인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능은 일반적으로 지능적인 존재와 관련된 작업을 수행하는 디지털 컴퓨터 또는 컴퓨터 제어 로봇의 능력으로 정의됩니다. AI는 또한 다음과 같이 정의됩니다.

• 인간이 만든 지능형 개체
• 명시적으로 지시받지 않고 지능적으로 작업을 수행할 수 있습니다.
• 합리적이고 인간적으로 사고하고 행동할 수 있다.

기술에 대한 짧은 이해를 가진 평신도는 그것을 로봇에 연결할 것입니다. 그들은 인공 지능이 스스로 행동하고 생각할 수 있는 터미네이터 같은 인물이라고 말할 것입니다.

AI 연구원에게 인공 지능에 대해 묻는다면 명시적으로 지시하지 않아도 결과를 생성할 수 있는 일련의 알고리즘이라고 말할 것입니다. 기계가 보여주는 지능을 인공 지능이라고 합니다. 인공 지능은 오늘날 세계에서 매우 인기가 있습니다. 인간의 행동을 배우고 모방하도록 프로그래밍된 기계의 자연 지능 시뮬레이션입니다. 이 기계는 경험을 통해 학습하고 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있습니다. AI와 같은 기술이 계속해서 발전함에 따라 우리의 삶의 질에 큰 영향을 미칠 것입니다. 오늘날 모든 사람이 어떻게든 AI 기술과 연결되기를 원하는 것은 자연스러운 일입니다. 인공 지능 경력.

인공 지능이 인간처럼 행동하는지 어떻게 측정합니까?

우리가 그 상태에 도달하더라도 AI는 인간처럼 행동할 수 있다 계속해서 그런 식으로 행동할 수 있다고 어떻게 확신할 수 있습니까? 우리는 다음을 기반으로 AI 개체의 인간 유사성을 기반으로 할 수 있습니다.

• 튜링 테스트
• 인지 모델링 접근법
• 사고 접근의 법칙
• 합리적인 에이전트 접근 방식
  

  

이러한 접근 방식이 어떻게 수행되는지 자세히 살펴보겠습니다.

인공지능의 튜링 테스트란?

튜링 테스트의 기본은 인공 지능 개체가 인간 에이전트와 대화를 나눌 수 있어야 한다는 것입니다. 인간 에이전트는 이상적으로는 자신이 인공 지능과 대화하고 있다고 결론을 내릴 수 없어야 합니다.. 이러한 목표를 달성하기 위해 AI는 다음과 같은 자질을 갖추어야 합니다.

• 자연 언어 처리 성공적으로 의사 소통하기 위해.
• 지식 표현은 기억으로 작용합니다.
• 자동화된 추론은 저장된 정보를 사용하여 질문에 답하고 새로운 결론을 도출합니다.
• 기계 학습 패턴을 감지하고 새로운 환경에 적응합니다.

인지 모델링 접근법

이름에서 알 수 있듯이 이 접근 방식은 다음을 기반으로 인공 지능 모델을 구축하려고 시도합니다. 인간의 인지. 인간 마음의 본질을 추출하기 위한 3가지 접근 방식이 있습니다.

• 내성: 우리의 생각을 관찰하고, 그것을 바탕으로 모델을 구축
• 심리 실험: 인간을 대상으로 실험을 하고 그들의 행동을 관찰
• 뇌 영상: MRI를 사용하여 다양한 시나리오에서 뇌가 어떻게 기능하는지 관찰하고 코드를 통해 복제합니다.

생각 접근의 법칙

생각의 법칙은 우리 마음의 작용을 지배하는 논리적 진술의 큰 목록입니다. 동일한 법칙을 성문화하여 인공 지능 알고리즘에 적용할 수 있습니다. 이 접근법의 문제는 원칙적으로(엄격히 사고의 법칙에 따라) 문제를 해결하는 것과 실제로 문제를 해결하는 것은 상당히 다를 수 있으며 상황에 따른 뉘앙스가 적용되어야 하기 때문입니다. 또한 너무 많은 매개변수가 있는 경우 알고리즘이 복제할 수 없는 결과를 100% 확신하지 않고 취하는 몇 가지 조치가 있습니다.

합리적인 에이전트 접근 방식 

합리적인 대리인은 현재 상황에서 최상의 결과를 얻기 위해 행동합니다.
사고의 법칙 접근 방식에 따르면 엔티티는 논리적 진술에 따라 행동해야 합니다. 그러나 여러 결과가 서로 다른 결과와 이에 상응하는 절충안을 포함하는 여러 결과가 있는 논리적으로 옳은 일이 없는 경우가 있습니다. 합리적인 에이전트 접근 방식은 현재 상황에서 가능한 최선의 선택을 시도합니다. 이는 훨씬 더 역동적이고 적응 가능한 에이전트임을 의미합니다.
이제 인공 지능이 인간처럼 작동하도록 설계되는 방법을 이해했으므로 이러한 시스템이 구축되는 방법을 살펴보겠습니다.

인공 지능(AI)은 어떻게 작동합니까?

AI 시스템을 구축하는 것은 기계에서 인간의 특성과 기능을 리버스 엔지니어링하고 컴퓨터 능력을 사용하여 우리가 할 수 있는 것을 능가하는 신중한 프로세스입니다. 
인공 지능이 실제로 어떻게 작동하는지 이해하려면 인공 지능의 다양한 하위 영역을 깊이 파고들고 이러한 영역이 산업의 다양한 분야에 어떻게 적용될 수 있는지 이해해야 합니다. 당신은 또한 걸릴 수 있습니다 인공 지능 코스 포괄적인 이해를 얻는 데 도움이 됩니다.

