예상 독서 시간: 10 세부 사항
AI 애플리케이션에 대한 투자 증가와 기업 공간에서의 AI 사용 증가는 AI 전문가에게 고용 시장이 어떻게 진화하고 있는지를 나타냅니다.
인공지능은 아마도 우리가 인간으로서 경험하고 있는 가장 흥미로운 발전 중 하나일 것입니다. 인간처럼 작동하고 반응하는 지능형 기계를 만드는 데 전념하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.
AI에는 크게 4가지 유형이 있습니다. 그래요:
이러한 유형의 AI는 순전히 반응적이며 "기억"을 형성하거나 "과거 경험"을 사용하여 결정을 내리는 능력이 없습니다. 이러한 기계는 특정 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 예를 들어 프로그래밍 가능한 커피 메이커나 세탁기는 특정 기능을 수행하도록 설계되었지만 메모리가 없습니다.
이러한 유형의 AI는 과거 경험과 현재 데이터를 사용하여 결정을 내립니다. 제한된 메모리는 기계가 새로운 아이디어를 생산하지 못한다는 것을 의미합니다. 메모리를 관리하는 프로그램이 내장되어 있습니다. 그러한 기계를 변경하기 위해 재프로그래밍이 수행됩니다. 자율주행차는 메모리가 제한된 인공지능의 대표적인 예이다.
이러한 AI 기계는 인간의 감정을 사회화하고 이해할 수 있으며 환경, 얼굴 특징 등을 기반으로 누군가를 인지적으로 이해할 수 있는 능력을 갖습니다. 이러한 기능을 갖춘 기계는 아직 개발되지 않았습니다. 이런 인공지능에 대한 많은 연구가 진행되고 있다.
이것이 인공지능의 미래다. 이 기계는 초지능적이고 지각력이 있으며 의식이 있을 것입니다. 그들은 자신만의 특성을 가지고 있을 가능성이 높지만 인간과 매우 유사하게 반응할 수 있습니다.
인공 지능을 구현하는 방법을 설명하는 다음 방법을 살펴보겠습니다.
그것은자동 학습 AI에게 학습 능력을 부여하는 것입니다. 이는 알고리즘을 사용하여 패턴을 발견하고 노출된 데이터에서 통찰력을 생성함으로써 수행됩니다.
패 '딥러닝머신러닝의 하위 카테고리인 는 인간 두뇌의 신경망을 모방하는 능력을 인공지능에 제공한다. 데이터의 패턴, 노이즈 및 혼란의 원인을 이해할 수 있습니다.
그것이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력합시다 deep learning.
아래 이미지를 고려해보세요.
위 이미지는 세 가지 주요 레이어를 보여줍니다. 신경망:
분리하려는 이미지는 입력 레이어로 들어갑니다. 화살표는 이미지에서 입력 레이어의 개별 지점으로 그려집니다. 노란색 레이어(입력 레이어)의 흰색 점 각각은 이미지의 픽셀을 나타냅니다. 이 이미지는 입력 레이어의 흰색 점을 채웁니다.
이 AI 튜토리얼을 따라가면서 우리는 이 세 가지 수준에 대한 명확한 아이디어를 가져야 합니다.
숨겨진 레이어는 입력에 대한 수학적 계산이나 특징 추출을 담당합니다. 위 이미지에서 주황색으로 표시된 레이어는 히든 레이어를 나타냅니다. 이러한 레이어 사이에 보이는 선을 "가중치"라고 합니다. 각각은 일반적으로 입력 레이어의 값을 곱한 부동 소수점 숫자 또는 십진수를 나타냅니다. 모든 가중치는 은닉층에서 합산됩니다. 히든 레이어의 포인트는 가중치의 합에 따른 값을 나타냅니다. 이 값은 다음 히든 레이어로 전달됩니다.
왜 여러 레벨이 있는지 궁금할 것입니다. 숨겨진 레이어는 어느 정도 대안으로 기능합니다. 숨겨진 레이어가 많을수록 들어오는 데이터와 생성할 수 있는 데이터가 더 복잡해집니다. 예상되는 출력의 정확도는 일반적으로 존재하는 숨겨진 레이어의 수와 입력 데이터의 복잡성에 따라 달라집니다.
출력 레이어는 별도의 사진을 제공합니다. 레이어가 입력된 모든 가중치를 추가하면 이미지가 초상화인지 풍경인지 결정합니다.
예: 항공권 비용 예측
이 예측은 다음을 포함한 다양한 요인을 기반으로 합니다.
기계를 훈련시키기 위해 과거의 티켓 가격 데이터부터 시작하겠습니다. 기계가 훈련되면 비용 예측에 도움이 되는 새로운 데이터를 공유합니다. 이전에는 네 가지 유형의 기계에 대해 배웠을 때 메모리가 있는 기계에 대해 논의했습니다. 여기서는 메모리와 메모리가 데이터의 패턴을 이해하고 이를 사용하여 새로운 가격을 예측하는 방법에 대해 설명합니다.
다음 튜토리얼에서는 AI의 작동 방식과 AI의 일부 응용 프로그램을 살펴보겠습니다.
오늘날 우리가 볼 수 있는 인공지능의 일반적인 응용은 가정 내 가전제품의 자동 전환입니다.
