Vonage CX Enablement Suite Integration with Google Cloud Contact Center AI

안녕, 아담 존슨 American Financing에 전화 해 주셔서 감사합니다

나는 자동화 된 봇이다 오늘 어떻게 도와 드릴까요? 리 파이 낸싱에 대한 전화 얼마나 걸릴까요? 시간은 대출 기관 및 문서 제출 속도에 따라 다릅니다 American Financing은 많은 차용자들이 10 일 만에 최대한 빨리 도움을 주었던 것을 자랑스럽게 생각합니다 2018 년 7 월 8 일 12시 19 분에 뉴저지 주에서 재 융자에 관해 전화를 드렸습니다

재 융자에 관해 다른 질문을하거나 고객 서비스 담당자에게 말할 것을 요청할 수 있습니다 고객 서비스 담당자와 통화 할 수 있습니까? 큰 이제 고객 서비스 담당자에게 연락하겠습니다 안녕하십니까, 제 이름은 Olive입니다 저는 American Financing의 고객 서비스 담당자입니다

리 파이 낸싱에 대해 몇 가지 질문을 할 수 있습니다 어떻게 도울 수 있습니까? 부채 상환을 위해 현금을 어떻게 이용할 수 있습니까? 현금 환급에 대해 물어보십시오 부채 상환을 위해 돈을 가져 가기 위해 주택 담보 대출을 사용하십시오 대학 대출, 주택 개선을 통해 주택 가치를 높일 수 있습니다 저는 모기지 컨설턴트와 약속을 잡을 수 있습니까? 좀 더 자세한 정보가 필요합니다

Introducing AIY: Do-it-yourself Artificial Intelligence (Google I/O ’18)

[음악 재생] 빌 루앙 : 안녕하세요 AIY 입문 세션에 오신 것을 환영합니다

지금까지 I / O에 대해 모두 어떻게 됐습니까? 오늘 모두 좋은 점심 먹었 니? 예 승인 화면에서 볼 수 있듯이이 세션의 이름 AIY 소개 그러나 AI는 무엇입니까? AIY는 Google의 새로운 제품 라인입니다 당신 같은 개발자, 전 세계의 제조사, 인공 지능을위한 응용 프로그램을 만드는 방법 혼자서

그것이 AIY의 이름입니다 오늘 나와 함께 합류했다 개발자 관계에서 내 이름은 Bill Luan입니다 나는 Dushyantsinh Sebastian이 나와 합류했다

우리는 당신에게 현재의 AIY 제품 계열 그래서 우리가 시작하기 전에 동료들을 소개하겠습니다 그럼, Dushyantsinh 재수정 : 감사합니다, 빌 안녕하세요

내 이름은 두샨 in입니다 저는 인도의 Google 개발자 관계 팀의 일원입니다 나는 정말로 당신에게 AIY에 대한 놀라운 데모들을 보여주기 위해 여기에 흥분하고있다 스크립트 하지만 우리가 시작하기 전에 세바스챤을 초대 할거야

AI가 무엇인지에 대한 간단한 개요를 제공합니다 이 대화의 배경을 설정하십시오 SEBASTIAN TRZCINSKI-CLEMENT : 감사합니다, Dushyantsinh 직접 여기에와 주셔서 대단히 감사합니다 YouTube에서 시청할 수도 있습니다

나는이 매우 복잡한 성을 가진 Sebastian입니다 나는 아주 최근에 구글에 합류했다 약 11 년 전 그리고 우리 팀과 함께, 우리가 전 세계에서 무엇을하는지, 특히 신흥 시장에서 우리는 개발자와 신생 기업이 더 잘 구축 할 수 있도록 지원합니다 모바일 및 웹 애플리케이션

오늘 저는 AIY에 관해 당신과 이야기하고 싶습니다 하지만이 전에 DIY에 대해 이야기 해 보겠습니다 너 스스로해라 이게 뭔지 알아? 그것은 UFO가 아닙니다 실제로는 악기예요

아주 좋은 소리를냅니다 그러나 아니, 그것은 선사 시대에 발명되지 않았습니다 그것은 실제로 스위스에서 2000 년에 만들어졌습니다 스위스는 실제로 나라입니다 나는 공식적으로 여기있다

음, 그 때 제가 다른 UFO 중 하나에 있지 않을 때입니다 우리는 비행기를 호출합니다 왜냐하면 저는 제 팀을 방문하기 위해 꽤 많이 여행하기 때문입니다 이게 뭔지 알아? DIY 문화의 창입니다 인류의 역사에 대해 아주 간단히 설명하겠습니다

DIY를위한 식욕 그리고 책 "사피엔스 (Sapiens) 인류의 간략한 역사, "당신은 내가 무슨 말하는지 알지 우리의 인간 조상들은 이미 도구를 만들고 있었고, 아마 너도 알다시피 무기들, 도구들 돌과 나무를 사용합니다 이제 우리가 몇 세대의 인간을 건너 뛰면, 우리는 여전히 나무를 사용하여 물건을 만듭니다 이것은 나의 형제 중 하나이다, Mattias, 그리고 여동생, 리디아, 약 30 년 전 너랑 네 형제들, 똑같은 일을 했어 물건이나 뭐든지 다뤄 봤어

당신 손을 얹을 수 있습니다 이제 내가 빨리 전화를 걸어 보자 전자 시대 90 년대에 데스크톱 컴퓨터가 어떻게 나는 노트북에 대해서도 말하지 않고있다 데스크톱은 너무 비쌌습니까? 너 중에 누가 손을 보여줄지, 보러

예비 부품이있는 컴퓨터를 누가 만들었습니까? 네 나도 그랬어 네가 꽤 많이, 나는 유일한 사람이 아니야 누가 이것을 위해 너무 오래 됐어 이 애니메이션 이미지에서 볼 수 있습니다

오버 헤드 프로젝터와 LCD 분해 방법 저렴한 수제 비디오 프로젝터를 만드는 스크린 그런데 분명히 우리 엄마는 짜증이났다 모든 전자 장치가 거실의 모든 곳에 있기 때문입니다 그래서 그녀가 외쳤다 신선한 공기가 필요해

좋아 그래서 나는 밖에 나갔다 쓰레기 봉지 재사용 태양열 풍선을 만들 쓰레기 봉투 1 달러 그것은 나를 거의 들어 올릴 수 있습니다 하지만 언젠가는 거기에 갈거야

그러나 전자 제품의 매력은 너무 강했다 그래서 형제들과 나는 내 형제들과 내 형제 중 한 명으로 돌아 왔습니다 다른 하나, 플로리안 – 3D 프린터, 수제 3D 프린터로 시작되었습니다 이것은 내 다른 형제, 오른쪽에있는 형제입니다 왼쪽은 사실 박물관에있는 사진입니다

제가 말했듯이, DIY는 매우 초기부터 우리의 DNA에 있습니다 Google의 DNA에도 있습니다 4 년 전, Google 엔지니어가 파리 사무소 – 나는 파리를 언급했다 왜냐하면 나는 사실 프랑스 사람이야 이 엔지니어는 VR 플랫폼을 표시하기 위해 I / O에 왔습니다

그는 20 %의 혁신 시간 동안 골판지를 사용하여 건축했습니다 그로부터 2 년 전, Google에서 Daydream VR 플랫폼이라고 부르는 것입니다 여기 재미있는 것이 있습니다 제작자 문화는 모두 하드웨어에 관한 것입니다 한 편에는 물리적 인 대상을, 다른 한편으로는, 소프트웨어 -이 DIY 문화의 조합 해커 문화와 2006 년 이래로 Maker Faire에 대해 들어 보셨을 것입니다

주변에 제작자 공간이있을 수 있습니다 당신이 살고있는 당신의 도시에서는 아무도 없습니다, 그렇다면 왜 시작하지 않으시겠습니까? 이 메이커 공간 중 하나? 이 메이커 문화에 대한 좋은 점 당신이 손으로하는 것을 통해 배우는 것입니다 너는 실수를 저지를거야 그래서? 상관 없어요 그것은 배우고, 새로운 것을 시도하는 아주 좋은 방법입니다

서로 배우고 새로운 응용 프로그램을 찾습니다 그 기술로 만들 수 있습니다 당신의 배경은 중요하지 않습니다 사실 믹스 앤 매치가 가능할 때 더 좋습니다 기술의 새로운 응용 프로그램을 찾는 다른 도메인

이제 무엇이 있는지 살펴 보겠습니다 지난 몇 년 동안 일어났다 이제 라스베리 파이와 같은 마이크로 컨트롤러가 생겼습니다 구름이 더 싸게되었습니다 리튬 배터리는 더 저렴 해졌습니다

당신은 리튬 배터리, 그 비용, 지난 8 년간 80 %가 감소 했습니까? 그리고 인공 지능, 인공 지능, 특히 어제부터, 그리고 개념들 기계 학습, 심 신경 네트워크와 유사합니다 복잡하게 들리는군요, 그렇죠? 그럴 필요는 없습니다 그럴 필요는 없습니다 그리고 이것이 AIY와 함께하는 이유입니다 우리가 작년에 소개 한 AI, 인공 지능, 너는 재미있게 놀 수있다

이 메이커 문화의 아이디어 무엇보다 먼저, 이 경우에는 인공 지능을 사용하여 재미를 느낄 수 있습니다 우리는 AI를 당신의 손에 문자 그대로 넣고 싶습니다 실제 문제를 풀 수 있습니다 우리의 AIY 키트는 오픈 소스입니다 그들은 하드웨어와 소프트웨어를 결합합니다

AI는 장치 자체에 직접 통합됩니다 앞서 언급 한 본질은, 쉽게 사용할 수있는 구성 요소를 사용하여 저렴한 비용으로 유지하는 것입니다 행성의 거의 모든 곳에서 찾을 수 있습니다 그리고이 키트는 조립이 매우 쉽습니다 Dushyantsinh, 얼마나 오래 걸릴까요? 이 키트 중 하나를 조립 하시겠습니까? 재서야 : 15 분에서 30 분

세바스챤 TRZCINSKI-CLEMENT : 15, 30 분 좋아요 한 시간은 엄마가 나는 매우 어색하다고 말하려고합니다 고마워 엄마 그녀가 지켜보고있는 것을 안다

따라서이 키트를 조립하는 데 한 시간 이상 걸리지 않도록하십시오 Dushyantsinh와 빌 바로 직후에, 단 몇 분만에, 이 키트 중 일부를 보여줄 것입니다 당신이 그들과 함께 할 수있는 것 – 보이스 킷과 비전 전부 그러나 우리와 함께있어 라 다가오는 몇 주와 앞으로 몇 달 안에, 그 공간에서 더 많은 발표가있을 것입니다

이제 한번 살펴보고 이것으로 마무리하겠습니다 당신 중 일부는 이미 만들었습니다 이 예에서는 몇 초 만에 여러분을 보여 드리겠습니다 프로그래밍 경험이없는 16 세 다음 유스 케이스를 제시했다 약 20 초 동안 비디오를 재생 해 봅시다

LAWRENCE : New York Yankees 야구 모자를 구입하십시오 이제 실제로 무슨 일이 벌어지고 있습니까? 음성 키트 : 완료 로렌스 : 그래서 그녀는 방금 말 했잖아, 그렇지? 그래 LAWRENCE : OK 그래서 실제로 무슨 일이 일어 났습니까? 그 일이 끝났을 때, 그것은 eBay에서 찾은 후 내 이메일에 대한 링크를 보냈습니다

따라서 온라인 결과를 찾고, 이메일에 링크를 보내고, 나는 그 사람들을 받게 될 것입니다 클릭하고 구입하십시오 세바스챤 TRZCINSKI-CLEMENT : 그렇다면 로렌스와 고등학교 아이와 여기서 일어났어 제품을 사러 갔다 처음에 그렇게 들었는지는 모르겠다

"나는 야구 모자를 사고있다" 그리고 그것은 결과를 위해 eBay에서 검색하고 있었고, 장치가 완료된 직후에 이메일로 전송되었습니다 그럼 코드를 살펴 보겠습니다 그것은 단지 여러분이 처음에 들었 으면, "나는 야구 모자를 사고있다 그리고 이베이에서 결과를 찾고 있었고, 바로 다음에 [오디오 출력]에 이메일이 전송되었습니다

장치가 완료되었습니다 그럼 코드를 통해 [오디오 아웃]을 가져 오도록하겠습니다 처음에 들었 으면 그냥 [오디오 출력]입니다 나는 야구를 위해 쇼핑 중입니다 [AUDIO OUT] 우리는 결과에 대해 eBay에서 검색하고 있습니다 [오디오 출력] [AUDIO OUT] 직후에 이메일을 통해 이메일을 받았습니다 처음에 들었 으면 그냥 [오디오 출력]입니다

나는 야구 모자를 사러 간다 [AUDIO OUT] 코드를 통해 그냥 들었 으면 [오디오 아웃]입니다 처음에는 나는 야구 모자를 사러 간다 [AUDIO OUT] 동영상에서 모든 결과가 기억납니다 이메일을 통해 전송됩니다

여기에 코드가 있습니다 우리는 각 결과를 처음부터 끝까지 살펴볼 것입니다 코드의 라인을 그곳에 올려 놓고 이것을 이메일로 포맷하십시오 경험이없는 사람이라도 인정할 수 있습니다 프로그래머, from, to, subject 등이 있습니다

그게 전부 야 아무것도 더 우리가 할 마지막 일은 바로 연결하는 것입니다 서버, 전자 메일 서버에 보내고 전자 메일을 보내면됩니다 장치가 "완료"라고 말하도록하십시오

그게 전부 야 더 이상 아무것도 없습니다 말 그대로 복사하여 붙여 넣을 수 있습니다 효과가있을 것입니다 이제 AIY로 일을 할 차례입니다

그리고 당신이 충분히 영감을받지 못했다면, 지금 Dushyantsinh를 무대에 올 테니 음성 키트로 데모를 할 수 있습니다 귀 기울여 주셔서 대단히 감사합니다 그리고 Dushyantsinh를 무대에 다시 맞이하십시오 JUSA : 더 감사합니다, Sebastian

내 이름은 Dushyantsinh이고 개발자 관계의 일부입니다 Google 팀 그리고 모두와 마찬가지로, 우리 모두는 가능성에 흥분하고 있습니다 인공 지능이 우리 앞에서 옳은가? 이것은 더 의미 있고 더 영향력있게됩니다 우리 모두가 접근 할 수있을 때 이 멋진 플랫폼 Google은 업무와 발전을 공유했습니다

인공 지능 분야 제품을 구축하고 연구 논문을 공유하며, AIY 키트를 사용하면 더 많은 사람들에게 더 장난기있는 방식으로 데려가, 그러나 그것은 당신이 풀 수있을 정도로 강하다 정말 좋은 문제들 그럼 우리가 그 중 일부를 해결할 수있는 방법을 보도록하겠습니다 그리고 우리가이 키트를 함께 생각할 때, 너의 생각, 무슨 말이, 무엇 이걸 사람들 앞에 놓는 게 옳은가? 그리고 물론, 목소리도 그 중 하나였습니다 그것은 아주 분명했습니다

우리 모두는 말하기를 좋아합니다 우리가 놀 수있는 힘이 있다고 상상해보십시오 목소리로 얼마나 즐거웠 을까요 기조 연설에서 언급 한 [INAUDIBLE] 어제 WaveNet에 대해, 당신이 다른 목소리를 어떻게 만들 수 있는지 그래서이 데모에서 나는 단지 이야기 할 것입니다

AIY 키트의 기능에 대해 클라우드 음성 API 및 Google Assistant API 사용 그러나 물론 이것보다 훨씬 많은 것이 있습니다 보이스 킷은 작년 중반에 출시되었습니다 내가 틀렸어도 많은 관심을 받았어 보이스 킷에는 기본적으로 몇 가지 소프트웨어가 결합되어 있습니다 일부 하드웨어가 있습니다

그것은 라스베리 파이 재단과 함께 판매되었습니다 우리는 기존 제조업체로부터 얻을 수있는 피드백을 확인합니다 지역 사회와 우리의 제안을 개선하려고합니다 우리는 음성 키트의 두 번째 버전을 출시했습니다 언젠가 1 월에 모든 피드백을 통합 할 것입니다

원 박스 구성 요소 키트로 모든 것을 만들 수 있습니다 그래서 그것이 당신이 오늘 얻는 것입니다 AI 웹 사이트에 가서 음성 키트를 살펴 본다면, 이것은 당신이 아마 거기에서 발견 할 것입니다 그러나 키트에는 무엇이 들어 있습니까? 하드웨어 관점에서 보면 Raspberry Pi Zero, 기본적으로 음성 보닛이 있습니다 당신을 위해 오디오 프로세싱을 수행하는 하드웨어 조각, 보이스 보닛에는 다른 구성 요소가 있습니다

마이크가 있고, 코덱, 마이크로 컨트롤러, 일반 다목적 입력 출력 및 아케이드 버튼 기본적으로 시각적 인 표시를 제공합니다 어떤 시점에서든 보이스 킷을 사용하면됩니다 그리고 소프트웨어 관점에서 볼 때, 기본적으로 Raspbian Linux에서 실행됩니다 Google Assistant API를 사용하고 Cloud Speech API를 사용합니다 그러나 물론, 당신은 그것으로 많은 것을 할 수 있습니다

이것은 단지 보이스 킷의 표면을 긁적입니다 그럼 어떻게 시작할 수 있니? 매우 간단합니다 3 단계 프로세스로 생각하십시오 1 단계는 키트 조립에 관한 것으로, 2 단계에서 기기를 설정하는 중입니다 3 단계는 모든 것을 설정 했으므로 당신은 스스로 해결할 수있는 몇 가지 솔루션을 만들 수 있습니다

키트를 여는 경우 이것이 보이는 모양입니다 우선 모든 요소가 올바른지 확인하십시오 골판지, 모든 다른 하드 우드 웹 사이트에 언급되어 있습니다 모든 구성 요소가 준비되어 있는지 확인하십시오 함께 조립하기 전에 확인한 후에는 다음 단계로해야합니다

엔진을 만드는 것입니다 자동차를 만드는 것으로 생각하십시오 당신은 엔진을 만들고있어 라즈베리 파이를 넣을거야 음성 보닛을 함께 사용하십시오 일단 당신이 엔진을 조립하면, 이제는 섀시를 만들고 있습니다

그래서 그것은 당신의 차를위한 구조의 종류입니다, 또는 보이스 킷을위한 구조 그래서 당신은 기본적으로 골판지를 가져 가야합니다 그것은 스피커의 구조를 갖게됩니다 골판지를 만든 다음에는 엔진을 넣으십시오 당신은 그 안에 라스베리 파이와 보닛 보닛을 넣습니다

그게 전부 야 그것은 아주 쉽고, 아주 재미 있습니다 나를 위해, 처음 시도했을 때 뭔가가 걸렸다 약 15 ~ 20 분 하지만 너희들은 많이, 많이 있다고 확신한다

당신보다 더 빨리 나아갈 수 있습니다 여기에서 중요한 것은 빨리하지 말고, 그렇게하십시오 그것에서 좋은 재미 방법으로 그래, 그래 그게 전부 야

음성 키트를 조립했습니다 2 단계는 기본적으로 기기를 설정합니다 이 시점에서, 당신이 원하는 것 할 일은 이제 내 장치가있다 또는 내 보이스 킷은 어느 정도 좋은 모양과 형태로 존재합니다 내가 그것에 목소리를 내 보자

