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인공지능(AI)

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AI 인포그래픽의 미래 (3) 인포그래픽의 미래: 인공지능이 디자인을 대신할 것인가? (1) AI는 점점 더 디자이너들이 끊임없이 진화하는 디자인 세계에서 성공할 수 있도록 돕는 창의적인 협력자이자 도구 역할을 할 것입니다. Digital Kitchen의 설립자이자 회장인 Paul Matthaeus에 따르면, 스토리텔링은 미래에 명확한 내러티브 아크가 없을 것이라고 합니다. 특히, 창의적인 글쓰기는 작가들이 새로운 형태의 대화형 이야기를 만드는 것을 돕기 위해 인공지능과 융합될 것입니다. 그리고 그것이 더 진보된 AI 인포그래픽이 작동하는 곳입니다. 기계와 인간 활동 사이의 흐릿한 경계는 디자이너들에게 새로운 문을 계속 열어주고 있습니다. 예를 들어 Canva 및 Visma와 같은 스마트 AI 설계 도구를 사용하면 사용자가 기본 설계..
AI 인포그래픽의 미래 (2) 인포그래픽의 유형 인포그래픽은 종종 통계, 지도 및 계층, 데이터, 시간 및 장소의 변경사항 또는 비교를 표시하는 데 사용됩니다. 예를 들면, 회사들은 뉴스를 전달하고 구독자들에게 새로운 제품이나 서비스에 대해 알리기 위해 시각적으로 기억하기 쉬운 뉴스레터를 보냅니다. 또한 인포그래픽은 교육자와 교육 담당자가 학습자에게 더 기억에 남는 콘텐츠를 만드는 데 도움이 됩니다. 가장 일반적인 인포그래픽 유형 몇 가지를 살펴보게 되면, 우선 통계자료는 특정한 데이터나 통계적인 내용을 표시하고 있습니다. 또한, 복잡한 주제의 주요 요점을 요약한 정보, 이벤트 계획에 대한 단계나 회사의 중요한 이정표를 타임라인으로 표시하기도 합니다. 그 외에도 프로세스 흐름도(flowchart), 비교, 목록, 지도 등이 있습니다...
AI 인포그래픽의 미래 (1) 인공지능(AI)은 설계자가 더 빠르고 저렴한 비용으로 인포그래픽을 만들 수 있도록 지원합니다. 이러한 AI 인포그래픽의 미래는 증강 현실(AR)과 가상현실(VR) 및 빅 데이터와 그래픽 디자인 사이의 흐릿한 선에 의존합니다. AI와 머신 러닝(ML)을 기반으로 한 실시간 데이터 분석은 점점 더 정확하고 심층적이며 예측적이며 대화형이며 매력적인 인포그래픽을 빠르고 쉽게 설계하는 데 도움이 될 것입니다. 인포그래픽은 데이터를 보다 명확하고 간결하게 묘사하고 설명하는 데 사용되는 정보의 시각적 표현입니다. 그리고 2025년까지 전 세계 데이터 생성량이 180 제타바이트를 넘어설 것으로 예상되는 오늘날 인포그래픽의 필요성은 그 어느 때보다 절실합니다. 오늘은인공지능 인포그래픽 그리고 기술의 주요 동인인 인공지능..
사법 분야에서 머신 러닝 알고리즘의 사용 (4) 사법제도의 머신러닝 알고리즘 개선방안 사법 시스템에서 기계 학습 알고리즘의 미래는 여전히 모호합니다. 그러나 경영진과 소프트웨어 개발자를 포함한 모든 사람이 현재의 문제를 제거하는 솔루션을 찾는다면 ML 모델은 법원의 의사 결정 프로세스를 진정으로 혁신할 수 있습니다. 여기 형사 사법에서 AI의 역할을 활성화하는 데 도움이 될 수 있는 네 가지 권고 사항이 있습니다. 먼저, 모델 구현에 대한 인간의 감독입니다. 첫째, 데이터 준비부터 구현까지 AI 인프라의 모든 단계를 인간이 주시하는 것이 중요합니다. 이러한 도구들이 아무리 발전해도, 인간은 항상 최종 결정을 내립니다. 판사는 판결을 내릴 때 RAI의 결과를 준수하거나 반박하는 경우 항상 서면 설명을 해야 합니다. 이것은 판사들이 의식적으로 그들의 결정..
사법 분야에서 머신 러닝 알고리즘의 사용 (3) 형사 사법 위험 평가 도구의 문제점 현재의 위험 평가 도구는 이미 널리 퍼져 있는 의사 결정의 편향을 악화시킨다고 주장하는 몇몇 전문가들과 함께 약간의 논란을 불러일으켰습니다. 문제는 ML 모델이 이전 데이터에 대해 훈련된다는 것입니다. 예를 들어, 그 데이터는 범죄 기록과 이전 법원 사건에 대한 정보를 포함합니다. 그러나 이 데이터에 과거에 인간이 내린 편향된 결정이 포함되어 있다면, 알고리듬은 편향을 상속하고 결함 있는 데이터에 대해 훈련되어 편향된 결과를 생성합니다. 편향된 의사 결정의 가장 두드러진 예시로는 마리화나 소지에 대한 유죄 판결에서 아프리카계 미국인들의 차별이 있습니다. 연구에 따르면 모든 인종 집단이 동일한 비율로 마리화나를 소비하는 것으로 추정된다고 합니다. 하지만, 아프리카계 미국..
