전략 썸네일형 리스트형 “기술은 교육 훼방꾼 아닌 동반자” 스마트폰, 페이스북, 유튜브…. 최근 몇 년간 등장한 새로운 기술은 교육에 어떤 영향을 줄까? 아이들의 교육에 방해가 될까, 도움이 될까. ‘어도비 교육 리더십 포럼’에 참여한 교육 전문가들은 새로운 기술을 교육과 결합할 수 있다고 평가했다. 많은 전문가들이 새로운 기술을 교육도구와 교육 콘텐츠로 발전시키면서 교육 변화를 이끌 수 있다고 기대했다.어도비 교육 리더십 포럼은 어도비의 교육 관련 사업의 일환으로 개최되는 행사다. 아시아·태평양 지역에서 매년 열리며, 올해가 10번째 행사다. 3월26일부터 이틀간 열린 이번 행사에는 아태지역 10개 국가에서 107명의 교육계 인사가 참여했다.기조 연설자였던 댄 해슬러는 교육 현장에 디지털 기술을 도입하자고 설명했다. 댄 해슬러는 소외계층 아이의 교육을 전문적으.. 더보기 기술도 착하고 가격도 착한 적정기술 제품 5가지 기술이 주는 이로움은 단 몇 마디로 정의하기 어렵다. 스마트폰만 해도 각종 정보의 접근성을 높여주고(지도 등), 즐거움을 주며(클래시오브클랜 등), 나만의 휴대용 저장소(사진첩 등)로의 역할까지 톡톡히 해내기 때문이다. 하지만 하루 소득이 1.25 달러인 사람들에겐 기술이 주는 효익이 명확하다. 바로 '시간'이다. 질병으로부터 스스로를 보호하고, 음식을 오래도록 저장하고, 시력을 교정하는 일은 동일 선상에서 출발하지 못하는 이들이 더 빨리 꿈에 가까워질 수 있게 한다. 때문에 이들이 기술을 만날 때, '당장 내 돈으로 이용할 수 있는가'가 중요하다. 착한 가격으로 시간을 벌어줄 적정기술 제품은 그래서 주목받을 만하다. 1. 500원 짜리 냉장 항아리: 팟인팟쿨러(Pot-in-pot cooler) 차드나 .. 더보기 “패스워드에 사형을!”…삼성ㆍ애플ㆍMSㆍ야후 등 비밀번호와의 전쟁 온라인의 관문마다 암호가 필요하다. 쉬워도 안된다. 서로 같아서도 안된다. 처음엔 네 자리면 족했지만, 갈수록 늘어난다. 숫자와 문자를 섞어야 하고, 특수문자까지 더해진다. 각 포털 사이트에 들어갈 때마다 ID와 패스워드를 입력해야 한다. 신용카드 결제와 인터넷 뱅킹에도 필요하다. 온라인 쇼핑은 물론 스마트폰 어플리케이션을 다운로드 받기 위해서도 암호를 불러내야 한다. 각각 다르게 조합된 것들을. 한 개인이 인터넷ㆍ모바일 기기와 일상을 살아가기 위해 필요한 패스워드는 도대체 몇 개일까? 패스워드, 기억과 망각 사이에서 뇌가 치르는 위태로운 신경전이고, 모바일 라이프의 편리함과 보안성 사이에서 벌어지는 격렬한 전투다. 이제 패스워드와의 싸움은 ‘개인전’ 수준을 넘어섰다. 정보통신기술(ICT) 글로벌 거물들.. 더보기 뉴욕타임스, 네이티브 광고 매칭 스타트업에 투자 가 자연어 분석 기술을 갖춘 콘텐츠 마케팅 스타트업에 상당액을 투자했다고 가 3월24일 보도했다. 구체적인 투자 금액은 확인되지 않고 있다. 뉴욕타임스가 투자한 스타트업 키위. 키위는 자연어 처리와 머신러닝으로 콘텐츠와 고객을 연결시키는 기술을 보유하고 있다.(사진 출처 : 키위 홈페이지)가 투자한 스타트업은 키위라는 콘텐츠 마케팅 기술 기업으로, 이스라엘 출신 창업자들이 뉴욕에서 운영하고 있다. 키위는 3월24일 를 비롯해 에릭 슈미트 구글 회장 등으로부터 910만달러의 투자를 유치했다.키위는 콘텐츠와 사용자를 연결시키기 위해 자연어 처리와 머신러닝 기술을 활용한다. 뉴스와 같은 콘텐츠 문서의 자연어를 분석한 뒤 해당 콘텐츠를 소비할 만한 사용자를 찾아내 페이스북 등을 통해 전달한다. 키위의 소프트웨어.. 더보기 구글·IBM·페이스북·애플, 치열해지는 주도권 경쟁 ‘어려운 일은 쉽고, 쉬운 일은 어렵다(Hard problems are easy and easyproblems are hard)’는 모라벡의 역설(Moravec’s Paradox)은 인공지능의 한계를 보여준다. 천문학적 단위의 수를 계산하거나 복잡한 수식을 푸는 것이 쉬운 반면, 사람이 무의식적으로 하는 보고, 듣고, 느끼고, 인식하는 모든 일상의 행위가 컴퓨터에게는 어렵다는 말이다. 최근 머신러닝, 특히 딥러닝 기술의 비약적인 발전으로 인공지능이 이 같은 한계를 넘어설 조짐을 보인다. 딥러닝 권위자 앤드류 응 스탠퍼드대 교수는 지난해 10월 MIT테크놀로지리뷰의 엠테크(EmTech) 컨퍼런스에서 “전통적인 알고리즘의 경우 투입되는 데이터의 양이 많아질수록 속도가 느려지고 결국 작동을 멈추게 되는 반면,.. 더보기 이전 1 ··· 33 34 35 36 37 38 39 ··· 77 다음