• 기계 학습: ML은 머신에게 과거 경험을 기반으로 추론 및 결정을 내리는 방법을 가르칩니다. 패턴을 식별하고 과거 데이터를 분석하여 이러한 데이터 포인트의 의미를 추론하여 인간의 경험을 포함하지 않고도 가능한 결론에 도달합니다. 데이터를 평가하여 결론에 도달하는 이 자동화는 비즈니스의 인적 시간을 절약하고 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 기본 개념을 배우려면 무료로 등록할 수 있습니다. 초보자를 위한 기계 학습 과정.
• 깊은 학습: 딥러닝은 ML 기법입니다. 결과를 분류, 추론 및 예측하기 위해 기계가 레이어를 통해 입력을 처리하도록 가르칩니다.
• 신경망: 신경망 인간의 신경 세포와 유사한 원리로 작동합니다. 다양한 기본 변수 간의 관계를 포착하고 인간의 두뇌처럼 데이터를 처리하는 일련의 알고리즘입니다.
• 자연어 처리: NLP는 기계가 언어를 읽고 이해하고 해석하는 과학입니다. 기계는 사용자가 전달하려는 내용을 이해하면 그에 따라 응답합니다.
• 컴퓨터 비전: 컴퓨터 비전 알고리즘은 이미지를 분해하고 개체의 다른 부분을 연구하여 이미지를 이해하려고 합니다. 이것은 기계가 일련의 이미지를 분류하고 학습하여 이전 관찰을 기반으로 더 나은 출력 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
• 인지 컴퓨팅: 인지 컴퓨팅 알고리즘은 인간이 원하는 출력을 제공하려고 시도하는 방식으로 텍스트/음성/이미지/개체를 분석하여 인간의 두뇌를 모방하려고 합니다. 또한, 취하다 인공 지능 과정의 응용 무료로.

인공 지능의 유형은 무엇입니까?

모든 유형의 AI가 위의 모든 필드를 동시에 수행하는 것은 아닙니다. 서로 다른 인공 지능 엔터티는 서로 다른 목적을 위해 구축되며, 그것이 바로 서로 다른 방식입니다. AI는 기능에 따라 Type 1과 Type 2로 분류할 수 있습니다. 첫 번째 유형에 대한 간략한 소개입니다.

• 인공 협소 지능(ANI)
• 인공 지능
• 인공 슈퍼 지능(ASI)
  

  

자세히 살펴보겠습니다.

ANI(인공 협소 지능)란 무엇입니까?

이것은 현재 시장에서 볼 수 있는 가장 일반적인 형태의 AI입니다. 이러한 인공 지능 시스템은 단일 문제를 해결하도록 설계되었으며 단일 작업을 정말 잘 실행할 수 있습니다. 정의상 그들은 전자 상거래 사용자를 위한 제품 추천이나 날씨 예측과 같은 좁은 기능을 가지고 있습니다. 이것은 오늘날 존재하는 유일한 종류의 인공 지능입니다. 그것들은 매우 특정한 맥락에서 인간의 기능에 근접할 수 있고 많은 경우에 그것들을 능가할 수도 있지만, 제한된 매개변수 세트를 가진 매우 통제된 환경에서만 탁월합니다.

강한 건물을 짓기 위해 AI 기반, Great Learning Academy에서 제공하는 무료 온라인 과정의 도움으로 기술을 향상시킬 수도 있습니다. 인공 지능 소개. 이 과정의 도움으로 AI 분야에서 경력을 쌓는 데 필요한 모든 기본 개념을 배울 수 있습니다.

인공 일반 지능(AGI)이란 무엇입니까?

AGI 아직 이론적인 개념이다. 언어 처리, 이미지 처리, 계산 기능 및 추론 등과 같은 다양한 영역에 걸쳐 인간 수준의 인지 기능을 갖춘 AI로 정의됩니다.
AGI 시스템을 구축하려면 아직 멀었습니다. AGI 시스템은 인간의 추론을 모방하기 위해 서로 통신하면서 함께 작동하는 수천 개의 좁은 인공 지능 시스템으로 구성되어야 합니다. Fujitsu의 K나 IBM의 Watson과 같은 가장 진보된 컴퓨팅 시스템과 인프라를 사용해도 40초의 신경 활동을 시뮬레이션하는 데 XNUMX분이 걸렸습니다. 이것은 인간 두뇌의 엄청난 복잡성과 상호 연결성, 그리고 현재 자원으로 AGI를 구축하는 도전의 규모를 말해줍니다.

ASI(인공초지능)란?

우리는 여기에서 거의 공상과학 영역에 진입하고 있지만 ASI는 AGI에서 논리적으로 진행된 것으로 간주됩니다. ASI(Artificial Super Intelligence) 시스템은 인간의 모든 능력을 능가할 수 있습니다. 여기에는 의사 결정, 합리적인 결정을 내리는 것이 포함되며 더 나은 예술을 만들고 정서적 관계를 구축하는 것과 같은 것도 포함됩니다.
일반 인공 지능을 달성하면 AI 시스템은 빠르게 기능을 향상하고 꿈도 꾸지 못했던 영역으로 진출할 수 있습니다. AGI와 ASI 사이의 격차는 상대적으로 좁지만(몇몇은 인공 지능이 배우는 속도가 빠르기 때문에 XNUMX나노초 정도로 작다고 말합니다) AGI 자체를 향한 우리 앞에 있는 긴 여정은 이것이 먼 미래에 있는 개념처럼 보입니다. . 방법에 대한 이 과정을 확인하십시오. AI 분야에서 경력 쌓기.

증강과 AI의 차이점

강하고 약한 인공 지능

인공 지능에 대한 광범위한 연구는 또한 강력한 인공 지능과 약한 인공 지능이라는 두 가지 범주로 나뉩니다. 이 용어는 다양한 종류의 AI 기계에서 성능 수준을 차별화하기 위해 John Searle이 만들었습니다. 다음은 그들 사이의 핵심 차이점 중 일부입니다.

