2021년 및 향후 몇 년 동안 최고의 AI 기술 동향

AI 기술 트렌드는 최근의 모든 과대 광고입니다. AI가 다양한 산업의 많은 부문에 어떻게 영향을 미치고 있는지는 매우 흥미롭습니다.

인공 지능의 출현 이후로 산업의 기본은 더 나은 방향으로 바뀌기 시작했습니다. 이제 산업 유형에 관계없이 다른 모든 AI 개발 회사 는 이 기술의 기적을 원합니다.

SemRush에 따르면 AI의 인기 정도는 전 세계적으로 AI 시장이 향후 몇 년 동안 증가 하여 2025년에 1,906억 1,000만 달러의 시장 가치에 도달할 것으로 예상된다는 것 입니다.

Gartner가 발표한 또 다른 AI 2021 예측 통계에 따르면 2021년까지 전 세계 고객 서비스 상호 작용의 최대 15% 가 AI에 의해 완전히 구동될 것이라고 합니다.

인공 지능 성장 통계에 따르면 세계 GDP는 2030년까지 15조 7천억 달러 성장할 것입니다.

이것이 기업이 비즈니스 목표를 달성하기 위해 AI 기술을 통합 하는 이유입니다.

의료 및 건강 관리, 은행 및 금융, 운송, 소매 및 상업, 소셜 미디어, 제조, 비즈니스와 같은 산업에서 기하급수적인 성장 과 최신 AI 개발 을 목격하기 위해 특정 산업에 대한 최신 AI 동향을 분석했습니다.

인공 지능이 파괴적인 기술인 이유는 무엇입니까?

인공 지능의 범위는 방대하기 때문에 저가 또는 서비스를 받지 못하는 구매자에게 서비스를 제공하고 주류 시장으로 이전할 준비가 된 판도를 바꾸는 제품 및 서비스를 촉진하는 파괴적 혁신을 위한 핵심 권한 부여 에이전트입니다.

자동화가 점차 정교해짐에 따라 AI가 현재 산업과 시장을 파괴하는 과정에 있다는 데는 의심의 여지가 없습니다.

이 파괴적인 AI 기술은 우리가 현재 목격하고 있는 파괴적인 혁신의 주요 추진력입니다.

예를 들어, AI는 공유 경제를 새로운 비즈니스 모델로 강화하여 사람들이 자신의 리소스를 관리 기관으로서 다른 사람들과 공유하여 이러한 리소스를 활용하고 이익을 창출할 수 있도록 했습니다. 이 모델은 승차 공유, 스마트 프로토타이핑, 스마트 그리드 등 다양한 영역에서 효과적으로 적용됩니다.

AI의 새로운 기술은 무엇입니까?

제너레이티브 AI

인공 지능의 최신 혁신을 통해 수많은 조직에서 3D 및 2D 그림을 자동으로 생성하는 알고리즘과 도구를 만들 수 있습니다. 이러한 계산은 기본적으로 기계가 콘텐츠, 사운드 및 이미지와 같은 것을 활용하여 콘텐츠를 만들 수 있는 제너레이티브 AI를 구성합니다.

인공 지능의 최신 혁신인 제너레이티브 AI는 3D 프린팅, CRISPR 및 기타 잠재적 발전을 통해 활성화될 때 의수, 유기 분자 및 다양한 것들을 처음부터 렌더링함으로써 의료에 도움이 될 수 있습니다. 마찬가지로 악성 가능성이 있다는 증거를 조기에 구별하여 보다 효과적인 치료 계획을 수립할 수 있습니다.

예를 들어, 당뇨병성 망막병증으로 인해 생성 AI는 패턴 기반 이론을 제공할 뿐만 아니라 스캔을 구성하고 콘텐츠를 생성하여 의사의 다음 단계를 알리는 데 도움이 될 수 있습니다.

연합 학습

Google의 연구 논문인 Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data 에서 알 수 있듯이 연합 학습은 사용자가 중앙에 저장할 필요 없이 풍부한 정보에서 준비된 공유 모델의 이점을 모두 얻을 수 있도록 하는 학습 방법으로 특징지어집니다. 좀 더 기술적으로 말하면 ML 프로세스를 에지로 전파합니다.

