[런치 포럼]강정수, Optimizing and Digitizing the Greenery
Thursday, 26 October 2017
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%
[주간 소식] 9월 25일 – 10월 1일
Tuesday, 10 October 2017
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
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[주간 소식] 9월 18일 – 9월 24일
Monday, 25 September 2017
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
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[해외기사] 허마셴셩이 만들어낸 모바일 신선식품 비즈니스 시장의 새로운 변화
Friday, 22 September 2017
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,
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[주간 소식] 8월 28일 – 9월 3일
Monday, 04 September 2017
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
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