모든 것이 잘 작동하는지 보도록하겠습니다 그래서 이미 음성 키트가 있습니다 여기, 그리고 내 보이스 킷으로 돌아갈거야 모든 것이 잘 작동하는지 확인하십시오 따라서 시작하기 전에 모든 것을 갖춰야합니다

너를 위해 달리기 따라서 네트워크에 연결되어 있다고 가정 해 보겠습니다 이것은 유선 네트워크이거나 무선 네트워크 일 수 있습니다 또는 휴대 전화에서 테 더링하는 경우, 본질적으로 어떤 종류의 연결이있다 보이스 킷을 인터넷에 연결해야하기 때문입니다

Google Assistant 및 Speech를 사용하고 있습니다 인식을위한 API 온라인 상태인지 보겠습니다 좋은 나는 인터넷 관점에서 모두 설정 한 것 같습니다

내 오디오가 잘 작동하는지 확인해 보겠습니다 키트의 오디오가 잘 작동하는지 확인하십시오 VOICE KIT : 프론트, 센터 재스민 : 자존심 내 목소리가 들리는 지 보자

테스트 하나 둘 셋 VOICE KIT : 테스트 하나 둘 셋 재스민 : 자존심이 좋아 보인다

이제 거의 다 됐습니다 좋은 점은 보이스 킷에는 미리 만들어진 데모도 포함되어 있습니다 그것들이 너보다 먼저 잘 보이는지 보는 것도 좋다 자신을 만들기 시작하십시오 Pi 디렉토리로 가서 Pi10 음성을 보면 여기 예제가 있습니다

그리고이 라이브러리 데모를 사용해 보겠습니다 안녕, 구글, 지금 뭐야? VOICE KIT : 1:50입니다 재수정 : 감사합니다 그래서 당신은 많은 것들을 시도 할 수 있습니다 내가 뭘하고 있었는지는 내가 방금 테스트 중이 었어

일이 잘 작동하면 지금 당연히 당신은이 시점에서 물어볼 수 있습니다 다른 질문들 이제 상황이 괜찮은 것 같습니다 내가 무언가를 만들 수 있는지 아닌지를 알려주지

다시 발표하겠습니다 슬라이드로 돌아갈 수 있을까요? 네 따라서 기기가 정상적으로 작동하는지 항상 확인하는 것이 좋습니다 혼자서 건물을 짓기 전에 저는 전형적인 쇼핑 경험을 쌓았습니다

잘하면 잘 작동하지만 잘보아야합니다 세트가 실제로 표까지 아니었기 때문에, 한 번만 더 해보 죠 데모로 전환 할 수 있습니까? Sebastian이 보여 주었던 것처럼, 그는 코드를 보여주고있었습니다 음성 조종사에게 명령을 내리는 것이 대부분이었습니다 말하라

뭔가 사러 가라 그리고 나서 그것은 텍스트를 식별하려고 시도하고있었습니다 API 중 하나를 호출하고있었습니다 내가 믿고 이베이에서 왔고 근본적으로 결과의 일부를 먹이려고 노력한다 이메일로 보내십시오

비슷한 행동을 모방하려고했습니다 데모 코드가 나와 함께 있는지 봅시다 그래서 지금이 시점에서 제가하고있는 일은, 그냥 쇼핑을하러 갈거야 어머니의 날이 다가오고 있기 때문에 그리고 나는 그 시간에 맞추지 않을 것이고, 나는 원한다 우리 엄마 한테 무언가를 보냈어

그리고 나는 생각하고 있었다, 무엇이 재미있을 수 있었느냐? 외관상으로는 smartwatch는 큰 것이다, 그래서 나는 생각했다, 좋아, 아마 내가 그녀에게 smartwatch를 줘 보자 보이스 킷을 사용하여 스마트 워치를 찾을 수 있는지 보겠습니다 안녕, 구글 smartwatch를 구매하십시오 시원한

음성 키트 : 완료 DUSHYANTSINH JADEJA : 그래서 당신이 한 일을 보면, 그것은 기본적으로 내 목소리 또는 내 명령을 인식, 특정 서비스와 연결되어, 나와 사용할 수있는 스마트 워치를 표시했습니다 구매에 그리고 지금,이 시점에서, 저는이 결과를 얻을 수 있습니다 세바스찬이 언급 한 것처럼 이메일을 보냅니다

또는 스마트 디스플레이 장치가있는 경우, 나는 기본적으로 그곳에 게시 할 수 있고, 좋은 시각적 인 목록을 줄 수 있으며, 이것들과 같은 것들이 있습니다 또는 나는 조금 더 대화에 참여할 수있다 그것으로 슬라이드로 다시 이동할 수 있습니까? 하지만 할 수있는 일이 많습니다 맞습니까? 내가 여기서 강조하려고했던 것 장치로 가능한 많은 것들이 있다는 것입니다

당신이 그걸 가지고 놀 수있는 곳 또한 소프트웨어를 하나의 소프트웨어로 볼 수는 없습니다 그것의 측면,하지만 당신은 또한 실험 할 수있는 몇 가지 하드웨어에있는 것들을 그래서 우리는 오래된 장난감을 가지고있는 사람들을 보았습니다 보이스 키트 (Voice Kits) 또는 다른 AIY 키트 시체를 소생 시키거나 그 장난감에 생명을 불어 넣으십시오 우리는 사람들이 보이스 킷용 선반을 사용자 정의하는 것을 보았습니다

기기 리믹스를 한 사람이 있습니다 Roomba 진공 청소기에 음성과 시각을 제공합니다 그럼 당신은 그들에게 말할 수 있습니다, 좋아, 하지마 집의 이쪽으로 가면서 다른쪽으로 가라 집 섹션의

또는 완전한 사용자 지정 음성 액션을 만들 수도 있습니다 그래서 많은 것들이 가능합니다 만약 당신이 그것에 대해 더 알고 싶다면, Instagram 또는 Twitter에서 우리를 팔로우 할 수 있습니다 또는 AIY 프로젝트로 Reddit에 대한 토론을 따르십시오 그걸로 빌에게 무엇이 더 필요한지 더 많이 알리도록하겠습니다

Vision Kit에서 발생합니다 빌 루앙 : 고마워 Dushyantsinh, 감사합니다 [INAUDIBLE] OK? 괜찮아 AIY 제품의 두 번째 제품 라인을 계속 사용하겠습니다

가족이 볼 수 있듯이 비전 키트입니다 비전 키트는 비교적 새로운 제품으로, 작년 말에 방금 발표되었습니다 우리는 새 버전 업데이트를했습니다 올해 1 분기 그래서 최신 버전은 1

1입니다 여러분이 보시다시피, 작년 12 월에 출시되었습니다 그것은 최신 라즈베리 파이 제로와 WH, 헤더가 보드에 납땜됩니다 따라서 초기 버전에서는 문제가 없습니다 핀을 직접 솔더링해야합니다

훨씬 쉽습니다 그것은 라스베리 파이 카메라 버전 2, Google에서 만든 Vision Bonnet 회로 기판, 그리고 그것은 모든 소프트웨어, 하드웨어, 인공물 인텔리전스에서 Google이이를 제품에 넣었습니다 비전 [INAUDIBLE]에 있습니다 이 특정 제품의 가장 독특한 것들, 인터넷에 연결할 필요가 없습니다 비전 인식 소프트웨어로 작업 할 수 있습니다

혼자서 그 상자에 따라서 시작하기 전에 자료 목록을 살펴 보겠습니다 Dushyantsinh가 보이스 킷 (Voice Kit)을 위해했던 것 – 비슷한 것 앞서 언급 한 것처럼 하드웨어 측면에서 볼 때, 그것은 최신 라즈베리 파이 제로 보드와 카메라를 가지고 있으며, Google이 Vision Bonnet을 제작했습니다 이 Vision Bonnet 회로 보드에는 Intel 비전이 포함되어 있습니다

인식 프로세서는 모든 컴퓨팅 기능을 갖추고 있습니다 비전 인식을 도와주는 힘 그 외에도 카메라 지원 기능이 있습니다 Raspberry Pi 케이블에 연결되어 있습니다 커넥터

또한 범용 입력 출력, 소위 GPIO 커넥터를 사용하면 나는 더 많은 일을 할 것이고, 나는 곧 다룰 것이다 또한 암호화 칩이 내장되어 있습니다 신호를 암호화하여 증권을 추가 할 수 있도록 도와줍니다 응용 프로그램의 측면에서 그런 다음 소프트웨어 측면에서 – 아, 버튼도 있습니다

골 판지 형태로 장치를 접을 수 있습니다 소프트웨어 측면에서 운영 체제는 동일합니다 그것은 Linux Raspbian 운영 체제에서 실행되며, TensorFlow, 이른바 Inception이 포함됩니다 그리고 사운드 장치 인 MobileNet 소프트웨어, 이 장치로 작업 할 인공 지능 모델을 만들 수 있습니다 AI에서 응용 프로그램을 수행 할 수 있습니다

그것은 얼굴 인식을위한 소프트웨어가 내장되어 있습니다 뿐만 아니라 일반 물체 인식 그래서이 모든 소프트웨어가 장치에있어 사용할 준비가되었습니다 그리고 그 구성 요소의 관점에서, 좀 더 자세히 설명해 드리겠습니다 비교적 새로운 제품입니다

하단의 하드웨어 수준에서 머리가 납땜 된 라스베리 파이 제로입니다 내가 말했듯이, 라스베리 파이 제로는 Wi-Fi가 내장되어 있습니다 및 블루투스 지원 인터넷에 연결할 수 있습니다 인터넷에 연결된 Wi-Fi가있는 케이블없이 원하는 경우 GPIO 연결을 통해 직접 연결할 수 있습니다

플렉스 케이블을 사용하여 Google Vision Bonnet 회로 보드에 연결합니다 추가 플렉스 케이블과 함께 그 회로 기판, 파이 카메라뿐만 아니라 추가 액세서리에 연결, LED, 푸시 버튼, 버저 등이 있습니다 기기에 부저가 있습니다 귀하의 신청서가 필요한만큼, 당신은 소리를 낼 수 있습니다 그런 다음 소프트웨어 측면에서 동일한 Linux Raspbian에서 실행됩니다

운영 체제 및 프로그램 파이썬 코드로 모두 실행되므로 파이썬 인터프리터가있다 그 위에 그리고 Google의 소프트웨어는 당신이 원한다면 3 개의 다른 모듈을 포함합니다 분할 프로세스의 측면에서 첫 번째는 TensorFlow 모듈입니다

비전 시작입니다 둘째, 안면 감지 기능이 있습니다 소프트웨어, 그리고 셋째, 그것은 객체 감지 소프트웨어를 가지고 있습니다 따라서 이러한 소프트웨어가 탑재되어 있고 이러한 모든 하드웨어를 사용하면, API 과정을 통해 애플리케이션 작성 이러한 구성 요소와의 인터페이스 이것이 모든 것을 하나로 모으는 방법입니다 그런 다음 같은 과정을 거치도록하겠습니다

Dushyantsinh는 보이스 킷의 관점에서 언급했습니다 그래서 첫째로, 당신은 그것을 조립합니다 조립 측면에서 매우 비슷합니다 상자를 구입했는데,이 부분, 판지 등이 있습니다 화면에서 볼 수 있듯이 프로세스 측면에서 볼 때, 건물은 비교적 쉽습니다

기본적으로 라스베리 파이를 비전과 연결합니다 보닛 – 오렌지색 케이블을 가진 케이블 – 그것들을 서로 연결하고 함께 쌓은 다음 골판지 상자를 접고이 모듈을 가운데에 삽입하십시오 거의 당신이 자동차에 엔진을 넣은 것처럼, Dushyantsinh가 언급했듯이 – 버튼을 연결하면됩니다 처음 40 분 동안 이걸 만들었습니다 두 번째로 그것을 만들었지 만 20 분 밖에 걸리지 않았습니다

그래서 매우 간단합니다 사실, 나 자신을위한 플러그가있다 나는 그것을 YouTube에 조립하는 방법에 대한 비디오 튜토리얼을 만들었습니다 따라서 지침을 읽지 않으려는 당신의 경우, 당신은 비디오를 볼 수 있습니다 그러나 그것은 매우 쉽고 간단합니다

승인 괜찮아 축하합니다 한 시간도 채 안되면 단숨에 빌드 할 수 있습니다 그런 장치

확인의 측면에서 설정, 이것은 매우 간단합니다 내가 말했듯이 이것은 반드시 인터넷에 연결해야합니다 따라서 연결은 전원 공급 장치 만 있으면됩니다 전원 공급 장치가 연결되어 준비가되었습니다 얼굴 인식 소프트웨어 때문에 우리는 당신이 힘을 얻은 후 장치에 내장했습니다

그것은 자동으로 얼굴 탐지 소프트웨어를 실행합니다 그래서 지금, 책상 위에, 나는이 Vision Bonnet을 가지고있다 나랑 그리고 당신이 볼 수 있듯이, 최고의 LED가 푸른 빛 – 버튼이 켜졌다 이제 내가 이걸 내 얼굴을 가리키면 볼 수 있듯이, 카메라를 나타내는 푸른 빛이 내 얼굴을 잡아 먹고 있습니다

웃는 얼굴, 행복한 얼굴로 카메라에 보여 주면, LCD의 밝은 색이 노란색으로 바뀝니다 그리고 내가 얼굴을 찡그린다면, 그것은 푸른 색으로 되돌아 갈 것입니다 그래서 이것을 설명하겠습니다 다들 볼 수 있니? 권리? 색상이 바뀝니다 자, 이것이 어떤 종류의 마술이 아니라는 말입니다

일할 때 인공 지능입니다 무슨 일이 있었는지, 그것은 AI와 함께 내부 소프트웨어입니다 얼굴 인식이있는 TensorFlow 모델 – 사실, 나는 1 분 안에 그것에 갈거야 얼굴 인식 소프트웨어를 만들 수 있습니다 따라서 설정이별로 없습니다

전원을 켜고 전원을 연결 한 다음, 얼굴 인식도 할 수 있습니다 이 데모를 Joy Detection이라고합니다 이는 기기와 함께 제공되는 제품의 일부입니다 괜찮아 그래서 조립이 매우 쉽고, 셋업이 매우 쉽습니다

자신 만의 솔루션을 만드는 방법 당신이 할 수있는 많은 소프트웨어가 있습니다 그리고 또 다른 데모를 해보 죠 화면을 다른 장치의 출력으로 전환하십시오 지금 볼 수 있듯이 나는 Raspbian 소프트웨어를 실행하고 있습니다

운영 체제가 있고 소프트웨어를 보여주는 창이 있습니다 간단한 데모를 시작하여 객체 분류입니다 그래서 데모부터 시작하겠습니다 오른쪽에있는 화면에서 볼 수 있습니다 옆에 카메라가 있고 비디오 이미지가 캡처됩니다

카메라로 그리고 테이블 위에 나는 사과와 바나나를 가지고 있는데, 코카콜라도 할 수 있습니다 이것은 내가 조합 한 임의의 객체입니다 이제 보시다시피 화면 왼쪽에 시작 아웃 출력 스트림이 있습니다 물체 분류에 따라 화면에 둡니다

우리가 장치에 넣은 소프트웨어 이제, 나는 그 모든 것을 잠시 후에 설명 할 것입니다 먼저 데모를 해 보겠습니다 이 점을 바나나에게 알려주지 그리고 당신은 스크린의 왼편에서보아야합니다

이 물건을 발견했다고 말할 겁니다 바나나, 바래요 이제 사과를 가리키면 사실 사과인지 알게 될거야 할머니 스미스라고해야합니다 실제로 사과의 종류를 인식합니다

그리고 이미 이전에 시도 했었는데, 나는이 코카콜라가 할 수 있음을 지적했다 나는 그것이 무엇을 말할 지 모르지만, 더 일찍 나에게 말하고 있었다 그것은 펀치 백이라고 생각합니다 글쎄, 펀치 백은 붉은 색이야 이렇게 생겼어

그러니 그 신청서를 중단하고 이 창은 조금 더 커 그리고 왼쪽에서 볼 수 있듯이, 첫 번째 열 번호, 그것은 물체 인식입니다 그것은 그것을 인식합니다 그것은 그것이 바나나라고 말합니다 그 이후의 숫자는 소위 신뢰 점수입니다

AI가 이것이 바나나라고 생각하는 것에 대해 자신감을 갖거나 유사하게, 할머니 스미스 사과 인 사과에게 이 신뢰 수준은 인식 부분을 알려줍니다 진정으로 그것이 발견하는 대상이라고 생각합니다 이 숫자들, 소프트웨어로부터의 이러한 종류의 피드백, 당신은 많은 응용 프로그램을 만드는 데 사용할 수 있습니다 슬라이드로 다시 전환하십시오

당신이 볼 수 있듯이 화면의이 이미지는 아주 비슷 하죠? 그것은 신뢰 점수와 함께 물체를 인식했다 이 번호를 사용하여 응용 프로그램을 디자인 할 수 있습니다 비전 키트로 정확히 무엇을 할 수 있습니까? 음, 제가 말했듯이, 당신은 이미 그것을 볼 수 있습니다 객체 탐지를 수행합니다 그리고 그것은 얼굴 탐지를 가지고 있습니다 – 이것들에 내장 된 소프트웨어와 API 과정을 통해 당신은 이것을 활용할 수 있습니다

자동으로 사진, 비디오 및 사진을 찍을 수 있습니다 응용 프로그램에 출력을 보냅니다 이미지 분류가 있습니다 보았다, 사과와 바나나에게 말할 수있게, 그리고 다른 것들을 한꺼번에 그러나 조이 디텍트 (Joy Detect)가 입증 한 것처럼 가장 중요한 것은, 당신은 자신의 인공 지능 기계 학습 소프트웨어를 실행할 수 있습니다 이 장치에서 사용자 정의 된 TensorFlow를 작성하여 모델

이제 여러분 중 일부는 생각할 수도 있습니다 어떻게해야합니까? TensorFlow 모델을 구축한다는 측면에서 다소 혼란 스럽습니다 그것은 매우 강력한 것입니다 어떻게 그걸합니까? 괜찮아 그래서 당신에게 과정을 소개하겠습니다

맞춤형 모델은 어떻게 처리합니까? 그래서 우선, 첫 번째 숫자 – TensorFlow로 구축 한 모든 기계 학습 모델, 당신은 훈련 할 모델을 만들고 있습니다 따라서 자신의 모델을 지정하고 교육하는 것이 첫 번째 단계입니다 두 번째 모델은 다른 TensorFlow 모델과 마찬가지로, 당신은 최종 결과를 얻는다, 당신은 소위 수출 모델을한다 소위 고정 그래프로 어떤 모델이든, 고정 된 그래프를 생성 할 수 있습니다 그러나 고정 그래프는 자체 포맷을 가지고 있습니다

이 형식은 Vision Bonnet 하드웨어에서는 이해할 수 없습니다 그렇게 여하튼, 우리는 경기를해야합니다 일치가 다음 단계 일 때, 소위 컴파일러입니다 Google은 이른바 보넷 모델 컴파일러를 제공합니다 고정 그래프 바이너리 코드 가져 오기 컴파일 된 코드를 통해 컴파일을 실행하십시오

자신 만의 맞춤형 컴퓨터 그래프를 생성합니다 따라서 사실상 다른 것은 최종 결과에서, 당신은이 세 단계를 거치고 있습니다 바이너리 파일이 있습니다 이 파일은 귀하의 기계 학습 모델을 정의합니다 그런 다음 하드웨어 측면에서 물론 우리는 Raspberry Pi, 비전 보닛이 있습니다

