반응형 AI3 나는 매일 퇴사를 결심한다 책을 읽으며 작성한 글이며 줄거리가 아닌 개인의견도 포함되어 있습니다. 이 책은 퇴사 준비 실용서이다. 직장인은 최선을 다하여 즐겁게 그리고 후회없이 회사생활을 하기 위해 노력하고 있고, 언젠가 마주할 퇴사를 행복한 마음으로 준비하기 때문에 행복하다. 퇴사후의 삶이 공포의 시간이 아니라 자아실현을 할 수 있는 인생 최고의 시간으로 만드는 작업을 준비한다. 재미있는 것은 이러한 결심을 하고 퇴사 준비를 시작하면서 오히려 회사생활이 다시 즐거워지고 행복해졌다고 한다. 내일이 퇴사하는 날이라 생각하니 회사에도 더 공헌하고자 하는 마음이 생겨났다. 퇴사 후 일할 직종은 자신이 좋아하는 것이어야 한다. 퇴사 후 일할 직종은 사라지지 않을 직종이어야 한다. 미래에 활성화 될 직업은 무엇일까? 핸드폰은 90% 이상 .. 2023. 8. 29. ASPICE 에 대해서. 이 글은 ChatGPT 를 이용하여 작성한 글입니다. ASPICE이란? ASPICE(Automotive SPICE)는 자동차 산업에서 소프트웨어 개발 프로세스를 평가하고 개선하기 위한 프레임워크입니다. 국제 소프트웨어 프로세스 개선 및 능력 평가(SPICE) 이니셔티브의 자동차 전문 이해 관계자 그룹(SIG)에서 개발되었습니다. ASPICE의 중요성은 무엇인가요? ASPICE는 소프트웨어가 현대 자동차의 중요한 구성 요소 중 하나가 되면서 자동차 산업에서 일관성, 효율성, 효과성이 있는 소프트웨어 개발 프로세스를 보장하기 위해 중요합니다. 또한 ASPICE의 사용은 고객 요구 사항을 충족시키는 고품질 안전성 있는 자동차 소프트웨어를 보장하는 데 도움이 됩니다. ASPICE의 이점은 무엇인가요? ASPIC.. 2023. 3. 30. Chat GPT 의 시대에 왜 애플은 움직임이 없는가? 다음은 유튜브를 보고 내용을 정리한 글입니다. 출처: https://www.youtube.com/watch?v=eCKS_etvZyI 기호 기반 인공지능, 규칙 기반 인공지능이 1950년도에 소개가 되었지만 실패하게 된다. 1980년도에 학습 기반의 방법이 제안이 되는데 머신 러닝이라고도 한다. 하지만 100개 정도의 데이터로 학습을 하다 보니 실패한다. 2010년에 등장한 심층학습 또는 딥러닝 이라는 이름으로 등장하였을 때는 학습을 위해 10만, 100만 개로 데이터를 늘렸더니 기계가 세상을 알아보기 시작했다. 이미지를 분석하기 위해 Convolution 이라는 알고리즘을 사용하기 때문에 병렬처리가 가능하다. 2017년에 구글 프레임의 바스바니라는 인도 출신 과학자가 Transformer 라는 알고리즘을.. 2023. 3. 25. 이전 1 다음 반응형
