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인공지능(AI), 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)은 디지털 시대에 자주 등장하는 세 가지 개념이지만, 많은 사람들이 이들을 혼동하곤 합니다. 기본적으로 AI는 인간의 지능을 모방할 수 있는 시스템을 의미하는 포괄적인 개념입니다. 머신러닝은 AI의 하위 분야로, 데이터를 통해 학습하고 예측이나 결정을 내릴 수 있게 합니다. 딥러닝은 머신러닝보다 더...

죄송합니다. 이 항목은 日本語 및 English와만 사용할 수 있습니다. ライトニングネットワークは、最近のテクノロジー業界で注目されている技術です。 そして、人々はまだそれについてあまり情報を持っていないので、この記事では、その定義、仕組み、そして長所と短所からライトニングネットワークについての詳細を説明します。 1. ライトニングネットワークとは？ ライトニングネットワーク（LN）は、2015年にJosephPoonとThaddeusDryjaによって確立された概念です。これは、ネットワーク拡張の問題に対するビットコインのオフチェーンソリューションとして使用できる支払いプロトコルを作成するために生まれました。さらに、これは他の暗号通貨システムにも広く適用できます。 ライトニングネットワークは、速度制限があるビットコインや他の暗号通貨に役立ちます。 現時点では、ビットコインのブロックチェーンでは、1秒あたり2〜7トランザクション（TPS）しか実行できません。 暗号通貨エコシステムの広範な開発に伴い、ますます多くの人々がネットワークに参加し、それに応じてトランザクションの数がブロックチェーン上で宣言されています。 ネットワークがさらに混雑すると、全体的なパフォーマンスが影響を受け、グローバルデジタル通貨としてのビットコインの実際の適用性にも影響を及ぼします。 そこで、ライトニングネットワークは、ビットコインのブロックチェーンテクノロジーで発生したネットワークの輻輳を消去する試みのために発明されました。 2. ライトニングネットワークの仕組み ライトニングネットワークは、ビットコインブロックチェーン上に構築されたオフチェーントランザクションシステムで構成されています。 このシステムはピアツーピア（P2P）レベルで動作し、その適用性は、ユーザーがシームレスな暗号通貨トランザクションを実行できる双方向の支払いチャネルを作成するという原則に基づいています。 両当事者が支払いゲートウェイを作成することに合意すると、他のウォレット間で送金できるようになります。このような支払いチャネルの確立にはオンチェーントランザクションが含まれますが、その見返りとして、そのチャネル内で実行されるすべてのトランザクションはオフチェーンであり、システム全体のコンセンサスは必要ありません。 その結果、これらのトランザクションは、高いレベルでのトランザクション速度にを低コストで、スマートコントラクトを通じて迅速に実行できます。 支払いチャネルを設定するには、2人の参加者が一定の金額を利用できるマルチ署名ウォレットを作成する必要があります。アクセスできるのは、2つ以上の秘密鍵を両方の当事者が同時に提供した場合のみです。 これは、他のすべての当事者の同意なしに、どちらの当事者も資金にアクセスできないようにするためです。 より具体的例を挙げます。リンダはライトニングネットワークを使用してビットコインをティナと取引したいと考えています。 まず、両方ともマルチシグニチャウォレットを使用して支払いチャネルを設定します。 その時点で、支払いチャネルはスマートコントラクトの性質を持ち、マルチシグニチャウォレットはトランザクションに必要な金額を保存するための貸金庫になります。この支払いチャネルの存続期間中、リンダとティナは必要な数のオフチェーントランザクションを作成したいと考えていました。 各取引の直後に、ティナとリンダはそれぞれの貸借対照表に署名して更新する必要があります。貸借対照表は、各当事者が保持しているコインの量を記録する責任があります。 トランザクションが完了すると、支払いチャネルを閉じることができ、最終的な貸借対照表がブロックチェーンで宣言されます。 ライトニングネットワークのスマートコントラクトは、各当事者が最終バージョンのバランスシートに基づいて正確な量のビットコインを受け取ることを保証します。 したがって、実際の参加者は、ビットコインのブロックチェーンネットワークと2回対話するだけで済みます。一度支払いチャネルを開き、次にそれを閉じます。これは、支払いチャネルで発生する他のすべてのトランザクションがメインチェーンで直接実行されないことを意味します。 これがライトニングネットワークがブロックチェーンシステムでどのように機能するかであり、ユーザーのトランザクションが保証されることがわかります。 3. ライトニングネットワークの長所と問題点 3.1. ライトニングネットワークの長所 ライトニングネットワークはオフチェーンソリューションを使用して、ビットコインのブロックチェーンシステムの負荷を減らします。 双方向の支払いチャネルを使用することにより、ライトニングネットワークはトランザクションをほぼ瞬時に実行できる機能を備えています。 ライトニングネットワークは、1stsまでのマイクロペイメントに適用できます。 さらに、自動マイクロペイメントを適用すると、スタッフの介入なしで選挙装置によって直接トランザクションが実行されます、 3.2....