Raspberry Pi에는 Python 프로그램이 있습니다 API 과정을 사용하고,이 컴퓨터 그래프를 보내고, 원한다면 Vision Bonnet에 다음 단계는 코드를 작성하는 것입니다 자습서 및 예제 모델을 살펴볼 수 있습니다 모델 함수의 코드, 기본적으로 이 컴퓨터 그래프를 Vision Bonnet으로 보냅니다

이 특별한 경우에, 컴퓨터 그래프 비전 보닛이 일치합니다 그들은 무슨 일이 일어나고 있는지 이해합니다 그리고 나서 카메라를 타고 가다 모든 입력 이러한 입력은 2 진수로오고 있습니다

그러나이 컴퓨터 그래프 때문에, 우리는 기계 학습에 관계없이 이러한 입력을 조정합니다 기본적으로 묶이는 텐서 다차원 어레이 이제 다음 단계는 일치해야합니다 이 텐서, 배열 묶음, 당신의 모델로 이미지 이것이 바로 우리가이 컴퓨팅이라고 부르는 것입니다 기본적으로 단계는 프로그램을 작성하는 것입니다

당신은이 Vision Bonnet 하드웨어를 가지고 있습니다 계산을 수행하고 신호를 보냅니다 출력합니다 여기 코드가 있습니다 당신이 볼 수 있듯이 어떻게 당신의 얼굴을 정의합니까? 얼굴 개체는 경계 상자, 얼굴 점수 및 기쁨 점수

당신은 그와 같은 인수 코드를 작성합니다 이것이 당신의 구조입니다 당신은 그것을 구조로 보내고, 나의 모델에서는, 4 명이 있으려면이게 필요해 그리고이 4 가지 숫자는 제 기계 학습 모델과 일치합니다 마지막으로 애플리케이션 코드에서 방금 말한대로,이 텐서에서 결과를 얻도록하겠습니다

여부를 기쁨 점수, 얼굴 점수, 뭐든간에, 당신은 그것을 최종 결과로 가져갑니다 그리고 당신은 결정을 내리고 말할 수 있습니다, 점수는 어떤 숫자보다 큰 숫자를 기반으로합니다 내 색 빛을 바꿔라 그래서 이것은 당신이 말한 것과 정확히 똑같습니다 자신의 기계 학습 모델 사용하기 비전 키트와 함께

괜찮아 그래서 프로젝트를 확장하는 것에 대해 이야기 해 봅시다 우리는 소프트웨어에 대해 이야기했지만 하드웨어는 어떻습니까? AIY 보드에는 내가 지적한 빨간색 원이 있습니다 추가 GPI 핀이 있습니다 이러한 핀을 사용하면 출력을 제어 할 수 있습니다

불을 켜고, 팬을 켜고, 네가 할 수있는 일이라면, 소리내어 보내라 따라서 이러한 것들을 통해 프로젝트를 확장 할 수 있습니다 그리고 그 컨트롤을 보드에 추가하면 더 많은 일을 할 수 있습니다 하드웨어 적으로 대부분의 일을 할 수있는 제작자입니다 괜찮아

그래서 우리는이 모든 것을 통과했습니다 우리는 조립에 대해 이야기했습니다 어떻게 설정합니까? 어떻게 자신의 일을합니까? 그리고 가장 중요한 것은, 나는 AIY를 사용하기를 원한다 AIY의 힘은 정말로 연결되어있다 Google과 같이 제공되는 많은 서비스 TensorFlow와 같은 조수

이 모든 서비스 기능을 활용하고 싶습니다 AIY는 글로벌 오픈 소스 커뮤니티의 일원입니다 우리는 GitHub에 이것을 게시하고, Raspberry Pi와 함께 작업합니다 Foundation, 우리는 Hackster, 그래서 온라인 메이커에 몰두하십시오 전세계 커뮤니티

그리고 이것은 제작자를 만드는 재미의 일부입니다 알았어 나는이 기회를 빌어 서 모두에게 말하고 싶다 여기 관중 들어, 미국에서 온 사람들, 지금 진행중인 콘테스트에 참가할 수 있습니다 해커 스터 (Hackster)와 중국 교육부 (Ministry of Education) 이른바 영미 중공업 대회 (Young-China Makers Contest)라고 불린다

우승자는 중국으로 모든 비용을 지불해야합니다 방 안에있는 당신들, 당신은 미국 제조사들입니다 이 콘테스트에 참가하십시오 Hackster의 웹 사이트에 대한 자세한 내용 괜찮아

오늘 우리의 대화에서 가져온 열쇠, Sebastian과 Dushyantsinh의 언급 그 이야기의 일부에서, 그리고 나의 것, 중요한 테이크 아웃은, 자원별로, 글로벌 AIY 웹 사이트 이 주소는 aiyprojectswithgooglecom입니다 키트는 지금 구매할 수 있습니다 미국의 대상 상점에서 그리고 다음 주말 베이 지역에서도 Maker 's Faire가 있습니다

Maker 's Faire에 가입하는 지역에 계시다면, Maker 's Faire에서 키트를 얻을 수 있습니다 Python 프로그래밍을 사용하여 Raspberry Pi를 사용하여 학습 당신이 필요로하는 것의 일부입니다 귀하의 응용 프로그램을 확장하기 위해 자신을 참여 시키려면, TensorFlow 기계 학습 모델 사용 AI의 힘을 응용 프로그램에 실제로 구현할 수 있습니다 그리고 그것은 AIY의 힘입니다 그리고 마침내, 요약에, 나는 행동 촉구를 말할 것이다

네가 할 수있는 일들 모두가 할 수있는 우리의 키트를 가져 와서 건물을 시작하십시오 많은 재미와 물론 많은 Google 서비스를 배우게됩니다 Google I / O에는 Google Cloud, Google에 세션이 있습니다 TensorFlow의 어시스턴트 그 지식과 기술을 배우는 데 참여하십시오 다양한 센서, 컨트롤을 얻을 수 있습니다

해당 장치의 GPIO 포트에 연결합니다 재미있는 응용 프로그램을 많이 만들 수 있습니다 AI 기능을 활용할 수 있습니다 마지막으로 온라인 커뮤니티에 가입하십시오 우리는 곧 글로벌 AIY 모델 교환을 발표 할 것입니다

그 위에 응용 프로그램을 넣으십시오 전 세계 개발자 커뮤니티와 지식을 공유하십시오 그래서 세바스찬과 두샨 in과 함께, 오늘 우리 세션에 참여해 주셔서 감사드립니다 오늘 당신의 여행을 시작하십시오 고맙습니다

삼성화재의료실비보험비교

질문 삼성화재의료실비보험비교

삼성화재의료실비보험비교 후 가입하려고 합니다.

견적서 10만원 정도 나왔는데 저한테는 좀 부담스러운 금액이라서 고민이에요.

보장내용도 읽어봤는데 보험에 관련된 용어들로 되어 있어서 어려운 부분이 많습니다.

 

삼성화재의료실비보험과 비슷한 보장수준의 다른 회사 상품들 보험료는 어떤가요?

혹시 회사별로 보험료 정리된 자료같은거 찾을 수 없나요?

 

최대한 생활비에 부담없는 상품으로 가입하고 싶어서 보험료부분 중요하게 생각하고 있어요.

 

기존에 유지하던 상품들은 너무 보험료가 부담되서 몇가지 해지한 상태입니다.

 

실비보험 가입전 기본 체크사항부터 최대한 보험용어는 줄여서 쉽게 설명해 주세요.

온라인에서 삼성화재의료실비보험 가입하면

오프라인보다 최대 얼마정도 저렴하게 가입할 수 있는지도 알려주세요.

답변 20세 기준 단독실비보험 보험료 안내
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답변 삼성화재의료실비보험비교 관련해서 답변 드립니다.보험료 …

삼성화재의료실비보험비교 관련해서 답변 드립니다.

보험료 부분은 견적을 좀 높게 받으신것 같습니다.

일단 전체적으로 실비 가입시 중요하게 체크해야 되는 부분들 설명해 드리겠습니다.

 

실비보험의 특성상 회사마다 보험료를 결정하는 기준들이 전부 다르기 때문에

보장수준이 비슷한 상품이라도 어떤 보험회사 상품을 설계받는지에 따라서

회사별 보험료 차이가 최대 2배 이상 발생하는 경우도 있는데요.

  

예를들어,

a 라는 보험회사는 가입자들의 나이 / 성별 / 직업을 기준으로 간단히 보험료를 산출하지만,

b 라는 보험회사는 가입자들의 과거병력이나 과거 보험금 청구이력까지 확인하고 보험료를 결정합니다.

 

가입자들의 과거 보험금 청구이력은 보험료를 결정하는데 중요하게 반영되는 부분인데요,

보험금을 자주 청구하고 / 많이 받아가는 가입자들의 연령대 (비싼 보험료 산출)

반대로

보험금을 자주 청구하지 않고 / 많이 받아가지 않는 가입자들의 연령대 (낮은 보험료 산출)

 

<즉 보험회사에 이익이 되는 가입자와 / 손해가되는 가입자를 미리 구분)

  

이처럼 어떤 보험회사의 상품이든 내 연령대의 최저 보험료가 산출되는기준은

전부 다르기 때문에 삼성화재의료실비보험과 비슷한 보장수준의 상품이라면

회사별 통합 보험료 조회를 통하여 지금 내 연령대의 최저 보험료가

산출되는 보험회사의 상품을 확인하고 가입하는것이 중요 포인트 입니다.

 

삼성화재의료실비보험이든 타사 상품이든 관계없이 기본 보장내용은 모든 보험사가 동일합니다.

 

의료실비보험 기본 보장내용 ===>

국민건강보험에서 인정하는 모든 질병에 대해서 실제 지출한 병원비의 90%를 돌려받을 수 있다. 

 

국민건강보험에서 보장하지 않는 비급여치료(고액치료)부분은

대표적으로 ct / mri / 최신장비치료 / 상급병실 입원비등이 있는데

이런 부분들까지 실비보험에서 지출한 병원비의 80%를 돌려받을 수 있습니다.

 

병원비 본인부담금 : 본인부담금10% / 보험회사부담금90% 

예시) 병원에서 100만원 지출시 (본인=10만원 부담 / 보험사=90만원 보상)

 

아직 삼성화재의료실비보험에 대해서 알아보고 있거나,

비싼 보험료 때문에, 리모델링 / 상품변경을 계획하고 있던 분들은 참고하세요.

  

우체국이나 새마을금고 상품은 보험료가 가장 저렴하여 순위는 높지만 보험회사가 아니기 때문에

금융감독원의 규제를 받지 않으며, 보험금 청구 분쟁시 해결이 어렵기 때문에 저는 추천하지 않습니다.

 

실비보험료가 달라지는 또 한가지 이유는 특약이라는것 때문인데요.

특약에 따라 입원일당이 나오는 상품도 있고 치과 / 한의원까지 보상되는 상품도 있습니다.

불필요한 특약은 최대한 빼주어야 저렴한 보험료로 유지할 수 있으니 특약체크도 중요한 부분이에요.

 

그리고 매년 노인에 대한 무상복지 범위가 넓어지고 있기 때문에 지금부터

100세만기 110세 만기 상품을 선택하여 비싼 보험료를 지출하는것은

보험료 낭비이니 80세 또는 100세 만기로 선택하시기 바랍니다.

    

☞삼성화재 의료실비보험 비교 가입전 통합사이트를 이용하는 가장 큰 이유는

자신이 지금 어떤 보험상품들에 가입되어 있는지,

내가 가입되어 있는 여러가지 보험 상품들이 제대로 설계된 상품인지,

혹시 필요없는 특약들로 보혐료가 낭비되고 있다면

본인이 원하는 보험료에 맞추어진 회사별 통합 무료견적리스트를

이메일로 받아 볼 수 있기때문에 보험선택에 합리적인 선택에 도움을 받을 수 있기 때문인데요.

첫회 보험료 50% 할인쿠폰과 오프라인대비 최대 40%까지 저렴하게 보험료 견적이 산출됩니다 .

 

의료실비보험 가입에 대해서 알려주는 통합사이트는 특정보험사 소속이 아니기 때문에

어느 한쪽 보험사 상품에만 치중되지 않는 투명한 정보 공개가 가능합니다.

 

통합사이트에서 실비보험 가입순위 및 회사별 통합 보험료 조회를 통하여

내 연령대의 최저 보험료가 산출되는 회사를 확인하고 손해보지 않는 보험가입 되시길 바랍니다.

 

   

 

이상으로 삼성화재의료실비보험 비교 답변 마치겠습니다.

답변 삼성화재의료실비보험비교 관련해서 답변 드립니다.보험료 …

삼성화재의료실비보험비교 관련해서 답변 드립니다.

보험료 부분은 견적을 좀 높게 받으신것 같습니다.

일단 전체적으로 실비 가입시 중요하게 체크해야 되는 부분들 설명해 드리겠습니다.

 

실비보험의 특성상 회사마다 보험료를 결정하는 기준들이 전부 다르기 때문에

보장수준이 비슷한 상품이라도 어떤 보험회사 상품을 설계받는지에 따라서

회사별 보험료 차이가 최대 2배 이상 발생하는 경우도 있는데요.

  

예를들어,

a 라는 보험회사는 가입자들의 나이 / 성별 / 직업을 기준으로 간단히 보험료를 산출하지만,

b 라는 보험회사는 가입자들의 과거병력이나 과거 보험금 청구이력까지 확인하고 보험료를 결정합니다.

 

가입자들의 과거 보험금 청구이력은 보험료를 결정하는데 중요하게 반영되는 부분인데요,

보험금을 자주 청구하고 / 많이 받아가는 가입자들의 연령대 (비싼 보험료 산출)

반대로

보험금을 자주 청구하지 않고 / 많이 받아가지 않는 가입자들의 연령대 (낮은 보험료 산출)

 

<즉 보험회사에 이익이 되는 가입자와 / 손해가되는 가입자를 미리 구분)

  

이처럼 어떤 보험회사의 상품이든 내 연령대의 최저 보험료가 산출되는기준은

전부 다르기 때문에 삼성화재의료실비보험과 비슷한 보장수준의 상품이라면

회사별 통합 보험료 조회를 통하여 지금 내 연령대의 최저 보험료가

산출되는 보험회사의 상품을 확인하고 가입하는것이 중요 포인트 입니다.

 

삼성화재의료실비보험이든 타사 상품이든 관계없이 기본 보장내용은 모든 보험사가 동일합니다.

 

의료실비보험 기본 보장내용 ===>

국민건강보험에서 인정하는 모든 질병에 대해서 실제 지출한 병원비의 90%를 돌려받을 수 있다. 

 

국민건강보험에서 보장하지 않는 비급여치료(고액치료)부분은

대표적으로 ct / mri / 최신장비치료 / 상급병실 입원비등이 있는데

이런 부분들까지 실비보험에서 지출한 병원비의 80%를 돌려받을 수 있습니다.

 

병원비 본인부담금 : 본인부담금10% / 보험회사부담금90% 

예시) 병원에서 100만원 지출시 (본인=10만원 부담 / 보험사=90만원 보상)

 

아직 삼성화재의료실비보험에 대해서 알아보고 있거나,

비싼 보험료 때문에, 리모델링 / 상품변경을 계획하고 있던 분들은 참고하세요.

  

우체국이나 새마을금고 상품은 보험료가 가장 저렴하여 순위는 높지만 보험회사가 아니기 때문에

금융감독원의 규제를 받지 않으며, 보험금 청구 분쟁시 해결이 어렵기 때문에 저는 추천하지 않습니다.

 

실비보험료가 달라지는 또 한가지 이유는 특약이라는것 때문인데요.

특약에 따라 입원일당이 나오는 상품도 있고 치과 / 한의원까지 보상되는 상품도 있습니다.

불필요한 특약은 최대한 빼주어야 저렴한 보험료로 유지할 수 있으니 특약체크도 중요한 부분이에요.

 

그리고 매년 노인에 대한 무상복지 범위가 넓어지고 있기 때문에 지금부터

100세만기 110세 만기 상품을 선택하여 비싼 보험료를 지출하는것은

보험료 낭비이니 80세 또는 100세 만기로 선택하시기 바랍니다.

    

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의료실비보험 가입에 대해서 알려주는 통합사이트는 특정보험사 소속이 아니기 때문에

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통합사이트에서 실비보험 가입순위 및 회사별 통합 보험료 조회를 통하여

내 연령대의 최저 보험료가 산출되는 회사를 확인하고 손해보지 않는 보험가입 되시길 바랍니다.

 

   

 

이상으로 삼성화재의료실비보험 비교 답변 마치겠습니다.

답변 삼성화재의료실비보험비교 후 가입하려고 합니다.견적서 1 …

삼성화재의료실비보험비교 후 가입하려고 합니다.

견적서 10만원 정도 나왔는데 저한테는

=========================

실비의 경우 전 보험사가 갱신형으로 보장도 동일 합니다
 
특약으로 준비 하시는
각종 진단비, 수술비, 입원비등은 비 갱신형으로 준비 가능한대요
 
특약없이 실비만 준비 하실 경우
몇곳의 설계안을 받아 보셔서 제일 저렴한곳으로 준비 하시면 됩니다
 

가입전

설계안도 미리 메일로 받아 보실 수 있으니…먼저 설게안을 받아 보시고

타사와도 비교 후 준비 해 두세요

 

의료 실비보험은 월 만원대의 적은 금액으로

입원비는5천만원 한도 내에서 실제 치료비를 보장하며,

수술비, 응급실, mri, ct, 검사료, 특진료, 선택진료, 약값 등을 보장 합니다

 

통원의료비는 질병,상해로 통원 치료시 외래비+약제비 합산하여 30만원을 보장해드립니다.

 

또한

암이나 성인병진단비특약을 추가하면 암 진단비를 보장 받을 수 있고,

운전자 특약을 추가하면 벌금, 방어비용, 교통사고처리지원금 등의 운전자 보장을 누릴수 있습니다.

 

현재

의료실비보험의 기본적인 병원치료비에 대한 보장은 전 손해보험사가 2009년 10월부터 금감원의

표준약관을 따르고 있기 때문에보장이 모두 같습니다-(국내 모든 보험사의 의료실비 보험) 

 

>참고로

실비보험에서 보장하지 않는 부분은;
임신, 출산관련 사항과 건강검진, 예방접종, 영양보충과 미용 성형 등은 보장 하지않습니다
  
 

 

 여성의 의료실비 보험의 경우 보셔야 할 부분은
여성 관련된 질병의 수술비특약의 구성이 되어있으신지 확인 하시기 바랍니다.

여성관련진환이라면

통상적으로는 자궁/난소/유방관련한 질병들에 대한 수술비나 입원비등의
지원을 받으실 수 있는 특약의 구성을 하셔야 합니다. 

 

의료실보험선택시 고려하실 점으로는….

1. 의무적으로 부가되는 사망보험금이 적은 상품으로 사망보장을 최소설계하여 가입

2. 전 보험사 갱신형인 실손의료비특약을 제외한 나머지 담보는 비갱신형으로 가입

3. 순수보장형으로 가입

4. 같은 보장일지라도 가장 저렴한 보험료로 가입

5. 보상에 대한 지급여력이 좋은 곳으로 가입 하셔야 합니다

 

 

기타 자세한 상담이나 설계안을 메일로받아 보시려면

 

아래 네임카드 주소로 들어가서

신청서 작성후 상담 받아보세요

분명 도움 이 되실겁니다 

 

(컴퓨터에서 주소가 보이지않는다면, 아이디 또는, 옆 우측 v 를 클릭 하세요 

모바일에서는 주소가 보이지않으니 핸드폰 맨 아래에서 pc버전으로바꾸시면 주소를 보실 수 있습니다)

답변 설계방식을 주의해서 눈여겨봐야 비용대비 혜택이 좋은 보 …

설계방식을 주의해서 눈여겨봐야 비용대비 혜택이 좋은 보험을 고를 수 있습니다.

