Building AI in Your Company(3)

1. Survey of major AI application areas (optional)

Computer Vision

• Image classification/Object recognition
  • Face recognintion
• Object detection
• Image segmentation
• Tracking

 

Natural Language Processing

• Text classification
  • Sentiment recognition
• Information retrieval
  • E.g., web search
• Name entity recognition
• Machine translation
• Ohters: parsing, part-of-speech tagging

 

Speech

• Speech recognition (speech-to-text)
• Trigger word/wakeword detection
• Speaker ID
• Speech synthesis (text-to-speech, TTS)
  • The quick brown fox jumps over the lazy dog.

 

Robotics

• Perception: figuring out what's in the world around you
• Motion planning: finding a path for the robot to follow
• Control: sending commands to the motors to follow a path

 

General machine learning

• Unstructured data (images, audio, text)
• Structured data

 

 

2. Survey of major AI applicationa areas (optional)

Unsupervised learning

 

Transfer learning

 

Reinforcement learning

• Use a "reward signal" to tell the AI when it is doing well or poorly. It automatically learns to maximize its reward.
• 개나 고양이를 학습시키는 것과 비슷한 느낌
• input A, output B를 mapping하는 것이 쉽지 않을 때 강화학습으로 접근
• 컴퓨터가 스스로(시뮬레이션 등을 통해) 게임을 하며 학습을 하기 때문에 '엄청난 양의 데이터'를 필요로 한다.

 

GANs (Generative Adversarial Network)

• Synthesize new images from scratch

 

Knowledge Graph

• 인물 정보
• 상업 정보(호텔, 식당 등)

 

 

3. Week 3 Quiz

• 강의에 나오는 조금은 자세한 내용들을 포함하여 10문제가 출제된다.
  낮은 난이도기 때문에 웬만하면 쉽게 풀 수 있다.
• 직업별로 구분하는 것은 조금 헷갈린다.
  Machine learning engineer, AI Product Manager, Data engineer, Machine leraning researcher
  이 네 개의 직업 분류도(온전한 것이 아니라고 했지만서도) 잘 기억이 안난다 ㅋㅋ..

 

 

 

출처: Coursera, AI For Everyone, DeepLearning.AI