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정의
2. 딥 러닝 기술의 성숙도 및 관련 시장에서의 현황
3. 딥 러닝 기술의 장점과 단점 (강점과 약점)
4. 딥 러닝 기술의 응용 분야 및 대표적 기업
5. 딥 러닝 기술 관련시장의 변화
6. 딥 러닝 기술의 진화 및 발전 방향
참고문헌
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전망이 밝을 것으로 기대된다. 4차 산업혁명 시대에는 사람의 외형이나 행동을 닮은 더 똑똑해진 지능형 로봇의 확산이 예상되는데 지능형 로봇의 도입과 확산에 기여하는 기술은 컴퓨터 프로세싱 능력의 향상, 인공지능 기술 발전, 센서 및
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지능-클라우드 등 4차 산업혁명 6대 기술 활용전략 소개, 배미정, 동아일보, 2017
22층 아파트 창문에 뜬 몰카 촬영 의심 드론…경찰 늑장수사, 손현규, 연합뉴스, 2018 ■ 딥러닝(deep learning)
■ 빅데이터(big data)
■ 지능형 로봇(artificial robot)
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산업혁명과 예술의 미래_예술은 기술변화에 어떻게 대응해 왔고, 대응해갈 것인가(2017) p27 28
Schwab, K. (2016). The fourth industrial revolution. 『4차 산업혁명과 제조업의 귀환』. 송경진 옮김. (2016). 새로운현재.
박승억 인공지능 시대, 전문가 시스템
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전망됨.
<표 Ⅱ-6> 제조업용 로봇의 적용 분야별 기술경쟁력 전망
<표 Ⅱ-7> 전문 서비스용 로봇의 적용 분야별 기술경쟁력 전망
<표 Ⅱ-8> 개인 서비스용 로봇의 적용 분야별 기술경쟁력 전망
7. 세계시장 전망
(1) 세계시장 전망
○
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(ERP)
4) 제품개발(PLM)
5) 공급망관리(SCM)
7. 인공지능 스마트 팩토리의 사례
8. 스마트 팩토리의 필요성
9. 스마트 팩토리의 기대효과
10. 지능형 스마트 팩토리 활성화를 위한 개선방안
11. 나의 의견
Ⅲ. 결론
참고문헌
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로봇 시스템 개발
ㆍ지능형 초정밀 로봇 개발
ㆍEntertainment용 지능형 로봇 개발
ㆍ심부름/침구/비서 기능을 갖는
Human Service 로봇 개발
ㆍWearable 로봇
(Personal Vehicle, Haptic, Power Suit)
ㆍSmart Robot Environment
ㆍ의료 지원 지능로봇의 핵심요소기술
4.
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기술을 선보이기도 하였다.
지난해 다보스포럼에서는 인공지능, 로봇공학 등의 기술 발전으로 2020년까지 전 세계적으로 510만개의 일자리가 대체되거나 사라질 것이라는 전망이 나온 바 있다. 19세기 초 산업혁명 당시, 방적기계에 자신의 역
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산업 혁명은 단지 기술 분야뿐만 아니라 다양한 분야에서도 활용될 수 있다. 본고에서는 이러한 기술이 외식 산업에 어떠한 영향을 미치고, 현재 어떻게 활용되고 있으며, 미래엔 어떻게 발전할 것인가를 분석해 보았다.
4. 참고문헌
[1] 박태
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공정
6) 박막 증착 공정
7) 금속배선 공정
8) 테스트 공정
9) 패키징 공정
4.반도체설비
1) 해외 및 국내 설비회사
2) 설비실정
5.반도체 응용분야
1) 사이버네틱스
2) 인공지능이란?
3) 사람 과 기계의 의사소통
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