세일즈포스는 비즈니스 및 비즈니스 관리 분야에서 가장 널리 사용되는 CRM 플랫폼 중 하나입니다. 세일즈포스에는 제품 마케팅 캠페인을 운영하는 데 도움을 주고, 고객의 취향을 파악하며 효과적인 고객 서비스를 제공하는 등의 기능이 있습니다. 이 기술 플랫폼과 기업에 제공하는 혜택을 더 잘 이해하기 위해 BAP Software의 다음...

시스템 개발의 성패는 어떤 개발 회사를 선택하는가에 따라 크게 좌우됩니다. 그러나 “무엇을 기준으로 골라야 할지 모르겠다”는 목소리도 많습니다. 이 글에서는 실패하지 않는 개발 회사 선택의 7가지 체크포인트와 비교 요령을 정리합니다. 1왜 개발 회사 선택에서 실패하는가 ‘선정 기준’을 갖지 않는 것이 최대 리스크 개발 회사...

포브스에 따르면, 이러닝 시장은 2022년에 2751억 달러로 크게 증가할 것으로 예상되지만, 여전히 많은 교육 업체들이 이 섹터에서 혜택을 받을 수 있는지 여부에 대해 걱정하고 있습니다. 이 기사에서는 이러닝 시스템이 교육 업체들에 어떤 도움을 줄 수 있는지 보여줍니다. 1. 이러닝 시스템이란 무엇인가요? 이러닝 시스템 또는...

1. 후에 소프트웨어 개발 개요 후에의 정보 기술 (IT) 산업은 트어 티엔 후에(Thua Thien Hue) 성의 주요 경제 부문 중 하나로 부상하고 있습니다. 업적 측면에서 후에의 소프트웨어 개발은 2023년까지 10조 VND 이상의 지역 수익을 올렸으며, 이는 2022년에 비해 18% 증가한 수치입니다. 또한 많은 기업들이...

글로벌화 개념은 기업 소유자들을 전 세계적으로 비즈니스 활동을 수행하도록 동기부여하고 있습니다. 따라서 해외 소프트웨어 개발 분야에서 베트남은 경쟁력을 나타내기 시작했습니다. 만약 당신이 베트남의 신뢰할 만한 해외 회사를 찾고 있다면, 이 기사는 당신을 위한 것입니다! I. 해외 회사란 무엇인가요? 해외 회사는 해외 사업 환경에서 설립...

In October 2021, the phrase “Metaverse” became a hot keyword and was of intense interest. The origin is from the event that Mark Zuckerberg changed the name of Facebook company to Meta (derived from Metaverse). I. So what is Metaverse? Metaverse is a combination...

오늘날 IT 시스템은 점점 더 복잡하고 끊임없이 변화하는 사이버 보안 위협에 직면하고 있습니다. 시스템 내 작은 취약점 하나만으로도 운영 중단, 재정적 손실, 기업 신뢰도 하락으로 이어질 수 있습니다. 따라서 System Security Maintenance는 단순한 기술적 유지보수를 넘어, IT 거버넌스와 시스템 보호를 위한 핵심 전략으로 자리...