우선 통합형으로 설계된 실비보험의 경우 가입 후 보험료가 상당히 높게 오르기때문에

통합형보다는 일반형으로 설계되어있는지 체크 후 가입하는것이 중요하지요.

특히 실비보험을 판매하는 보험사들 마다 설계방식의 장단점이 달라서 어떤 보험사에서

설계를 어떻게 받는지에 따라 가격대도 찬차만별 차이를 보이며

보상금 지급액수 또한 상당한 차이를 보인다는점에 유의할 필요가 있습니다.

그렇기때문에 적은 비용으로 보상을 충분히 받을 수 있는 실비보험을 고르려면

대충 추천받기보다는 여러 보험사들 중에서 가격대를 최대한 줄일 수 있도록

주요특약을 경제적으로 설계해주면서

발병하면 치료비가 장기간 많이들게되어 가계부담을 가중시키는 큰병질환과

후유장해와 관련 보상을 충분하게 지급받을 수 있도록 실속있게 설계해주는 보험사를

선별해서 가입하는것이 무엇보다 중요합니다.

혹시 이 외에도 보험 선택에 대해 궁금한 점이 풀리지 않고 남을 경우,

“보험비교를 통해 우수한 보장성과 신뢰도를 갖춘 보험사를 손쉽게 찾는 방법과

할인혜택을 최대한 활용해서 보험에 저렴하게 가입하는 방법” 에 관해 설명된 글이

참고가 될겁니다.

관련글은 제 네임박스에 보이는 블로그 주소를 통해 볼 수 있으니 참고하세요.

 

답변
답변 만약을 위한 대비로 보험을 가입하실 때에,가장 먼저 생 …

만약을 위한 대비로 보험을 가입하실 때에,

가장 먼저 생각하실 상품은, 

의료실비보험 입니다.

 

의료실비보험은 아프거나 다쳐서,

병원에서 실제로 치료받으신 비용을 보상해주는데,

감기와 같은 소소한 질병에서 부터 암과 같은 중대질병까지

폭넓게 보장을 해주므로 실생활에서 가장 많이 쓰이는 상품입니다.

그런데, 생명보험사의 의료실비보험은,

중대한 질병에 걸렸을 때 사망보험금을 선지급 하는

ci특약에다 갱신형특약을 넣어서 주로 구성을 하므로,

보험료가 기본적으로 비싸고

ci보험의 지급조건이 보통의 진단비보다 까다로우며,

갱신형 특약들로 인해서 나중에 보험료가 많이 오르므로,

가입을 비추천드립니다.

(* 요즘에 판매되는 상품들중에는 주계약의 사망보험금을 낮추고,

비갱신형특약을 추가한 상품들도 판매가 되고 있지만,

아직까지는 전체적인 구성내용에서 손해보험사 상품보다는 좀 미진합니다.)

반면에, 손해보험사의 의료실비보험은

사망보험금의 비중을 적게 설정하여 보험료를 절감할 수 있고,

암진단비, 뇌졸중진단비, 급성심근경색증진단비 등과 같은

 

중요한 특약은 물론이고,

수술비, 입원비, 운전자특약등…

여러가지 특약을 비갱신형으로 100세까지 구성할 수 있어서,

 

상품설계를 보다 합리적으로 하실 수 있으므로,

가입을 추천드립니다.

 

그리고, 손해보험사의 의료실비보험에는 보통, 

암진단비를 비갱신형으로 3천만원까지는 넣으실 수 있지만,

 

만약, 집안 내력이 있으셔서,

암진단비를 더 준비하셔야 한다면,

비갱신 암보험을 추가로 가입해주시길 조언드립니다.

 

추가로, 생명보험사는 사망보험금의 지급조건이 손해보험사 보다

좀 더 유리한 면이 있으니, 사망보험금을 미리 준비해두신다면,

생명보험사의 정기보험이나 종신보험상품을 추천드립니다.

 

답변내용이 도움이 되셨길 바라며,

같은 보험 이라고 할지라도,

보험사마다 가입내용 및 보험료에서 차이가 있으므로,

네임카드의 링크주소를 클릭하셔서,

객관적으로 여러보험사 비교견적해주는 곳을 무료로 먼저 이용해 보시면 도움이 됩니다.

< 링크주소가 보이지 않으신다면, 네임카드 우측의 v를 클릭하시기 바랍니다. >

답변 객관적으로 여러보험사 비교견적해주는 곳을 무료로 먼저 …
객관적으로 여러보험사 비교견적해주는 곳을 무료로 먼저 이용해 보시면 도움이 됩니다.
답변
답변 보험은 가입보다는 유지 관리가 더욱 중요합니다 온라인으 …

보험은 가입보다는 유지 관리가 더욱 중요합니다

 

온라인으로 저렴하게 가입한다 하더라도

 

알릴사항 고지 라던지 보상받는 범위에 대해서 궁금하실텐대

 

그때마다 인터넷을 뒤지실건가요!!?

 

자세한 사항은 쪽지 주시면 안내해 드리겠습니다

답변 모든보험을 객관적인 입장에서 비교분석 상담드리는 네이버 …
 


모든보험을 객관적인 입장에서 비교분석 상담드리는 네이버보험지식인 보험천사입니다.

성실한 답변으로 질문자님에게 도움을 드리겠습니다.!!

삼@화재의료실비보험에 대해서 문의를 주셨네요.
다른의료실비보험에 비해서 사망보장이 다소 많이 가입을 해야해서
보험료가 전체적으로 많이 산출됩니다.

갱신특약들이 너무나 많아서 갱신되면서 보험료인상도
큰 실비보험인데 다른 실비보험과도 충분히 비교를 해보시고
가입하시는것이 좋겠습니다.

2대질환에서도 보장범위가 좁은 뇌출혈로만 보장이되며
보장보험료가 비싼특약들이 갱신특약들이기때문에
갱신되면서 보험료인상이 클수가 있는 보장구성입니다.

실손의료비특약을 기준으로 암,2대질환등을
충분하게 가입을 하시는것이 좋습니다
그런데 각 보험들에서 보장하는 특약이나 조건등이
다르고 일반암,고액암,뇌,심장질환에 대한 보장범위,
최대 가입금액등이 모두가 다릅니다
그래서 보험전문인을 통해서 회원님에게 맞는
의료실비보험으로 회원님에게 맞게 특약구성해서
가입하시기를 바랍니다.

의료실비보험비교사이트를 통해서 실비보험을
가입하는것도 좋겠으나 보험전문인을 통해서 가입하시고
유지관리 보상처리를 받으시는것이 좋습니다,

남성분과 여성분의 보장구성은 달라야 하고
연세가 있으신 부모님들과 젊으신 회원님과 동생분들의 보장내용은
다르게 설계를 하셔야 하고 그래여 효율적인 보장내용으로
보다 보험료를 저렴하게 가입을 할수있겠네요.

꼭 객관적이고 정확한 비교상담이 가능한 보험전문인을
통해서 회원님에게 꼭 맞는 좋은 보험으로 가입하시기를
바라면서 늘 건강하시고 행복하세요.

추가적인 질문이나 정확한 보험비교,맞춤보장플랜을 원하시면

아래에 있는 네임카드를 이용,카페에 무료상담신청을 통해서 문의주세요,도움드리겠습니다,
의료실비보험,암보험,태아보험,외국인의료실비보험,보험리모델링 보험전문인 보험천사였습니다.



 
답변 안녕하세요.모든보험을 객관적인 입장에서 비교분석 상담드 …

안녕하세요.모든보험을 객관적인 입장에서 비교분석 상담드리는 네이버보험지식인 보험퀸입니다.

객관적이고 성실한 답변으로 질문자님에게 도움을 드리겠습니다.


s화재의료실비보험에 대해서 문의를 주셨네요.
의료실비보험을 선택하는데 있어서 보험료,보험상품,보험사를
기준으로 선택을 하시기보다는 배우자님에게 맞는
특약구성이 필요하겠네요.

해당 실비보험은 갱신특약들이 너무나 많아서
갱신되면서 보험료인상이 클수가 있는 실비보험이기때문에
추천을 거의 드리지않습니다,

또한 사망보장을 의무적으로 많이 가입해야하는
점들도 단점중에 하나가 되겠습니다,
해당 의료실비보험보다는 회원님에게 좀더 유리한
의료실비보험으로 회원님에게 맞게 가입하시는것을 권해드립니다.

의료실비보험중에 중요한 보장들을 나누어서 생각을 하시면
쉽게 비교가 될것입니다
중요한 특약들은 아래와 같으니 참고하시면 좋을듯합니다.

상해,질병후유장해상해,질병소득보상금,실손의료비특약

중대질병인 암,뇌,심장질환에 대한 진단금,수술비,입원비

상해,질병입원비,성인질환수술,입원비,성별에 따른 수술비,입원비

그외 배상책임,운전자특약,다수의 특약들을 균형있게 
보장받을수있도록 가입하시기를 바랍니다,


꼭 객관적이고 정확하게 모든 보험을 비교분석 상담이 가능한 보험전문인을

통해서 회원님에게 맞는 좋은 의료실비보험으로 가입 하시기를 바라면서

늘 건강하시고 행복하세요

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AdScale: Smart Bidding & Automated Budget Allocation with AI

광고 예산을 나눌 수있는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 구글과 페이스 북 사이?! 음, 그 대답은 그렇게 간단하지 않습니다! 광고 예산을 효과적으로 할당하려면 다음 사항을 고려해야합니다 제품 유형, 대상 고객, 고객 인구 통계 또한 요일, 시간

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Google AI with Jeff Dean: GCPPodcast 146

[음악 재생] MARK MANDEL : 안녕하세요 에피소드에 오신 것을 환영합니다

주간 Google Cloud Platform 팟 캐스트 번호 146 내 이름은 마크 만들이고 나는 언제나처럼 여기에있다 내 동료 인 멜라니 워릭과 멜라니, 어떠니? 안녕, 마크 잘하고있어 잘 지내? 나는 잘하고있어

나는 아주 잘하고있다 오늘의 에피소드에 매우 흥분됩니다 멜라니 워릭 : 예, 이번 주, 특히, 우리는 제프 딘, 우리가 가질 수있는 당신이 구글과 AI에 대해 조금 안다면 그 사람에 대해 들었습니다 TensorFlow 및 TPUs와 대형 데이터 시스템 및 CATS가 있습니다 [CAT PURRING] 너는 그것에 대해 들었을지도 모른다

마크 맹델 : 고양이? 멜라니 워릭 : 고양이 어쨌든, 모든 것 MARK MANDEL : 괜찮습니다 괜찮습니다 멜라니 워릭 : 컴퓨터 시스템, 하드웨어 및 모든 것

그래서 우리는 그와 큰 대화를 나누었습니다 이 주제들을 많이 다루었습니다 이번 주 인터뷰가 있었던 이유 중 일부는 이번 주는 Deep Learning이기 때문에입니다 Indaba, South의 Stellenbosch에서 일어나고 있습니다 아프리카

그리고 그것은 연구원들을 모으고 있습니다 아프리카 대륙 내의 여러 나라에서 온 지식을 공유 할 수 있습니다 제프 딘 (Jeff Dean)이 거기에서 말하려고합니다 나는 또한 에피소드를 녹음 할 예정이다 그래서 우리는 조금 강조하고 싶었습니다

우리는 실제로 그것에 대해 팟 캐스트에 들어 가지 않습니다 나중까지,하지만 당신은들을 수 있어요 그가 이야기 할 내용을 들어보십시오 회의에서 언제나처럼, 우리가 그것에 들어가기 전에, 우리는 일주일의 멋진 것들로 시작할 것입니다

우리는 일주일에 한 번 질문을 끝낼 것입니다 그리고 우리는 특별한 손님이 합류했습니다 우리는 그주의 질문을 돕기 위해 IoT Core에서 표시 할 데이터를 얻는 방법 웹 프런트 엔드에서 실시간으로? MARK MANDEL : 예, 우리는 Gabe Weiss를 오늘 우리와 함께합니다 GABE WEISS : 안녕 친구 멜라니 워릭 : 멋진 일을 시작하려면 주중에 내가 잡은 뭔가 Google이 최근에 베타 데이터 세트 검색을 시작한 것입니다

그래서 저는 이것을 실제로 잡았습니다 Ben Hamner, Kaggle의 CTO 인 CTO는 오늘이를 트윗했습니다 그리고 구체적으로, 그는 어떻게 이렇게하면 열린 데이터 세트에서 메타 데이터를 색인화하는 데 도움이됩니다 연구자 인 사람들에게 매우 유용 할 것입니다 공개 데이터 세트에 대해 궁금한 사람들, 그들을 탐험하고 싶다

그래서 우리는 그것에 대한 링크를 포함시킬 것입니다, 그러나 그것은 꽤 많이 있습니다 검색 도구 Google 검색 도구로 데이터 세트에만 사용됩니다 MARK MANDEL : 굉장해 나는 이것에 대해 이야기하고 싶었다 – 이것은 내가 좋아하는 정말 멋진 일이다

우리는 공개 데이터를 확대하고 있습니다 지형 공간 및 ML 기반 분석을 설정합니다 그래서 BeckIT Cloud Next를 들었을 것입니다 BigQuery 스토리지 5 페타 바이트를 추가로 발표했습니다 공개 데이터 세트에 사용할 수 있습니다

블로그 포스트에서 우리는 쇼 노트에 링크 할 것입니다 이 추가 저장 용량도 향후 5 년 동안 사용할 수 있습니다 정말 멋지다 다음부터는 7 개의 새로운 데이터 세트가 내장되어 있습니다 미국의 경계를 정의하는 우편 번호와 같은 매개 변수와 같은 것들, 기본적으로 지형 공간 질의를 지원합니다

우리는 거기에 새로운 데이터를 가지고 있습니다 [INAUDIBLE] 공간적인 것들을 할 수 있도록 ML 기반 분석, 새로운 ML 도구 키트 사용 이제 BigQuery에서 사용할 수 있습니다 그리고 만약 당신이 그 중 하나를 이용하고 싶다면, Google Cloud Platform으로 이동하십시오 시장 이동할 수있는 데이터 세트 필터가 있습니다

그리고 마지막으로, 우리는 당신을 위해 약 101 개의 다른 공개 데이터 세트가 있습니다 BigQuery에서 재생할 수 있습니다 그리고 최대 1 테라 바이트까지 갈 수 있습니다 BigQuery에서 무료로 제공됩니다 월간 매우 놀라운 기능입니다

멜라니 워릭 : 다시 한번 우리가 언급하고 싶은 또 다른 것은, Kaggle을 참조하고 또한 Google AI, Kaggle Google을 통한 새로운 도전이 있다는 것입니다 인공 지능은 특히 격려하기 위해 게시했습니다 사용자와 Kagglers가 개발할 수 있도록 사각 지대에보다 견고한 모델 데이터 세트에 존재합니다 우리는 과거에 이것에 대해 이야기했습니다 많은 사람들이 기계 학습 편견과 공정성에 대해 토론하는 것을 보았습니다

특히 데이터 자체에서 실제로 발생합니다 수집 한 데이터에서 데이터가 실제로 어떻게 편향 될 수 있는지 그러면 이것이 어떻게 구축 된 모델에 영향을 미칠 수 있는지에 대한 것입니다 그래서 그들의 도전은 구체적입니다 그것을 설명하기위한 기술과 접근법을 확인하는 것을 돕는다 모델을보다 견고하게 만들 수 있습니다

이 과제는 특히 두 단계로 실행되도록 설정됩니다 그들은 웹 사이트에서 정보를 얻었습니다 우리가 링크를 유지 하겠지만 NIPS의 시간을 감싸 안을거야 올해 말, 12 월, 그래서 당신은 그것을 체크하고 실험 할 수 있습니다 마크 AND델 : 훌륭합니다

나는 또한 우리가 체크 아웃했다는 것을 언급하고 싶다 최근 아이튠즈에서 뽑은 기술의 톱 100 팟 캐스트 우린 그 안에있어 [트럼펫 게임] 친절하니, 모두에게 정말 고마워 누가 듣고 있었는지, iTunes에서 우리를 평가 한 사람들, 기본적으로 팟 캐스트를 지원했습니다 정말 멋진 일입니다

멜라니 워릭 : 네 그리고 마지막으로,하지만 적어도, 당신이 원한다면 깊은 학습을 위해 TPU를 미세 조정 한 이유는 무엇입니까? 우리는 공유 할 블로그 게시물을 가지고 있습니다 당신이 이것을 들여다 볼 수 있습니다 그리고 우리는 이것이 오늘날과 관련이 있다고 생각했습니다 에피소드지만, 신경망이 무엇인지를 단계별로 안내해줍니다

TPU, CPU와 비교할 때 유용합니다 그리고 멋진 그래픽을 볼 수 있습니다 너를 밟아서 좋은 일을해라 시각적으로 보입니다 좋아요

멜라니 워릭 : 그리고 일부 가격 정보 하단에도 마크 멘델 : 아주 멋지다 알았어, 마크, 나는 우리가 나아가서 그것에 들어가야한다고 생각합니다 제프와 좋은 인터뷰를했습니다 MARK MANDEL : 친구 인 Jeff와 이야기하러 가자

멜라니 워릭 : 네, 제 친구 우리는 카드를 사용합니다 우리와 함께 오늘 제프 딘 (Jeff Dean) Google AI를 이끌고 있습니다 제프와 함께 해주셔서 감사합니다 제프 딘 : 저를 아주 많이 보내 주셔서 감사합니다

멜리안 워릭 : 제프, 제 말은, 많은 사람들을 알고 있습니다 너는 누구인지 알고 있지만, 우리는 항상 묻는다 쇼에 오는 모든 사람들 그들 자신에 대해 조금 말하면, 당신의 배경은 무엇입니까? 물론이지 따라서 현재 Google의 AI 부서를 이끌고 있습니다 내부적으로 Google은 Google Research in Machine 지능형이지만 외부 적으로는 때로 Google AI를 사용하십시오

우리가 누구와 얘기하고 있는지 그리고 그 조직은 많은 다른 종류를합니다 컴퓨터 과학 연구 근본적인 연구를하고 있습니다 새로운 로그를 생성하고 문제를 해결하는 새로운 기법

Google은 Google 제품 영역에서 상당한 업무를 수행합니다 흥미로운 연구 문제를 해결하기 위해 제품의 맥락에서 우리 연구의 일종을 얻습니다 모두가 알고 사랑하는 Google 제품으로 사용합니다 우리는 또한 시스템에 대해 더 많은 작업을 해왔습니다 우리 연구를 가능하게하는 인프라, 하지만 내부 개발자가 사용할 수있는 도구를 만들 수도 있습니다

Google뿐 아니라 외부 개발자 우리가 소스 물건을 열 때 그래서 TensorFlow는 우리 그룹에서 나왔습니다 인기있는 기계 학습 도구 키트입니다 우리는 이것이 실제로 확장하는 좋은 방법이라고 생각합니다 우리 연구의 영향 사람들이 쉽게 할 수있게하는 것입니다

