728x90 인공지능119 인공지능 기술 TOP 10 : 아홉번째 "딥러닝 플랫폼" 머신러닝의 강력한 하위 집합인 딥러닝은 복잡한 문제를 해결하는 놀라운 능력으로 인해 최근 몇 년 동안 상당한 주목을 받고 있습니다. 이미지 인식과 자연어 처리부터 자율 주행 차량과 첨단 로봇 공학에 이르기까지 딥 러닝 플랫폼은 다양한 AI 애플리케이션의 근간이 되었습니다. 이 글에서는 딥 러닝 플랫폼의 중요성, 인기 있는 플랫폼, 다양한 산업 분야의 적용 사례 등을 살펴보며 딥 러닝 플랫폼의 세계를 살펴봅니다. 딥러닝 플랫폼이란? 딥러닝 플랫폼은 딥러닝 모델의 설계, 학습 및 배포를 용이하게 하는 전문 소프트웨어 프레임워크입니다. 이러한 플랫폼은 신경망을 구축하고 최적화하는 데 필요한 도구와 라이브러리를 제공하므로 AI 개발자는 기본 인프라가 아닌 실제 문제에 집중할 수 있습니다. 기본적으로 딥러닝 플랫.. 2023. 4. 23. 인공지능 기술 TOP 10 : 여덟번째 "Peer-to-Peer Networks" 인공지능(AI)이 우리 주변의 세상을 계속 변화시키면서 이러한 발전을 가능하게 하는 기반 기술의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 이러한 핵심 요소 중에는 분산된 데이터 공유와 협업을 촉진하는 강력한 도구로 떠오른 P2P(Peer-to-Peer) 네트워크가 있습니다. 이 글에서는 P2P 네트워크의 개념과 AI에서의 역할, 그리고 향후 잠재적인 활용 방안에 대해 살펴봅니다. P2P 네트워크의 이해 P2P 네트워크의 핵심은 사용자 또는 피어가 중앙 서버나 중개자에 의존하지 않고 서로 직접 연결할 수 있는 탈중앙화 시스템입니다. 여기서 '피어'는 네트워크에 참여하여 다른 사람들과 직접 정보를 공유하고 받는 사람이나 컴퓨터를 말합니다. 네트워크의 각 피어는 클라이언트와 서버의 역할을 동시에 수행하며 다른 사람.. 2023. 4. 23. 농업 분야의 인공 지능(AI) 인공지능(AI)은 농업분야에도 빠르게 변화를 선도하고 있습니다. AI는 농작업을 자동화하고 의사 결정을 개선하며 생산성을 높이는 데 사용되고 있습니다. 농업 분야에서 AI가 활용되고 있는 몇 가지 방법을 소개하고자 합니다: 1. 작업 자동화: AI는 작물 모니터링, 물대기 등 과거에는 수작업으로 이루어지던 작업을 자동화하는 데 사용되고 있습니다. 이를 통해 농부들은 마케팅 및 판매와 같은 비즈니스의 다른 측면에 집중할 수 있게 되었습니다. 2. 의사 결정 개선: AI는 데이터를 수집하고 분석하는 데 사용되어 농부들이 작물 관리 방법에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, AI는 작물 수확량을 예측하고, 해충과 질병을 식별하며, 물대기 일정을 최적화하는 데 사용될 수 있습니다. 3... 2023. 4. 23. 인공지능 기술 TOP 10 : 일곱번째 "로보틱 프로세스 자동화(RPA)" 인공지능(AI)의 시대는 산업을 혁신하고 우리의 생활과 업무 방식을 변화시키는 수많은 기술을 도입할 것 입니다. 그중에서도 도입이 급증하고 있는 기술 중 하나가 바로 로보틱 프로세스 자동화(RPA)입니다. 이 글에서는 RPA의 기본 사항, 이점, 애플리케이션 및 향후 전망에 대해 살펴보면서 RPA의 세계에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)란 무엇인가요? RPA는 AI와 머신러닝 알고리즘을 사용하여 기존에 사람이 수행하던 반복적이고 규칙에 기반한 작업을 자동화하는 기술입니다. RPA 봇 또는 소프트웨어 로봇은 버튼 클릭, 입력, 다양한 소스에서의 데이터 추출과 같은 인간의 행동을 모방할 수 있습니다. RPA는 일상적인 작업을 대신하고 인간은 창의력, 문제 해결, 의사 결정이 필.. 2023. 4. 23. 인공지능 기술 TOP 10 : 여섯번째 "머신 러닝" 머신 러닝이란 무엇인가요? 머신 러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있도록 하는 인공 지능(AI)의 일종입니다. 머신 러닝 알고리즘은 데이터를 학습한 다음 해당 데이터를 사용하여 예측이나 결정을 내릴 수 있습니다. 머신 러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 사기 탐지 등 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. 머신 러닝은 어떻게 작동하나요? 머신 러닝 알고리즘은 데이터에서 패턴을 찾는 방식으로 작동합니다. 