대부분의 의료 협회는 개인 정보 보호 제한으로 인해 정보를 공유할 수 없습니다. 연합 학습은 정보를 단일 영역으로 풀링할 필요를 없애고 다양한 사이트에서 다양한 주기로 준비함으로써 분산화를 통해 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

신경망 압축

일반적으로 신경망 은 수행하도록 훈련된 특정 작업에 필요한 것보다 더 높은 정밀도로 표현되는 훨씬 더 많은 가중치를 포함 합니다. 실시간 인텔리전스를 가져오거나 에지 애플리케이션을 향상시키려면 신경망 모델이 더 작아야 합니다. 모델을 압축하기 위해 연구자들은 매개변수 가지치기 및 공유, 양자화, 하위 인수분해, 전송 또는 압축 컨볼루션 필터, 지식 증류와 같은 방법에 의존합니다.

복잡한 계산을 수행하기 위한 심층 신경망의 크기가 증가함에 따라 스토리지 요구 사항도 증가하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자들은 인공 지능의 미래 아이디어와 신경망 압축이라는 기술을 제시했습니다.

신경 조직에는 수행하도록 훈련된 특정 할당에 필요한 것보다 더 높은 정확도로 처리되는 부인할 수 없는 더 많은 부하가 포함되어 있습니다. 실시간 인텔리전스를 가져오거나 에지 애플리케이션을 향상시키려면 신경 조직 모델이 더 작아야 합니다. 모델을 압축하기 위해 연구자들은 경계 가지치기 및 공유, 낮은 순위 인수분해, 지식 정제 등과 같은 수반되는 전략에 의존합니다.

따라서 다음은 이러한 부문에 가져올 기회와 2021년 AI의 영향을 보여주는 놀라운 AI ​​기술 동향입니다.

AI와 함께 사용되는 기술

1. 사물 인터넷

IoT의 AI는 실시간 및 사후 이벤트 처리 모두에 유용합니다. 전자에서 AI는 데이터 세트의 패턴을 식별하고 예측 분석을 실행하는 데 도움이 됩니다. 실시간 처리 중에 주차 요금을 위해 번호판 이미지를 캡처하는 원격 비디오 카메라와 같이 상황에 대한 빠른 응답을 제공하고 해당 이벤트에 대한 결정에 대한 지식을 수집하는 데 도움이 됩니다.

IoT에 AI를 통합하면 모든 장치를 서로 연결하여 추가 기능을 수행할 수 있습니다.

2. 블록체인

블록체인은 모든 산업에서 추진력을 창출한 또 다른 과장된 기술입니다. 이제 블록체인을 사용한 AI는 단순히 두 세계의 최고입니다. 블록체인 앱 개발 이 제공 하는 더 나은 거래, 고품질 데이터, 분산된 인텔리전스, 낮은 시장 진입 장벽, 더 큰 투명성, 개선된 인공 신뢰 와 같은 이점 을 얻을 수 있습니다 .

블록체인에 대한 AI 의 영향은 이 파트너십이 우리에게 더 놀라운 기술과 기능을 제공할 것으로 기대하는 것과 같습니다.

3. 증강 현실

인공 지능의 심층 신경망 덕분에 이제 수직 및 수평 평면을 감지하고 깊이를 추정 및 분석하여 사실적인 폐색을 위한 이미지를 분할하고 사물의 3D 위치를 실시간으로 추론할 수 있습니다. AI 모델이 놀라운 AR 경험을 방해하는 일부 기존 컴퓨터 비전 방식을 대체하고 있는 것은 이러한 특징과 기능 때문입니다.

AI를 통한 의료 및 의료

4. 의료 영상 및 진단

의료 분야에서 인공 지능 의 장점 중 하나 는 의료 영상입니다. 영상의 비침습적 과정을 통해 신체 내부의 이미지를 드러내는 과정. 이것은 질병을 진단하고 치료하는 데 도움이 됩니다. 진화된 이미지 인식과 함께 스마트폰 보급으로 인해 휴대폰은 재택 진단을 위한 올인원 도구가 되었습니다. 또한 FDA가 의료용 AI를 의료 기기로 승인하기를 기대하고 있습니다.

