Sam Zheng 박사, CEO 겸 공동

게시됨

~에

에 의해

DeepHow의 CEO이자 공동 창업자인 Sam Zheng은 존경받는 투자자들의 지원을 받아 빠르게 발전하는 스타트업을 선도하고 있습니다. DeepHow는 혁신적인 AI 기반 비디오 중심 지식 캡처 및 전송 플랫폼을 통해 숙련된 인력 교육에 혁명을 일으켰습니다.

DeepHow 이전에 Sam은 10년 이상 Siemens에 헌신하여 다양한 산업 분야에서 디지털 혁신을 주도했습니다. Cloud Digital Inspection Jacket과 같은 그의 주목할만한 프로젝트는 기술 지식 공유, 효율성 및 사용자 경험을 크게 향상시켜 그의 팀이 권위 있는 Siemens Innovation Award를 수상했습니다.

동시에 Sam은 Tsinghua University에서 심리학 부교수로 재직하고 있으며 박사 학위를 취득했습니다. 일리노이 대학교 어바나-샴페인 캠퍼스에서 공학 심리학 학사 및 통계학 석사 학위를 취득했습니다.

심리학과 통계학을 전공했는데, 어떻게 비디오와 머신러닝에 집중하게 되었나요?

심리학과 통계에 대한 나의 배경은 실제로 기계 학습 및 비디오 중심 플랫폼 영역으로 자연스럽게 이어지는 역할을 했습니다. 심리학 연구는 인간의 정신과 지능, 특히 기술 학습과 전문 지식 개발 과정에 대한 관심을 불러일으켰습니다. 한편, 통계는 생물학적 두뇌에서 영감을 받은 인공 신경망을 탐구하기 위한 수학적 기초를 제공했습니다.

오늘날의 디지털 시대에 비디오는 더욱 매력적이고 대화형이며 효과적인 학습 매체로 등장했습니다. 이러한 변화는 사용자, 특히 젊은 세대가 비디오 콘텐츠를 소비하고 배우는 데 시간을 투자하는 YouTube 및 TikTok과 같은 플랫폼에서 분명하게 나타납니다.

그러나 교육 또는 노하우 비디오를 제작하는 전통적인 프로세스, 특히 편집 부분은 시간이 많이 걸리고 노동 집약적입니다. 몇 분 분량의 짧은 비디오에는 몇 시간의 세심한 작업이 필요할 수 있습니다. 이러한 비효율성과 학습 경험을 향상시킬 수 있는 잠재력을 인식한 공동 창립자들과 저는 인공 지능(AI)과 기계 학습의 힘을 활용하여 방법 비디오 제작 프로세스를 가속화하기로 결정했습니다.

우리의 AI 기반 비디오 플랫폼은 힘든 작업 시간을 단 몇 분으로 전환하여 효율성을 저하시키지 않으면서 효율성을 대폭 향상시킬 수 있습니다. 본질적으로, 인간의 인지와 그것을 모방하는 통계 모델을 이해하는 학문적 기반이 이 혁신적인 벤처의 길을 닦는 데 도움이 되었습니다.

당신의 이름으로 여러 개의 특허를 가지고 있는데, 당신이 연구한 것 중 가장 중요한 것은 무엇입니까?

나의 모든 특허는 기술을 활용하여 인간의 성과를 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 제가 Siemens에 재직하는 동안 주목할만한 프로젝트 중 하나는 Stephen Hawking 교수를 위한 솔루션 작업이었습니다. 우리는 호킹 교수의 상태와 유사한 ALS 환자를 돕기 위해 직관적인 눈 입력 입력 방법을 개발했습니다. 이 혁신적인 작품은 현재 출원 중인 특허의 일부입니다.

그러나 제가 기여한 가장 중요한 특허는 최근 특허인 산업 및 제조 조직을 위한 생성적 AI 기반 노하우 관리 플랫폼입니다.

간략한 개요는 다음과 같습니다.

우리의 발명품은 산업 및 제조 조직을 위해 특별히 맞춤화된 최첨단 생성 AI 솔루션을 제시합니다. 인공 지능, 기계 학습, 교육 및 개발, 지식 관리 시스템과 같은 분야를 교차하면서 기관 및 부족 지식을 효과적으로 포착, 구성 및 전파합니다.

산업 및 제조 부문은 중요한 지식을 수집, 구성 및 공유하는 데 있어 엄청난 어려움에 직면하는 경우가 많습니다. 높은 직원 이직률, 복잡한 프로세스, 기술 향상에 대한 끊임없는 요구로 인해 이러한 어려움이 더욱 가중됩니다. 전통적인 지식 관리 방법은 번거롭고 시간 집약적이며 유연성이 부족하여 보다 발전된 솔루션이 필요한 경우가 많습니다.

당사의 생성적 AI 솔루션은 독점 알고리즘과 기계 학습 기술을 사용하여 비디오 기반 표준 운영 절차(SOP) 생성을 간소화하고, 워크플로를 최적화하며, AI 기반 채팅 기능을 통해 정보에 대한 빠르고 효율적인 액세스를 촉진합니다. 적응성과 확장성으로 인해 당사의 솔루션은 광범위한 제조 상황에 적합합니다.