인공 지능의 목적은 무엇입니까?

인공 지능의 목적은 인간의 능력을 돕고 광범위한 결과를 가져올 고급 결정을 내리는 데 도움을 주는 것입니다. 그것이 기술적인 관점에서 답입니다. 철학적 관점에서 볼 때 인공 지능은 인간이 고된 노동 없이 보다 의미 있는 삶을 살 수 있도록 돕고 상호 연결된 개인, 기업, 국가 및 국가의 복잡한 웹을 관리하여 모든 인류에게 유익한 방식으로 기능하도록 도울 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
현재 인공 지능의 목적은 인간의 노력을 단순화하고 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 주기 위해 지난 천 년 동안 우리가 발명한 모든 다양한 도구와 기술에서 공유됩니다. 인공 지능은 또한 분쟁, 불평등 및 인간의 고통을 제거함으로써 우리의 삶을 영위하는 방식을 기하급수적으로 변화시킬 획기적인 도구와 서비스를 발명할 최종 발명품으로 선전되었습니다.
그러나 그것은 모두 먼 미래의 일입니다. 우리는 그러한 종류의 결과로부터 아직 멀었습니다. 현재 인공 지능은 대부분 회사에서 프로세스 효율성을 개선하고 리소스가 많은 작업을 자동화하며 직감이 아닌 하드 데이터를 기반으로 비즈니스 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 모든 기술이 이보다 먼저 나왔기 때문에 연구 개발 비용은 일반 일반인이 접근할 수 있기 전에 기업과 정부 기관에서 보조금을 지급해야 합니다. 인공 지능의 목적과 사용 위치에 대해 자세히 알아보려면 AI 과정을 수강하고 인공 지능 과정 세부 정보 그리고 오늘의 업스킬.

인공 지능(AI)은 어디에 사용됩니까?

AI는 사용자 행동에 대한 통찰력을 제공하고 데이터를 기반으로 권장 사항을 제공하기 위해 다양한 도메인에서 사용됩니다. 예를 들어 Google의 예측 검색 알고리즘은 과거 사용자 데이터를 사용하여 사용자가 검색창에 다음에 입력할 내용을 예측했습니다. 넷플릭스 과거 사용자 데이터를 사용하여 사용자가 다음에 보고 싶은 영화를 추천하여 사용자를 플랫폼에 연결하고 시청 시간을 늘립니다. Facebook은 사용자의 과거 데이터를 사용하여 이미지의 얼굴 특징을 기반으로 친구를 태그하도록 자동으로 제안합니다. AI는 최종 사용자의 삶을 더 단순하게 만들기 위해 대규모 조직에서 모든 곳에서 사용됩니다. 인공 지능의 사용은 광범위하게 다음을 포함하는 데이터 처리 범주에 속합니다.

• 데이터 내에서 검색하고 검색을 최적화하여 가장 관련성 높은 결과를 제공합니다.
• if-then 추론을 위한 논리 체인으로, 매개변수를 기반으로 일련의 명령을 실행하는 데 적용할 수 있습니다.
• 고유한 통찰력을 위해 대규모 데이터 세트에서 중요한 패턴을 식별하는 패턴 감지
• 미래 결과 예측을 위한 확률 모델 적용

인공 지능의 장점은 무엇입니까?

기술이 우리의 삶을 더 좋게 만들었다는 사실에는 의심의 여지가 없습니다. 음악 추천, 지도 길 찾기, 모바일 뱅킹에서 사기 예방, AI 및 기타 기술이 인수되었습니다. 발전과 파괴 사이에는 미세한 경계가 있습니다. 동전에는 항상 양면이 있으며 AI도 마찬가지입니다. 인공 지능의 몇 가지 장점을 살펴 보겠습니다.

인공지능(AI)의 장점

• 인적 오류 감소
• 24x7 사용 가능
• 반복 작업에 도움
• 디지털 지원 
• 더 빠른 결정
• 합리적인 의사결정자
• 의료 응용 프로그램
• 보안 향상
• 효율적인 커뮤니케이션

좀 더 자세히 살펴 보겠습니다.

인공 지능을 위한 전제 조건

초보자로서 주제를 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 기본 전제 조건은 다음과 같습니다.

1. 수학, 즉 미적분학, 통계 및 확률에 대한 강력한 보류.
2. Java 또는 Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 상당한 경험.
3. 알고리즘을 이해하고 작성하는 능력이 강합니다.
4. 데이터 분석 기술에 대한 강력한 배경.
5. 이산 수학에 대한 상당한 양의 지식.
6. 기계 학습 언어를 배우려는 의지.

인공지능(AI)의 역사

인공 지능 기술은 당신이 상상하는 것보다 훨씬 오래되었으며 "AI"라는 용어는 연구자들에게 새로운 것이 아닙니다. "AI"라는 용어는 1956년 Dartmouth 대학에서 Marvin Minsky라는 과학자에 의해 처음 만들어졌습니다.

AI 인증을 받으면 이 업계의 다른 지원자보다 우위를 점할 수 있습니다. 안면인식 등의 발전으로 의료 분야의 AI, 챗봇 등 지금이 인공 지능 분야에서 성공적인 경력을 쌓을 때입니다. 가상 도우미는 이미 일상 생활에 진출하여 시간과 에너지를 절약할 수 있도록 도와줍니다. Tesla와 같은 거대 기술 기업의 자율주행차는 이미 우리에게 미래를 향한 첫 걸음을 보여주었습니다. AI는 위험을 줄이고 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기후 변화, 너무 늦기 전에 차이를 만들 수 있습니다. 그리고 이러한 모든 발전은 시작에 불과하며 앞으로 훨씬 더 발전할 것입니다. 133년까지 인공 지능에 의해 2023억 XNUMX만 개의 새로운 인공 지능 일자리가 창출될 것이라고 합니다.