5. 임상시험 등록

적절한 사람들을 등록하는 것은 모든 임상 시험의 성공을 위해 매우 중요하며 어떤 식으로든 쉬운 과정이 아닙니다. 그러나 AI 기술의 약간의 도움으로 의료 기록에서 정보에 액세스하고 추출한 다음 진행 중인 연구와 비교할 수 있습니다. 이런 식으로 연구는 의사와 환자에게 더 적절하고 신뢰할 수 있다고 제안했습니다.

6. 의료 생체 인식 개선

과학자들은 AI의 신경망 을 사용 하여 정량화하기에는 너무 복잡했던 일반적인 위험 요소를 분석 하고 있습니다. 의료 분야의 AI는 망막 스캔을 가능하게 하고 피부색 변화를 검사 및 기록하는 등 다양한 방법으로 산업을 발전시킬 수 있는 힘을 휘두릅니다. 패턴을 찾는 AI 기술의 숙련도는 새로운 진단 방법의 잠금을 해제하고 알려지지 않은 위험 요소를 예측할 수 있게 합니다.

7. 효율적인 약물 발견

지루하게 긴 약물 발견 주기를 완전히 중단하기 위해 기존 제약 회사는 이제 새로운 AI 생명 공학 스타트업에 희망과 믿음을 쏟고 있습니다. 많은 신생 기업이 기초 자금 조달 단계에 있지만 이미 수많은 고객에 둘러싸여 있습니다. 2020년에도 계속되는 기존 제약사의 AI 생명공학 투자 추세를 확인할 수 있습니다.

소매/전자상거래 및 AI

8. 검색 기술

AI 검색 기술의 가장 큰 이점 중 하나는 모든 비즈니스에 도움이 된다는 것입니다. 아마도 이것이 많은 기존 업계에서 투자를 시작한 이유일 것입니다. 이제 검색어에 대한 문맥적 이해가 더 이상 실험 단계가 아니기 때문에 전 세계적으로 적용되는 것은 아직 멀었습니다. 그럼에도 불구하고 검색 기술을 제3자 소매업체에 제공하기 위해 수많은 SaaS 대행사 가 나오고 있으며 이 특정 기술 스택에 대한 투자 로 2021년 최신 AI 트렌드가 되었습니다.

9. 소매 - 체크아웃 프리

Standard Cognition 및 AmazonGo 와 같은 회사 는 Check-out 무료 AI 시스템의 첫 번째 플레이어입니다. 즉, 고객은 제품을 확인하거나 스캔하지 않고 쇼핑할 수 있습니다. 이것은 도난 및 기타 문제에 대한 감시를 유지할 것으로 예상됩니다. 이 AI 기반 시스템의 채택은 배치 및 기술적 결함으로 인한 기타 재고 손실 비용에 따라 달라집니다. m id-2019 현재 11개의 AmazonGo 매장이 운영되고 있으며 계산대 없이 운영되고 있습니다.

10. 창고 물류

물류 는 인공 지능 의 발전 분야 이자 최근 트렌드 라고 합니다 . 미래의 창고에서는 물류가 중요한 역할을 할 것입니다. 창고는 사람이 아니라 조명 과 같은 기본 시설 없이 24시간 연중무휴로 작업할 수 있는 고도로 숙련된 로봇을 수용하도록 개발될 것이기 때문입니다.

{보너스 읽기: 주문형 물류 앱 개발 비용은 얼마입니까?}

11. P2P 네트워크

AI 기계 학습 은 기계가 정보에 입각한 결정을 내리도록 하기 위해 엄청난 양의 데이터를 필요로 합니다. 암호 화폐에 의해 배포된 것과 같은 P2P 네트워크는 모든 규모의 조직에 네트워크로 연결된 개인용 컴퓨터의 성능을 전달하여 AI 프로그램을 실행할 수 있는 이점을 제공합니다. AI와 결합된 이 네트워크는 검색 엔진의 투명성을 촉진합니다.

글로벌 AI 시장 규모, 즉 소매 및 전자 상거래 시장 규모의 인공 지능은 2019-2025년 예측 기간 동안 42.8%의 CAGR로 증가하고 2025년까지 193억 7천만 달러의 매출을 달성할 것으로 예상됩니다.

