컴퓨터 앞에 앉아 빈 화면을 응시하면서 기사의 완벽한 헤드라인이나 소셜 미디어 게시물의 이상적인 캡션을 생각해 내려고 노력한다고 상상해보세요. 당신은 공백을 그리고 있고 마감일이 빠르게 다가오고 있습니다. 문득 당신의 힘이 생각난다. 생성 적 AI, 몇 번의 클릭만으로 텍스트, 이미지, 심지어 음악까지 생성할 수 있는 기술입니다. 생성 AI를 사용하면 품질이나 창의성을 희생하지 않고도 콘텐츠를 빠르고 효율적으로 만들 수 있습니다. 작가, 마케터, 아티스트 모두 제너레이티브 AI를 통해 창의적인 잠재력을 발휘하고 작업을 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다. 이제 제너레이티브 AI 애플리케이션의 흥미진진한 세계를 탐험하고 이 기술이 우리가 콘텐츠를 만들고 소비하는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 알아봅시다.

AI는 비즈니스를 어떻게 변화시키고 있습니까?

인공 지능 작업 자동화 도입, 제조 효율성 증가, 인적 자원 관리 개선, 사기 적발 및 효율적인 공급망 관리 촉진을 통해 비즈니스를 조정합니다. 게다가 비즈니스 소유자를 지원하기 위해 AI 통합을 목격하는 다른 주요 요소는 고객 서비스, 판매, 마케팅, 예측 분석을 사용한 강력한 의사 결정 능력 및 새로운 비즈니스 모델 제안입니다. 

AI의 상위 10개 애플리케이션 

인공 지능의 사용은 일반적으로 그리고 특히 수많은 산업에 따라 다릅니다. 다양한 영역에서 인공 지능의 응용 프로그램은 특히 인공 지능 사용을 언급하면서 아래에서 논의됩니다. 

1. 의료 분야의 AI 애플리케이션

• 유전체학, 단백질체학, 스캔, 실험실 테스트 및 기타 세부 사항과의 병합에 대한 의학적 진단은 인간 의료진이 수행하는 경우 시간이 많이 걸리는 작업이 될 것입니다. 절차에는 환자가 이동해야 하며 결과 생성에는 며칠이 걸릴 수 있으며 분석에 필요한 시간이 뒤따릅니다. AI는 짧은 시간 내에 정확한 출력을 제공할 수 있습니다.
• AI는 진단 프로세스를 가속화하는 것 외에도 바이오마커 식별을 수행하고 특정 환자에 대한 약물 효과를 결정하는 요소를 정확하게 감지하여 개인화된 치료를 제공할 수 있습니다. 
• 시장은 또한 챗봇, 가상 간호 보조, 예측 분석, 정밀 의학 및 로봇 수술 옵션을 제공하는 의료 분야의 AI 애플리케이션으로 꽃을 피울 것으로 예상됩니다. 
• Care Angel은 세계적으로 알려진 최초의 가상 간호사이며, IBM Watson Health의 임상 시험 매칭 프로그램은 의료 분야에서 예측 분석을 사용하는 또 다른 예입니다. 

2. 금융 AI

• AI는 재정적 손실과 위험 관리를 억제함으로써 재무 부서와 산업에서 핵심적인 역할을 합니다. 
• 비정상적인 행동을 탐지하기 위해 패턴 식별을 통해 사기 탐지에 도움이 됩니다. 정확한 고객 식별을 통해 명의도용, 피싱 사기, 결제 사기를 인지합니다. 
• 행동 패턴 분석, 생체 및 위치 기반 정보는 계정 해킹, ID 도용 및 결제 기반 사기 행위의 가능성을 감지하여 회사와 고객 모두의 손실을 최소화하는 데 도움을 줍니다. 
• 잠재적인 위반 및 위험을 기반으로 수많은 데이터 세트를 분석하여 위험 관리 기능을 수행하고 예측 및 예측을 통해 의사 결정을 돕습니다. 
• 재무 부서는 또한 신용 평가, 대출 인수, 거래 및 포트폴리오 관리에서 로보어드바이저 및 챗봇과 같은 AI 기반 금융 서비스를 통해 이점을 얻습니다. 로보어드바이저는 자신의 정보와 선호도를 취합하여 현재 시장 동향과 결합하여 투자 관리 서비스를 돕습니다. 
• 챗봇은 질문에 답하고 지원 및 기능을 제공합니다. 자연 언어 처리 (NLP) 라이브 업데이트를 제공하여 고객에게 제공합니다. 고객은 거래 내역, 은행 서비스, 계좌 잔액 등을 조회할 수 있습니다. 