사법 분야에서 머신 러닝 알고리즘의 사용 (2) 사법 분야에서 인공지능의 이점 사법 시스템에 AI를 배치하는 가장 두드러진 이점은 다음과 같이 4가지가 있습니다 먼저, 인간의 작업 속도를 높이고 정확성을 높입니다. 기계 학습 알고리즘은 인간이 수행하는 프로세스를 가속화하여 용의자를 선별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 고품질 카메라는 마약 밀매에서부터 총기 난사에 이르기까지 모든 것을 포착하고 이러한 범죄를 실시간으로 관련 당국에 보고할 수 있습니다. 금융 사기, 피싱 공격, 다크 웹 개입을 포함한 온라인 관련 범죄를 탐지하기 위해 AI 기반 도구도 배치됩니다. 다음으로는, 범죄 패턴을 예측하고 있습니다. 과거 사례에 대한 방대한 양의 데이터를 사용하여 ML 모델은 인간의 행동과 미래 범죄를 저지르는 경향을 예측할 수 있습니다. 기본적인 예는 이전..
사법 분야에서 머신 러닝 알고리즘의 사용 (1) 인공지능은 인류의 미래와 미래를 선도하는 신흥 기술로 자리매김했습니다. 이에 따라 다양한 산업이 인력과 공존하는 머신러닝 알고리즘을 구현해 직무 관련 업무를 완성하고 있으며, 사법 분야에서도 이러한 흐름에 뒤처지지 않고 있습니다. 일차적으로, 사법 시스템은 위험 평가 도구를 사용하여 판사들이 형량과 집행유예 옵션을 결정하는 것을 돕습니다. 법 집행 기관은 또한 이러한 도구를 사용하여 첨단 이미지 감지 및 얼굴 인식 시스템을 사용하여 범죄 활동을 예측하고 예방합니다. ML 모델은 심지어 범죄자의 재범 가능성을 예측하도록 훈련될 수 있습니다. 이러한 발전은 잠재적으로 전체 사법 시스템이 작동하는 방식을 바꿀 수 있습니다. 그러나 법 집행에서 결정을 내리는 것은 개인의 운명을 결정하는 것으로 엄청난 책임을 지..
인공지능과 교육 산업 (3) 인공지능 활용 시 장점 첫 번째로 규정된 정보에 대한 안내입니다. 요즘 도서관에서 자료나 정보를 찾기 위해 학생은커녕 선생님을 찾는 일은 드물게 되었습니다. 구글 덕분에, 우리는 손가락의 탭을 통해 우리가 찾고 있는 모든 것을 얻을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이러한 데이터를 검색하는 것은 그 자체로도 엄청난 작업입니다. 오늘날, Quizlet과 같은 프로그램들은 학생들이 찾고 있는 것을 정확하게 제시함으로써 학생들을 도울 준비가 되어 있습니다. 두번째로 특별한 도움을 필요로 하는 학생들에게 제공가능한 도움입니다. AI는 장애인의 삶을 향상하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. AI는 특별한 필요가 있는 학생들에게 더 신뢰할 수 있는 지원을 제공함으로써 두드러집니다. 이는 교육을 개인화하려는 AI의..
인공지능과 교육 산업 (2) 맞춤형 교육 넷플릭스가 개인화된 추천을 제공하는 것처럼, 교육에서도 동일하게 할 수 있습니다. 학습 교실에 AI가 도입되면 교사가 교체되는 것은 아니지만, 학생 개개인에게 맞춤형 지원과 조언을 제출하면 더 잘 운영될 수 있습니다. AI는 개인화된 수업 과제와 기말고사를 생성하여 학생들의 최상의 결과와 지원을 보장합니다. 즉각적인 피드백은 성공적인 튜터링과 학생들의 향상을 보장하는 근본적인 열쇠 중 하나입니다. AI 기반 애플리케이션을 사용하여 학생들은 교사로부터 집중적이고 맞춤형 피드백을 받습니다. 교사들은 또한 수업을 스마트 학습 가이드와 플래시 카드로 요약할 수 있는 선택권을 가지고 있습니다. 이것은 또한 대학생들이 교수들과 상호 작용할 수 있는 더 많은 시간을 부여받을 대학 교육 수준에서 유익합니다..
인공지능과 교육 산업 (1) 인공지능은 교육산업에 놀라운 발전을 제공하여 학생과 기관 모두에게 이익을 가져다주었습니다. 우리가 모든 전환점에서 이 기술에 포함되어 있다는 것을 발견했기 때문에, AI는 이제 우리 일상생활의 일부로, 자동 주차 시스템, 스마트 센서에서 눈에 띄는 사진을 캡처하고 개인적인 도움을 주는 것에 이르기까지, AI는 우리가 알고 있는 것보다 더욱 필수적인 것이 되었습니다. 게다가, 인공지능은 전통적인 방법으로 밀고 나가는 교육 분야에서 의심할 여지없이 분명합니다. 교육 시스템은 AI의 다양한 적용으로 인해 더욱 편리하고 개인화된 특성을 보여줍니다. 결과적으로, 이것은 교육적 요소가 스마트 기기와 컴퓨터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 변화함에 따라 오늘날 사람들이 배우는 방식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 코로나로 ..
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