고대 그리스 신화에는 처음으로 지능형 로봇과 인공 존재가 포함되었습니다. 아리스토텔레스에 의한 삼단논법의 생성과 연역적 추론의 적용은 자신의 지능을 이해하려는 인류의 탐색에서 분수령이었습니다. 길고 깊은 뿌리에도 불구하고 오늘날 우리가 알고 있는 인공 지능은 등장한 지 XNUMX년이 채 되지 않았습니다.

인공 지능과 관련된 이벤트의 중요한 타임라인을 살펴보겠습니다.

1943 - Warren McCulloch와 Walter Pits가 논문을 발표했습니다.  "신경 활동에 내재하는 아이디어의 논리적 계산" 1943년 인공 지능(AI)에 대한 첫 번째 작업이었습니다. 그들은 인공 뉴런 모델을 제안했습니다.

1949 - Donald Hebb는 자신의 저서에서 뉴런 간의 연결 강도를 수정하는 이론을 제안했습니다. 행동의 조직화: 신경심리학 이론

1950 - 영국의 수학자 앨런 튜링이 발표한 "컴퓨터 기계 및 지능" 그는 기계가 인간의 행동을 보여줄 수 있는지 확인하기 위한 테스트를 제안했습니다. 이 테스트는 다음과 같이 유명합니다. 토리노 테스트.
같은 해에 하버드 졸업생인 Marvin Minsky와 Dean Edmonds는 최초의 신경망 컴퓨터인 스나크.

1956 - 　 "최초의 인공지능 프로그램" 이름 "논리 이론가" Allen Newell과 Herbert A. Simon이 건설했습니다. 이 프로그램은 38개의 수학적 정리 중 52개를 검증했으며 그 중 몇 가지에 대한 새롭고 더 우아한 증명을 발견했습니다.
같은 해 미국 과학자 존 매카시가 다트머스 학회에서 '인공지능'이라는 단어를 처음 채택해 학문 분야 최초로 만들었다.

인공지능에 대한 열광은 올해 이후 급속도로 커졌다.

1959 - Arthur Samuel은 IBM에서 근무하는 동안 기계 학습이라는 용어를 만들었습니다.

1963 - John McCarthy는 Stanford에서 인공 지능 연구소를 시작했습니다.

1966 - Joseph Weizenbaum은 최초의 챗봇인 엘리자.

1972 - 최초의 휴머노이드 로봇은 일본에서 만들어졌습니다. 와봇-1.

1974-1980 – 이 기간은 최초의 AI 겨울 기간으로 유명합니다. 많은 과학자들이 정부의 자금 지원이 부족하고 AI에 대한 관심이 점차 줄어들면서 연구를 최대한 추구/계속할 수 없었습니다.

1980 - AI가 강타로 돌아왔습니다! 디지털 이큅먼트 코퍼레이션은 최초로 상용화에 성공한 전문가 시스템인 R1을 개발하고 AI 겨울 기간을 공식적으로 종료했다.
같은 해에 사상 첫 전국대회가 열렸다. 미국 인공 지능 협회 스탠포드 대학에서 조직되었습니다.

1987-1993 – 새로운 컴퓨터 기술과 더 저렴한 대안으로 인해 많은 투자자와 정부는 AI 연구에 대한 자금 지원을 중단하여 두 번째 AI Winter 기간을 시작했습니다.

1997 - 컴퓨터가 인간을 이긴다! IBM의 컴퓨터 IBM Deep Blue는 당시 세계 체스 챔피언인 Gary Kasparov를 이겼고 세계 체스 챔피언을이긴 최초의 컴퓨터/기계가 되었습니다.

2002 - 진공 청소기의 등장으로 AI가 가정에 들어왔습니다.

2005 - 미군은 보스턴다이내믹스의 '빅독', 아이로봇의 '팩봇' 등 자율로봇에 투자하기 시작했다.

2006 - Facebook, Google, Twitter, Netflix와 같은 회사에서 AI를 사용하기 시작했습니다.

2008 - Google은 음성 인식에 획기적인 발전을 이루었고 iPhone 앱에 음성 인식 기능을 도입했습니다.

2011 - 왓슨 – IBM 컴퓨터, 복잡한 질문과 수수께끼를 풀어야 하는 게임 쇼인 2011년 Jeopardy에서 우승했습니다. Watson은 일반 언어를 이해하고 복잡한 문제를 빠르게 해결할 수 있음을 입증했습니다.

2012 - Google Brain Deep Learning 프로젝트의 창시자인 Andrew Ng는 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 천만 개의 YouTube 동영상을 신경망에 입력했습니다. 신경망은 고양이가 무엇인지 알지 못한 채 고양이를 인식하는 법을 배웠고, 이는 딥러닝과 신경망의 새로운 시대를 열었습니다.

2014 - 구글은 주행시험을 통과한 최초의 자율주행차를 만들었다.

2014 - 아마존의 알렉사가 출시되었습니다.

2016 - 핸슨 로보틱스는 얼굴 인식, 언어 대화, 얼굴 감정이 가능한 휴머노이드 로봇인 최초의 "로봇 시민" 소피아를 만들었습니다.

2020 - SARS-CoV-2 대유행의 초기 단계에서 Baidu는 백신을 만들려는 과학 및 의료 팀이 LinearFold AI 알고리즘을 사용할 수 있도록 했습니다. 이 시스템은 이전 방법보다 27배 빠른 120초 만에 바이러스의 RNA 서열을 예측할 수 있었습니다.

날이 갈수록 인공지능은 모든 분야에서 급속도로 발전하고 있습니다. AI는 더 이상 미래가 아니라 현재입니다!

일상 속 AI

다음은 일상 생활에서 사용할 수 있는 AI 응용 프로그램 목록입니다.