3. 교육용 AI

• AI는 난이도와 학생의 이해 속도에 따라 조정된 활동 및 학습 자료에 대한 개인화 추천을 통해 학습과 교육을 장려합니다. 
• 지능형 튜터링 시스템, 자동 피드백 및 채점 시스템, 교육용 챗봇은 AI 전용 학습 시스템입니다. 
• 창의적이지 않은 작업의 대부분을 차지하고 교육 콘텐츠 제작을 지원하는 AI는 교사에게 창의성과 혁신을 위한 더 많은 여지를 제공합니다. 
• 또한 자세한 이해와 명확성을 위해 학생의 성과에 대해 개별적으로 그리고 다른 학생과 비교하여 알려주는 학습 분석을 제공합니다. 
• Carnegie Learning은 지능형 튜터링 시스템이며 Knewton은 AI가 제안하는 개인화된 메모 및 평가를 학생들에게 제공하는 학습 플랫폼입니다. 

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4. 소매업에서의 AI 적용

• 소매 부문은 품질과 적은 투자로 최소 기간에 발생하는 고객 만족과 최적화 작업을 통해 성공합니다. AI는 재고 관리, 판매 및 공급망 운영에 관한 데이터 분석, 재고 유무, 예측 분석 및 제품 가용성 개선을 통한 향후 요구 사항을 수행하여 이를 달성하도록 돕습니다. 
• 관련 기준에 따라 가격 최적화를 통해 동시에 회사에 서비스를 제공하는 동시에 고객 서비스를 향상시킬 수 있습니다. 또한 사기 감지, 챗봇, 표적 마케팅 및 개인화된 고객 제안을 통해 지원합니다. 
• AI 추천 엔진은 Netflix와 Amazon을 통해 일상 생활에서 여러 회사와 우리를 통해 성공적으로 사용되고 있습니다. 
• Walmart와 Target은 재고 관리 시스템을 사용하는 회사 중 하나입니다. 

5. 제조 분야의 AI

• 로봇과 자동화의 도입으로 복잡한 작업이 쉬워지고 반복적인 작업이 보다 실현 가능하고 정밀하게 결합되었습니다. 
• 향상된 속도와 예측 가능한 유지보수는 적절하고 시기 적절한 조치로 기계의 수명을 더욱 연장합니다. 
• AI 기반 품질 관리는 시각적 및 성능 기반 분석에서 더 좋습니다. 또한 낭비를 줄이고 생산성과 효율성을 높입니다. 
• 게다가 공급망 최적화에 참여함으로써 원자재 확보 시간이 단축되었고 부패하기 쉬운 품목에 대한 더 나은 의사 결정 및 프로세스 최적화에 도움이 되었습니다.
•  기계 학습 실시간 모니터링 및 평가를 사용하는 것은 General Electric의 Predix 및 IBM의 Watson IoT와 같은 예측 유지 관리 시스템의 핵심 기능입니다. 자동화된 품질 관리는 Keyence의 IM 시리즈, Cognex의 VisionPro 등에서 더 좋습니다. 

6. 농업에서의 AI 적용

• 농업 혜택 AI 위성 이미지, 토양 샘플 및 날씨 데이터와 같은 다양한 소스에서 환경 요인에 대한 정확한 결과를 제공하는 정밀 농업을 통합합니다. 이것은 심기, 관개 및 비료 적용을 위한 전략을 계획하고 더 많은 작물을 수확하고 낭비를 줄이는 데 도움이 됩니다. 
• 다른 흥미로운 사례로는 작물 모니터링, 수확 예측, 공급망 최적화, 스마트 관개 등이 있습니다. 자동화된 해충 탐지는 이미지 분석 및 센서를 위한 또 다른 AI 애플리케이션입니다. 
• 게다가 가축 모니터링, 농업용 로봇, 날씨 패턴에 따른 작물 관리도 농부들에게 도움이 됩니다. 이 서비스는 IBM, John Deere, Blue River Technology, Ceres Imaging 등에서 사용할 수 있습니다. 