알고리즘은 일련의 데이터에 대해 학습한 다음 해당 데이터를 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘은 동물 사진을 보고 다양한 종류의 동물을 인식하도록 학습할 수 있습니다. 알고리즘을 학습시킨 다음에는 동물 사진을 보고 새로운 동물을 식별하는 데.. 2023. 4. 23. 딥 러닝 인공 지능의 미래 혁신 / 딥러닝 다시 보기 인공지능(AI)의 하위 분야인 딥러닝은 최근 몇 년 동안 급속도로 발전해 왔습니다. 방대한 양의 데이터에서 학습할 수 있는 딥러닝은 산업을 변화시키고 연구자들이 획기적인 발견을 할 수 있도록 지원합니다. 이 특수 AI 기술은 인간 두뇌의 학습 과정을 모방하도록 설계된 인공 신경망을 기반으로 합니다. 이 글에서는 딥러닝의 복잡성과 고유한 특성, 다양한 분야에 걸쳐 광범위하게 적용되는 딥러닝에 대해 자세히 살펴봅니다. 먼저 딥 러닝의 이해를 돕기 위해 간단한 예시를 들어보겠습니다. 예시: 고양이와 개를 구분하는 인공지능 데이터 수집: 먼저 고양이와 개의 사진을 모아 데이터셋을 구성합니다. 이 데이터셋은 모델에게 고양이와 개의 특성을 학습시키기 위해 사용됩니다. 전처리: 사진을 동일한 크기로 조정하고, 픽셀값.. 2023. 4. 22. 인공지능 기술 TOP 10 : 네번째 "Decision Management" 의사 결정 관리, 더 스마트한 의사 결정을 위한 AI 활용하기 오늘날과 같이 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 조직은 경쟁에서 앞서 나가기 위해 정보에 입각한 의사 결정을 신속하게 내려야 합니다. 더 나은 의사 결정을 지원하기 위해 등장한 주요 AI 기술 중 하나가 바로 의사 결정 관리입니다. 의사 결정 관리 시스템은 고급 알고리즘, 머신 러닝 및 데이터 분석을 활용하여 조직이 의사 결정 프로세스를 자동화하고 최적화함으로써 효율성, 정확성 및 경쟁력을 개선할 수 있도록 지원합니다. 1. 의사 결정 관리란 무엇인가요? 의사 결정 관리는 자동화된 의사 결정 시스템을 설계, 구축 및 관리하는 데 중점을 두는 분야입니다. 이러한 시스템은 AI 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 사전 정의된 비즈니스 규칙을 적용하.. 2023. 4. 22. 인공지능 기술 TOP 10 : 세번째 "가상 에이전트" 가상 에이전트, 고객 인터랙션의 세계를 혁신하다 오늘날 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 기업은 고객 경험을 개선하고 운영을 간소화하며 효율성을 높이기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 인공지능(AI)이 다양한 산업 분야에서 지속적으로 발전함에 따라 가상 에이전트가 고객 상호작용을 혁신하는 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 이 글에서는 가상 에이전트의 매력적인 세계에 대해 자세히 알아보고 AI 영역에서 가상 에이전트의 기능, 이점 및 향후 전망에 대해 살펴봅니다. 가상 에이전트 정의하기 챗봇 또는 가상 어시스턴트라고도 하는 가상 에이전트는 자연스러운 대화 방식으로 사람과 상호 작용하도록 설계된 AI 기반 프로그램입니다. 자연어 처리(NLP) 및 머신 러닝 알고리즘이 탑재된 이러한 가상 에이전트는 고객의 문의.. 2023. 4. 22. 인공지능 기술 TOP 10 : 두번째 "음성 인식" 음성 인식, 인간과 컴퓨터 상호 작용의 미래 음성 인식은 컴퓨터가 음성 언어를 이해하고 이에 반응할 수 있도록 하는 기술입니다. 음성 인식은 우리가 컴퓨터와 상호 작용하는 방식을 혁신하여 보다 자연스럽고 직관적으로 사용할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 음성 인식은 이미 음성 인식 비서, 받아쓰기 소프트웨어, 콜센터 시스템 등 다양한 애플리케이션에서 사용되고 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 자율 주행 자동차, 의료 진단, 고객 서비스 등 더 많은 분야에 사용될 가능성이 높습니다. 음성 인식을 사용하면 여러 가지 이점이 있습니다. 첫째, 컴퓨터와 더 쉽고 편리하게 상호 작용할 수 있습니다. 예를 들어 음성 명령을 사용하여 스마트 홈 장치를 제어하거나 문자 메시지를 보내거나 약속을 잡을 수 있습니다.. 2023. 4. 22. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 다음
