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from search engine■ [스페셜리포트] 판 커지는 ^제조 AI^… 투자·개발·적용 확산 가속▶ 2024. 2. 1. — 다양한 산업 중 제조업에서는 AI를 자율생산(Autonomous Manufacturing, 자율제조)이나 실시간 분석, 수요예측 및 공급망 관리 등에 활용할 수 있다. 특히 인간 개입 없는 ... ■ ^제3의 IT혁명 디바이스 시대^가 온다▶ 2024. 9. 3. — 내손안의AI, 온디바이스AI(On-Device AI). 삼일PwC경영연구원. September 2024 ... 대표적으로 AI반도체(Processing-in-Memory(PIM),. 주문형반도체(ASIC: NPU))관련 ... 페이지 26개 ■ Samsung Electronics Begins Mass Produ..

from search engine■ |온디바이스AI 산업 키워야 글로벌 AI 주도권 잡는다| - ...▶ 4일 전 — 온디바이스 인공지능(AI) 산업 활성화를 위해 정부의 전폭적인 지원이 필요하다는 의견이 제기됐다. 전문가들은 K-클라우드 지원에 이어 △엣지 분야 정부 지원 확대 ...■ 인터엑스, 독일 프라운호퍼 연구소와 온디바이스 AI 기반 ...▶ 5일 전 — 인공지능(AI) 자율제조 전문기업 인터엑스(대표 박정윤)는 독일 프라운호퍼 연구소(Fraunhofer Institute)와 R&D 협약을 체결했다. 이번 협약은 지난 11일부터 독일 ...■ 생성형 AI 열풍으로 성큼 다가온 온디바이스 AI | 국내연구자료▶ 2024. 4. 11. — CES 2024에서는 인텔, 퀄컴과 같은 반도체 업체부터 ..

우리나라는 제조업이 강해야 한다.국내에는 글로벌하게 파워를 가지는 제조기업이 다수 있지만,중국이 저임금 노동력과 내수 시장을 무기로 우리 기업들에게 심각한 위협을 가하고 있는 것이 현실이다.이러한 위협에 굴하지 않고 앞으로 나아가기 위해 부단히 노력하는 우리 기업들의 사례들을 알아보고자 한다.현대자동차AI 기술 제공업체: MDGo, Tenstorrent적용된 AI 기술: 자율주행 및 고급 안전 시스템을 위한 AI 기술 개발.삼성전자AI 기술 제공업체: 삼성SDS적용된 AI 기술: 온디바이스 AI와 생성형 AI를 활용하여 스마트싱스 플랫폼을 통한 개인화된 사용자 경험 제공.포스코AI 기술 제공업체: 포스코DX적용된 AI 기술: P-GPT 및 Vision AI를 사용한 AI 기반 용선 스케줄링 시스템 도입...

인공지능 기술이 최근에 급격히 발전하면서인공지능이 드디어 우리 삶의 가장자리에서 안쪽으로 이동하는 모양새다.우리 삶 뿐만 아니라 산업 현장에도 인공지능 기술의 적용 사례가 점점 증가하는 추세이지만,아직까지는 머신러닝 단계에 머무르는 것 같아 해외에서는 인공지능이 어떻게 활용되고 있는지를 조사해봤다. BMWAI 기술 제공업체: Accenture, Thoughtworks적용된 AI 기술: 머신러닝을 통한 차량 관리 예측, 생성적 AI를 활용한 의사결정 지원, 품질 관리를 위한 자동 이미지 인식.FordAI 기술 제공업체: Latitude AI적용된 AI 기술: 블루크루즈 시스템에서 사용되는 머신러닝과 로봇 공학을 통한 핸즈프리 자동 주행 시스템.PepsiCoAI 기술 제공업체: KoiReader Techno..

[개요]배터리 용량에 대한 충전 전압과 전류, 방전 전압과 전류 측정치를 이용하여테스트 전압과 전류값에 대한 용량을 추정하는 문제 [Python Codes] import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 생성..

제조업 현장에서 사용가능한 인공지능 알고리즘생산공정 최적화, 예지 보전, 품질 관리, 안전 관리 등 각 목적별로 활용가능한 인공지능 알고리즘 예시를 소개함. 사용 목적적용 알고리즘생산공정 최적화[ZA008] Decision Tree[ZA009] Random Forest, RNN[ZA010] Random Forest[ZA014] LSTM AutoEncoder[ZA019] Random Forest Regression, Genetic Algorithm[ZA020] Decision Tree, XGBoost, LightGBM[ZA025] PyCaret[ZA026] Genetic Algorithm[ZA028] Genetic Algorithm[ZA034] XGBoost, LightBGBM, Decision Tree,..

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[합성곱 계층과 MaxPoolin 계층을 이용하는 예시 코드]import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import datasets, layers, models# 데이터 로드 및 전처리 (예: CIFAR-10)(x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.cifar10.load_data()x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0# CNN 모델 정의model = models.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)), layers.MaxPooling2D((2, 2)),..

활성화 함수(Activation Function)는 인공지능, 특히 신경망에서 입력 신호를 비선형 변환하여 다음 계층으로 전달하는 역할을 한다. 이를 통해 인공지능 모델이 복잡한 비선형 관계를 학습할 수 있게 한다.활성화 함수는 신경망의 성능과 학습 능력에 큰 영향을 미치므로, 각각의 활성화 함수의 특징을 이해할 필요가 있겠다. [활성화 함수 종류]계단 함수(Step Function)시그모이드 함수(Sigmoid Function)하이퍼볼릭 탄젠트 함수(Tanh Function)ReLU(Rectified Linear Unit) 함수Leaky Relu 함수소프트 맥스 함수(Softmax Function)GELU(Gaussian Error Linear Unit) 함수 [계단 함수(Step Function)] ..

주로 이미지 분류 작업에 활용되는 CNN(Convolutional Neural Network)의 모델을 정의하는 파이썬 코드에 대해 알아보고자 한다. [예시 코드]model = models.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), layers.Flatten(), layers.Dense(64, ac..