우리가하고있는 일을 토대로 좋은 도구를 얻으십시오 유효한 그리고 우리가 일반적으로하는 네 번째 일 Google이 현재없는 새로운 영역을 찾으려고합니다 우리의 연구가 큰 영향을 줄 수 있다고 생각하는 곳에서 일하십시오 그래서 우리는 많은 일을 해왔습니다

건강 관리, 기계 학습을위한 기계 학습 우리는 로봇이 새로운 신흥 기술이라고 생각하기 때문에 기계 학습 및 연구 분야 큰 차이를 만들 것입니다 멜라니 워릭 (MELANIE WARRICK) : 당신 팀이하는 일의 관점에서, 너에게 어떤 의미가 있니? 그리고 지금 당신을 위해 어떻게 생겼습니까? 나는 이것이 어느 정도 새로운 위치에 있다는 것을 알고 있기 때문에, 올해 Google AI의 리더가 되셨습니까? 네, 그렇습니다 저는 3 월 말, 4 월 초에이 역할을 맡았습니다 기본적으로, 우리의 목표는 위대한 연구자들에게 영감을주는 것입니다 훌륭한 연구를하고 태클을하기 중요하고 야심적인 문제

우리가 일해야한다고 생각해 월요일 코딩을 보내고 있습니다 와우 와우 제 동료 인 Sanjay Ghemawat와 함께, 저는 수년 동안 함께 일해 왔습니다

나는 아마 4 ~ 5 개의 다른 프로젝트를 갖고있을 것입니다 나는 실제 기술 수준에 관여하고있다 나는 매주 회의에 가서 기술적 인 제안을한다 등등 그리고 나서 나머지 시간은 보냈습니다

합리적으로 큰 조직을 조종하려고 시도하다 올바른 일을하고 확실하게하기 우리는 올바른 문제에 집중하고 영향력을 행사할 수 있습니다 MARK MANDEL : 굉장해 멜라니 워릭 : 나는 궁금한데, 무엇을 코딩하고 있니? 제프 딘 : 대부분 C ++ 오, 재미 있네

그래서 저는 사람들을 위해이 질문을하는 것을 좋아합니다 AI와 ML에서 일하는 사람들은 다양한 대답을 얻습니다 너에게 어떤 의미가 있니? JEFF DEAN : 기본적으로, 존재한다는 의미입니다 문제를 해결할 수있는 컴퓨터 시스템을 가질 수있다 당신은 인간의 지능이 필요하다고 생각할 것입니다

Mark MANDEL : 사실 그것은 우리가 가진 가장 간결한 대답 멜라니 워릭 : 예, 꽤 간단합니다 글쎄, 당신이하는 일의 관점에서, 당신은 무엇을합니까? 당신이하는 가장 큰 도전 과제 중 하나라고 생각합니다 반대? 제프 딘 : 정말로, 그것은 흥미로운 시간입니다 컴퓨터 과학 연구 및 기계 분야에 종사하다 관심의 폭발이 있기 때문에 연구 이 분야에서는 마지막 7 ~ 8 년 정도가 될 것입니다

공동으로, 연구 공동체로서, 우리는 컴퓨터가 할 수있는 것을 정말로 추진해 왔습니다 저는 이것이 컴퓨터 비전 분야에서 가장 두드러 지다고 생각합니다 본질적으로 컴퓨터를위한 심층 학습 모델 사용 비전은 갑자기 컴퓨터를 변형 시켰습니다 지금부터 잘 볼 수 없다는 것에서 실제로 볼 수 있습니다 그리고 세계에 대한 영향을 생각한다면 그 것이다, 이미있다

그게 변형 적입니다 갑자기 자동 기계를 가질 수 있습니다 그들 주위의 세계를 인식 할 수 있고, 그들이 무엇을보고 있는지 이해할 수 있고, 이는 일반적인 컴퓨터 비전에 큰 영향을 미칩니다 따라서 많은 경험을위한 핵심 원동력입니다 Google 포토는 Google 사용자에게 제공됩니다

그게 도버맨의 사진이라는 것을 우리는 이해할 수있다 그리고 그것은 산이다 그러나 그것은 또한 건강 관리에서 변형적인 것들을 의미합니다 따라서 수 많은 영상 의학 관련 문제 이제 자동화 된 기계로 다룰 수있다 알고리즘 학습 및 의료 전문가 지원 그런 식으로

멜라니 워릭 : 네 로보틱스, 아주 분명해 로봇을 만들고 싶다면 매우 도움이됩니다 로봇이 볼 수 있다면 멜라니 워릭 : 네

그래서 그게 큰 의미가 있습니다 그리고 나는 우리가 중대한 진전을 이루고 있다고 생각한다 기계 학습과 관련된 다른 분야에서, 자연어 이해와 연설 같은 것들 인식 지난 6 ~ 7 년 동안 엄청난 발전을 보았습니다 그게 정말로이 모든 기회가 있다는 것을 의미합니다

우리가 어떻게 이러한 새로운 기능을 사용해야하는지에 대해 세상이 더 나은 곳으로 나아가도록 지금 우리가 이전에 만들 수 없었던 새로운 것을 만들어야합니다 그리고 그것은 그것이 흥분과 홍수라고 생각합니다 이 분야를 공부하는 데 관심이있는 사람들이이 분야에서 어떻게 연구합니까? 더 많은 사람들이 어떻게이 분야에 들어가 연구를 할 수 있을까요? 멜라니 워릭 : 그래서 우리는 올해 초에 클라우드 인공 지능을 대상으로하는 Faith [INAUDIBLE] 박사와 함께 나는 너무 오래 전에 DeepMind에서 [INAUDIBLE]와 이야기하지 않았다 일부 로봇 연구에 대해 이야기했습니다 그들이하는 일

Brain과 Google AI는 어떻게 협력합니까? 다른 그룹들과? 네 맞습니다 그래서 우리는 실제로 강력한 협력 관계를 유지하고 있습니다 Google 전체에서, 심지어 알파벳, 그리고 많은 분야 예를 들어 Cloud AI를 사용하면 그들이 시장에 가져 오는 것들의 Google AI 연구에서 연구 프로젝트로 시작되었습니다

분할 그리고 우리는 지금 긴밀히 협력하고 있습니다 자동차 ML 연구와 같은 것들을 가져 오는 것 이제 Cloud AutoML과 같은 제품으로 시작되었습니다 컴퓨터 비전을 가진 고객, 또는 다른 종류의 문제 일 수 있습니다 직원이 정교한 기계 학습 개발자를 보유하고 있으며, 그러나 활용할 수 있기를 원한다

이제는 존재하는 기계 학습 기능 중 하나입니다 우리는 자동적으로 고객이 제기 할 수있는 새로운 문제를 해결하기위한 훈련과 학습 있다 어셈블리에 깨진 부품이있을 수 있습니다 라인과 깨진 부분이 아니며 구별 할 수 있기를 원한다 기본적으로 이미지를 업로드 할 수 있습니다

그 (것)들을 돕는 훈련 한 모형을 얻으십시오 그 특별한 일로, 심지어 석사 학위가없는 것 직원에게 기계 학습 전문가 멜라니 워릭 : 의미가 있습니다 나는 열정의 당신의 분야 중 하나를, 특히, 그리고 당신이 중요한 영향을 미쳤던 곳에서, 특히 텐서 처리 장치 인 TPU 주변에 있습니다 TPU의 초기 개발을 주도하거나 고무 시켰던 것은 무엇입니까? 그리고 전에 네가이 대화를 나눴다는 것을 안다

그러나 특히 당신의 경험에서 네가 따라 와서 기술로 시작합니다 어떻게 그게 당신에게 왔습니까? 네 맞습니다 그래서 저는 항상 컴퓨터가 어떻게 흥미로운 문제를 해결하십시오 그리고 그 일을하는 흥미로운 방법 중 하나는 당신이 할 수있는 문제에 더 많은 계산을 필요로한다

그런 다음보다 정교한 알고리즘을 사용하고, 또는 더 큰 데이터 세트를 사용하여 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다 따라서 더 많은 계산을하는 것이 일반적입니다 컴퓨팅에서 좋은 점 그리고 어쩌면 2011 년, 2012 년경에, 내가 공동 설립 한 Google Brain Project 시작하기 만하면 시작했습니다 여러 제품 팀과 공동 작업 Google에서 일부 제품에 대한 심층 학습을 사용합니다

그리고 우리가 가장 긴밀하게 협력 한 음성 인식 팀, 이전 스타일의 기계 학습 모델을 대체하는 방법 음성 인식에 사용하고 있었다 그것의 어쿠스틱 부분에 대한 깊은 학습 기반 모델로, 모델의 다른 부분은 단어의 일부분에 작은 오디오 녹음은 "바"또는 "ff"에 있습니다 또는 "ss" 그래, 맞아 제프 딘 : 그리고 다른 모델이있었습니다

우리가 처음에 집중하지 않은 처리의 그 단계 후에 그러나 어쿠스틱 모델을 심층 학습 기반으로 대체하는 것은 음향 모델은 많은 이득과 인식 정확성을 제공했습니다 그래서 우리는 음성 인식이 향상됨에 따라, 사람들은 점점 더 그것을 사용할 것입니다 그래서 저는 봉투 계산을 다시 시작했습니다 사람들의 하루에 3 분간 전화로 이야기하기 시작 했나요? 연설로 모든 이메일을 초안으로 작성하기 때문에 또는 뭔가 그리고 당시에는 많은 CPU가있었습니다

우리의 데이터 센터에서 그리고 얼마나 많은 계산을했는지 1 억 명의 사용자가 그 일이 시작되었는데, 그것은 실제로 발굴과 무서운 것이 었습니다 우리는 본질적으로 컴퓨팅 풋 프린트를 두 배로 늘려야합니다 약간 더 나은 연설을 지원하는 Google의 사용자의 겸손한 부분에 대한 인식 모델 MELANIE WARRICK : 합법적 인 것 같습니다

네, 조금 무서운 것 같아요 하지만 사용자에게 배포하려는 것이 확실합니다 당신이 보았던 인식의 이익 때문에 사실 꽤 중요합니다 그래서 우리는 우리가 무엇을 할 수 있는지 살펴보기 시작했습니다 이런 종류의 심층 학습 모델을 위해 더 계산 상 효율적 일 것입니다

그리고 정말 좋은 두 가지 속성이 있습니다 깊은 학습 모델에는 있습니다 그래서 처음에는 정밀도가 떨어지는 것에 매우 관대합니다 근본적으로, 당신이 정밀도를한다면 10 진수의 정확도를 좋아하기 위해, 이것은 실제로이 모델들에 대해서는 완벽하게 훌륭합니다 6 자리 또는 7 자리의 정밀도가 필요하지 않습니다

부동 소수점 연산에서와 마찬가지로, 또는 두 배 이상의 조합이 가능합니다 그리고 그들이 가지고있는 두 번째 재산 모든 알고리즘이 구성되어 있다는 것입니다 빌딩 블록의 소수의 다른 구성의, 근본적으로 행렬은 벡터 점을 곱합니다 제품, 선형 대수학 작풍 따라서 하드웨어 만 만들 수 있다면 저 정밀 선형 대수학을 가속화하도록 설계된, 당신은 황금이에요

그리고 그 덕분에 당신은 정말로 재단사가 될 수 있습니다 그걸 할 수있는 하드웨어 모든 종류의 꼬인 C ++ 코드를 필요로하지 않습니다 임의적 인 것들을 포인터 역 참조는 저 정밀 선형 대수입니다 그럼 갑자기, 당신은 완전히 디자인하는 방법을 재고 할 수 있습니다

그 일을하는 컴퓨터 MARK MANDEL : 정확히 무엇에 집중했는지 그것이 할 수 있는지, 특정 응용 프로그램이 있음을 의미합니까? TPU가 더 좋거나 나쁘다 네가 뭔가를 사용할 수 있다고 또는 어떻게 작동합니까? 네 맞습니다 그래서 이것은 양날의 칼 중 하나입니다

전문화에서, 당신이 과도하게 특화한다면 일반적으로 적용 할 수 없습니다 그러나 당신이 무언가를 매우 일반적으로 적용 가능하게 만든다면, 다음 모든 성능 이점을 얻을하지 않습니다 전문화에서 얻을 수 있습니다 그리고 우리는 실제로 TPU에 대해 꽤 좋은 균형을 택했다고 생각합니다 그들은 본질적으로 가속하도록 설계되었습니다

깊은 학습에서 발견 한 것과 정확히 같은 종류의 작업 모델 그래서 그들은 범용 컴퓨터 장치가 아닙니다 그러나 그들은 특정 모델에 맞춰져 있지 않습니다 그들은 모든 종류에 맞춰져있다 일반적으로 심층 학습 모델에서 발견되는 작업 그래서 당신은 그들에 비전 모델을 실행할 수 있습니다

음성 모델을 실행할 수 있습니다 반복적 인 언어 모델을 실행할 수 있습니다 최초의 TPU 인 TPU V1이 목표였습니다 오직 추측에서만, 당신이 실제로 어디에서 교육 과정보다 정확도가 떨어집니다 그리고 그것은 우리의 가장 시급한 문제였습니다

그것이 우리가 음성 인식 모델을 얻는 방법이었습니다 Google의 데이터 센터 공간을 두 배로 늘리지 않고도 그리고 나서 두 번째 TPU는 정말로 훈련과 추론을 모두 목표로합니다 그리고 우리가 그걸 처음부터 물지 않은 이유는 그 훈련은 훨씬 더 복잡한 하드웨어 디자인이었습니다 문제 추론을 위해서, 보통 당신 하나의 모델이 하나의 칩에 장착 할 수 있으며 더 많은 용량이 필요한 경우, 당신은 그 시스템의 모든 사본을 우표 처리합니다

많은 보드와 많은 컴퓨터를 넣고, 갑자기, 당신은 많은 음성 인식을 가지고 있습니다 생산 능력 교육을 위해 대형 모델에서는 거의 사용하지 않습니다 당신은 하나의 칩이 모델을 훈련시키기에 충분히 빠르며, 매우 빠르다 그리고 당신이 정말로 훈련에서 원하는 것 기계 학습 실험을위한 빠른 처리 시간이며, 또는 거대한 확장 성을 제공하므로 매우 큰 모델을 매우 대용량 데이터 세트는 매우 신속하고 반복 가능하며, 연구 관점에서 학습하는 기계

또는 배포 된 시스템 일 수도 있습니다 10 분마다 모델을 재교육하기 때문에 데이터가 변경 칩 설계 문제 만은 아닙니다 실제로는 전체 컴퓨터 시스템입니다 이것은 슈퍼 컴퓨터 설계 문제와 더 비슷합니다

너는 칩을 가지고 있고 너는 가지고있다 그 (것)들을 함께 연결하는 몇몇 복잡한 상호 연락, 또는 방법에 대한 냉각 문제가 있습니다 이 거대한 일을 식히 시나요? 여러 개의 랙으로 구성됩니다 그래서 우리가 첫 번째 시스템에서 그 것을 물지 않은 것입니다 TPU의 두 번째 반복까지 기다리기로했다

교육에도 착수하는 디자인 멜라니 워릭 : 그리고 당신은 올해 버전 3을 발표했습니다 TPUs의뿐만 아니라 네 네

과 멜라니 워릭 : 나는 냉기가 시스템, 이제 액체 야? 네 멋지다 그래, 그래, 멋지다 컴퓨터와 물을 섞을 때마다 언제나 흥미 진진합니다 [LAUGHS] 그래서 우리 센터가 Google I / O에서 발표 한 TPU v3 2018 년 5 월에 근본적으로 수랭이 발생했습니다

그래서 보드에는 4 개의 칩이 있습니다 수냉은 이들 칩의 표면으로 간다 과도한 열을 방출합니다 가장 큰 설치 면적 – 우리는 이것들을 포드라고 부릅니다 TPU v2 포드는 본질적으로, 64 개 장치, 256 TPU v2 칩으로 구성됩니다

그리고 TPU v3의 포드 스케일은 훨씬 더 큽니다 그래서 우리는 약 8 배의 계산량을 가지고 있습니다 우리가 TPU v2 포드에서했던 것처럼 TPU v3 포드에서 너의 팀에있는 몇명의 사람들을 안다 특히 Stanford DAWNBench를 실행하고있었습니다

그들은 차이점을 보여주고있었습니다 그것의 성과의 점에서 지금 당장처럼 내 머리 속의 모든 일이 바로 지금은 ImageNet입니다 할 수 있어요 멜라니 워릭 : 제발

제프 딘 : DAWNBench는 새로운 기계 학습입니다 벤치 마크는 스탠포드, 새벽 연구 그룹, 설계되었습니다 다양한 종류의 기계를 보는 것 학습 문제, 훈련과 추론, 그리고 측정 몇 가지 다른 통계 그래서 그들 중 하나는 특정 기계에 대한 것입니다 학습 문제, 얼마나 빨리 일정 수준의 정확성을 얻다 그 문제의 정확도가 좋습니다

그리고 그 중 하나는 ImageNet 처리 벤치 마크이며, 여기서 당신은 76 %의 최고 1 정확도를 얻어야합니다 MELANIE WARRICK : 그리고 이것은 이미지를 분류하는 것입니다 분류, 맞아 MELANIE WARRICK : ImageNet과 매우 비슷합니다 이것은 이것이 해결 된 것입니다

제프 딘 : 당신은 컬러 이미지를 얻습니다 그것을 1,000 개의 카테고리 중 하나로 분류해야합니다 실제로는 꽤 어렵습니다 최고 1 정확도의 인적 오류율은 약 5 %입니다 오우 와우

제프 딘 : 개 품종이 40 종류 나 되었기 때문에 당신은 구별 할 수 있어야합니다 마크 맹델 : 그럼 TPU가 꽤 괜찮은 것 같아요? 네, 그래서 TPUs는 3 위를 차지했습니다 포드 (Pod)로 전체 시간 메트릭의 스팟, 그리고 나서 상위 두 곳은 비용으로 믿습니다 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅 리소스를 사용합니다 멋지다

WARRICK : 멋지다 자,이 칩들과 함께 일하는 것에 대해 가장 즐기는 것은 무엇입니까? 그리고 병렬 처리 작업? 제프 딘 : 사실 나는 흥분했습니다 꽤 오랜 시간 동안 병렬 처리에 대해, 대학에서 내 고등학교 1 학년 때부터 미네소타에서 병렬 처리 그리고 그 당시 나는 그것에 대해 정말로 흥분했습니다 왜냐하면 나는 더 많은 계산이 답이라고 느꼈기 때문에 더 많은 문제를 해결할 수 있습니다

그리고 이것은 흥분의 첫 번째 물결에서 일종의 것이 었습니다 80 년대 후반에 발생한 신경망에 대해 새로운 알고리즘이 개발 된 90 년대 초반 잠재적으로 흥미로운 것처럼 처음으로 부상했습니다 어려운 문제를 해결하는 방법 그리고 그 당시, 기본적으로, 신경망 장난감 크기의 문제에 대한 흥미로운 결과를 얻을 수 있습니다 정말 흥미로운 문제로 확장 할 수 없습니다

그래서 흥분의 물결이있었습니다 이것에 대해,하지만 그때 흥분의 파도, 나는 더 많은 계산을 느꼈다 시키는데 도움이 될 것 같았 어 우리는 더 큰 문제를 해결합니다 그래서 저는 교수와 함께 일하는 학부 논문을 만들었습니다

병렬 및 분산 컴퓨팅 클래스 강의 나는 독립적 인 논문을 만들었다 신경망의 병렬 교육 그래서 우리가 64 프로세서를 사용할 수있는 것처럼 느껴졌습니다 우리 부서에서 가지고있는 기계와 평행 방법을 적용해라 그것에 우리는 60 배 더 많은 계산을 할 수 있었고 그것을 적용 할 수있었습니다 이 일에, 그리고 나서 우리는 더 큰 문제를 해결할 수 있습니다