죄송합니다. 이 항목은 日本語 및 English와만 사용할 수 있습니다. AIは、銀行、医療、ビジネス、教育を含む多くの分野に登場しています。 この記事はAIを使用した教育のメリットとデメリットについて理解を深めるのに役立ちます 1. AI教育の役割 AIなどの最新技術の発達により、映画の鑑賞、ショッピング、車の運転から医療、ビジネスなど、産業が著しく変化していることは明らかです。そして近い将来、AIは教育や学び方をも変えるでしょう。 今日ではさまざまな国の人々がチャットを利用してリモートで繋がり、相互に対話できるグローバルなサービスが非常に人気がありますが、人工知能は、多肢選択式テストの採点など、教育の自動化にも役立つようになりました。コンピュータビジョンシステムは、人間の代わりとなり、高い生産性と精度を実現します。また、学習体験のパーソナライズも可能にします。 優れた教育システムは、ユーザーに最適な学習プログラムを推奨することにより、学習者が自分の才能を発見して伸ばすことに役立ちます。 個人情報や興味のあることを入力してから、科目、専攻、またはキャリア志向を選択するだけで非常に高い精度で適切なものを推奨できます。 さらに、人工知能教育には、多くの利点があります。 2. AI教育のメリット AI教育は以下のようなメリットをもたらします: 採点自動化 採点作業は、学生との交流、授業の準備、または質の高い教育と学習に不可欠なタスクを実行するための時間を奪います。AIは、高い精度で人間の代わりになることを期待できます。 現在、AIが選択式問題の採点をすることは珍しくありません。近い将来、記述式問題の採点にも対応するでしょう。 学生のニーズに応える AIはパーソナライズテクノロジーのおかげであらゆるレベルの教育に適用できます。学習プログラム、適用ソフトウェアの数は絶えず増加しています。AI教育システムは、学生のニーズに応え、まだ習得できていないパートを反復して出題することができます。したがって、学生は自分のレベルに合った学習が可能です。 カスタマイズされた教育は、さまざまなレベルの学生が同じ教室で一緒に学習するのに役立ち、適応学習は教育全般に大きな影響を与えます。 改善が必要な課題を提示する 教師は、生徒が理解しにくい講義や教材について常に認識しているとは限りません。人工知能はその問題を解決する方法を提供します。Coursera（コーセラ）はオープンなオンラインコースを提供しています。生徒の多くが間違った回答をしている場合、システムは教師に通知し、正しい答えを導く提案をカスタムメッセージとして生徒に提供します。 AIチューターによる学習サポート AIベースの個別指導プログラムはすでに多数存在しており、生徒が数学、ライティング、その他の科目を学ぶのに役立ちます。これらのプログラムは学生に基礎を教えることができ、学生が高度な思考と創造性を学ぶために開発されています。したがって、AIチューターが将来これらのことを行うことができるかもしれません。過去数十年の著しい技術進歩を見ると、高度な個別指導システムが実現するのも遠い夢ではないかもしれません。 AIプログラムによるフィードバック AIは、教師と生徒のニーズに合わせてカスタマイズされたコースの作成に役立つだけでなく、コースを成功に導くフィードバックを提供することもできます。一部の学校や大学、特にオンラインサービスを利用している大学では、AIシステムを使用して生徒の進捗状況を追跡し、生徒の成績に問題がある場合に教授に通知します。 情報と相互作用し検索方法を進化させる AIシステムは、私たちが毎日目にする情報にも影響を与えています。たとえば、Googleは場所に基づく検索結果を提供し、Amazonは以前の購入履歴に基づいて商品をおすすめし、Siriはユーザーのニーズに適応し、ほぼすべてのWeb広告はユーザーの好みに合わせています。 このようなインテリジェントシステムは、私たちが生活の中で情報とやり取りする方法において重要な役割を果たし、学校、大学、および図書館で情報を探す方法を変える可能性があります。過去数十年にわたって、AIベースのシステムは私たちが情報とやり取りする方法を完全に変えました。将来的には、より新しく、統合されたテクノロジーにより、学生は現在よりも正確で便利なアイデアや事実の調査を体験できるようになります。 生徒の学習領域と教師の作業環境の変化 AIが教師に取って代わることができるようになると、生徒はいつでも世界中のどこでも勉強できます。AIを活用した教育プログラムは、学生が基本的なスキルを学ぶのに役立ちますが、AIの研究が発展すると、学生に幅広いサービスとより高度なトレーニングプログラムが提供されます。 3. AI教育のデメリット AI教育が生徒と教師に有益であることは明らかですが、それでも次のような欠点があります。: 高コスト: 人工知能の作成には、複雑なマシンと莫大なコストが必要です。修理やメンテナンスにも費用がかかります。プログラムは、環境の変化やニーズに対応したり、マシンの改善に対応するために、分散かさせる必要があります。 それだけでなく、重大な障害が発生した場合、コードを復元してシステムを再アクティブ化する手順にも、多大な時間と費用がかかります。...