7. 운송 분야의 AI

• AI 기반 차량을 통한 자율주행차의 개념은 비효율적인 교통 관리, 사고 및 운송 비용 증가, 지속 가능성 감소를 구제하는 것입니다. 
• 인간의 언어를 해석하는 AI 기반 고객 서비스와 예측 정비를 활용하면 교통 시스템의 안전성과 효율성이 향상될 것입니다. 
• Tesla와 Uber와 같은 회사는 원활한 교통을 위해 교통 패턴, 경로 및 교통 신호를 실시간으로 동시에 가르치면서 자율 주행 자동차에 대한 아이디어를 이미 연구하고 있습니다. 
• 초기 개발 단계에서 Hyperloop 기술은 시간당 최대 700마일의 운송을 허용합니다. SpaceX 및 Virgin Hyperloop와 같은 회사는 혁신적인 아이디어를 소유하고 있습니다. 

8. 마케팅의 AI

• 선호도 및 행동에 따라 고객 데이터를 분류하는 고객 세분화는 개인화된 캠페인을 관리하는 데 도움이 됩니다. 
• 매력적인 콘텐츠 제작과 챗봇을 통한 신뢰할 수 있는 상호 작용은 현재 마케팅 특수 효과에 사용됩니다. 
• 광고 성과 및 소비자 행동 데이터는 AI 기반 광고 최적화에도 적용되며, 패턴 식별은 A/B 테스트를 통해 달성되어 캠페인 효과를 높입니다. 
• 가상 도우미는 개인화된 권장 사항, 소셜 미디어 관리 및 음성 지원을 제공하여 회사와 고객에게 도움이 됩니다. 
• 또한 AI를 통한 소셜 미디어 콘텐츠의 이미지 및 비디오 인식은 트렌드 및 인플루언서에 대한 정보와 함께 브랜드 도달 범위 및 청중의 배경에 대한 정보를 나타냅니다. 

9. 사이버 보안의 AI

• 사이버 보안에 사용되는 인공 지능은 위협 탐지를 자동화하여 시간과 손실을 절약합니다. 
• 실시간 모니터링을 통한 위협 인텔리전스, 취약성 평가 및 사고 대응은 동일한 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 또한 행동 분석은 사용 및 액세스 패턴의 변화를 나타내므로 경고를 생성하고 활동 모니터링을 장려합니다. 
• 패턴의 변화는 계정 도용과 내부자로 위장한 결과일 가능성이 큽니다. 침입 탐지 시스템 또는 IDS 기능은 네트워크 트래픽에서 의심스러운 활동을 찾습니다. 
• 또한 다음을 통해 새로운 위협에 지속적으로 적응하여 실시간 모니터링 및 위협 탐지를 돕습니다. 기계 학습. 

10. 소프트웨어 개발의 AI 

• 코딩 및 소프트웨어 개발의 AI 응용 프로그램은 코드 생성, 디버깅 및 테스트와 같은 자동화된 반복 코딩 작업을 사용하여 전시됩니다. 
• 코드 최적화는 성능을 향상시키고 동일한 기능을 보다 효율적으로 제공하는 대체 알고리즘을 제안합니다. 
• 자연 언어 처리 by AI는 개발자와 비기술적 이해관계자 간에 정보를 정확하게 번역하고 전달하는 데 도움이 됩니다. 
• 사용자 친화적인 인터페이스와 비기술적 용어 및 코드를 갖춘 로우코드 및 노코드 애플리케이션을 도입하면 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있습니다. 객체, 시각적 요소 및 안면 인식, 챗봇, 반복 작업을 자동화하는 애플리케이션 등을 위한 소프트웨어를 구축하는 데 도움이 됩니다. 4
• 인공 지능을 사용하여 분석 및 제안 응용 프로그램을 구축할 수도 있습니다. 

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Generative AI는 각 장치에 액세스하고 생성된 모든 쿼리에 대한 직접적인 답변을 제공하여 세계를 지배합니다. 그 영향력으로 인해 거대 기술 기업들은 검색 결과를 재구성했습니다. Data Hack Summit 2023은 기술에 깊은 인상을 받은 우수한 사람들을 모아 다양한 우려 사항에 대해 논의합니다. XNUMX일 간의 워크숍은 강의뿐만 아니라 참석자들이 AI 응용 분야에 숙달되도록 하는 것을 목표로 합니다. 핸즈온 워크숍, 핵세션, AI 쇼케이스를 통해 응용 분야에서 코딩을 배울 수 있는 기회 제공 기계 학습, 확장 가능한 모델 구축, 생성 모델을 사용하여 사용자 친화적인 자연어 처리 작업 및 비즈니스 사용자를 위한 AI 최적화 또는 구축.

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• 출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/04/applications-of-ai/