되돌아 보면, 우리는 백만 배나 더 많은 계산이 필요했습니다 60이 아닙니다 근본적으로 그냥 기다리면 더 많은 무어의 법칙으로, 적어도 약 5까지 또는 무어의 법칙이 크게 둔화 된 10 년 전 하지만 그 전에는 지난 25 년, 40 년, 심지어 우리는 일관된 2 배 성능을 얻고있었습니다 개선 2 년마다 당신은 단지 충분히 길게 그리고 갑자기 모든 것을 기다립니다

수백만 배나 많은 계산을하면 황금이됩니다 그리고 2008 년, 2009 년과 같은 일이 시작되었습니다 우리는 갑자기 처음에는 GPU 카드를 사용하여 충분한 계산을했고, 게임을 위해 디자인되었지만 분명히 밝혀졌습니다 깊은 학습 모델을 훈련하는 데 아주 유용 할 것입니다 당신이 원하는 많은 가속도가 있기 때문에 그래픽 처리를 위해 할 일 깊은 학습 모델을 훈련 할 수 있어야한다

그래서 사람들이 시작했을 때였습니다 학계에서 우리가 시작했다는 것을 정말로 알기 위해 실제 문제에 대한 흥미로운 결과를 얻기 위해 신경망 그래, 맞아 제프 딘 : 그래서 흥분이있었습니다 백업을 구축하기 시작했습니다

멜라니 워릭 : 가장 힘든 일은 무엇인가요? 당신의 경력에 ​​부품? AI가 수년 동안 잘 받아 들여진 것은 아니 었습니다 당신이 당시와 2006 년 사이에 공부할 때, 정말로, 맞습니까? 그래서 가장 어려운 순간은 무엇 이었습니까? 이 관심을 추구하는 측면에서, 이 연구를 추진하고 있습니까? 제프 딘 : 예, 사실 저는 온 것 같습니다 이것에 일반 컴퓨터 시스템 사람 그래서 저는보기를 좋아합니다 내가 가지고있는 렌즈의 종류 흥미로운 문제가 있습니까? 우리는 그 문제를 해결할 컴퓨터 시스템을 구축 할 수 있습니다

종종 표현을위한 좋은 추상화 우리가 수행하고자하는 계산, 또는 많은 양의 계산 및 병렬화 방법 파악 많은 컴퓨터에서 계산을 분산하거나 배포 할 수 있습니다 그래서 우리는 계산을 확대 할 수 있습니다 그래서 나는 학부생으로 일하고 있었지만 이 병렬 신경 훈련 [INAUDIBLE] 훈련 나는 그 관점에서 바라보고 있었다

컴퓨터 시스템을 어떻게 구축 할 수 있을까요? 그런 다음 기계 학습에 관심을 갖기 시작했습니다 2011 년에 앤드류와 충돌했을 때 Google의 마이크로 부엌에서 멜라니 워릭 : 나는 말할 것이다 그 이야기는 당신이 마이크로 부엌에 있었습니까? 네, 그렇습니다 그래서 나는 그를 조금 알고 있었다

그리고 나는 이렇게 말했습니다 아, 여기서 뭐하고 있니? 그는 오, 그리고 하루, 일주일, Google X에서 그리고 나는 내가 여기서 뭘하는지 알지 못했다 아직,하지만 스탠포드의 제 학생들이 시작하고 있습니다 어떤 종류의 문제가 신경망으로 풀릴 수 있는지보기 그들은 꽤 좋은 결과를 얻고 있습니다

나는 오, 정말? 꽤 괜찮은데 나는 학부생으로서 신경망에 대해 약간의 연구를했다 나는 그들이 지금 정말로 일하고 있다고 말했다 그리고 그는 좋아, 그렇습니다 그래서 저는 우리가 정말로 큰 신경망을 훈련해야한다고 말했습니다

그래서 그것이 어떻게 생겨 났는가? 우리는 Greg와 함께 Global Brain Project를 구성하기로 결정했습니다 코라도 그리고 우리는 근본적으로 그 당시 가속기가 없었습니다 또는 데이터 센터, 그러나 우리는 컴퓨터가 아주 많다고 말했습니다

컴퓨터 시스템을 만드는 방법을 알아 봅시다 CPU를 사용하여 정말로 큰 신경망을 훈련시킬 수 있습니다 MARK MANDEL : 그 순간이 어땠는지, 이것은 정말로 큰 일이 될 것입니까? 그렇게 생각 했니? JEFF DEAN : 우리가 조금은 조금은 한 번 같은 느낌 이었어 더 많은 일, 어쩌면 또 다른 한달의 물놀이, 그렇다면 실제로 문제를 해결할 수있는 것처럼 보였습니다 사람들이 느낀 신경망 오랫동안 올바른 추상화처럼, 하지만 어쩌면 그들은 진짜 문제에서 갑자기 일하기 시작할 것입니다

우리가 많은 계산을 적용 할 수 있다면 그리고 그것은 정말로 제 많은 관심사였습니다 지난 6 ~ 7 년 간 어떻게 문제를 계산할 수 있을까요? 당신은 기계 학습으로 태클하고 싶습니다 특히 깊은 학습? 멜라니 워릭 : 오늘 우리가 이것을 녹음 중입니다 신경 정보 처리 시스템 회의 후

11 분과 너무 많은 초처럼 매진되었습니다 제프 딘 : 48 세 멜라니 워릭 : 48 초 제프 딘 : 11 분 48 초 멜라니 워릭 (MELANIE WARRICK) : 이것을 예로 들면, 이 분야에서 분명히 많은 흥분이 있습니다

이 모든 흥분에 대해 어떻게 생각하세요? 제프 딘 : 상당한 과대 광고가 있습니다 그러나 다른 한편으로, 과대 광고 – 그것의 일부 실제로 우리가 실제로이기 때문에 실제로 정당화됩니다 우리가 할 수없는 문제를 해결할 수있는 시스템을 만들 수있다 5 년 또는 10 년 전에 해결하십시오 나는 컴퓨터 비전에 대해 언급했다

음성 인식은 엄청나게 발전했습니다 번역이 향상되었습니다 이러한 종류의 많은 응용 프로그램 실질적인 개선 또는 새로운 기능을 보여 주었으며, 어떤 컴퓨터가 할 수 있는지 그래서 나는 그것이 사람들이 흥분하는 이유의 일부라고 생각합니다 많은 사람들이 현장에 들어가고 싶어합니다

그래서 기계 학습 수업에 등록하는 것을 보았습니다 학부 및 대학원 레벨 그냥 지붕을 통과합니다 주요 기계를 다니는 사람들이 점점 더 많아지는 것을 보았습니다 회의를 배우기 연구 논문의 수를 봅니다

실제보다 빠른 지수 비율로 성장하는 아카이브 지난 7 ~ 8 년 동안 무어의 법칙보다 그것은 아주 주목할만한 일입니다 사람들의 기대를 완화시키는 것이 중요하다고 생각합니다 누가 우리가 초월적인 것들을 가질 것이라고 생각하니? 인간이 할 수없는 일반적인 문제를 해결할 수있다 다음 6 개월 내에 해결할 수 있습니다 그건 한 마디의 마약 중독이야

그것은 분명히 정당화되지 않았습니다 그러나 인식하는 것도 중요합니다 컴퓨터가 이제 볼 수 있습니다 그것은 꽤 큰 일이며, 이것은 중요한 의미를 가지고 있습니다 다른 영역, Google 또는 Alphabet, 자율 차량에 대한 작업 – 분명히, 컴퓨터 비전과 인식은 중요한 구성 요소입니다

안전한 자율 차량을 만드는 것 – 로봇 공학, 의학 이미징을위한 기계 학습, 기계 기타 의료 응용, 건강 관리를위한 학습 응용 프로그램 이것들은 세계의 주요 문제들을 변형시킬 것입니다, 좋았어 그것이 과장된 이유입니다 과도한 과대 광고를 줄이는 것이 중요합니다 내가 과대 광고해서는 안된다는 말은하지 말라

우리가 어떤 컴퓨터에서 중요한 발전을하고 있다고 생각하십니까? 할수있다 멜라니 워릭 (MELANIE WARRICK) 특히, 당신은 당신이 많은 관심을 얻지 않는 것 같은 느낌, 그러나 꽤 영향력이 있습니까? 네 내 말은, 실현이 있다고 생각해 내가 몇 가지 다른 문제를 보러왔다 우리 그룹의 연구자들은, 그리고 계속되고있는 다른 일들, 많은 과학적 문제에서 예를 들어, 전통적이며, 고성능이며, 일부 속성의 컴퓨팅 기반 시뮬레이션, 어떤 과학적인 것

어쩌면 당신은 화학적 상호 작용을 시뮬레이션하고있을 것입니다 매우 미세한 입자 수준 어떻게 전자가 흐르고 어떤 성질을 갖는가? 그게 있니? 또는 어쩌면 당신은 지진 결함을 시뮬레이션하고 있습니다 매우 상세한 물리학 기반 모델을 가지고 있습니다 미끄러짐과 지진이 어떻게 발생 하는지를 그리고 종종 이러한 계산 모델 계산적으로 매우 비싸다

그래서 당신은 당신의 시뮬레이터와 1 시간 동안 하나의 화학 물질을 사용합니다 나중에 퀀텀에 대한 정보를 얻습니다 이 화학 물의 특성, 또는 무엇이 결합 하는가? 무엇, 또는 그런 것들 그리고 실제로 시뮬레이터를 교사로 사용할 수 있습니다 그리고 만약 당신이 정말로 비싼 과학 시뮬레이터를 가지고 있다면, 종종 시뮬레이터의 기능을 수행하기 위해 신경망을 훈련 할 수 있습니다

완전히 [INAUDIBLE] 당신은 당신이 먹었을 입력을 시뮬레이터에 가져 가고, 출력을 얻었고 많은 예제를 실행했습니다 시뮬레이터를 통해 이제 당신은 [INAUDIBLE] 몇 가지 다른 도메인에서 Google은 실제로 보이는 사람들은 이것을합니다 예를 들어, 양자 화학 영역에서, George Dahl 및 우리 연구 그룹의 다른 사람들은, 다른 대학의 일부 화학자들과 함께 일했다

그들이 사용하고 있던 시뮬레이터를 가져 갔고, 티를하기 위해 신경망을 훈련했고, 지금 그들은 정확도와 원래의 HPC 스타일을 구별 할 수 없다 모의 실험 장치 그러나이 도구는 30 만 배 더 빠릅니다 MARK MANDEL : 와우 제프 딘 : 그리고 언제든지 당신의 도구를 가져 가세요

그리고 당신은 그것을 30 만 배 더 빨리 만든다 그것은 당신이 과학을 어떻게 할 것인지를 변화시킵니다 좋아, 너 상상할 수있어, 오, 커피를 만들거야 1 억 개의 분자를 가려 내고 내가 돌아 왔을 때, 나는 10,000을 볼 것이다 가장 흥미 롭습니다

그리고 같은 일이 브렌든 미드에게 일어났습니다 방문 하버드 대 교수진 1 년 동안 케임브리지에서 우리 그룹을 방문했습니다 지진 과오 시뮬레이션에 많은 노력을 기울였습니다 그는 중개했다, 직장에서 그는 단지 그가 우리를 방문하기 전에, 그가 지진 결함 시뮬레이션 대체 세계에서 가장 얇은 신경망의 내부 루프 그것은 각각 10 개의 뉴런으로 이루어진 4 개의 층이었고 갑자기, 그 일은 10 ~ 10 만 배 더 빨랐다

와우 와우 제프 딘 : 정확성의 차이를 말할 수 없었습니다 그래서 나는 그것이보기에 좋은 렌즈라고 생각합니다 과학적 컴퓨팅이나 시뮬레이션을하고 있습니까? 어떤 종류의? 그런 다음 신경망을 훈련시켜 그 근사치를 계산할 수 있습니까? 정확할 가능성이 매우 높습니다

교육 자료가 충분하다면? Mark MANDEL : 이제 저는 생각합니다 – 멜라니 워릭 : 아이디어를 줘? MARK MANDEL : 글쎄, 나는 게임, 그래서 지금 당신은 그런 종류의 공연을 얻을 수 있다면 나는 같아요 그 수준의 시뮬레이션을 위해서는 정말 흥미로운 일을 할 수 있습니다 네 맞습니다 네

멜라니 워릭 : 그리고 나는 네가 이것에 대해 말한 것을 보았다고 생각한다 신경망을 사용하여 도움을 얻고 있다는 것을 시스템의 실제 성능 향상과 함께 그들 자신 제프 딘 : 일반 컴퓨터에는 큰 기회가 있습니다 시스템 따라서 운영의 핵심에 대해 생각한다면 시스템 또는 컴파일러, 또는 스토리지 시스템, 또는 다른 컴퓨터 시스템, 그들은 일반적으로 손으로 쓴 경험적 방법을 사용합니다

어떤 프로세스가 운영 체제 여야합니까? 사용할 수있는 준비된 프로세스 중에서 다음 일정을 예약 하시겠습니까? 또는 컴파일러의 경우 코드를 내야합니까? 이 루프와 함께 주문, 또는이 루프 주문? 또는 이것이 어떤 변수가 메모리에 구축되어야하는지 그것들을 모두 레지스터에 넣을 수 없을 때? 그리고 많은 경우에, 나는 이것이 실제로 있다고 믿습니다 학습 문제 그래서 사람들이 손으로 쓰는 경향이있는 발견 적 방법 일반적인 경우에 잘 작동해야하며, 그런 식으로는 실제로 개발 될 수 없습니다 시스템이 사용되는 방식에 완전히 적응할 수 있습니다 그래서 우리의 거대한 테이블 스토리지 시스템에서 여러분에게 모범을 보이기 위해서 – 이것은 본질적으로 핵심 가치 저장소입니다

그리고 클라이언트 요청은 큰 테이블 서버로 들어옵니다 특정 데이터를 요청할 수 있습니다 다른 테이블에서 읽습니다 그런 일이 발생하면 큰 테이블 서버 그것을 이름 메모리 캐시에 넣기로 결정하고, 그 데이터가 다시 필요할 경우, 캐시에 있습니다 디스크에 가서 가져올 필요가 없습니다

그리고 보시면 많은 정보가 있습니다 결정을 내릴 때 사용할 수 있습니다 디스크의 데이터 우리는 예를 들어 내부 사용자 그룹을 알고 있습니다 그 프로세스를 실행중인 작업의 데이터를 요청했습니다

우리는 아마도 이것을 요구 한 직무를 알고 있습니다 그리고 당신은 결코 휴리스틱을 쓰지 않을 것입니다 따라서 순차적 인지도 제작에서부터 많은 처리가 이루어집니다 스타일 처리 작업 데이터를 한 번 읽으십시오 한 시간이 지나기 전에 다시 사용하지 마십시오

나중에 비슷한지도 제작이 시작됩니다 하지만 실제로 캐시에 삽입하고 싶지는 않습니다 왜냐하면 당신은 즉시 모든 사용을 얻지 못할 것이기 때문입니다 하지만 당신은 결코 휴리스틱을 쓰지 않을 것입니다 큰 테이블 서버의 중간에 즉, 작업 이름이 MapReduce 대시로 시작하는 경우, 그런 다음 캐시에 삽입하지 마십시오

그러나 학습 추론이 할 수있는 것을 살펴 본다면, 꽤 빨리 패턴을 배울 것입니다 MapReduce 대시로 시작하는 것처럼 보이는 이러한 작업 캐시에 삽입 한 데이터를 재사용하는 것처럼 보이지 않습니다 그래서 저는 삽입하지 않을 것입니다 그리고 수천 명의 사람들에게 거대한 잠재력이 있다고 생각합니다 수천 및 수천의 발견 적 방법 컴퓨터 시스템에서, 정말로, 대부분은 배우고 실제 사용 방법에 적응하십시오

멜라니 워릭 : 정말 멋지고 흥미 롭습니다 이것이 개선 될 수있는 방법에 대해 생각해보십시오 너에게 묻고 싶은 것들이 너무 많아 우리는 확실히 제한 될 것입니다 그래서 나는 공간을 확보하고 싶다

네가 우리가 이것을 발표 할 때 남아프리카에있을 것입니다 그리고 구체적으로 말하면 당신은 거기에 있습니다 딥 러닝 인다 바에서 케이프 타운 바깥에 위치 그럼 어떻게하면되는지 알려주시겠습니까? 너는 이것에 연루되어있어, 회의 자체, 그리고 당신은 무엇에 관해 말하고있을 예정입니까? 물론이지 그래서 나는 도전적인 문제를 푸는 것에 대해 이야기 할 것입니다

깊은 학습이나 뭔가의 세계에서 좋아요 사실, 프레임 된 방식은 주위에 있습니다 국립 공학 아카데미 2008 년 중요한 문제 목록을 발표했다 엔지니어링 공동체를 위해, 커다랗고, 21 세기에 일하기

그리고 그것은 14 가지 영역의 목록입니다 의료 정보학 향상, 더 나은 약을 개발하고, 태양 에너지 생산을 향상시킵니다 그리고 만약 당신이 그들을 보았다면, 저는 실제로 기계 학습이 태클에 유용 할 것이라고 생각한다 그 다른 모든 것들의 크고 작은 조각 그래, 맞아

제프 딘 : 그러니까 그 얘기는 약간 짜 맞춰져 있습니다 이봐 요, 여기 있습니다 우리가 해낸 흥미로운 일들 그것은 일부를 풀기위한 길의 일부입니다 이 웅대 한 도전 지역의 좋았어

제프 딘 : 그리고 딥 레이디 인다 바 (Deep Learning Indaba) 정말 흥미 진진한 사건입니다 그것은 모임입니다, 나는 약 400 명 또는 500 명이라고 생각합니다 거의 아프리카 대륙에서부터, 다른 나라에서 그리고 정말로, 급성장하고 흥미로운 커뮤니티가 있습니다 기계 사용에 흥분되는 아프리카에서 학습 및 기계 학습 연구, 아프리카 국가의 문제를 해결하기 위해 기계 학습을 사용 전 세계에 걸쳐 그리고 나는 이것이 정말로 흥미 롭다고 생각한다

아프리카의 연구 공동체의 팽창을보기 위해, 다른 나라들도 마찬가지입니다 그래서 그 일에 참여하게 된 것을 기쁘게 생각합니다 나는 실제로 우간다와 소말리아에서 어렸을 때 살았습니다 와우 와우

마크 AND델 : 멋지다 그래서 나는 단지 – 멜라니 워릭 : 그것은 당신에게 중요합니다 이 그룹에 참여하고보고 성장할 수 있어야합니다 마크 멘델 : 환상적입니다 멜라니 워릭 : 두뇌가 확장 된 것도 알고 있습니다

가나에, 그리고 복장이 있어요 무스타파 시세 (Moustapha Cisse)가 이끌고 있는데, 우리는 어느 시점에서, 잘하면 포드 캐스트에 올 것입니다 내가 그를 만났기 때문에 그는 훌륭합니다 대단한데 멜라니 워릭 : 알아, 그는 위대해

