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이외에 하나 또는 두 개의 제한 된 실험에서-당신은 IBM의 깊고 푸른 최근 구글의 alphago 기억 하 고 있습니다, 그 사용 또는 인식 사용이 매우 낮은 있었다. 하지만 지금은 인공 지능 애플 리 케이 션으로 개인 비서 및 무인 자동차의 최신 개발을 생각 하 고, 당신은 일을 빠르게 다른 산업에 걸쳐 변화 하는 걸. 과정 자동화 공구에서, 인지 자동에 자연적인 언어 이해, 인공 지능 이니셔티브는 견인을 더 얻고 있다. (1) s3. 아마존 닷컴/디지털 동향-업로드-생산성/2014/01/artificial-intelligence. jpg (2) 위 키 피 디 아의 정의, “인공 지능”: 엉. 위키백과. org/위 키/Artificial_intelligence (3) y. meguebli, m. kacimi, b. doan, f.

Popineau: ` 어떻게 숨겨진 측면을 향상 시킬 수 있습니까? (4) ginni rometty (IBM의 CEO), 대외 관계 협의회, 2013 산업 보안은 방어의 여러 라인과 종합적인 접근 방식을 기반으로 합니다. 이 복잡 한 주제를 쉽게 관리할 수 있도록 하기 위해, 지멘스는 특히 산업 시설의 보안을 위한 솔루션의 조율 된 포트폴리오를 제공 합니다. 자산과 자산 관리에 A/I의 가능한 응용 프로그램은 무한 하 고 전체 가치 사슬에 영향을 미친다. , 판매 및 마케팅 상호 작용과 클라이언트 서비스, 예측 시장 모델링 데이터 테라플롭의 즉석 처리를 기반으로, 자기 완전 한 가격 투명성과 교류를 만드는의 지 각, 실시간 최적화 상상해 보세요. 그것은 연구 분석가 들은 시장 및 재무 분석의 대부분을 할 수 있는 실시간으로 큰 데이터를 사용 하 여 자신의 봇이 있다고 생각 하는, 그리고 CIO에 게 보고서 및 권장 사항의 조립도 비현실적 되지 않습니다. 이러한 발전을 활용 하 여 대부분의 판매 측면과 구매 측면 선수 막 10 년 전 범위를 넘어 것입니다. 그러나 기술 behemoths 및 fintech 지금은 온디맨드를 사용할 수 있도록 하 고 있습니다. 몇 가지 이름을: 마이크로 소프트 인지 툴킷 및 Azure; 구글 tensorflow; 아마존 AI 서비스와 AWS 딥 학습 아미, 세일즈 포스 아인슈타인과 IBM 왓슨.

(그리고 우리의 미래에 대 한 귀하의 전투 계획을 고안 하는 것을 잊지 마세요/내가 overlords). 보안 대책은 잠재적 위험 만큼 다양 해야 합니다. 종단 간 접근과 여러 방어선은 산업 시설을 안정적으로 보호 합니다. 왜, 우리는 다시 정의로 이동 해야 이해 합니다. 컴퓨터 과학에서는, A/I 연구의 분야는 “지적인 대리인”의 학문으로 정의 한다: 그것의 환경을 인식 하 고 어떤 목표 (2)에 성공의 기회를 확대 하는 활동을가지고가는 어떤 장치. 인공 지능은 진정으로 구체화, 솔루션은 “능력을 배우고 이해 하 고 논리적인 방법으로 생각 (3)” 솔루션은 원래 디자인을 넘어 자사의 환경에 적응할 수 있을 때 “. 같은/I 솔루션은 두 가지 핵심 기능을 구현 해야 합니다, 각 복잡도의 학위를 다양 한: 데이터 수집 및 처리 능력, 그리고 모델링 기능. 힘 드는 무역 화해는 과거의 일이 될 수, 다시 전체 트랜잭션의 양쪽에 인공 지능 로봇과 함께, 중간 및 프런트 오피스는 모든 일을 하 고 분쟁의 드문 경우에만 인간을 경고.