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인공지능의 주요 활용 사례
7. 생성형 인공지능을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술
1) IoT(사물인터넷)
2) 보안 기술
3) 빅데이터(Big Data)
4) 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)
5) 딥러닝(Deep Learning)
8. 나의 의견
Ⅲ. 결론
참고문헌
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클라우드 컴퓨팅
결론
개인의견 : IBM의 운영혁신에 대한 개인적인 평가 / 다른 혁신내용을 도입하지 않은 이유
다른혁신내용 언급 / 경쟁사에 비해 이러한 혁신을 사용한 이유에 대한 개인적 생각
목차
1. 서론
1. 본론 ? 혁신의
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미래 혁신기술
2. 디지털 트윈(Digital Twins)
1) 디지털 트윈의 기술
2) 디지털 트윈의 개념
3) 디지털 트윈의 활용 분야
4) 디지털 트윈의 사회적 파급력
3. 자율권을 가진 에지(Empowered Edge)
1) 자율권을 가진 에지의 기술
2) 자율권을 가진
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미래의 일자리는? [특별기획] 인공지능 VS 자연지능, 브레인미디어 1. 딥 러닝의 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
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IRS Global, 2014. 1. 사물인터넷의 정의
2. 사물인터넷의 활성화 및 시장에서의 현황
3. 사물인터넷의 강점과 약점
4. 사물인터넷의 응용분야 및 대표적 기업과 제품
5. 관련 시장의 변화
6. 사물인터넷의 전망 및 발전방향
참고문헌
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기업들은 향후 다가올 미래를 대비하기 위하여 혁신적인 기술을 진단하고 내재화하여 시장을 선점하고 주도해 나가고자 모든 역량을 집중하고 있으며, 후발주자였던 중국의 기업마저도 미국을 맹추격하고 있는 상황이다. 이에 반해 현재 우
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: 보안문제
3. 정보통신망과의 관련성
1) 네트워크 수요의 기하급수적 증가
2) 소프트웨어 정의 네트워크 환경 구축
4. 활용 가능 정보통신망 기술
1) 빅데이터
2) 사물인터넷(IoT)
3) 클라우드 컴퓨팅
Ⅲ. 결론
<참고문헌>
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클라우드 벰스(BEMS)를 이용한 건물 에너지의 효율적인 관리>
- 추진목적 및 배경
- 추진내용
- 효과 및 전망
-정책적 시사점
Ⅳ 빅데이터 향후전망과 이슈
Ⅳ - Ⅰ빅데이터 플랫폼의 진화 방향
Ⅳ - Ⅱ 빅데이터의 비전과 빅데이터 플랫폼
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확대. 또한 새롭게 추진되는 복합 IT 서비스센터 건립을 중요한 기점으로 삼아 IT 자산 통합과 운용 선진화를 이끌고 클라우드 컴퓨팅과 BPO,EO 등 새로운 비즈니스 모델을 제공하는 IT 서비스 혁신 기업이 되도록 노력.
(3)사람과 문화 혁
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기업의 대 미얀마 수출입은 물론 현지 진출 한국 기업들의 원활한 물류 운영을 적극 지원함으로써 우리 기업의 글로벌 경쟁력 강화와 국가 경제발전에 기여한다는 목표를 가지고 있다.
6. CJ대한통운 미래전략 제언
이제 국내시장에서의 입지
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