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자료유형
학술저널
저자정보
조만 (한국과학기술정보연구원) 이민국 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국에너지학회 에너지공학 에너지 공학 제26권 제3호 (통권 제91호)
발행연도
2017.9
수록면
11 - 29 (19page)

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인공지능 특히 심층신경망기계학습기법(딥러닝)의 제조업분야에서의 이용이 효율적이며 실용적일 수 있다는 인식이 넓게 수용되고 있다 이 보고서는 최근의 신경망기계학습 개발환경을 개관하고 제조업분야에서 활용되고 있는 딥 러닝기술을 개관한다.
#심층신경망 기계학습 #제조업 #하드웨어/소프트웨어 개발환경 #deep neural net machine learning(deep Learning) #manufacturing #environments #development

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 딥 러닝 하드웨어 개발환경
3. 딥러닝 소프트웨어 개발환경
4. 제조업 등 산업현장에서의 딥러닝
5. 결론
References

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
今井 拓司, 2016.11.18, ますます過熱するAI?究、 新成果が日米?から??-日本は?用に力点、?米 は深層?習を高度化, http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/mag/15/320925/11 1100114/ 竹? 孝明, 2016.06.21, Article人工知能(AI)とは？ 非エンジニアのための?よくわかる人工知能, https://thefinance.jp/fintech/160621 Yevgeniy Sverdlik, 18 May 2016, “Google TPU Server” “Google Has Built Its Own Custom Chip for AI Servers“, http://www.datacenterknowledge.com/archives/201 6/05/18/google-alphago-powered-custom-ai-chip/ Brandon Reagen, Paul Whatmough, Robert Adolf, Saketh Rama, Hyunkwang Lee, Sae Kyu Lee, Jose Miguel Hernandez-Lobato, Gu-Yeon Wei, David Brooks(Harvard University), 2016/05, “Minerva: Enabling Low-Power, Highly-Accurate Deep Neural Network Accelerators” http://vlsiarch.eecs.harvard.edu/wp-content/uploads /2016/05/reagen_isca16.pdf 今井 拓司, 2016, “猫も杓子もAIチップ、方式?立 で?面は混?-メニ?コア、FPGA、 ?用チップも”, 日?エレクトロニクス 2016年10月? http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/mag/15/320925/09 1300104/?n_cid=nbptec_tecml

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