온라인 쇼핑: 인공 지능은 온라인 쇼핑에서 이전 검색 및 구매를 기반으로 사용자에게 개인화된 권장 사항을 제공하는 데 사용됩니다.

디지털 개인 비서: 스마트폰은 AI를 활용해 개인화 서비스를 제공한다. AI 도우미는 질문에 답하고 사용자가 번거로움 없이 일상을 정리할 수 있도록 도와줍니다. 체크아웃 서비스로서의 AI 여기를 클릭해 문의해주세요.

기계 번역: AI 기반 언어 번역 소프트웨어는 사용자가 다른 언어를 이해할 수 있도록 번역, 자막 및 언어 감지 기능을 제공합니다.

사이버 보안 : AI 시스템은 패턴 인식 및 공격 역추적을 기반으로 사이버 공격을 인식하고 대응할 수 있습니다.

Covid-19에 대한 인공 지능: Covid-19의 경우 AI는 발생을 식별하고 의료 청구를 처리하며 질병의 확산을 추적하는 데 사용되었습니다.

비즈니스에서 인공 지능의 응용

AI는 다양한 사용 사례를 통해 많은 산업을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 다양한 산업과 사용 사례의 공통점은 모두 데이터 기반이라는 것입니다. 인공 지능은 본질적으로 효율적인 데이터 처리 시스템이기 때문에 어디에서나 최적화할 수 있는 잠재력이 많습니다.

현재 AI가 빛을 발하고 있는 산업을 살펴보자.

건강 관리:

• 관리 : AI 시스템은 인적 오류를 최소화하고 효율성을 극대화하기 위해 일상적인 관리 작업을 지원합니다. NLP를 통한 의료 기록의 전사는 의사가 쉽게 읽을 수 있도록 환자 정보를 구조화하는 데 도움이 됩니다.
• 원격 진료: 응급 상황이 아닌 경우 환자는 병원의 AI 시스템에 손을 뻗어 증상을 분석하고 활력 징후를 입력하며 치료가 필요한지 평가할 수 있습니다. 이것은 중요한 사례만 가져옴으로써 의료 전문가의 업무량을 줄입니다.
• 보조 진단: 컴퓨터 비전과 컨볼루션 신경망을 통해 AI는 이제 종양 및 기타 악성 종양을 확인하기 위해 MRI 스캔을 판독할 수 있습니다.
• 로봇 보조 수술: 로봇수술은 오차범위가 매우 작아 XNUMX시간 지치지 않고 꾸준히 수술이 가능하다. 그들은 매우 높은 정확도로 작동하기 때문에 전통적인 방법보다 덜 침습적이어서 잠재적으로 환자가 병원에서 회복하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
• 중요한 통계 모니터링:  개인의 건강 상태는 각자의 생명력 통계의 다양한 수준에 따라 진행 중인 과정입니다. 이제 웨어러블 기기가 대중 시장에서 인기를 얻으면서 이 데이터는 즉시 사용할 수 없으며 실행 가능한 통찰력을 제공하기 위해 분석되기를 기다리고 있습니다. 바이탈 사인은 환자가 인지하기도 전에 건강 변동을 예측할 수 있는 잠재력이 있기 때문에 여기에는 생명을 구하는 애플리케이션이 많이 있습니다.

전자 상거래

• 더 나은 추천: 이것은 일반적으로 사람들이 AI의 비즈니스 응용 프로그램에 대해 물었을 때 제공하는 첫 번째 예이며 AI가 이미 훌륭한 결과를 제공한 영역이기 때문입니다. 대부분의 대형 전자 상거래 업체는 인공 지능을 통합하여 사용자가 관심을 가질 만한 제품을 추천했으며, 이로 인해 수익이 크게 증가했습니다.
• 챗봇 : 의 확산에 기반한 또 다른 유명한 예 인공지능 챗봇 산업 전반에 걸쳐, 그리고 우리가 방문하는 다른 모든 웹사이트. 이러한 챗봇은 이제 비수기 및 피크 시간에도 고객에게 서비스를 제공하여 제한된 인적 자원의 병목 현상을 제거합니다.
• 스팸 및 가짜 리뷰 필터링: Amazon과 같은 사이트는 많은 양의 리뷰를 받기 때문에 인간의 눈으로 악성 콘텐츠를 걸러내기 위해 리뷰를 스캔하는 것은 불가능합니다. NLP의 힘을 통해 인공 지능은 이러한 리뷰에서 의심스러운 활동을 스캔하고 필터링하여 더 나은 구매자 경험을 제공할 수 있습니다.
• 검색 최적화: 모든 전자 상거래는 사용자가 원하는 것을 검색하고 찾을 수 있는지에 달려 있습니다. 인공 지능은 사용자가 찾고 있는 정확한 제품을 찾을 수 있도록 수천 개의 매개 변수를 기반으로 검색 결과를 최적화해 왔습니다.
• 공급망: AI는 수요를 충족시키기 위해 재고를 관리할 수 있도록 다양한 시간대의 다양한 제품에 대한 수요를 예측하는 데 사용되고 있습니다.

인사부 

• 업무 문화 구축: AI는 직원 데이터를 분석하고 올바른 팀에 배치하고, 역량에 따라 프로젝트를 할당하고, 직장에 대한 피드백을 수집하고, 심지어 회사를 그만둘지 예측하는 데 사용됩니다.  
•  채용 : NLP를 사용하면 AI는 몇 초 만에 수천 개의 CV를 검토하고 적합한지 확인할 수 있습니다. 이는 인적 오류나 편견이 없고 고용 주기를 상당히 단축할 수 있기 때문에 유익합니다.