그리고 나는 그들이 바닥에서 떨어져 있고 우리가 말하는 것처럼 달리고 있다는 것을 알고 있습니다 당신이 다른 그룹이 있습니까? 성장할 것, 또는 다른 사무실 너는 심지어 말 할 수있는 회전을 찾고 있니? 아니면 우리가 제대로 이야기 할 수없는 것입니까? 제프 딘 : 우리는 가나 사무소에 대해 매우 흥분하고 있습니다 우리는 사무실 공간을 혁신하기위한 마지막 골목에 서 있습니다 우린 사무실에 사람들을 고용 했어 내가 생각하기에는 큰 도움이 될 것 같아

우리의 글로벌 연구 기관에 그들은 두 기계 모두에서 환상적인 작업을 수행 할 것입니다 학습 연구, 흥미로운 적용을보고 가나와 그 나머지 지역에 특유한 문제들 아프리카 나는 그것이 무스타파를 아주 좋아할 것이라고 생각한다 그는 훌륭한 지도자이며 훌륭한 사람입니다 우리 사무실에 그를 데려 간다

멜라니 워릭 : 그는 멋진 사람입니다 내가 너에게 묻고 싶었던 다른 것, 또는 다른 몇 가지 그래서 Deep Learning Indaba를 기대합니다 누가 거기에 관심이있는 사람, 쇼 노트에 제공 할 리소스가 있습니다 우리가 만져보고 싶은 마지막 몇 가지 너를 풀어주기 전에

최고의 조언 중 하나 인 것을 알고 싶다 당신이 당신의 경력에서받은 것 제프 딘 : 특정 조언이 필요한지 모르겠습니다 나는 받았지만, 내가 만든 관찰은 내 경력은 재미있는 일을하는 정말 좋은 방법입니다 당신이하지 않는 것을 알고있는 사람들과 파트너가되기 위해서

그리고 저는 종종 비슷한 프로젝트, 3 가지 프로젝트 또는 네 사람, 각자 다른 종류의 전문성 그리고 집합 적으로, 당신은 함께합니다 당신 누구도 흥미로운 문제를 해결할 수는 없어요 개별적으로 해결할 수 있습니다 하지만 집단적으로 할 수 있습니다

기술의 전체가있다 또는 그들을 개발할 수 있습니다 정말 중요한 이유가 계속해서 새로운 것을 배우는 것이 좋은 방법인가요? 학교를 졸업 한 후에도 나는 당신이 학부 때 생각한다 또는 대학원에서, 또는 무엇이든, 당신은 분명히 학습 것들

그러나 일을 계속 배우고 픽업하는 것이 중요합니다 새로운 아이디어와 일종의 뇌 자극, 이것은 정말 좋은 방법입니다 그리고 나서 당신은 그 프로젝트로 떠납니다 당신은 다른 프로젝트로 진행합니다 다른 사람들의 전문 지식 중 일부 너에게 빛나는 문양이있어, 지금 적어도 문제를 볼 수 있습니다

그들이 가지고있는 전문 지식의 렌즈를 통해, 오, 그래, 그렇게 많이 생겼어 내가 물어볼 질문이나 올바른 접근법을 안다 그게 아니라해도 당신의 공식적인 배경 그래, 확실히 당신은 무어의 법칙과 연구의 양에 관해 언급했습니다

그게 나오고 특히 서류들 당신은 어떻게 자원과 연구를 유지합니까, 그리고 그 모든? 그래, 다시 말하자면, 나는 이것이 너 자신을 둘러싼 곳이라고 생각해 당신이하지 못하는 것을 아는 사람들은 정말로 좋은 길입니다 네가 좋은 사람들의 네트워크를 가지고 있다면 당신이 상호 작용한다는 것은 부분적으로 당신의 눈과 귀가 될 수 있습니다 관심있는 분야에서 흥미로운 것을주의 깊게 살펴보십시오

말하자면, 오, 예, 그것은 재미 있습니다 누군가 오늘이 사실을 말해 줬어 그리고 서로 다른 영역간에 도트를 연결할 수 있습니다 여기에서 개발 된 기법의 잠재력을 확인하십시오 그것이 어떻게 여기에서 사용될 수 있는지, 그것이 어떻게 잘 결합되는지 다른 기술과 함께, 그리고 실제로 서로를 기반으로합니다

그래서 나는 모든 것을 따라 잡는 것이 매우 어렵다고 생각합니다 그래서 당신은 집단적으로 당신이 정말로 당신이 어떤 것을 발견 할 필요가 있습니다 너 자신을 따르고 그 후에 대담한 정보 수준을 얻으십시오 다른 것들에 대해서 제가 관찰 한 한 가지는 많은 사람들이 정말로, 정말로 깊이 연구 논문을 읽었습니다 때로는 중요하다고 생각합니다

그러나 일반적인 학습을위한 잘못된 접근 방법입니다 나는 네가 훨씬 더 잘 봉사 할거라 생각한다 100 개의 초록 100 개를 읽을 시간이 필요하다 다른 서류와 최고 수준의 이해 그들 각각이 가지고있는 개념 너는 항상 더 자세히 읽을 수 있기 때문에 당신이 그것에 대해 더 많이 알아야 할 필요가 있다면, 100 개의 정보를 가질 수는 있습니다

좋아, 오, 그래, 그건 기술이야 그게 문제 야 우리는 그런 것을 할 수 있습니다 그 점을 실제로 연결하는 방법입니다 필드를 가로 질러 연결하기 또는 다른 문제에 걸쳐

좋아요 멜라니 워릭 (MELANIE WARRICK) : 특정 공공 연구 너는 최근에 들어 봤어, 특히 그게 마음에오고, 당신이 맘에 든다면, 나에게 흥미 롭습니다 제프 딘 : 글쎄, 나는 생각한다 자동으로 컴퓨터를 사용할 수있는 방법 실험을하고, 그 결과를 측정하고, 결과를 지속적으로 흡수합니다 첫 번째 실험 집합의 새로운 실험을 생성합니다

그래서 모든 신경 건축물 검색 작업, 또는 우리 그룹이 가지고있는 자동차 직업 해왔다, 강화 학습 기반의 많은 Go와 같은 게임을 풀 때 약속을 보여주는 작품 또는 우리의 [INAUDIBLE] 나는이 모든 것들이 그 일반적인 방향을 지적한다고 생각한다 자동으로 컴퓨터를 사용할 수있는 방법 문제 해결을위한 다양한 접근 방법을 모색한다 중요한 일이 될 것입니다 컴퓨터는 50,000 회의 실험을 실행할 수 있기 때문에, 인간이 50을 돌리는 동안, 결과를보고, 그 다음에 실행해야 할 다음 50 가지 항목을 파악합니다 MARK MANDEL : 네

멜라니 워릭 : 좋아, 그리고 다른 질문 나는 모든 인터뷰에서 너에게 묻고 싶다 너는 해본 적이있다 무슨 질문을 할까? 사람들이 너에게 물어 보길 바란다 흥미로운 점 하나 알려 드리겠습니다 어떤 사람들은 모른다

그래서 저는 실제로 아이처럼 많이 움직였습니다 나는 12 년 동안 11 개 학교에 다녔다 그리고 나는 생각한다 멜라니 워릭 : 그건 학교 다 제프 딘 : 학교가 많습니다

오, 새해, 새 학교처럼 멜라니 워릭 : 너는 많은 친구들을 사귀는 법을 배웠다 확실해 네 제 말은 제게 도움이되었다고 생각합니다

내가 다른 곳에서 살게했기 때문에 환경의 종류에 관계없이 하와이, 보스톤, 우간다, 보스톤, 아칸소, 하와이, 미네소타, 소말리아, 애틀란타, 제네바, 시애틀, 베이 지역 멜라니 WARRICK : 당신은 전혀 개방적이어서는 안됩니다 제 도움이되는 것 같아요 그 장소들 어디에서나 정말 훌륭한면을 발견 할 수 있습니다 나는 그것이 좋은 전망이라고 생각합니다

마크 멘델 : 환상적입니다 마무리하기 전에 모든 리소스를 우리 청취자들에게 추천하고 싶다 깊은 학습을 원하는 사람들, TPUs, Google 두뇌, 줄기 세포 연구 그래, 나는이 질문을 많이 받았다 그것의 많은 것은 전문 지식의 수준에 달려 있습니다

이미있다 그래서 나는 하나의 대답을 가지고 있지 않다고 생각하지만, 나는 추천한다 많은 블로그가 있습니다 크리스 Olah의 블로그와 distillpub 저널 그는 숀 카터 (Sean Carter) 특정 수준의 사람들을위한 정말 좋은 박람회입니다

전문 지식 내 생각에는 기계가 크래시를 배우는 것과 같아 Google이 제시 한 과정 Udacity와 Coursera에는 많은 코스가 있습니다 다양한 수준의 전문 지식, 깊은 학습 Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 및 Aaron 교과서 쿠르 빌은 아주 좋은 것입니다

목표로 삼는 자료가 많이 있습니다 수학이 덜 진보 한 사람들 같은, 고등학생 및 중학교의 기술 학생 거기에는 풍부한 정보가 있습니다 공동체가 생산하고있는 것이 정말 좋습니다 너무 많은 입문 자료와 고급 자료 모두를위한

마크 AND델 : 훌륭합니다 멜라니 워릭 : 좋아 글쎄, 우리는 당신이 말하고 있다는 사실을 다뤘다 딥 러브 인더 바에서 우리가 너를 풀어주기 전에 말하고 싶은게 있니? 아니, 정말 흥분 돼

나를 보내 주셔서 감사하고 대화에 감사드립니다 멜라니 워릭 : 와줘서 고마워 고맙습니다 MARK MANDEL : 정말 고마워요 물론이지

MARK MANDEL : 다시 한번 Jeff에게 감사드립니다 그냥 모든 일에 참여하는 것이 정말 좋았습니다 그리고 내가 그 점에서 정말로 감사하는 많은 것들 중 하나 그가 아직도 코드하는 것을 듣고 있었다 네 그 애가 오늘 하루 야

MARK MANDEL : 월요일에, 나는 암호를 썼다 MELANIE WARRICK : 그것이 바로 내가 코딩 할 때입니다 당신이되는 것처럼 그렇게하기가 어렵습니다 네 인생에서 그 유형의 공간을 만들기 위해 더 많은 노인 어쨌든, 고마워

MARK MANDEL : 네 알았어 주의 질문 마크 맹델 : 그래서 우리 멋진 친구, 게이 게이 와이즈 : Whee

헤이 게이브, 너를위한 멋진 질문이있어 왜냐하면 우리는 당신이 코어에서 물건을 다룬다는 것을 알고 있기 때문입니다 GABE WEISS : 준비 됐어 MARK MANDEL : IoT Core가 있다면, IoT Core에서 데이터를 얻는 방법 웹 프런트 엔드에 실시간으로 표시 하시겠습니까? 나는 당신이 이런 식으로 일했다고 믿습니다

GABE WEISS : 나는 최근에있다 IoT에서 일하는 사람은 누구나 알고 있습니다 이것을하기위한 다양한 방법이 있습니다 다른 종류의 장치가 있습니다 다른 프로토콜이 있습니다

다른 모든 것이 있습니다 그래서 해변에 얼마나 많은 모래 덩어리가 있습니까? 이것이 얼마나 많은 방법으로 이것을 할 수 있느냐입니다 우리가 황금 경로의 일종으로 그 일을 한 방법 Cloud at 2018 년에 무대에 전체 엔드 앱을 만들었습니다 우리 다섯이 있었어

그래서 우리는 장치에서 나왔습니다 일부 센서와 함께 Raspberry Pi를 사용했습니다 우리가 한 일은 심장 박동수를 측정하는거야 그리고 그것은 프로토콜로서 MTTT와 통신 할 것입니다 우리는 IoT Core를 사용하여 수신 방법을 이해합니다 따라서 장치에서 원격 측정 데이터를 전송할 수 있습니다

IoT 코어로 IoT Core에서 브리지됩니다 모든 원격 측정 데이터가됩니다 이벤트 스트림 관리자 인 Cloud Pub / Sub의 이벤트입니다 Cloud Pub / Sub에서 Cloud 기능을 트리거 할 수 있습니다

Pub / Sub에서 원격 측정 데이터를 끌어 내려면 데이터웨어 하우스에 저장합니다 클라우드 파이어 스토어 (Cloud FireStore)였다 우리는 FireStore를 SQL 데이터베이스가 아니기 때문에 선택했습니다 그것은 매우 낮은 대기 시간이고 특별한 소스가 있습니다 푸시 메커니즘이있어 프런트 엔드 앱에서 데이터베이스에서 데이터가 변경되면 콜백에 등록하십시오

따라서 실시간 응용 프로그램의 경우 이것은 엄청납니다 그래서 우리의 프런트 엔드는 Angular 앱이었습니다 FireStore에서이 콜백에 가입 한 우리가 작성한 그것을 끌어 당겨 우리의 심장 박동수를 그래프에 그립니다 끝까지 끝까지, IoT Core까지 디바이스였습니다 Cloud Pub / Sub에서 브리징됩니다

Pub / Sub에는 클라우드 기능이 있습니다 그것을 Cloud FireStore로 밀어 넣습니다 FireStore는 콜백을 통해 각도 앱으로 실행됩니다 좋았어 GABE WEISS : 예

MARK MANDEL : 와우 GABE WEISS : 꽤 근사했습니다 MARK MANDEL : 그 말을 세 번 빨리하십시오 GABE WEISS : 나는 할 수 없다는 것을 안다 내가 한 번 해냈어

충분히 좋았지, 그렇지? MARK MANDEL : 그게 효과가 있습니다 공개 샘플이 있습니까? 사람들이 실제로 가서보고 볼 수 있습니까? GABE WEISS : 예 그래서 그것을 찾는 가장 쉬운 방법은 YouTube에 있다면, 당신은 "IoT 애플리케이션 구축"에 대한 검색을 수행합니다 Google Cloud에서 " 그곳에있는 유일한 사람

컨퍼런스 비디오를보실 수 있습니다 설명의 링크 모든 코드를 사용하여 GitHub에 연결됩니다 MARK MANDEL : 굉장해 멜라니 워릭 : 잘 됐네 고마워, 게이

와 주셔서 감사합니다 우리는 그주의 질문을합니다 게이브 와이즈 : 나를 보내 주셔서 고마워요 알았어, 마크, 너 어디 갈거야? MARK MANDEL : 내가 뭘하고 있니? 너 뭐하고 있니, 뭘 안다고? MARK MANDEL : 그래서 나올 때, 나는 도쿄에있을거야 멜라니 워릭 : 네

MARK MANDEL : 도쿄 다음 준비하기 매우 흥분했습니다 나는 거기에 대해 이야기 할 것이다 [INAUDIBLE] 나는 일부 게임 사람들과 이야기하고 있습니다 그래서 당신이 마을에 있다면, 인사하러와

너 무슨 일이야? 멜레 니 워릭 : 그리고 나는 스텔 렌 보쉬에있을거야 나는 아마 내가이 시점에서 많은 것을 말했을 것이라고 생각한다 예, 그렇습니다 MELANIE WARRICK :하지만 몇 가지 인터뷰를 할 예정입니다 그리고 너와 나는 둘 다 Strange Loop에있게 될거야

월말 MARK MANDEL : 그래, 정말 좋을거야 게이브, 다음 달에 특별한 곳으로가는거야? GABE WEISS : 나야 우리는 유럽 여행을하고 있습니다 나는 런던, 파리, 바르셀로나를하고있다

일련의 회의를 위해 오, 그게 어렵다고 들었어 MARK MANDEL : 어느 회의에 갈 건데? GABE WEISS : 그래서 London은 Cloud Next입니다 이는 우리 시리즈의 다음 반복입니다 그리고 파리는 팀 메이트를 방문하고 있습니다

나는 이상한 5 일이 있기 때문에, 나는 유럽으로 앞뒤로 날아 다니고 싶지 않다 그리고 바르셀로나는 큰 IoT 회의 인 IoT Solutions World 의회, 일종의 큰 유럽의 IoT 회의입니다 좋았어 마크 멘델 : 환상적입니다 GABE WEISS : 예

멜라니 워릭 : 음, 좋은 여행을해라 GABE WEISS : 고마워 마크, 나는 이번 주에 그것이 우리를위한 것이라고 생각한다 MARK MANDEL : 네 Melanie와 Gabe, 우리와 함께 해줘서 고마워

Podcast에서 또 다른 주간 고마워요 GABE WEISS : 고마워 MARK MANDEL : 그리고 모두 들어 주셔서 감사합니다 우리는 다음주에 모두 만날거야

[음악 재생]

TV Novel : Eunhui | TV소설: 은희 EP.113 [SUB : ENG,CHN / 2013.12.11]

은희 113 회 너 정말 진심이야? 예 Yingzhu 졸업생까지 기다릴 필요가 없습니다 지금 웨딩 쳉 자이 좋아, 네 생각

뜨거운 철 준비 시작 Yingzhu도 동의합니다 왜 대답하지 그래? Yingzhu는 수줍어하고 대답하기 위해 당황 스러울 수 있습니다 Yingzhu는 반대 할 것 같지 않다 당신이 기억 Yingzhu 다시 바보 같은 짓을하는 경우에 대비해서 할머니는 그 당시에 결혼하는 것에 동의하지 않을 것입니다 나는 내 말을 이해한다

어머니 영자 (Yingzhu)는 장래에 잘 할 것입니다 할머니, 나는 결혼 할 수 없어 잉 저우 그게 뭐야? 결혼 할 수없는 것은 무엇입니까? 아빠는이 결혼이 가능하다고 생각하니? 쳉 자오와 어떻게 결혼 할 수 있습니까? 나는 그것을 할 수 없다 잉 저우 잉 저우 도대체 뭐하고 있니? 왜 내 동생이 갑자기 결혼 했지? 너 나에 동정하는거야? 왜 내가 너에게 동정하는거야? 동정심이 아니다 이것은 동정심이 아닙니다

나는 너를 불운 해하지 않기를 바란다 불행 해지면 나는 불행 할 것이다 결혼합시다 아니, 할 수 없어 나는 지금 매듭을 종결하고 싶지 않다

왜 그럴까요? 나는 다시 형제를 상대로 범죄를 저 지르지 않으려한다 나는이 시간 동안 나 자신만을 고려했다 Yingzhu, 다시 시작합시다 둘 우리에게는 문제가되지 않습니다 어떻게 그럴 수 없습니까? 그렇지 않으면, 잉 주, 그녀는 반대 할 수 없다

그들은 분명히 숨길 것이있다 너 며느리를 알아? 모르겠다 나는 그들이 최근에 여러 번 싸우는 것을 보았다 나는 그녀와 만 이야기 할 것이다 너무 걱정하지 마라

좋은 그녀가 슬퍼하게하지 마라 조속히 결혼 준비 확인 나는 대통령의 지위를 넘겨주고 싶지 않다 아이 아빠가 계속해서 책임 져야 해 뭐라구? 엄마 나는 또한 당신이 의미하는 것을 이해합니다

결혼식 후에 할 수있어 좋아, 나는 당분간 그것을했다 나는 마침내 지금 긴장을 풀 수있다 너 어떻게 음산 해 졌니? 몰라? Yingzhu 너무 반대입니다 그녀는 잠시 동안 그랬다 너는 상관 없어

엄마가 말하는 것 같지 않아 Yingzhu는 힘든 시간을 보내는 것 같다 그녀가 뭐라 할 수 있니? 어색한 결혼하게하는 것이 옳은가? 결혼하고 싶은 Yingzhu이었다 지금 바래요 무엇에 대해 걱정할 수 있습니까? 어떤 실수가 있으면 어떨까요? 우리는 정말로이 집을 떠나고 싶어합니다

