취소 매뉴얼 1부. 끝.2022.07.28
홈페이지 가기 Dept. of Artificial Intelligence and Software 인공지능시대를 이끌어갈 주역인 소프트웨어 전문인력 양성
인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 자율자동차·드론 등 자율이동체 분야에서 수준 높은 개발 역량을 선보이며 인공지능시대의 주인공으로 자리매김할 인공지능 및 소프트웨어 개발 전문가를 양성합니다.
취득 자격증
인공지능(AI) 전문가 자격증/ 데이터과학 전문가 자격증/ 오라클 공인 자격증(OCP)/ 오라클 공인 자바 프로그래머(OCJP)/ 레드햇 공인 시스템 관리자(RHCSA)/ 정보처리산업기사/ 기타 정보기술 자격증(ITQ/GTQ) 외
졸업 후 진로
인공지능 응용프로그램 개발자, 데이터 분석 및 관리자, IoT 개발자, 데이터베이스 개발 및 관리자, 웹, 앱 응용프로그램 개발자, 사무직, IT 교육직, 글로벌 인턴취업, 해외 자매대학 편입 등
학과문의
Windows 10을 위한 최고의 무료 인공 지능 소프트웨어
인공 지능은 기술 세계에서 가장 뜨거운 주제 중 하나입니다. 이 기사에서 우리는 당신의 PC를 좀 더 인공적으로 지능적으로 만들 계획입니다. AI(인공 지능)는 통찰력과 데이터 패턴을 활용하여 인간을 모방하는 고급 컴퓨터 프로그램입니다. 이제 우리 삶의 거의 모든 측면에서 볼 수 있는 흔한 일입니다. 몇 가지 고급 기능을 제공하여 장치에 더 많은 매력을 추가합니다.
이 기능 세트에는 자동화, 음성 및 오디오 인식, 기계 학습 등이 포함됩니다. 가장 일반적인 기능 중 하나는 음성 도우미이며 Cortana, Siri 및 Google 어시스턴트가 가장 일반적인 기능입니다. 우리가 사용하는 또 다른 AI 기능은 컴퓨터 사진입니다. 이 기능을 사용하면 스마트폰이 때로는 DSLR과 비슷하게 보이지만 거대한 센서가 없는 멋진 이미지를 분할할 수 있습니다.
AI Software는 처음부터 스마트 애플리케이션을 구축하여 작업을 단순화하도록 도와줍니다. 대부분의 전문 AI 소프트웨어는 유료이지만 이 기사에서는 Windows 10용 최고의 무료 AI 소프트웨어를 제공합니다.
Windows 10을 위한 최고의 인공 지능(AI) 소프트웨어
Windows 10용 AI 소프트웨어를 몇 가지 적어 봤습니다. 다음과 같습니다.
브레이나 라이트 아파치 예측 라이트 오픈 NN 코타나 텐서플로우
그들에 대해 자세히 이야기합시다.
1]브레이나 라이트
Windows 10의 경우 Braina lite는 반드시 확인해야 합니다. 직관적인 가상 지원은 작업을 더 빨리 달성하는 데 최고입니다.
Braina는 최고의 음성 인식, 인간 언어 인터페이스 및 100개 이상의 언어로 음성을 텍스트로 변환하는 소프트웨어입니다. Windows와 통신하고 싶다면 고급 음성 명령 기능을 갖춘 Braina Lite가 적합합니다.
PC에서 파일, 폴더 또는 무엇이든 열려면 Braina에 문의하십시오. Braina의 가장 좋은 점은 음성 인식입니다. 따라서 단어 수가 적고 여러 번 반복하고 싶지 않다면 Braina로 가십시오. Braina에는 두 가지 버전이 있지만 무료이며 AI 세계로 들어가는 좋은 출발점이 될 수 있으므로 라이트 버전을 권장합니다. Braina Lite는 다음에서 다운로드할 수 있습니다. 여기.
2]아파치 예측 라이트
Apache Prediction Lite는 AI 소프트웨어일 뿐만 아니라 오픈 소스 머신 러닝 서버인 미래형 AI 소프트웨어입니다.
Open Server이기 때문에 더 안전하고 안정적이며 개발자는 기계 학습 작업을 위한 고급 엔진을 만들 수 있습니다.
Apache PredictionIO 코드를 수정, 구현 및 Windows 시스템에 다운로드할 수 있는 첨단 AI 소프트웨어이므로 개발자에게 큰 도움이 됩니다. 다음에서 Apache Prediction의 무료 버전을 다운로드할 수 있습니다. 여기.
3]OpenNN
무료 오픈 소스 AI 소프트웨어인 OpenNN은 C++ 프로그래밍에서만 작동합니다. 그것은 훌륭한 기계 학습 알고리즘과 빠른 처리 속도를 가지고 있습니다. 분류, 회귀, 연관, 예측 등에 도움이 됩니다.
훌륭한 AI 소프트웨어이며 무료 신경망 라이브러리로도 작동할 수 있으므로 이러한 기능을 찾고 있다면 시도해 보십시오. 그것은 당신이 그것을 사용하도록 강요 할 수있는 한 가지가 있습니다. 그것은 고성능입니다.
기술 평가, 개념 증명, 구현 및 설계를 제공하는 데 좋은 성능을 발휘하는 것으로 간주됩니다. 유연성을 보장하기 위해 음성 인식 및 여러 언어와 함께 디지털 비서로 구성된 가상 비서가 있습니다. 다음에서 OpenNN을 다운로드할 수 있습니다. 여기.
4]코타나
Cortana는 Android, Xbox OS 및 iOS에서도 액세스할 수 있는 내장 Windows AI 소프트웨어입니다. 미리 알림과 약속을 설정하거나 명령에 따라 주문하는 가상 비서입니다.
다양한 언어 선택이 가능합니다. 영어, 독일어, 일본어, 스페인어, 포르투갈어, 힌디어, 프랑스어, 이탈리아어, 우르두어, 중국어 등 모든 언어를 사용할 수 있습니다.
Cortana는 Bing을 검색 엔진으로 사용하며 사용자를 위한 기능이 많이 있습니다. 음성 입력 및 음성 인식 기능이 있어 시간을 절약할 수 있습니다. 무료 AI 소프트웨어이지만 미국에서는 Fitbit 시나리오 및 Open Table에만 액세스할 수 있으므로 자체 제한이 있습니다.
5]텐서플로우
TensorFlow는 오픈 소스 AI 소프트웨어입니다. 머신 러닝 모델을 학습하고 개발하기 위한 훌륭한 도구입니다. TensorFlow를 사용하면 다양한 플랫폼에서 계산을 쉽게 배포할 수 있습니다.
개발자라면 예측 모델링 애플리케이션이 있고 지각, 예측, 생성 및 분류를 이해하는 데 도움이 될 수 있는 TensorFlow를 확인하십시오.
음성 인식, 텍스트 기반 응용 프로그램, 음성 감지, 이미지 인식 및 시계열 데이터와 관련하여 원스톱 상점이 될 수 있습니다.
대기업의 경우 TensorFlows 시계열 알고리즘이 이상적이며 Dropbox, eBay, Uber, Twitter 및 Intel과 같은 많은 제품 및 회사에서 획득 및 기타 AI 항목에 사용됩니다. 다음에서 TensorFlow를 다운로드할 수 있습니다. 여기.
그게 다야.
다음 읽기: PC에서 Google 어시스턴트를 설정하는 방법.
키워드에 대한 정보 인공 지능 소프트웨어
다음은 Bing에서 인공 지능 소프트웨어 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
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