정부/공공부문 및 AI

12. 안면 인식

안면 인식은 생체 인증의 지배적인 형태입니다. 이 분야에 대한 광범위한 연구로 인해 이 AI 애플리케이션의 가독성과 정확도가 빠르게 향상되고 있습니다. 인공 지능 의 안면 인식 기능 의 장점 중 하나는 보안 기관이 사회에서 악성 요소를 식별하고 제거하는 데 도움이 된다는 것입니다. 이뿐만 아니라 기업은 비즈니스 모델에 따라 이 AI 기능을 프로세스에 사용되는 앱 및 기타 솔루션에 빠르게 통합하고 있습니다.

13. 사이버 위협 헌팅

사이버 위협 사냥은 은밀한 공격자를 탐지하고 이러한 해커가 시작한 악의적인 활동을 중지하기 위해 높은 보안 기능과 결합된 사전 예방적 접근 방식입니다. 이 기술과 통합된 AI의 이점 중 하나는 머신 러닝을 사용하여 이러한 외부 요소 및 보안 침해를 탐지하는 것이 케이크 조각이 된다는 것입니다.

14. 컴퓨터 비전을 통한 감시

Computer Vision은 알고리즘을 기반으로 하는 AI 연구 분야입니다. 이 시설의 두드러진 사용 사례는 일본 기계 학습 알고리즘인 AI Guardman에서 볼 수 있습니다. 이 알고리즘은 쇼핑객의 의심스러운 행동을 감지하고 모바일로 상점 주인에게 경고합니다. 마찬가지로 드론에 추가된 이 컴퓨터 비전은 붐비는 장소를 감시하는 데 도움이 될 것입니다. 정부 부문의 AI는 새로운 방법이 모색되기 시작하면서 앞으로 상승할 것으로 예상됩니다.

교통 및 AI

15. 자율주행차

Allied Market Research의 보고서에 따르면 자율 주행 기술은 AI 시장 규모 를 2019년 540억 달러에서 2026년까지 5,560억 달러로 확대하고 CAGR 39%로 성장할 것 입니다. 또한 2025년까지 운송 분야의 AI는 전체 자동차 OEM 공급망에서 1,730억 달러의 비용 절감 효과를 가져올 것으로 추정됩니다.

16. 트래픽 관리

2021년 AI 기술 트렌드 는 또한 예상되는 트래픽 사고를 예측하고 감지하는 애플리케이션의 도움으로 트래픽 관리로 구성됩니다. 이는 카메라를 사용하여 교통 센서를 "지능형" 에이전트로 변환함으로써 달성되었습니다. 이에 대한 성공적인 사용 사례는 Rapid Flow Technologies입니다.

17. 스마트 트랙

Smart Tracks는 ART-Autonomous Rail Rapid Transit이라는 중국에서 시작한 이니셔티브입니다. 기차가 페인트 칠한 점선으로 만들어진 가상 트랙을 따르기 때문에 트랙이 필요하지 않습니다. 이 놀라운 인공 지능 동향 은 앞으로 몇 년 동안 전 세계적으로 확산될 것으로 예상됩니다.

18. 차량용 디지털 번호판

인공 지능의 최근 동향 은 흥미롭게도 스마트 기술을 개조하여 번호판을 운반할 수 있게 해 줄 것입니다. 물론 AI 기술로 만든 디지털 번호판은 사고 발생 시 당국에 경보를 발령하거나 위치 감지를 위해 GPS를 사용하는 등 다양한 수준에서 교통 당국에 도움이 될 것입니다.

제조 및 AI

19. 예측 유지 관리 및 알고리즘

제조업체는 AI 알고리즘을 사용하여 예상치 못한 기계 고장을 더 잘 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기존 기업의 수백만 달러를 절약할 수 있습니다. 예측 유지 보수 알고리즘은 장비 오류가 발생하기 전에 예측하기 위해 지속적인 데이터 수집을 배포합니다. 센서 비용 감소로 인해 에지 컴퓨팅, AI 발전 및 예측 유지 관리가 더 널리 사용 가능하게 되었습니다.

20. 결함 검출을 위한 컴퓨터 비전

우리는 이미 컴퓨터 비전이 감시에 어떻게 도움이 될 것인지 논의했습니다. 마찬가지로 제조업계의 성배가 되어 생산공정을 감독하고 인적 요소 없이 제품의 미세한 차이까지 지적할 수 있다. 컴퓨터 비전의 카메라는 머리카락 너비의 절반인 결함을 포착하는 데 매우 정확합니다.

