뭐가 있을까요? 특히 스타트업일수록 아예 사업아이템을 AI BD로 잡고 나오는 경우가 많은데, 어떤 점을 판단 기준으로 잡아야할지 모호한 것 같습니다. 돈이 많은지 여부.. 혹은 CEO 성향? 뭐가 가장 중요하다고 생각하시나요?

클라우드가 활성화 되면 될수록 인프라라고 부르는건 테크니션에 가까운 직종만 나오고..... 결국은 그쪽 업계에 넘어가기 위해서 익혀야 하는 기술들이 매우 많고 네트워크나 서버만 하던 사람들이 넘어가기에는 해야하는 일이나 알아야하는게 매우 많은거 같아요 다른 분들도 이런 고민이 많으실까요?

리멤버 <인공지능/빅데이터 커뮤니티>에는 각계 각층에서 관련 업무를 하는 사람들이 모여있습니다. 매일 의견이 오가는 이 공간에서 회원님이 ‘리더'가 되어 토론을 주도해 보는 것은 어떨까요? 각 커뮤니티당 두 명씩 선정해 활동비 '10만 원 상당의 신세계 상품권'을 드립니다! ✔️ 신청 기간 : 8/11(화)~8/17(월) ✔️ 활동 기간 : 선정 시점으로부터 4주간 ✔️ 선정 결과 발표 : 8/20(목) 예정 🔻신청하기 (2분 소요)🔻 https://dramancompany.typeform.com/to/uUAJrVNL

틱톡만큼 10대 데이터를 가진 회사가 없을 테니. 또 MS는 밀레니얼 세대에게는 굉장히 낯설거니까요.(거의다 구글 애플을 접하면서 성장해왔겠죠) 여기에 미국과 중국의 이해관계가 껴들고 있는 거고. 다만 틱톡의 데이터는 태생적 특성때문에... spoil되지 않을까 걱정이네요

비밀번호 intel123으로 풀렸답니다 출시 전인 타이거레이크 설계도가 유출됐다고 ㅋㅋㅋ https://www.techtimes.com/articles/251627/20200806/intel-hacked-20gb-data-including-secret-files-accessble-using-password.htm

저희 회사에서 나타나는 현상인데 다들 그런가 궁금해서 올립니다. 리서치 직무로 오신 신입(학사, 석사)분들이 1~2년이 지나면 ai 쪽 엔지니어링 직무로 많이 가려고 하는데요. 보통 연구보단 엔지니어링이 더 맞다던가 커리어가 별로라던가 하는 이유더라고요. 저희 회사에서만 나타나는 현상인지 다들 공통적으로 겪는 현상인지 궁금하네요.

머신러닝이나 인공지능을 사용하기 위해서는 데이터가 충분히 잘 갖추어져 있어야 합니다. 그러기 위해서는 데이터를 전문적으로 다루는 프로그래머가 필요한데 이를 위한 데이터 엔지니어는 어떤 업무들을 할까요?

어떤 기술들이 필수적인 기술일까요?

코테는 패스했다고 가정하고, 같이 일하기 좋은 사람을 알아보기 위한 질문 뭐가 있을까요? 한 두마디씩만 추천해주시면 감사하겠습니다!!

쌀쌀할 때 시작된 코로나19가 우리의 여름휴가 풍경까지 바꾸었는데요, 리멤버 회원분들께 '2020년 휴가 이야기'를 여쭈어 보았습니다. (*7/31~8/6) 💬 이번엔 집에서 숨 돌리며 방콕 휴가를 보냈어요! 💬 멀리는 부담돼서 도심 호텔로 호캉스 가려고 해요. 💬 여름 휴가는 패스! 가을/겨울을 노리고 있어요. 💬 휴가답게지만 안전하게! 마스크 쓰고 여행 다녀오려고요. 아래 🔻댓글 모음🔻을 통해, 다른 회원들은 어떤 휴가를 보냈는지 확인하고, 코로나 시대의 안전하고 행복한 휴가를 계획해보세요.

요즘은 일반인이 참여할 수 있는 ai/빅데이터 분석 대회가 많이 열리는데.. 회사 다니면서 참여하시는 분들있나요?? 대회 준비의 팁이 있다면 알려주세요~ 야근이 많은 회사는 아니지만 육아로 시간내기가 쉽지는 않은 상황이에요~ 다른 회사 다니는 친구와 팀을 짜볼까 하는데 팀이 개인보다 좀 유리하겠죠??

대기업 테스트 보면 그닥 고난이도는 아니던데.. 정확한 목적이 뭔지 잘 모르겠습니다. 일반기업에서 '토익 00점 이상' 정도의 의미와 별 차이가 있을까 싶고요. 제가 잘몰라서 그렇게 느끼는건지 궁금합니다.

서비스를 제공하는데 활용한다는 측면에서요. 한국에서요! 여기서 자주 회자되는 건 거의가 연구인 것 같아서 비즈니스에서는 어디가 잘 활용하고 있는 것 같으신가요? 저는 왓챠가 가장 먼저 생각나네요. 데이터를 많이 가지고 잇어도 어떻게 활용할 수 있는지에 따라 효과는 천차만별인데 왓챠가 참 잘 하는듯.

파라미터 1750억개(GPT-2가 15억개였습니다) 학습 단어 5000조개(;;) 한번 러닝시키면 시 소설 작곡 개발 디자인 모든 유형으로 구성할 수 있다고 하고. 완성도야 뭐.. 이미 예시들 많이 보셨죠? 52%래요.. 인간이 gpt-3의 아우풋을 보고 누가 AI인지 알아맞추는 확률이.. 거의 찍는거죠. 입이 떡 벌어지네요 https://outstanding.kr/gpt20200803

현재 팀의 구조가 시니어 팀장 1명과 3년차 이내 주니어들로만 구성되어 있습니다. 저로써는 사수급이 없는 것과 허리층이 없으니 프로젝트를 진행하는데 있어 답답한데요. 위쪽에서는 매번 뽑을 사람이 없다라는 답변이고요. 다른 곳도 비슷함 상황일지 궁금합니다. ai쪽 인력 채용 어떻게 진행하시나요?