정신적으로 준비하라 Yingzhu 돌봐 그녀가 어리석은 일을 막을 수 있습니다 무슨 일이 있어도 나는 그들이 결혼하게 만들 것입니다 어쩌면 너는 살인자의 딸이 아니 겠지 네 아버지는 아빠의 아버지를 죽이지 않았어

잉 저우 내 동생 한테 말할 게 없다 나는 이렇게 결혼 할 수 없다 왜 나 한테 말할 수 없니? 엔기 때문에 온거야? 언니 누이 손목에 무슨 일이 생긴거야? 다쳤나요? 이것은 아무것도 아니다 어떻게 여기에 왔니? 나는 Yingzhu를 보러왔다 Yingzhu, 나는 너와 함께 한 가지를 확인하고 싶다

무엇을 확인하십시오 그날 밤 나 한테 뭐라고 했니? 나는 살인자의 딸이 아닐 수도있다 자매 나는 널 찾을거야 우리는 걸었고 말했다 내 동생, 내 동생과 나갈 생각이야

가자 내가 살인자의 딸이 아니라고 했잖아 그게 무슨 뜻 이죠? 그것은 단지 그것에 대해 이야기하는 것입니다 뭐라구? 나는 내 동생이 너무 많다고 생각한다 너 기분이 좋게하기 위해 너는 불편 해

나는 너를 실망시킬 입이있다 아직도 목격자가 있습니까? 어쩌면 내 동생의 아버지가하지 않을 수도 있습니다 그러나 그 대가로 나는 그렇게 살아 남지 않을 것이다 나 한테 무슨 뜻이야? 너는 좀 더 자신감이있다 누이가 죽은 건 아니야

사람들이 당신을 가리키고 있다고하더라도 바보처럼 괴롭히지 마십시오 내 말을 이해하니? 너 눈에 너무 바보 같은 기분이 드니? 나는 언니가 너무 가난하다고 생각합니다 나는 먼저 떠난다 좋은 미스 너 구엔 양복점 예 이 드레스를 바꾸도록 도와주세요

옷자락이 작 으면, 나는 알고있다 나는 그것을 오늘 과거로 바 꾸었습니다 고맙습니다 좋은 태도 숙녀가 옷을 갈아 입히지 않게하십시오 공예품에 무슨 일이 일어 났는지는 아주 좋습니다

몰라? 그녀는 수프 레스토랑의 딸입니다 나는 몇 번 전에 그것을 바꿀 방법을 몰랐다 그녀가 살인자의 딸이라는 것을 알아라 나는 감히 못한다 정말로, 나는 모른다

미스 무슨 일이야? 그 옷을 나에게 돌려 줄 수 있니? 신중하게 생각하다 나는 그것을 바꿀 필요가 없다고 생각한다 닥시 살인자 딸 옷을 갈아 입는 관계는 무엇입니까? 너를 위해서 나중에 변경할 옷이 있습니다 변경하려면 저희 가게에 와야합니다

좋은 괜찮습니까? 물론,이 학위는 사소한 것입니다 아무것도? 그 말 했니? 나는 바보처럼 우울합니다 그게 그렇게 보일 것 같아 하지만 최선을 다하고 있어요 그게 무슨 뜻 이죠? 사람들은 다른 사람들을 가리키고 있다고 생각합니다

그러나 이것들은 수십만 가지입니다 나는 수만명의 손가락이 될 필요가 없다 나는 모든 것을 지속 할 것입니다 지금은 중요하지 않습니다 때로는 두려운 나는 살인자의 딸의 목소리에 익숙하다

잉 저우 나는 현재에 이르기가 너무 어렵다 그녀는 살인자의 딸이다 그녀의 아버지가 누군가를 죽였어 어디 있니? 그녀는 수프 식당의 딸이 아닙니다 그녀는 정말로 살인자입니다

당신이 잘못 생각한 것은 아닙니다 그녀가 아니라, 그녀는 살인자의 딸입니다 정말로 살인자라고 소문이났다 두부 공장장이 살인자인가? 예 예, 딸이 있어야하는 아버지가 있습니다 그녀는 또한 매우 심장 마비입니다

조심스럽게보고 살인자의 딸처럼 치열한 모습을 보입니다 정말 뻔뻔 스럽지만 너무 오만한 그거야? 살인 딸 당신은 살인자의 딸입니다 하지 않습니다 하지 않습니다 이 어린 소녀는 무엇이라고 불 렸니? 사람들은 다른 사람들을 가리키고 있다고 생각합니다

그러나 이것들은 수십만 가지입니다 나는 수만명의 손가락이 될 필요가 없다 때로는 두려운 나는 살인자의 딸에게 익숙하다 그러나 Yingzhu 나는 현재에 이르기가 너무 어렵다 나는 엄마가 대단한 것 같아

뭐라구? 아버지의 여파를 어떻게 경험하셨습니까? 나는 단지 그것을 나중에 알았다 그러나 엄마는 그것을 처음부터 끝까지 경험했습니다 화나지 않았 니? 왜 갑자기 그렇게 말하니? 갑자기 기억이났다 엄마는 당신이 매우 분별 있고 나를 자랑스럽게 생각한다고 생각합니다 나는 어머니의 고난에 비하면 아무것도 세지 않는다

엄마는 나보다 몇 배 더 불편할 수도 있습니다 무슨 일 이니? 밖에서 너 한테 무슨 일이 있었 니? 나는 Yingzhu를 보았다 며칠 전 그녀의 아버지에게 무슨 일이 일어 났습니까? 그녀는 실수했다고 말했다 그렇지? 너는 매우 실망했다 아니요 예, 저는 서울에갔습니다

길을 조심하라 언니, 나는 너처럼 살 수 없어 미안해 내 동생은 계속해서 살인자의 딸이 될거야 그것을 당연시하지 않았습니까? 결혼이란 무엇입니까? 그리고 졸업하기 직전에 열릴 것입니다

너 왜 변덕스러워? 사람이 되려면 원칙이 있어야합니다 너 왜 그렇게 흥분해? 우리 아기가 두려워해야 해 차 사장은 그들은 캠프에 나갈 계획을 그만 두지 않았습니까? 물론 젠장 차의 대통령이 공장을 삼키고 싶어하는 것 같습니다 근데 어떻게 변덕 스럽니? 나는 또한 모든 사람은 감정이 있다고 말했다 방금 말했어

방귀 느낌이 들다 너는 그것을 받아 들인다 이모가 책망하지 마십시오 관계없이 정말로 + 톡 쳉 자이 쳉 자이 쳉 쳉 자이 당신은 정말로 Yingzhu와 결혼하고 싶습니까? 예 소년, 너는 남자 야, 용기가 없다 Yingzhu의 실수를 두려워합니까? 별로 좋아하지 않아

당신 이모 한테 견책을 받았습니까? 아니면 Njin이 결혼 할 것입니까? 엔지는 중요하지 않습니다 이 결혼은 내가 끝내고 싶은 것입니다 왜 괜찮습니까? 엔지와의 관계인가? 엔지와 결혼하는 한 두부 공장이 아닙니다 너의 앞에있는 서울 호텔 나는 먼저 떠난다 쳉 자이 쳉 이 꼬마가 마음을 꾸몄다

젠장 왜 나쁜 일을 당했습니까? 쳉 자이 잉 주 (Jing Zhu)와 결혼하고 싶어한다 물론 그것은 이미 종사하고 있습니다 아이가 일할 것인지 모르겠다 그에게 무슨 일이 일어 났습니까? 리앙의 부하들이 달려 가자 미안해

그것이 Cui 인 경우, 방의 머리는 그들을 붙잡을 수 있어야합니다 나는 그런 뜻이 아니야 너는 아무 것도 다치게하지 않았다 나는 쿠이의 머리를 이길 수 없다 하지만 나는 두들겨 맞을 것이다

나는 인천에 또 다른 것을 찾기 위해 갔다 그것을 찾지 마라 인천에 머물 수 없다 그러나 나는 확실하지 않다 뱀을 이길 수 없다

큰 팬이되는 것은 좋지 않습니다 나는 그것을 안다 Zhengtai도 여기에 있습니다 진 (Jin) 대통령이 올 것이다 나를 놀리지 마라

왜 진 총장님이라고 부르죠? 쿠이 룸실장, 내가 틀렸어? 대통령이 항상 대통령 일 때 네가 한 말 안녕하세요, 서울 호텔이 여기에 있습니다 무슨 엄마가 죽어 가고 있니? 비서 모든 일정을 취소하고 전화를 겁니다 나는 그것을 안다 안녕하세요

인천 두부입니다 내 차장 이니? 뭔가 있니? 지금 당장 박 장관이 전화를했습니다 진 대통령은 위험에 처한 것 같다 무엇이 죽어 가고 있습니까? 나는 구체적인 상황을 모른다 부회장 겸 엔 지 병원에 서둘러 상황을 보는 것이 급한 것 같다

나는 알고있다 메시지를 받았는데 무슨 일이 있었는지 말해 줬어 확인 무슨 일이야? 그녀는 갑자기 호흡을 멈췄다 간호사의 혈압 지금 위험하지 않다 왜 갑자기 이런 걸 좋아하니? 두개 내압이 매우 높아진다

수술을 다시받을 수 있습니다 그녀는 무엇을 할 것인가? 다행히도, 그것은 안정화되었습니다 그러나 완전히 확신 할 수는 없습니다 뇌는 또 다른 영화를 만들어야합니다 혈액이 증가했는지 확인하십시오

너는 진실을 말하다 상황이 위험한가요? 그렇지 않습니다 혼수 상태에서 깨기 전에 때때로 그런 종류의 상황이있을 것입니다 어떤면에서는 좋은 징조입니다 나쁜 생각 만하지 마라

그럼 나는 없어 졌어 내 말 들리니? 의사는 당신이 지금 괜찮다고 말했다 당신이 아플 것 같다고 해 질병이 전혀 없다 나에게 나를 가르치지 않을 것이다

나는 네가 엄마라는 것을 알기 때문에 그럴 수 없다 나는 너를 알아보지 못했고 너를 아프게했다 슬퍼하자 나는 모두를 안다 곧 일어나십시오

말해 줄 문장이 있어야합니다 어떻게 이렇게 거짓말을합니까? 나는 너에게 뭔가를 말해야한다 네가 이렇게 죽으면 내가 죽으면 어떡하지? 일어나십시오 엄마 엄마 아무 말도하지 마라 의사는 그녀가 괜찮다고 말했다

걱정 마세요 진 선생님은 엄마가 외치는 소리를 듣지 않았다 나는 이처럼 내 눈을 감아주지 않을 것이다 이미 알고 있니? 내가 바보라고 생각하니? 어머니에게 더 전화 해 어쩌면 진 선생님은 청문 후 즉시 깨 웁니다

나는 너무 많이 후회한다 너무 무서워하지 마라 무엇이 잘못 되었으면 어떨까요? 나는 결코 서로를 알아볼 수 없다 나는 그것을 일찍 말해야한다 그녀는 괜찮을거야

나는 예쁜 얼굴을 지워 울었다 진 씨는 잠에서 깨기 전에 빨리 지워 버렸습니다 눈물이 가득한 얼굴 어머니는보고 싶지 않습니다 엄마 그건 다이아몬드 반지가 아니야 가짜 야? 청 보스 보석 가게 입구에서 뭐하고 있니? 다이아몬드 반지를 확인하고 싶습니까? 그것이 가짜라고 어떻게 말합니까? 가짜 야, 그렇지? 누가 가짜라고 말했는지는 정말 사실입니다

순덕, 다이아몬드 반지 봤니? Big Brother가 당신을 위해 무엇을 사 왔습니까? 우리 형의 작은 모습 청 사장이 다이아몬드 반지를 판다 결혼 방을 빌리는 거지? 나는 그것에 대해 생각해야한다 순덕 어떻게 내가 항상 청 보스라고 부르니? 내가 노인임을 알라 최소한 당신은 장님을 부르기 위해 결혼하거나 증명서를 받아야합니다

정말 우스운 내 기억을 봐, 나는 칠리 국수를 사야 해 나는 먼저 떠난다 나는 그것이 그것이 가짜라고 기대하지 않았다 다이아몬드 반지는 어떻게 착용 할 수 있습니까? 너는 진실을 말하다 집을 빌릴 돈이 없다

왜 집을 빌리고 싶니? 나는 방과 사랑방이있다 형, 나는 너를보고있다 반지가 진짜예요? 너 무슨 소리 야? 바로 지금 청 보스는 보석상에서 다이아몬드 반지를 확인했습니다 그러나 그것은 정말로 사실입니다 새로운 웨딩 룸을 발견하면 알려줘

나는 당신이 벽지를 청소하는 데 도움이됩니다 제가 도울 수있는 한, 당신을 도울 것입니다 나는 타이 산을 모른다 나는 가족이 그렇게 할 수있을 것이라고 기대하지 않았다 너 한테만 말해 줄 뿐이야

그 반지는 가짜 야 뭐라구? 청 보스는 이미 확인했다 그렇게 말하다 청 대장은 왜 어린 동생들에게 거짓말을 했습니까? 너는 그것을 볼 수 없는가? 순덕 앞에서하고 싶지 않아 얼굴을 잃다

어떻게해야합니까? 청 사장은 매우 화가 있어야합니다 지금 어떻게해야합니까? 나는 哎哟을 모른다 정말로 Heng Shujie는 어떤가요? 위험한시기를 지나쳤다 훌륭합니다 인간의 삶은 강할 수있다

그렇게 쉽게 죽을 수 있습니까? 먼저 전화를 끊으십시오 어떻게? 나는 위험한시기를 지난 것으로 보인다 다시는 깨어 나지 않습니다 너가 불안하다 는걸 나는 안다 엔지 이모가 일어날 까봐 두려워합니다

과거의 진실은 큰 문제입니다 방법이 없습니다 사람들은 먼저 살아야한다 왜 아이들은 식사를하지 않습니까? 먹고 마친 후에 그 둘은 방금 함께 나갔다 맛있는 그것들은 둘 다 희귀 한 것으로 보인다

좋은 시간이야 나는 결혼 소식을 듣고 행복하지 않기를 바란다 축하해 차 회장 공장장 감사합니다

너의 옆에 난센스를 말하지 마라 결혼식이 끝나기 전에는 아무 일도 일어나지 않습니다 당신은 당신의 숙모로부터 해방되었습니다 그는 Yingzhu에 대해 걱정할 수 있습니다 Yingzhu가 병원으로 다시 데려 갈 때 그는 온통 울고있다

나는 언제 울었습니까? 너 진짜 남자 야 그것을 말하지 마라 이 시점에서 다른 감독이 연약하다고 말하지 마십시오 전 세계 사람들이 알고 있습니다 어떻게 여기에 왔니? 합리적으로 생각해 보라

이제 내 마음 어떻게해야합니까? 신이 있다면, 나는 그에게 묻고 싶다 내 동생이 전에 말한 것을 기억하십시오 형제는 무조건 아빠를 돕는다 무슨 일이 있어도 내 동생이 아빠를 이해할거야 너는 여기 교회에 거짓말을 할 수 없어

유죄 판결받을 것이다 사실이야 기도하고 싶다 형, 너는 항상 아빠를 믿을거야 맹세 할 수있어

좋아, 맹세코 네가 나랑 결혼하면 후회할거야 여기서 나가라 아니, 나는 외출하지 않는다 후회하지 않으시겠습니까? 후회하지 않아

나를 비난하지 않을 것이라는 확신이 있습니까? 비난하지 마라 하나님, 나는이 남자와 결혼한다는 것을 압니다 그것은 정화 될 수없는 악을 저지르는 것과 같습니다 나는 벌받을 의향이있다 이 선택을 내게 용서하지 마라

그러나 이것이 사실 일뿐입니다 나는이 남자를 사랑해 하느님 나는이 여자를 사랑하지 않아 사랑하지 않는 여성과 결혼하는 것은 범죄입니다 그럼 나는 벌받을 의향이있다

그러나 나는 많은 사람들을 지켜야합니다 나를 흔들어 막지 않도록 도와주세요 부통령 밤새 자지 않았 니? 다시 자면 얼마나 좋을까요? 왜 일찍 일어 났니? 나는 잠들었을 때조차도 모른다 다행히도 Jin 씨가 더 좋습니다 걱정 마세요

그렇지? 가자 잠시 잠을 자다 나가서 숨 쉬자 나가라 뭔가있어? 나는 Ng

가 만난 누이입니다 엔지가 방황했다 나중에 다시 올 것이다 엔지 언니인가요? 언급하지 마라 어제는 대통령 사망으로 생각했다

모두 엉망이다 지금은 안정시키기가 어렵습니다 미안, 대통령 아버지가 저지른 범죄에 대해서는 벌금이 부과됩니다 하지만 절대로 깨어나지 않아 일어나서 24 년 전 뭔가 말하지 마십시오 제발 일어나지 마세요

먼저 돌아가려면 피곤해야합니다 부통령은 나보다 피곤해야합니다 나는 밤새 자지 않았다 정말 그런 것 같아요 당신은 항상 당신의 잠에서 이야기합니다

나는 시끄러울 수 없다 나는 잠에서 뭔가를 말했어, 내가 뭐라 그랬니? 항상 엄마를 외치다 꿈속에서 진 선생님의 엄마라고 불리우 시나요? 나는 그것을 전혀 기억하지 않는다 이 기간 동안 어떻게 견뎌 왔습니까? 이제 인천의 어머니에게 말해야 할 것 같습니다 진 선생님은 네 엄마 니깐

어떤 호텔 대통령이 어머니입니까? Neng Jijie는 호텔 총장의 딸입니까? 인천에서는 결혼식이 더 좋습니다 그것이 어디에 있든 상관 없습니다 서울이나 인천에서 중요한 것은 무엇입니까? 결혼 한 후 잘 살아있는 한 아빠는 아무것도 요구할 것이 없다 아빠인가? 아빠 뭔가 있니? 나는 내 아버지에게 할 말이있다 그러면 나는 그것을 피할 것이다

그것없이 나는 그냥 산책하러 가고 싶다 나가자 이게 뭐야? 서울 병원에 가본 적이 있습니까? 나는 이모 숙모가 죽어 가고 있다고 들었다 아직 가지 않았다 지금은 어때? 나는 일어나야한다는 말을 듣지 못했다

일어나기가 매우 어렵다 상태가 이전보다 악화되었습니다 그렇지? 아빠는 호텔의 사장님의 말을 듣지 않았습니다 다른 것들 말하면? 다른 것 Enji의 누이에 대해서 아니, 그녀는 내게 말하지 않았다 아무 것도 들었 니? 사실 호텔의 사장은 엔지 누나의 숙모가 아닙니다

너 무슨 얘길하는거야, 어떻게 이모가되지 않니? Nji 선생님은 호텔의 사장입니다 뭐라구? 너 누구 듣고있어? Enji는 Heng Shujie의 딸이 될 수 있습니까? 엔지는 언니의 딸이다 아무것도 바꿀 수 없다 아니, 그래서 너는 깨울 수 없어 대통령의 사고 현장 근처 누군가 지나가는 차를 보았다

자동차 모델 또는 번호판 번호 번호판 번호를 기억하지 마십시오 그러나 인천의 차는 찾기가 어렵다 하나 또는 두 개의 자동 수리 센터 플러스 무면허 상점은 어디 에나 있습니다 갑자기 어떻게 여기에 왔니? Hengwan을 생각할 때마다 나는 종종 온다 나는 오늘 Heng Shu의 여동생을 기억했다

나는 Hengwan에 대해 더 많이 생각한다