21. 인간과 로봇의 협업

매우 미래적인 것처럼 들리지만 그리 많지 않습니다. 일부 보고서 에 따르면 2020년까지 전 세계 공장에 170만 대 이상의 로봇이 배치될 것입니다 . 그들은 곧 인간 노동자와 함께 일하고 생산성 수준을 향상시킬 것입니다. AI 기반 로봇은 제조 작업을 인수하도록 설계되고 인간 작업자는 설계, 프로그래밍 및 유지 관리에서 더 높은 위치에 있는 작업을 위해 훈련될 것입니다.

22. 품질 4.0의 도래

품질 4.0은 제조 산업에 AI가 통합된 산물입니다. 여기에는 감지된 생산 결함에 대해 제조 팀에 알리는 AI 알고리즘이 포함되어 결함이 있는 제품의 생산을 중단하고 막대한 자본을 절약하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 결함은 사전 설정된 레시피의 편차, 기계 동작의 변화, 원자재의 변화 등이 될 수 있습니다.

게임과 AI

23. 향상된 시각화 기술

최근 인공 지능의 트렌드는 게임 분야입니다. AI는 딥 러닝과 계속해서 증가하는 데이터의 도움으로 비디오 게임의 시각적 품질을 향상시킬 수 있습니다. 게임 환경과 캐릭터가 더욱 현실감 있고 자연스러워 보일 것입니다. AI는 캐릭터의 움직임과 표현 방식을 고도로 개선하여 전체 게임 경험을 더욱 사실적으로 만드는 품질을 가지고 있습니다.

24. 보이스 어시스턴트를 통한 실제 경험

AI의 중요한 분기인 음성 비서 는 이제 Destiny 2와 같은 게임에 추가되어 플레이어가 매번 게임 메뉴에 액세스하지 않고도 특정 게임 기능에 액세스할 수 있도록 도와줍니다. 뿐만 아니라 플레이어가 더 이상 수동적이지 않을 다양한 대화형 게임을 제공합니다.

25. 각 게이머를 위한 맞춤형 플레이

개별 게임 플레이어에 대한 데이터를 수집한 후 AI 알고리즘을 통해 개발자는 게임 내에서 개별 플레이어에게 보다 개별화되고 반응하는 게임 세계를 만들 수 있습니다. 미래의 AI 기술 을 통해 플레이어를 퀘스트 방향으로 안내하는 MMORPG와 자신의 스타일을 칭찬하는 다른 플레이어에 액세스할 수 있습니다. 이 영역에서 많은 것이 가능하며 2021년 의 AI 기술 동향을 구성할 내용을 보게 되어 기쁩니다 .

비즈니스와 AI

26. 고객 경험 향상

고객이 보다 용이하고 개발된 서비스를 요구함에 따라 기업은 확실히 고객을 잃고 싶지 않기 때문에 자신의 게임을 찾고 있습니다. 이제 AI는 여러 기업이 물에서 머리를 유지하는 데 도움이되는 효과적인 기술로 간주됩니다.

고객 경험 에서 인공 지능의 미래는 챗봇 , 24X7 지원, 가상 지원 및 자조 VR 시스템을 사용하여 개선되고 있습니다. 자연어 처리는 과거 경험의 확장된 데이터 풀에서 더 많은 것을 즉석에서 배우고 더 많이 배우기 때문입니다.

27. 고급 채용 프로세스

X.ai 및 ClearFit 과 같은 AI 기술 솔루션 은 채용 담당자가 면접 일정을 잡고 해당 직무에 가장 이상적인 후보자를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이제 채용 프로세스가 기계적이지 않기 때문에 AI 알고리즘이 분석하고 후보자를 선택하는 데 도움이 될 공감, 성격 및 기타 인간 특성과 같은 인간 요소를 추가하여 AI가 개발되고 있습니다. 우리 인간처럼. AI가 비즈니스에 미치는 영향은 분명하며 2020년까지만 증가할 것으로 예상됩니다.

