[Deep.In.Interview] Das Deep-Learning-Team: Noah! - DeepBrainAI

Lassen Sie mich Ihnen die ehrliche Geschichte hinter Deep.In. in DeepBrain AI vorstellen
*DeepBrain AI schätzt Kollegen, die zusammenarbeiten. Deep.In. ist der Spitzname eines Mitarbeiters von DeepBrain AI, um die starke Gemeinschaft zu würdigen, die wir zwischen den Mitarbeitern haben.

Englischer Name: Deep. Hinein.
Koreanischer Name:..
Internationaler Name: Deep.Paceps.

F: Bitte stell dich vor
Hallo, ich bin Nam Kyu-hyun, ein Forscher im Deep-Learning-Team von Deep Brain AI.

F: Was sind Ihre Rollen im Deep-Learning-Team?
Unser Team untersucht und entwickelt Technologien, mit denen KI-Menschen geschaffen werden. Neben den verschiedenen Technologien bin ich hauptsächlich für das Sprachsynthesesystem verantwortlich. Darüber hinaus forsche ich auch im Bereich NLP auf Chatbots.

F: Erzählen Sie uns, wie es ist, im Deep-Learning-Team zu arbeiten.
Unser Team fördert die Zusammenarbeit und den Meinungsaustausch. Alle unsere Teammitglieder, einschließlich unseres Teamleiters, besprechen gemeinsam Probleme und führen bei Bedarf Seminare durch. Und wir sind das einzige Team im Unternehmen, das in der Mittagspause ein Musikkonzert veranstaltet.

F: Was ist Ihrer Meinung nach Deep-Learning?
KI selbst ist ein Bereich, der menschliche Intelligenz nachahmt und implementiert. Deep-Learning weicht kaum davon ab. Das Modell, das Sie verwenden, ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das das menschliche Gehirn abstrahiert. Zahlreiche Techniken, die menschliche Problemlösungs- und Lernmethoden nachahmen, sind in diesem Bereich verstreut. In gewisser Weise denke ich, dass Deep-Learning eine Möglichkeit ist, Menschen ein bisschen besser zu verstehen.

F: Was braucht es, um im Deep-Learning-Team zu arbeiten?
Das ist wahrscheinlich für jedes Team dasselbe, aber ich denke, kontinuierliche Selbstentwicklung ist wichtig. Für die Modellentwicklung und -verbesserung müssen Prozesse wie Forschung, Seminare, Implementierung und Bewertung kontinuierlich wiederholt werden. Jeder Prozess für sich allein benötigt neue Technologien. Daher wäre es eine Priorität, sich auf diese Veränderungen vorzubereiten und ständig über sie zu lernen.

F: Was gefällt dir an DeepBrain AI am besten?
Ich denke, es geht um die ständige Verbesserung des Arbeitsumfelds. Zum Beispiel geschmückte Dächer und Massagesessel, Verbesserungen des Sozialsystems, geschmückte Weihnachtsbäume an Weihnachten. Ich genieße und schätze diese kontinuierlichen Verbesserungen unseres Arbeitsumfelds.

F: Warum hast du dich für DeepBrain AI entschieden?
Etwas, das Sie nicht ausschließen können, wenn Sie sich die Zukunft der Technologie vorstellen, ist KI Human. Also, ich habe von KI Human-Technologie geträumt, und als ich mein Studium abgeschlossen habe, habe ich von DeepBrain AI und ihrer Technologie gehört. Da ich arbeiten wollte, entschied ich mich für DeepBrain AI.

F: Haben Sie eine Nachricht an die Mitglieder des Deep-Learning-Teams?
Jemand hat mir einmal gesagt, dass das Deep-Learning-Team als „glücklich“ bezeichnet werden kann. Ich glaube, das ist das passendste Wort für unser Team. Ich bin unseren Teamkollegen immer dankbar, und ich hoffe, dass wir bei dieser Technologie an der Spitze stehen können.