어두운 방에 들어가면 방 안의 센서가 당신의 존재를 감지하고 조명을 켜줍니다. 이것은 메모리가 없는 기계의 예입니다. 일부 고급 AI 프로그램은 사용자가 명시적인 지시를 내리기 전에 사용 패턴을 예측하고 가전제품을 켤 수도 있습니다.
일부 프로그램과 인공지능 애플리케이션 그들은 당신의 목소리를 식별하고 그에 따라 행동을 수행할 수 있습니다. “TV를 켜”라고 말하면 TV의 오디오 센서가 음성을 감지하여 TV를 켜줍니다.
와 Google 홈 미니 매일 할 수 있습니다.
이 AI 튜토리얼의 마지막 섹션에서는 의료 분야에서 AI의 사용 사례를 보여줍니다.
패 '인공 지능 몇 가지 훌륭한 사용 사례를 제공하며, 튜토리얼의 이 섹션에서는 의료 분야의 AI 적용부터 시작하여 이를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 문제 설명은 사람이 당뇨병에 걸렸는지 여부를 예측하는 것입니다. 이 경우 특정 환자 정보가 입력으로 사용됩니다. 이 정보에는 다음이 포함됩니다.
이 문제 설명에 대한 모델이 어떻게 생성되는지 보려면 Simplilearn의 "인공 지능 튜토리얼" 비디오를 시청하십시오. 모델은 다음과 같이 구현됩니다. Python 사용 TensorFlow.
인공지능 애플리케이션은 다시defi마케팅, 의료, 금융 서비스 등 다양한 분야에서 비즈니스 프로세스가 어떻게 수행되는지 살펴봅니다. 기업들은 이 기술을 통해 이점을 얻을 수 있는 방법을 지속적으로 모색하고 있습니다. 현재 프로세스를 개선하려는 노력이 계속 증가함에 따라 전문가가 AI에 대한 전문 지식을 얻는 것이 합리적입니다.
패 '사물의 인공 지능(AIoT) 이는 사물인터넷(IoT) 솔루션에 인공지능(AI)을 결합한 것입니다. 사물 인터넷(또는 사물 인터넷)은 (인터넷 덕분에) 서로 연결되고 소유, 수집 및/또는 처리된 정보를 교환할 수 있는 일상 생활의 "지능형" 개체라는 아이디어를 기반으로 합니다. .
이러한 통합 덕분에 인공지능은 네트워크에 연결하여 데이터를 처리하고 다른 개체와 정보를 교환할 수 있어 막대한 양의 데이터에 대한 관리 및 분석이 향상됩니다. IoT와 AI를 통합할 수 있는 애플리케이션은 기업과 소비자에 대한 급격한 영향. 많은 예 중 일부는 무엇입니까? 자율 주행 차량, 원격 의료, 스마트 오피스 빌딩, 예측 유지 관리.
우리에 대해 말할 때 자연 언어 처리 자연어, 즉 우리가 매일 사용하는 언어를 분석하고 이해할 수 있는 인공지능(AI) 알고리즘을 말합니다.
NLP는 인간과 기계 사이의 의사소통을 허용하고 텍스트나 일련의 단어(웹 페이지, 소셜 미디어 게시물...)를 처리할 뿐만 아니라 텍스트(음성 인식)뿐 아니라 음성 언어를 이해하는 것도 처리합니다. 목적은 내용에 대한 단순한 이해부터 번역, 입력으로 제공된 데이터나 문서에서 독립적으로 시작하여 텍스트를 생성하는 것까지 다양할 수 있습니다.
언어는 끊임없이 변화하고 번역하기 어려운 관용구나 표현으로 특징지어지지만 NLP는 철자 검사기나 서면 텍스트의 자동 번역 시스템, 챗봇, 음성 언어용 음성 도우미 등 다양한 응용 분야를 찾습니다.
Lo 음성 인식 컴퓨터가 서면 또는 기타 데이터 형식으로 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기능입니다. 인공 지능의 사용 덕분에 이 기술은 이제 자연어뿐만 아니라 악센트, 방언, 언어와 같은 다른 뉘앙스도 식별할 수 있습니다.
이러한 유형의 음성 인식을 사용하면 일반적으로 반복적인 명령이 필요한 수동 작업을 수행할 수 있습니다(예: 음성 자동화 기능이 있는 챗봇), 연락 센터, 받아쓰기 및 음성 전사 솔루션 또는 PC 사용자 인터페이스 제어, 모바일 및 온라인에서 통화 라우팅 보드 시스템.
패 '일반 인공지능 (영어로 Artificial General Intelligence(AGI))는 복잡한 작업을 이해하고 학습하며 처리할 수 있는 능력을 갖춘 AI의 한 유형입니다. 인간과 마찬가지로.
AGI는 특정 작업에 특화된 인공 지능 시스템(Narrow Artificial Intelligence 또는 ASI – Narrow AI)과 비교하여 다음을 보여줍니다. 인지적 다양성, 다양한 경험을 통한 학습, 다양한 상황에 대한 이해 및 적응력 각 개별 작업에 대해 특정 프로그래밍이 필요하지 않습니다.
현재의 거리에도 불구하고 AGI의 최종 목표는 - 비록 확실히 복잡한 작업이기는 하지만 - 인간의 정신과 인지 능력을 최대한 가깝게 복제합니다..
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