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타넛 칸와이

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타넛 칸와이(Tanut Karnwai)

타넛 칸와이(Tanut Karnwai)는 미국의 컴퓨터·정보기기 제조업체인 IBM의 선임 연구원이다.

개요[편집]

타넛 칸와이는 다양한 엔지니어링, 시스템 아키텍처(system Architecture) 및 비즈니스 배경을 경험하고 지식을 넓혔다. 그는 설계 기계 학습으로 연구 영역을 넓혔으며, 복잡한 시스템 최적화 및 보조 사업으로 인공지능을 포함한 많은 분야에서 활동하고 있다. 그는 차세대 AI를 위한 기계학습, 심층 보강학습, 뇌에서 영감을 받은 알고리즘, 기억력을 가진 학습, 상징적이고 훈련 가능한 논리, 인과 추론, 지식 유도, 컴퓨터 비전, NLP, 신경 변형 아키텍처의 최첨단 프로젝트를 주도하고, 기계학습과 같은 AI 기술을 개발하고 활용한다. 그는 IBM에서 발행하는 인공지능 파이썬, 블록체인 개발자, 파이썬 데이터 분석, 파이썬과 기계학습, 하둡 프로그래밍 등 다양한 자격증과 수료증을 가지고 있다. 그는 영어, 일본어, 스웨덴어가 가능하다. [1]

학력[편집]

  • 울버햄프턴 대학교(The University of Wolverhampton) 전자통신공학 학사
  • 컬럼비아 경영대학(Columbia Business School) 대학원 디지털 비즈니스 분석
  • 컬럼비아 공학대학원(Columbia Engineering) 머신러닝 학습
  • 매사추세츠 공과대학교(Massachusetts Institute of Technology) 경영대학원 엔지니어링 및 관리

경력[편집]

  • 2013년 5월 ~ 2013년 8월 : 씨티 아시아 로보틱스(CT Asia Robotics) 의료용 로봇 연구개발 시스템 엔지니어
  • 2014년 10월 ~ 2015년 2월 : 싱가포르 국립대학교(National University of Singapore) 차량 이동 연구원
  • 2015년 7월 ~ 2016년 8월 : 뷰머 그룹(BEUMER Group) 선임 기술 책임자, 엔지니어 리더
  • 2016년 8월 ~ 2017년 7월 : 뷰머 그룹(BEUMER Group) 엔지니어 부경영자
  • 2017년 7월 ~ 2018년 12월 : IBM 시스템 엔지니어
  • 2019년 1월 ~ 현재 : IBM 선임 연구원, 머신러닝 엔지니어

주요 활동[편집]

IBM[편집]

타넛 칸와이는 IBM 선임 연구원, 머신러닝 엔지니어이다. IBM은 컴퓨터의 하드웨어, 소프트웨어 판매 및 컨설팅과 서비스가 주요 사업인 다국적 기업이다. 세계 컴퓨터 시장의 점유율을 대부분 차지하고 있으며 컴퓨터 외에도 사무기기들과 정보 처리 시스템을 제조한다. 그는 IBM에서 컴퓨팅 분야의 과학 기술을 연구하였다. 그는 심층 데이터와 강력한 비즈니스 통찰력을 결합하여 새로운 동향을 파악하고 분석하여 비즈니스 문제를 해결하고, 비즈니스 결과를 최적화하기 위한 권장 사항을 제공하였다. CPU에 대한 조기 최적화를 통해 기계학습 실험 모델에 대한 경험이 풍부하기 때문에 현대 이론 물리나 부차적 기술을 적용하여 시스템을 동적으로 유지하기 위한 컴퓨터 논리를 적용하였다.[2] 가기.png IBM에 대해 자세히 보기

수상[편집]

  • 2017년 12월 : IBM 매니저 초이스 어워드(Manager's Choice Award - 2017 2H)
  • 2018년 4월 : IBM 매니저 초이스 어워드(Manager's Choice Award - 2018 1H)
  • 2018년 8월 : IBM 우수상·영광상(Excellence and Eminence Award)
  • 2019년 6월 : IBM 매니저 초이스 어워드(Manager's Choice Award - 2019 1H)

행사[편집]

테크핀 아시아 2019 배너.jpg
이 그림에 대한 정보
타넛 칸와이(Tanut Karnwai)가 테크핀 아시아 2019 행사에서 발표했습니다.

각주[편집]

  1. 타넛 칸와이 링크드인 - https://www.linkedin.com/in/tanut-karnwai/
  2. 타넛 칸와이 링크드인 - https://www.linkedin.com/in/tanut-karnwai/

참고자료[편집]

같이 보기[편집]


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