(참고용)구글 글래스 부품정보

‘구글글래스’의 5가지 숙제   http://digxtal.com/insight/20130307/next-gen-google-glass/

https://fuzer.github.io/Compressing-and-regularizing-deep-neural-networks

https://fuzer.github.io/Compressing-and-regularizing-deep-neural-networks/  번역자료   (Song Han 이 2016년 11월 10일에 쓴 Compressing and regularizing deep neural networks를…

인공지능을 위한 머신러닝 알고리즘

https://tacademy.sktechx.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=103   인공지능을 위한 머신러닝 알고리즘 인공지능에 관심이 있는 사람들에게 머신러닝 알고리즘의 개념과 원리를 설명합니다. 특히 머신러닝과 딥러닝 분야의 개발자에게 쉽게 설명된 핵심 이론과 함께 적용사례별 간단한 알고리즘 등을 보여주고 구현방법을 소개합니다. 강의에서는 지도학습과 비지도학습의 머신러닝 알고리즘을 다루며, 지도학습 알고리즘으로는 linear/logistic regression, 서포트 벡터 머신, 의사결정 트리, 신경망, CNN, RNN을, 비지도학습 알고리즘으로는 K-MEANS, DBSCAN 등을 살펴봅니다.   인공지능배포용

인간을 이해하기 위한 자료들 – 라엘리안

인간을 이해하기 위한 자료들 – 라엘리안 cloninng-kr geniocracy-kr Intelligent_Design_korean_part1 Intelligent_Design_korean_part2 maitreya-kr Manga_KR meditation-kr

[AI TIMES] ‘AI’ – 인공지능의 과거와 미래 VI V1.0 – SSM – 노버트 위너(1894~1964)

[AI TIMES] ‘AI’ – 인공지능의 과거와 미래 VI  V1.0 – SSM – 노버트 위너(1894~1964) “AI” –…

[AI TIMES] ‘AI’ – 인공지능의 과거와 미래 IV V1.0 – SSM – Santiago Ramon Y Cajal (스페인 신경과학자)

[AI TIMES] ‘AI’ – 인공지능의 과거와 미래 IV  V1.0 – SSM – Santiago Ramon Y Cajal…

KMooc 인공지능과 기계학습

KMooc 인공지능과 기계학습  

[Coursera] Machine Learning Foundations A Case Study Approach – University of Washington

[Coursera] Machine Learning Foundations A Case Study Approach – University of Washington WEEK1 준비작업 : Datodml…

인공지능의 미래

https://coolspeed.wordpress.com/2016/01/03/the_ai_revolution_1_korean/

“Safely Interruptible Agents”, 3 Jun 2016

‘인간이 안전하게 개입해 중지시킬 수 있는 인공지능(Safely Interruptible Agents)’논문   Laurent Orseau(Google Deep Mind) & Stuart…