본문 바로가기
반응형

IT 둘러보기168

디지털전환시대, 혁신을 위한 법제도개선 220221 디지털전환시대, 혁신을 위한 법제도개선 구태언 from TEK & LAW, LLP 1. 디지털 전환시대 혁신을 위한 법제도 개선방향 토론자료 - 민간 주도 국가로 전환을 위해 2022. 2. 21. 구태언 변호사 법무법인 린 TMT.IS 팀장 2. 디지털 경제 시대 외국 플랫폼의 공습 2 단 7개 회사의 시가총액이 1경원 이들은 전 세계의 데이터와 부를 지배 최재붕 교수 강연 자료 3. 디지털 경제 시대 외국기업의 놀이터 3 국가 데이터가 국내에 없는 상태 심화 ▶ 데이터 주권에 심각한 위협 4. K-규제 시스템 4 개인정보 규제 전통산업 규제 온라인 규제 - 개인정보보호법, 정보통신망법 - 위치정보법 - 신용정보법 등 - 각종 장소 / .. 2023. 11. 21.
개인정보 보호의 새로운 패러다임 [이찬우 강사] bithumb_Privacy_Lecture(2021.12) from Lee Chanwoo 1. 늘어난 개인정보 위험, 제대로 알아봅시다! Hunet 이 찬 우 디지털 전환의 물결이 불러온 개인정보보호의 새로운 패러다임 2. 2 어느 날 갑자기, IT 환경이 변했다. 그리고, 개인정보 환경도 변했다. 그리고, 개인정보 위험도 변했다! 그래서, 우리는 오늘 교육을 통해 변화한 위험에 대항한다. 3. 이 찬 우 기술로 사람을 변화시키는 강연가 교육분야 Education field (개인)정보보호 / 금융보안 / IT신기술 / 클라우드 / 멘토링 약력 Instruction 한국생산성본부 인공지능/정보보호 전임교수 한국금융연수원 핀테크/클라우드 전임교수 서울사이버대학교 소프트웨어공학과 겸임교수 고.. 2023. 11. 20.
도시 놀이터 네트워크와 다양성, 공동체 참여 도시 놀이터 네트워크와 다양성, 공동체 참여 from Seongwon Kim 1. 도시 놀이터 네트워크와 다양성 생활기술과 놀이 멋짓 연구소장 김성원 coffeetalk@naver.com) 2. 생색내기용 몇몇 놀이터 혁신이 아니라 도시 전체를 포괄하는 놀이터 전략은 무엇이어야 할까? 여전히 놀이기구에 치중되어 있는 놀이터를 어떻게 다양하게 바꿀까? 조성, 혁신, 운영에 있어 재원과 제도의 제약을 어떻게 극복할 것인가? 어떻게 생색내기용 시민참여가 아니라 디자인, 제작, 운영과 관리까지 확장할 수 있을까? 3. 호주 도시들의 놀이터 전략 4. 호주 그래피스 시의 놀이터 전략 5. 호주 Waverey Council의 놀이터 네트워크 집에서 도보로 반경 10분 이내에 놀이터, 학교, 상가, 해변, 수변공간,.. 2023. 11. 17.
딥러닝을 활용한 뉴스 메타 태깅 딥러닝을 활용한 뉴스 메타 태깅 from if kakao 1. 딥러닝을 활용한 뉴스 메타 태깅 김기도(olaf.kido) kakao corp.(미래미디어파트) 2. 배경 3. 뉴스 메타데이터 (News Metadata) 콘텐츠 분석 정보언론사 제공 속성 뉴스 기사의 특징을 설명하는 정보들 기자 카테고리 언론사 형태 분류 내용 분류 이미지 분석 ML / DL 2018년 8월 7일자 인입 기사 4. 뉴스 메타데이터 (News Metadata) 다양한 메타데이터를 확보하여 사용자에게 필요한 콘텐츠 제공에 활용 유익한 / 관심있는 / 필요한 것을 보고싶다! 컨텐츠의 특성들 다양한 메타데이터 = Image: commons.wikimedia.org 5. 뉴스 메타 태깅 시스템 메타데이터 생성과 활용이 잘 되려면 데.. 2023. 11. 15.
인공신경망 인공신경망 from 종열 현 1. 인공신경망 투이컨설팅 현종열 선임(jacobgreen2050@gmail.com) 2. Customer Forever 강사 소개 2 현종열 선임 투이컨설팅 Data Science 팀  빅데이터 보험 레퍼런스 모델  맞춤형 기상기후 빅데이터 서비스 기반구축  데이터 기반 고객여정 분석  스마트 MICE 플랫폼 구축  국가 특허전략 청사진 수립  국민대학교 빅데이터경영MBA 프로젝트 멘토  서울과학종합대학원 금융공학 전공 3. Customer Forever 1. 인공지능 개념 2. 인공신경망 기초 3. 인공신경망 MLP 4. 인공신경망 CNN 4. 인공신경망 SOM 3 4. Customer Forever 1. 인공지능 개념 4 지식은 교육, 학습, 숙련 등을 통해.. 2023. 11. 14.
딥러닝 - 역사와 이론적 기초 딥러닝 - 역사와 이론적 기초 from Hyungsoo Ryoo 1. 딥러닝 역사와 이론적 기초 2. 딥러닝 역사와 이론적 기초 2017 (주)오토마타 류형수 3. 이 노트의 특징 수학적 표기는 가급적 지양 수포자를 위한 해설 Breaking stone 용어 중심 설명 "소프트웨어 개발자 관점에서 바라본 딥러닝" ...을 지향합니다 4. 딥 러닝? 5. 이전의 연구들 프로그래밍으로 풀수 없는 문제들 6. 프로그래밍으로 풀려면 if() then { } else if() then { } else if() then { } else if() then { } else if() then { } else if() then { } else if() then { …. 가능한 모든 경우에 대비 그래도 예외 상황은 생긴다 .. 2023. 11. 13.
반응형