AI의 로봇

로보틱스 분야는 AI가 현실이 되기 전부터 발전해왔다. 이 단계에서 인공 지능은 로봇 공학이 효율적인 로봇으로 더 빠르게 혁신하도록 돕고 있습니다. AI의 로봇은 특히 제조 및 포장 산업에서 수직 및 산업 전반에 걸쳐 응용 프로그램을 찾았습니다. 다음은 AI에서 로봇의 몇 가지 응용 프로그램입니다.

조립 

• 고급 비전 시스템과 함께 AI는 실시간 코스 수정에 도움이 될 수 있습니다.
• 또한 로봇이 작동 중인 특정 프로세스에 가장 적합한 경로를 학습하도록 도와줍니다.

고객 센터

• AI 지원 로봇은 소매 및 접대 산업의 고객 서비스 역량에 사용되고 있습니다.
• 이 로봇은 자연어 처리를 활용하여 인간처럼 지능적으로 고객과 상호 작용합니다.
• 이러한 시스템은 인간과 더 많이 상호 작용하고 머신 러닝의 도움으로 더 많이 배웁니다.

포장 

• AI는 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 정확한 패키징을 가능하게 합니다.
• 로봇이 하는 특정 동작을 저장하고 지속적으로 다듬어 로봇 시스템을 쉽게 설치하고 이동할 수 있도록 도와줍니다.

오픈 소스 로보틱스 

• 오늘날 로봇 시스템은 AI 기능을 갖춘 오픈 소스 시스템으로 판매되고 있습니다. 
• 이러한 방식으로 사용자는 특정 애플리케이션을 기반으로 사용자 지정 작업을 수행하도록 로봇을 가르칠 수 있습니다.
• 예: 소규모 농업

AI 기술이 그렇게 유용한 이유는 무엇입니까?

인공 지능은 다음과 같은 훌륭한 도구가 되는 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다.

• 자동화 – AI는 지루한 프로세스/작업을 피로 없이 자동화할 수 있습니다.
• 상승 – AI는 최종 사용자의 경험을 개선하고 더 나은 제품 추천을 제공함으로써 모든 제품과 서비스를 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.
• 분석 및 정확성– AI 분석은 인간보다 훨씬 빠르고 정확합니다. AI는 더 나은 결정으로 데이터를 해석하는 능력을 사용할 수 있습니다.

간단히 말해, AI는 조직이 더 나은 의사 결정을 내리고 제품 및 비즈니스 프로세스를 훨씬 더 빠른 속도로 향상하도록 돕습니다.

인공 지능의 경력 동향

인공 지능 분야의 경력은 지난 몇 년 동안 꾸준한 성장을 보였으며 계속해서 빠른 속도로 성장할 것입니다. 인도 기업의 57%가 시장 요구 사항에 맞는 적합한 인재를 고용하고자 합니다. AI 역할로 성공적으로 전환한 지망생은 급여가 평균 60~70% 인상되었습니다. 뭄바이는 경쟁에서 우뚝 서 있으며 방갈로르와 첸나이가 그 뒤를 잇고 있습니다. WEF에 따르면 133년까지 AI로 인해 2020억 XNUMX만 개의 일자리가 창출될 것이라고 합니다. 연구에 따르면 일자리에 대한 수요는 증가했지만 인력은 이에 보조를 맞추지 못했습니다. 

AI는 의료, 은행 및 금융, 마케팅 및 엔터테인먼트 산업과 같은 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 딥 러닝 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 과학 책임자 및 선임 데이터 과학자는 AI 기술이 필요한 최고의 직업 중 일부입니다.

사용 가능한 기회가 증가함에 따라 지금이 이 영역에서 숙련도를 높일 적기라고 해도 무방합니다.

AI, ML 및 DL 간의 관계는 무엇입니까?

위의 이미지에서 볼 수 있듯이 XNUMX개의 동심 타원은 DL을 ML의 하위 집합으로 설명하며 이는 AI의 또 다른 하위 집합이기도 합니다. 따라서 AI는 처음에 분출한 모든 것을 포괄하는 개념입니다. 그런 다음 나중에 번성한 ML과 마지막으로 AI의 발전을 다른 수준으로 확대할 것을 약속하는 DL이 뒤따랐습니다.

인공 지능의 예

• 페이스 북의 시계
• 페이스북 친구 추천
• Siri, Alexa 및 기타 스마트 비서
• 자율 주행 차
• 로보 어드바이저
• 대화 형 봇
• 이메일 스팸 필터
• 넷플릭스 추천
• 선제적 의료 관리
• 질병 매핑
• 자동화된 금융 투자
• 가상 여행 예약 대행사
• 소셜 미디어 모니터링

인공 지능의 미래

인간으로서 우리는 항상 기술 변화와 허구에 매료되어 왔으며 지금 우리는 역사상 가장 큰 발전 속에 살고 있습니다. 인공 지능은 기술 분야에서 차세대 기술로 떠오르고 있습니다. 전 세계 조직에서 인공 지능 및 머신 러닝 분야에서 획기적인 혁신을 일으키고 있습니다. 인공 지능은 모든 산업과 모든 인간의 미래에 영향을 미칠 뿐만 아니라 빅 데이터, 로봇 공학 및 IoT와 같은 신기술의 주요 원동력 역할도 합니다. 성장률을 감안할 때 가까운 미래에도 계속해서 기술 혁신가 역할을 할 것입니다. 따라서 훈련되고 인증된 전문가가 보람 있는 경력을 쌓을 수 있는 엄청난 기회가 있습니다. 이러한 기술이 계속 성장함에 따라 사회적 환경과 삶의 질에 점점 더 많은 영향을 미칠 것입니다.

AI의 직업 기회

• AI 및 ML 개발자/엔지니어

AI 및 ML 엔지니어/개발자는 통계 분석 수행, 통계 테스트 실행 및 통계 설계 구현을 담당합니다. 또한 딥 러닝 시스템 개발, ML 프로그램 관리, ML 알고리즘 구현 등을 수행합니다. 

