Software 기술 드랜트
관련 레퍼런스
1. 페이스북 딥러닝 기술
2. 딥러닝 기반 드론 자율 비행
3. 건설분야 IoT 기술 및 활용 사례
4. 오픈소스 기반 IoT 운영체계
5. 스마트시티 플랫폼
6. 딥러닝 신경망 종류 및 개발
7. 드론 기술 개발 고려사항
8. 사물인터넷 IFTTT와 MQTT
2017년 12월 30일 토요일
No.73. 2017년 소프트웨어 기술 동향
안녕하세요. 오늘 방송은 2017년 한해 이슈가 된 딥러닝, 빅데이터, IoT, 비전, 드론, 오픈소스 등을 소프트웨어 기술 관점에서 간략히 요약해 보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 좀 더 자세한 내용은 이 글에 링크된 레퍼런스를 참고하시길 바랍니다.
No.73 Podcast 방송 - 2017년 소프트웨어 기술 동향
관련 레퍼런스
1. 페이스북 딥러닝 기술
2. 딥러닝 기반 드론 자율 비행
3. 건설분야 IoT 기술 및 활용 사례
4. 오픈소스 기반 IoT 운영체계
5. 스마트시티 플랫폼
6. 딥러닝 신경망 종류 및 개발
7. 드론 기술 개발 고려사항
8. 사물인터넷 IFTTT와 MQTT
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1. 페이스북 딥러닝 기술
2. 딥러닝 기반 드론 자율 비행
3. 건설분야 IoT 기술 및 활용 사례
4. 오픈소스 기반 IoT 운영체계
5. 스마트시티 플랫폼
6. 딥러닝 신경망 종류 및 개발
7. 드론 기술 개발 고려사항
8. 사물인터넷 IFTTT와 MQTT
2017년 10월 14일 토요일
No.72 소프트웨어 엔지니어링의 주요 구성요소
안녕하세요. 오늘은 건설, 건축, BIM 관점에서 2011년도 부터 진행했었던 소프트웨어 엔지니어링에서 방송했던 내용들을 전체적으로 훝어보고, 주요 레퍼런스 내용을 나눔하는 시간을 가지려 합니다. 앞으로 건설, 건축이 향후 디지털 플랫폼으로 변화될 때 필요한 핵심 개념 및 내용 위주로 과거에 했던 내용을 정리해 방송하겠습니다. 오늘은 이와 관련된 내용을 요약해 나눔하려 합니다.
No.72 Podcast 방송 - 소프트웨어 엔지니어링의 주요 구성요소
Software engineering (Roger S. Pressman)
2017년 9월 10일 일요일
No.71 - 딥러닝 기반 드론 자율 주행 개발 사례
안녕하세요. 오늘은 지난 시간에 이어, 딥러닝 기반 드론 자율 주행 개발 사례 및 관련 기술을 간략히 소개해 보도록 하겟습니다.
Forest trails perception for mobile robots (Alessandro, 2016. Odroid, PixHawk Autopilot)
No.71 Podcast 방송 - 딥러닝 기반 드론 자율 주행 개발 사례
2017년 7월 9일 일요일
No.70 - 인공지능 딥러닝 기술 소개 및 사례
안녕하세요. 오늘은 지난 시간에 이어, 몇 년사이에 큰 이슈가 되고 있는 인공지능 딥러닝에 대한 이야기를 간략히 소개해 보겠습니다. 이 내용은 BIM학회에 '인공지능 딥러닝 기술 동향 및 구현 사례'로 소개된 글의 일부 내용입니다. CNN, RNN, LSTM, GAN과 같은 대표적인 딥러닝 신경망 종류 및 3차원 스캔과 관련된 CNN활용 사례 등을 소개합니다.
No.70 Podcast 방송 - 인공지능 딥러닝 기술 소개 및 사례
1. Daddy maker, 텐서플로우 최신버전 설치 및 개념
2. Daddy maker, 텐서플로우 MNIST 딥러닝 및 텐서보드 그래프 가시화
3. BIM principle, 2017, 페이스북 딥러닝 CNN 기반 오픈소스 번역 기술 CSSL
4. 딥러닝 Hello World - MNIST, CIFAR-10 데이터베이스 구조와 이미지넷
5. Konstantin Lackner, 2016, Composing a melody with long-short term memory (LSTM) Recurrent Neural Networks, Institute for Data
Processing Technische Universitat Munchen
6. Patrick Hebron, 2016, Unsupervised Learning, patrickhebron.com
7. Alec Radford & Luke Metz, Soumith Chintala, 2016, Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative
Adversarial Network
8. Adam Santoro외, 2017, A simple neural network module for relational reasoning, DeepMind
9. Microsoft, Going Deep: Convolutional Neural Networks
10. The Asimov Institute, 2016, THE NEURAL NETWORK ZOO
11. Adit Deshpande, 2016, The 9 Deep Learning Papers You Need To Know About CNN
12. Adrian Rosebrock, 2016, My Top 9 Favorite Python Deep Learning Libraries
13. Jonas Gehring, Michael Auli, David Grangier, Denis Yarats, Yann N. Dauphin, 2017.5, A novel approach to neural machine translation,
FAIR(Facebook AI Research Group)
14. Adit Deshpande, A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks, UCLA
15. Rob Verger, 2017.5, Facebook created a faster, more accurate translation system using artificial intelligence, Popular Science
16. James Vincent, 2017.5.9, Facebook says its prototype translation technique is nine times faster than rivals, THE VERGE
17. Jonas Gehring, Michael Auli, David Grangier, Denis Yarats, Yann N. Dauphin, 2017.5, Convolutional Sequence to Sequence Learning,
FAIR(Facebook AI Research Group)
18. Charles R. Qi, Hao Su, Kaichun Mo, Leonidas J. Guibas, 2016, PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and
Segmentation
19. Sepp H., Jurgen S, 1997, Long short-term memory, Neural Computation. 9 (8) ,pp.1735–1780
20. Goodfellow. Ian J, Pouget-Abadie. J, Mirza. M, Xu. Bing, Warde-Farley. David, Ozair. Sherjil, Courville. Aaron, Bengio. Yoshua, 2014,
Generative Adversarial Networks
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