인공지능은 생산, 임금, 취업에 어떤 영향을 가져올까?; 플랫폼 경제의 특징; 아마존의 시대의 소매업은 어떤 의미일까?
연세대학교 경영연구소, 4차 산업혁명 런치 포럼 강연자: 강정수(메디아티 대표) 일시: 2017년 6월 12일, 11시 30분 장소: 연세대학교 경영관 630호 ## 요약 * 디지털 혁명은 폭풍의 눈이 커져 나가가듯 미디어 시장에서, 커머스 시장, 금융 시장, 자동차 시장, 의학 제약 시장 등으로 전체 시장을 파괴해가는 중 * 최근 변화가 두드러지는 것은 소매 시장 * 미국 시민의 50%
1. 주요 기사 * 인공지능 기술의 현단계; 인공지능, 그 다음은 무엇일까?; 영국왕립예술협회, 인공지능과 저숙력 노동의 미래 보고서 발표 * [Is AI Riding a One-Trick Pony?](https://www.technologyreview.com/s/608911/is-ai-riding-a-one-trick-pony/) * [AI hype has peaked so what’s next?](https://techcrunch.com/2017/09/30/ai-hype-has-peaked-so-whats-next/) * [THE AGE OF AUTOMATION: ARTIFICIAL INTELLIGENCE, ROBOTICS AND THE FUTURE OF LOW-SKILLED WORK](https://www.thersa.org/discover/publications-and-articles/reports/the-age-of-automation) * 마이크로소프트, 인공지능에 기초한 헬스케어 사업부 신설; 버버리의
1. 주요 기사 * 인공지능의 이상과 현실; 기계 학습이 어떻게 비즈니스를 변화시킬 것인가; AI 활용과 4차 산업혁명 인구가 감소하고 있는 일본에게는 기회가 될 것; 코카콜라의 인공지능 사용법; 소매업에서 인공지능을 사용하기; 기계학습을 이용한 심장 질환 진단; 인공지능 기반의 챗봇이 은행 산업에 어떤 이득이 될 것인가? * [Artificial Intelligence: The Gap between Promise and Practice](https://blogs.scientificamerican.com/observations/artificial-intelligence-the-gap-between-promise-and-practice/) * [Digital
요약 중국의 신선제품 배송 서비스는 빠른 배송, 직접 요리, 가격 하락, 신선도 유지를 내세우며, 새로운 비즈니스 모델을 만들어가고 있음 — ## “빠른 배송”은 허마셴셩(盒马鲜生)의 가장 큰 특징 * 오프라인 상점과 스마트 물류 시스템에 근거해, 소비자들이 핸드폰 어플로 주문하면, 30분 내에 상품을 받아 볼 수 있음 * 허마셴셩은 30분을 넘기지 않는 배송, 그리고 완전히 다른 상품,
1. 주요 기사 * 인공지능에 의한 감시, 인공지능은 얼마나 기업 가치를 높일까? * [The age of AI surveillance is here](https://qz.com/1068571/incredible-before-and-after-images-of-houston-neighborhoods-hit-by-hurricane-harvey/) * [How artificial intelligence can deliver real value to companies](http://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/how-artificial-intelligence-can-deliver-real-value-to-companies) * 인공지능을 측정할 속도계가 필요한가?, 인공지능 네트워크도 백도어에 취약하다 * [Even Artificial Neural Networks Can Have Exploitable ‘Backdoors’](https://www.wired.com/story/machine-learning-backdoors/) * [Do We Need a Speedometer for
1. 주요 기사 Harvard Business Review, 인공지능 특집 The business of artificial intelligence, 한글 요약 What’s driving the machine learning explosion? Inside Facebook’s AI workshop AI can be a troublesome teammate How AI fits into your data science team Why AI can’t write this article (yet) Deep learning’s next frontier Artificial intelligence, real food *
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