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2022-02-23인도 교육공학 스타트업인 리도 러닝(Lido Learning)에 따르면 2022년 2월 투자확보에 실패해 운영을 중단했다. 급작스러운 운영 중단 사항은 직원들에게 통보됐다. 신규 투자자 유치에 실패하며 대규모 자금 지원이 어려워진 것으로 판단된다. 일부 이용자 혹은 직원들은 임금 지연과 관련해서 문의를 하고 있으나 정확한 답변이 없었던 것으로 조사됐다. 2021년 9월 투자 라운드를 통해 US$ 1000만달러를 유치했다. 2021년 9월부터 미국과 캐나다 진출 계획을 발표했으며 인도 국내와 해외 운영 확장도 계획하고 있었다.리도 러닝은 유치원(KG)에서 Class 9 수준 범위의 수학, 과학, 영어와 함께 CBSE와 ICSE의 코딩 자격 시험에 대한 라이브 온라인 수업 서비스를 제공했었다. ▲리도 러닝(Lido Learning) 로고
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2019-01-28미국 외국어 학습소프트웨어업체인 로제타스톤(Rosetta Stone, Ltd)에 따르면 증강현실(AR)을 이용하는 아이폰(iPhone) 및 아이패드(iPad) 앱을 업데이트했다.이번 업테이트를 통해 증강현실(AR) 모드에서 휴대전화 또는 태블릿의 카메라를 사용해 근처에 있는 객체의 번역된 이름을 가져올 수 있다.해당 모드에서 로제타스톤 앱은 주변에 있는 의자, 책상, 테이블 또는 창과 같은 항목을 식별할 수 있다. 이때 인공지능(AI) 기반 이미지 인식이 사용된다.이를 통해 객체가 인식되면 영어, 프랑스어, 라틴 아메리카 스페인어, 이탈리아어, 독일어 등의 언어로 이름이 제공된다. 새로운 기능은 Seek & Speak이며 현재 베타 버전이다.2019년에는 더 많은 언어가 제공될 수 있을 것으로 전망된다. 특히 'TruAccent'기능의 핵심인 기계학습 및 오디오 녹음 아카이브가 제공된다. 이를 통해 경쟁 회사가 제공하는 '단순 패턴인식'보다 뛰어는 성능이 제공된다.로제타스톤 앱은 여행자를 위한 편리한 도구일뿐만 아니라 교육자 및 언어 학습자를 위한 도구로 평가 받고 있다. 앱을 통해 보다 더 많은 사람들이 언어의 장벽을 해소할 수 있을 것으로 기대된다.▲ USA-RosettaStone▲ 로제타스톤(Rosetta Stone) 앱 홍보자료(출처 : 홈페이지)
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2018-12-21캐나다 증강현실 기술업체인 넥스텍(NexTech AR Solutions Corp.)에 따르면 프리미엄 이러닝(eLearning) 플랫폼인 에드세트라(edCetra)를 인수했다.에드세트라는 포춘(Fortune) 500대 기업뿐만 아니라 의회 도서관 및 기타 직원들에 대한 교육 및 훈련을 제공하고 있다. 넥스텍은 2018년 5월 독점 라이센스 계약을 체결했다.넥스텍은 증강현실(AR)을 에드세트라 플랫폼에 통합하기 위해 노력해 왔다. 2019년 1월 증강현실 기능이 추가된 이러닝 플랫폼을 다시 오픈할 예정이다.증강현실을 교육 및 교육도구로 사용하는 것이 증강현실 산업의 주요 성장동인이 될 것으로 예상된다. 특히 주문형 학습의 지속성은 증강현실에서 해결책을 찾을 수 있을 것으로 기대된다.이번 인수를 통해 넥스텍은 수십억 달러 규모의 증강현실 시장에서 확고한 입지를 다진 것으로 평가된다. 현재 증강현실은 전자상거래, 교육, 라이브 스트리밍 등 3가지 핵심분야에서 수요가 높다.참고로 넥스텍은 증강현실을 이용한 교육 및 훈련이 전체 산업을 변화시킬 수 있는 또 하나의 실질적인 기회라고 판단하고 있다.▲ Canada-NextechAR-edCetra.jpg▲ 넥스텍의 에드세트라 홍보자료(출처 : 홈페이지)
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2018-10-22일본 교토대(Kyoto University)에 따르면 인공지능(AI)으로 생각을 해독해 시각화하는 새로운 기술을 개발했다. Guohua Shen, Horikawa Tomoyasu, Majima Kei, Yukiyasu Kamitani 등이 개발에 참여했다.새로운 기술은 과학자들이 새의 그림이나 카우보이 모자를 쓰고있는 남자와 같은 색과 구조의 멀티층을 가진 좀 더 정교한 계층적 이미지를 해독해 시각화할 수 있는 것으로 평가된다.머싱러닝(Machine Learning)은 이전에 뇌 스캔(MRI 또는 자기공명 영상)을 연구하고 흑백 문자 또는 간단한 지형과 같은 단순한 바이너리 이미지를 참조할 때 사람이 생각하는 것을 시각화하는 데 사용되고 있다.과거의 방법에서는 이미지가 픽셀 또는 단순한 형태로 구성된다고 가정했다. 그러나 교토대 과학자들은 사람의 뇌 활동을 파악해 사람이 보고 있는 이미지를 재구성하거나 재창조하는 방법을 연구했다. 이 방법을 통해 컴퓨터가 이진 픽셀뿐만 아니라 객체를 감지할수 있도록 한다. 이 신경망(인공지능) 모델은 인간 두뇌의 계층적 구조를 위한 프록시로 사용될 수 있는 것으로 판단된다.과학자들은 연구를 위해 10개월 동안 3가지 주제인 자연의 이미지, 인공적인 기하학적 모양, 다양한 길이의 알파벳 문자를 표시했다. 자연적 이미지는 조류 또는 사람의 사진 등을 활용했다.어떤 경우에는 피실험자가 25개의 이미지 중 하나를 보고 있을 때 뇌활동이 측정됐다. 다른 경우에는 피실험자가 이전에 보여 졌던 이미지를 생각하도록 요청 받았을 때 이후에 뇌활동을 기록했다. 두뇌 활동이 검사되면 컴퓨터는 정보를 해독해 피설험자의 생각을 시각화했다.시각화 기술을 사용하면 그림을 그리거나 단순히 상상을 통해 예술작품을 만들 수도 있으며, 인간의 꿈을 컴퓨터로 시각화할 수도 있다. 정신병 환자의 환각을 활용해 그들의 치료를 돕도록 시각화할 수도 있다.참고로 전 구글GoogleX의 디스플레이팀장인 Mary Lou Jepsen은 10년 안에 텔레파시를 가능하게 할 모자를 만들기 위해 노력하고 있다.기업가인 Bryan Johnson은 신경 기능을 향상시키기 위해 뇌에 이식할 컴퓨터 칩을 제작하기 위한 연구를 지속하고 있는 것으로 알려져 있다. 미개척 분야인 인간의 뇌활동을 연구하기 위한 과학자들의 노력은 오늘도 진행 중이다. ▲ Japan-Kyoto-visualization-thinking▲인공지능을 이용한 시각화 과정(출처: 교토대 홈페이지)
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