따라서 기본적으로 회사에 AI 및 ML 기반 솔루션을 배포합니다. n AI 및 ML 개발자가 되려면 Python, Scala 및 Java에 대한 우수한 프로그래밍 기술이 필요합니다. Azure ML Studio, Apache Hadoop, Amazon ML 등과 같은 프레임워크에서 작업하게 됩니다. 엔지니어 학습 경로, 성공은 모두 당신의 것입니다! 인도에서 AI 엔지니어의 평균 급여는 INR 4 Lakhs pa에서 INR 20 Lakhs pa에 이르는 것으로 나타났습니다. 

• AI 분석가/전문가

의 역할 AI 분석가 또는 전문가는 AI 엔지니어와 유사합니다. 주요 책임은 특정 데이터 세트의 경향과 패턴을 연구하기 위해 데이터 분석 기술을 사용하여 특정 산업에서 제공하는 서비스를 향상시키기 위해 AI 지향 솔루션 및 체계를 수용하는 것입니다. 의료 산업, 금융 산업, 지질학 분야, 사이버 보안 또는 기타 분야에 대해 이야기하든 AI 분석가 또는 전문가는 전반적으로 상당한 영향을 미치는 것으로 보입니다. AI 분석가/전문가는 훌륭한 프로그래밍, 시스템 분석 및 전산 통계 배경을 가지고 있어야 합니다. 학사 또는 이에 상응하는 학위는 초급 수준의 직책을 얻는 데 도움이 될 수 있지만 핵심 AI 분석가 직책에는 석사 또는 이에 상응하는 학위가 필수입니다. A씨의 평균 급여 AI 분석가 경력과 근무하는 회사에 따라 연간 INR 3 Lakhs에서 연간 10 Lakhs 사이가 될 수 있습니다. 

• 데이터 과학자

에 대한 엄청난 수요로 인해 데이터 과학자, 이미 용어에 익숙할 가능성이 높습니다. 데이터 과학자의 역할에는 귀중한 데이터 스트림 및 소스 식별, 데이터 수집 프로세스 자동화를 위해 데이터 엔지니어와 협력, 빅 데이터 처리, 예측 ML 모델 개발을 위한 추세 및 패턴 학습을 위한 방대한 양의 데이터 분석이 포함됩니다. 데이터 과학자는 또한 흥미로운 시각화 도구 및 기술의 도움을 받아 의사 결정자를 위한 솔루션 및 전략을 제시할 책임이 있습니다. SQL, Python, Scala, SAS, SSAS 및 R은 데이터 과학자에게 가장 유용한 도구입니다. Amazon ML, Azure ML Studio, Spark MLlib 등과 같은 프레임워크에서 작업해야 합니다. 인도 데이터 과학자의 평균 급여는 경험과 고용된 회사에 따라 연간 INR 5-22 Lakhs입니다. 

• 연구 과학자

연구 과학자는 또 다른 매력적인 사람 중 하나입니다. 인공 지능 작업. 이 ai 직위는 실제 문제에 대한 AI 지향 솔루션을 혁신하고 발견하기 위해 인공 지능 및 머신 러닝 분야를 연구하는 것과 관련된 책임을 집니다. 우리가 알다시피, 어떤 흐름에서든 연구는 핵심 전문 지식을 요구합니다. 마찬가지로 연구 과학자의 역할은 계산 통계, 응용 수학, 딥 러닝, 기계 학습 및 신경망과 같은 다양한 AI 분야의 숙달을 요구합니다. 연구 과학자는 Python, Scala, SAS, SSAS 및 R 프로그래밍 기술이 있어야 합니다. Apache Hadoop, Apache Signa, Scikit은 H20이 연구 과학자로서 작업해야 하는 몇 가지 일반적인 프레임워크입니다. 고급 석사 또는 박사 학위는 AI 연구 과학자가 되기 위한 필수 조건입니다. 현재 연구에 따르면 AI 연구 과학자는 인도에서 연간 최소 INR 35 Lakhs를 번다. 

• 제품 관리자

오늘날 모든 주요 회사에서 제품 관리자의 직무는 중요한 인공지능의 역할. 전략적으로 데이터를 수집하여 어려운 문제를 해결하는 것은 제품 관리자의 의무입니다. 관련 비즈니스 방해 문제를 식별하고 데이터 해석을 위해 관련 데이터 세트를 추가로 수집하는 기술이 있어야 합니다. 데이터 해석이 이루어지면 제품 관리자는 효과적인 AI 전략을 구현하여 데이터 해석에서 도출된 추론이 나타내는 비즈니스 영향을 평가합니다. 중요한 직무 역할을 고려할 때 모든 조직에는 효율적인 제품 관리자가 필요합니다. 따라서 제품 관리자는 제품이 활발히 실행되고 있는지 확인한다고 말할 수 있습니다. Python, R, SQL 및 기타 필수 프로그래밍 언어와 같은 좋은 실습 프로그래밍 언어가 있어야 합니다. 처음에 제품 관리자의 평균 급여는 연간 INR 7-8 Lakhs이며 나중에는 XNUMXCrore까지 확장될 수 있습니다. 무료 점심 같은 것은 없습니다. 마찬가지로 제품 관리자로 취업하려면 AI-ML, 컴퓨터 과학, 통계, 마케팅 관련 핵심 개념에 대한 심층 지식이 있어야 합니다. 궁극적으로 경험, 기술, 회사 및 위치는 제품 관리자로서의 급여를 결정하는 주요 요소입니다. 

