※ Jeffrey Adgate "Jeff" Dean (1968년생, https://en.wikipedia.org/wiki/Jeff_Dean , https://research.google/people/jeff , https://www.youtube.com/@JeffDeanComedy , https://www.linkedin.com/in/jeff-dean-8b212555 ) ; 미국의 컴퓨터 과학자, 소프트웨어 엔지니어( an American computer scientist and software engineer )이다.
그는 2018년부터 Google AI를 총괄하고 있다( Since 2018, he has been the lead of Google AI ).
◈ Copyright of the original
1. I think multimodal kinds of models are pretty interesting - like can you combine text with imagery or audio or video in interesting ways?
나는 다중 모드 유형의 모델이 아주 흥미롭다고 생각한다.
예를 들어 텍스트와 이미지, 오디오 또는 비디오를 흥미로운 방식으로 결합할 수 있을까?
2. The healthcare space is a very complicated one for a variety of reasons: It's much more regulated than some other kinds of industries, for good reason.
의료 분야는 여러 가지 이유로 매우 복잡한 분야이다.
다른 산업 분야보다 규제가 훨씬 더 엄격한 데에는 그만한 이유가 있다.
3. We have a lot of work to do to get really important useful capabilities into people's hands - self-driving cars are going to save an enormous number of lives.
우리는 아주 중요하고 유용한 기능을 사람들의 손에 전달하기 위해 해야 할 일이 많다.
자율 주행 자동차는 많은 수의 생명을 구할 것이다.
4. We want to build systems that can generalize to a new task.
Being able to do things with much less data and with much less computation is going to be interesting and important.
우리는 새로운 작업에 일반화할 수 있는 시스템을 구축하고 싶다.
훨씬 적은 데이터와 훨씬 적은 계산으로 작업을 수행할 수 있다는 것은 흥미롭고 중요할 것이다.
5. AI can help solve some of the most difficult social and environmental challenges in areas like healthcare, disaster prediction, environmental conservation, agriculture, or cultural preservation.
AI는 의료, 재해 예측, 환경 보존, 농업, 문화 보존 등의 분야에서 가장 어려운 사회적, 환경적 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다.
6. In order to reason, you need a network to be able to bring in knowledge from several different areas, such as math, science, and philosophy, to reach reasonable conclusions on what it's been tasked with.
추론을 위해서는 수학, 과학, 철학 등 다양한 분야의 지식을 가져와서 주어진 임무에 대한 합리적인 결론에 도달할 수 있는 네트워크가 필요하다.
7. One of the things that inspires me about working for Google is that when we solve a problem here, we can get that used by one million or even a billion people.
That is very motivating as a computer scientist.
내가 Google에서 일하면서 영감(靈感)을 받은 것 중 하나는 우리가 여기서 문제를 해결하면 백만, 심지어는 수십 억 명의 사람들이 그 문제를 사용할 수 있다는 것이다.
그것은 컴퓨터 과학자로서 아주 큰 동기를 부여한다.
8. I think that is one of the main goals of pushing forward in machine learning: having computers provide the wisdom that a human companion would be able to provide in offering advice, looking up more information when necessary and those kinds of things.
나는 아래 사항이 기계 학습을 추진하는 주요 목표 중 하나라고 생각한다.
조언을 제공하고, 필요할 때 더 많은 정보를 찾는 등 인간 동반자가 제공할 수 있는 지혜를 컴퓨터가 제공하도록 하는 것이다.
9. Computers don't usually have a sense of if you have a picture of something what is in that image.
And if we can do a good job of understanding what is in an image, that can bring along a lot of new things you can do in applications.
컴퓨터는 일반적으로 이미지에 있는 내용이 무엇인지에 대한 그림을 갖고 있는지 인식하지 못한다.
그리고 이미지에 있는 내용을 잘 이해할 수 있다면, 애플리케이션에서 수행할 수 있는 많은 새로운 작업을 가져올 수 있다.
10. As devices continue to shrink and voice recognition and other kinds of alternative user-interfaces become more practical, it is going to change how we interact with computing devices.
They may fade into the background and just be around, allowing us to talk to them just as we would some other trusted companion.
장치가 계속해서 소형화되고 음성 인식 및 기타 대체 사용자 인터페이스가 더욱 실용화됨에 따라 우리가 컴퓨팅 장치와 상호 작용하는 방식도 바뀔 것이다.
그들은 배경 속으로 사라져 그냥 주변에 있기 때문에, 우리가 다른 신뢰할 수 있는 동료와 마찬가지로 컴퓨팅 장치와도 대화할 수 있다.
☞ Chung Woon-gap profile
https://jc2588.tistory.com/pages/hello
🖲️ Jeff Dean: AI isn't as smart as you think -- but it could be TED
https://www.youtube.com/watch?v=J-FzHIQ7SOs
🪬 Jeff Dean (Google): Exciting Trends in Machine Learning
https://www.youtube.com/watch?v=oSCRZkSQ1CE
※ Quotes & sayings from Computer Programmers(프로그래머들의 명언)
-. Ada Lovelace(에이다 러브레이스)
https://cw2588.blogspot.com/2022/10/ada-lovelace-sayings-quotes-wikipedia.html
-. Brendan Iribe(브렌던 이리브)
https://cw2588.blogspot.com/2023/12/brendan-iribe-sayings-quotes-linkedin.html
-. Dennis Ritchie(DMR, 데니스 리치)
https://cw2588.blogspot.com/2024/05/dennis-ritchiedmr-sayings-quotes-c-book.html
-. Gabe Newell(Gaben, 게이브 뉴얼)
https://cw2588.blogspot.com/2022/10/valve-gabe-newell-gaben-newell-sayings.html
-. Grace Hopper(그레이스 호퍼)
https://cw2588.blogspot.com/2022/11/grace-hopper-sayings-quotes-wikipedia.html
-. Jaan Tallinn(얀 탈린)
https://cw2588.blogspot.com/2024/02/jaan-tallinn-sayings-quotes-ftx.html
-. Jan Koum(얀 쿰)
https://cw2588.blogspot.com/2024/05/jan-koum-sayings-quotes-business-wiki.html
-. Ken Thompson(켄 톰프슨)
https://cw2588.blogspot.com/2024/05/ken-thompson-sayings-quotes-unix.html
-. Kevin Mitnick(케빈 미트닉)
https://cw2588.blogspot.com/2023/07/kevin-mitnick-english-famous-quotes.html
-. Kevin Systrom(케빈 시스트롬)
http://cw2588.blogspot.com/2023/02/kevin-systrom-english-collection-of.html
-. Larry Wall(래리 월)
https://cw2588.blogspot.com/2023/02/larry-wall-english-sayings-famous.html
-. Linus Torvalds(리누스 토발즈)
https://cw2588.blogspot.com/2023/01/linus-torvalds-sayings-quotes-wikipedia.html
-. Marc Andreessen(마크 앤드리슨)
https://cw2588.blogspot.com/2022/10/marc-andreessen-sayings-quotes.html
-. Markus Persson Notch(마르쿠스 페르손 노치)
https://cw2588.blogspot.com/2024/05/markus-persson-notch-sayings-quotes.html
-. Tim Sweeney(팀 스위니)
https://cw2588.blogspot.com/2023/08/tim-sweeney-sayings-quotes-wikipedia.html
