다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기
電磁波技術 : 韓國電磁波學會誌 = The Proceedings of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.28 no.4, 2017년, pp.3 - 6
초록이 없습니다.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 딥러닝의 장점은 무엇인가? | 둘째, 딥러닝은 한두 번의 실수가 치명적이지 않고, 통계적인 성능이 높으면 되는 분야에 적합하다. 딥러닝의 장점은 소위 domain knowledge가 별로 필요하지 않다는 점이다. 즉, 알파고를 만든 구글의 엔지니어들이 이세돌 9단만큼 바둑을 잘 둘 필요가 없었다. | |
| 딥러닝 기반 인공지능이 안고있는 문제점은 무엇인가? | 신경망이 복잡해질수록 그 작동원리를 개발자가 정확하게 이해하기가 어렵고, 따라서 오류를 예방하는 것은 더더욱 어렵다. 의료, 교통, 공공 안전 분야 같이 간혹 발생하는 오류가 치명적일 수 있는 분야에서는 딥러닝으로 개발된 인공지능에 의존하기가 어렵다. | |
| 인공지능이 우선적으로 활용될 분야는 어떤 분야일까? | 그렇다면 인공지능은 어떤 분야에 먼저 활용될까? 첫째, 재무, 유통과 같이 언어 처리가 필요 없는 분야에 우선적으로 활용될 것이다. 인공지능이 자연어를 다루는 능력은 숫자를 다루는 능력에 비해 아직 떨어지기 때문이다. 그래서 많은 기업들이 음성인식 등 인간과 인공지능의 인터페이스 기술개발에 집중적으로 투자하고 있다. 둘째, 딥러닝은 한두 번의 실수가 치명적이지 않고, 통계적인 성능이 높으면 되는 분야에 적합하다. 딥러닝의 장점은 소위 domain knowledge가 별로 필요하지 않다는 점이다. |
K. Wang, S. Dong, H. Wang, Q. Chen, and T. Lin, "Mixed-crossing-avoided escape routing of mixed-pattern signals on staggered-pin-array PCBs", IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, vol. 33, no. 4, pp. 571-584, Apr. 2014.
S. J. Park, B. Bae, J. Kim, and M. Swaminathan, "Application of machine learning for optimization of 3-D integrated circuits and systems", IEEE Transactions on Very Large Scale Integration(VLSI) Systems, vol. 25, no. 6, pp. 1856-1865, Feb. 2017.
https://publish.illinois.edu/advancedelectronics/
Copyright KISTI. All Rights Reserved.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.