• 로봇 공학 과학자

글로벌 자동화 트렌드를 주도하고 AI 분야에서 로봇 공학이 등장함에 따라 로봇 공학 과학자에 대한 수요가 급증하고 있다는 신호임을 ​​확실히 알 수 있습니다. 기술이 개척자가 되어가는 급변하는 세상에서 로봇은 실제로 수동 또는 반복적이고 지루한 작업을 처리하는 사람들의 일을 훔치고 있습니다. 오히려 로봇공학 분야에 전문성을 갖춘 전문가를 고용하고 있다. 이러한 로봇 시스템을 구축하고 관리하려면 로봇 엔지니어가 필요합니다. 로봇 공학 엔지니어로 경력을 쌓으려면 로봇 공학, 컴퓨터 과학 또는 공학 석사 학위가 있어야 합니다. 로봇 공학 과학자는 흥미롭고 높은 급여를 받는 다른 사람 중 하나입니다. ai 채용 정보 맡다. 로봇이 얼마나 복잡한지 이미 알고 있기 때문에 로봇을 다루려면 다양한 분야의 지식이 필요합니다. 로봇 공학 분야에 관심이 있고 프로그래밍, 역학, 전자, 전기, 감지, 심리학 및 인지에 어느 정도 능숙하다면 이 직업을 선택하는 것이 좋습니다. 

인공 지능(AI)에 대한 중요한 FAQ 

질문. AI는 어디에 사용됩니까?

ANS. 인공 지능은 전 세계 산업 전반에서 사용됩니다. 새로운 응용 프로그램을 찾기 위해 AI 분야를 깊이 파고든 산업 중 일부는 전자 상거래, 소매, 보안 및 감시입니다. 스포츠 분석, 제조 및 생산, 자동차 등이 있습니다. 

질문. AI는 우리 삶에 어떤 도움을 주고 있을까요?

Ans. 가상 디지털 어시스턴트는 일상 업무를 수행하는 방식을 변경했습니다. Alexa와 Siri는 우리가 크고 작은 모든 필요 사항을 위해 매일 상호 작용하는 실제 인간처럼 되었습니다. 자연 언어 능력과 인간의 간섭 없이 스스로 학습하는 능력은 그들이 매우 빠르게 발전하고 상호 작용에서 인간과 같아지고 더 지능적이고 빨라지는 이유입니다. 

질문. 알렉사는 AI인가?

Ans. 예, Alexa는 우리 사이에 사는 인공 지능입니다.

질문. 시리는 AI인가?

Ans. 예, Alexa Siri와 마찬가지로 고급 기계 학습 기술을 사용하여 작동하는 인공 지능입니다.

질문. AI는 왜 필요한가?

Ans. AI는 모든 프로세스를 더 좋고 빠르고 정확하게 만듭니다. 여기에는 사기성 거래 식별 및 예측, 더 빠르고 정확한 신용 점수 매기기, 수동으로 집중적인 데이터 관리 관행 자동화와 같은 매우 중요한 응용 프로그램도 있습니다. 인공 지능은 산업 및 응용 프로그램 전반에서 기존 프로세스를 개선하고 수동으로 처리하기에는 압도적인 문제에 대한 새로운 솔루션을 개발하는 데 도움이 됩니다. 

질문. 예를 들어 인공 지능이란 무엇입니까?

Ans. 인공지능은 인간이 만든 지능적인 존재입니다. 명시적으로 지시하지 않아도 지능적으로 작업을 수행할 수 있습니다. 우리는 자신도 모르게 일상 생활에서 AI를 활용하고 있습니다. Spotify, Siri, Google Maps, YouTube, 이러한 모든 애플리케이션은 기능을 위해 AI를 사용합니다.

질문. AI가 위험한가요?

Ans. AI가 위험하다는 여러 가지 추측이 있지만 현재로서는 AI가 위험하다고 말할 수 없습니다. 그것은 여러 면에서 우리의 삶에 유익했습니다.

질문. AI의 목표는 무엇인가?

Ans. AI의 기본 목표는 컴퓨터와 기계가 문제 해결, 의사 결정, 지각 및 인간 커뮤니케이션 이해와 같은 지적 작업을 수행할 수 있도록 하는 것입니다.

질문. AI의 장점은 무엇인가요?

Ans. 인공 지능에는 몇 가지 장점이 있습니다. 아래에 나열되어 있습니다.

• 24x7 사용 가능
• 디지털 지원
• 더 빠른 결정
• 새로운 발명품
• 인적 오류 감소
• 반복 작업에 도움

질문. 누가 인공 지능을 발명 했습니까?

Ans. 인공 지능이라는 용어는 John McCarthy가 만들었습니다. 그는 AI의 아버지로 간주됩니다.

질문. 인공지능이 미래인가?

Ans. 우리는 현재 역사상 가장 위대한 인공 지능의 발전에 살고 있습니다. 그것은 기술에서 차선책으로 부상했으며 거의 ​​모든 산업의 미래에 영향을 미쳤습니다. 수요 증가로 인해 AI 분야의 전문가에 대한 수요가 더 커졌습니다. WEF에 따르면 133년까지 인공 지능에 의해 2023억 XNUMX만 개의 새로운 인공 지능 일자리가 창출될 것이라고 합니다. 예, AI는 미래입니다.

질문. AI와 그 응용이란 무엇입니까?

Ans. AI는 오늘날 다양한 산업에 진출했습니다. 게임이든 건강 관리이든. AI는 어디에나 있습니다. 이제 우리 휴대폰의 안면 인식 기능이 AI를 사용한다는 사실을 알고 계셨습니까? Google 지도는 또한 응용 프로그램에서 AI를 사용하며 우리가 알고 있는 것보다 더 많이 일상 생활의 일부입니다. 이메일의 스팸 필터, 음성-텍스트 기능, 검색 권장 사항, 사기 방지 및 방지, 차량 공유 애플리케이션은 AI 및 해당 애플리케이션의 일부 예입니다.

인공 지능의 미래에 대한 당신의 견해는 무엇입니까? 아래에 의견을 남겨주세요.

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