28. 비즈니스 모델 변환

비즈니스에서 인공 지능의 미래는 비즈니스 기능의 기본을 변화시키고 있습니다. 이 부문의 변화는 데이터 분석, 성능 예측, 컴퓨터 비전 등과 같은 AI 기능의 통합에 해당합니다. 이러한 놀라운 기능을 사용할 수 있으므로 비즈니스 조직이 이 기술을 새로운 것으로 개발하고 비할 데 없는 미래 AI 기술 트렌드를 설정하는 새롭고 혁신적인 방법을 찾는 데 머지 않았습니다.

금융 및 AI

29. 신용 위험 평가

금융 부문에서 고객 데이터에 대한 기록을 유지하는 것은 일종의 제2의 천성입니다. 이제 우리가 그 모든 데이터를 사용하여 고객의 기록과 그들이 이미 소유하고 있는 대출 및 신용 카드 상환 능력을 조사할 수 있다면 놀랍지 않겠습니까? 금융 분야의 AI는 그 이상을 수행할 것입니다. 머신 러닝과 AI는 인간 분석가를 대신하여 금융 부문과 관련된 위험을 파악하고 금융 개발 솔루션을 제공합니다.

30. 간편한 사기 탐지

사기 요소는 은행 및 금융 산업의 주요 관심사 중 하나입니다. 이러한 위험을 제거하기 위해 금융의 AI는 기계 학습 및 알고리즘을 사용하여 패턴을 인식하고 이상한 일이 발생하면 불일치를 매우 쉽게 감지할 수 있습니다 . 예를 들어, 신용 카드가 다른 국가에서 사용되었다고 가정해 보겠습니다. 신용 카드가 다른 국가에서 사용된 직후에는 해당 기관에서 조치를 취하도록 경고합니다. 또한 사기로 간주될 수 있는 것과 그렇지 않은 것을 인식하는 방식으로 개발될 수 있습니다.

31. 예측을 통한 안전한 거래

다른 모든 영역과 마찬가지로 거래도 AI의 머신 러닝 및 알고리즘이 다른 지점과 결합되어 촉진될 것입니다. 클라우드의 과거 데이터에서 AI 시장 규모와 조건 을 분석함으로써 조직과 개인은 주식과 주식의 매매와 같은 예상치 못한 위험을 극복할 수 있을 것입니다.

32. 자동 청구 처리

여러 번 금융 회사는 고객에게 보험료를 지불해야 하는 어려운 상황에 직면합니다. 사기 문제를 해결하고 상황의 진실성을 확인하기 위해 보험사와 신생 기업은 AI를 사용하여 차량 소유자의 "위험 점수"를 계산하고 사고 이미지를 조사하며 운전자 행동을 주시하고 있습니다.

소셜 미디어 및 AI

33. 소셜 네트워크 개선

AI는 소셜 미디어 플랫폼을 있는 그대로 만드는 데 중추적인 역할을 합니다. 소셜 미디어의 AI는 Facebook이 2013년 AI를 채택한 이후로 전체 산업을 형성했습니다. 이제 신경망을 통해 이미지 인식에 태그를 지정하는 방법을 학습하는 친구를 찾거나 잘못된 뉴스를 식별하는 모든 작업을 AI가 수행합니다.

34. 마케터의 역량 강화

마케터는 소셜 미디어에서 AI의 장점을 활용하여 고객의 구매 페르소나와 선호도를 이해하고 분석합니다. 이렇게 하면 구매 습관과 결정을 내리는 요인을 기반으로 제품 제안을 개인화하는 데 도움이 됩니다.

35. 효과적인 청중 타겟팅

마케터 는 AI의 또 다른 이점을 얻습니다 . 즉, 선형 세분화를 넘어 캠페인을 확장하고 현재 고객 기반과 유사한 대상 고객을 대상으로 합니다. 또한 효과적인 타겟팅은 사람들의 활동이 온라인에 저장되기 때문에 모든 소셜 미디어 플랫폼에서 유료 광고 캠페인을 위한 비장한 카드입니다. AI 기술을 활용하여 이 데이터에 액세스하면 소셜 미디어 사용, 온라인 사용자 행동 등에 대한 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

36. AI 지원 콘텐츠 디자인

콘텐츠가 소셜 미디어 마케팅의 왕이라는 것은 새삼스러운 일이 아니며 AI로 콘텐츠를 최적화하는 것이 이 업계에서 일어날 수 있는 최고의 일입니다. 브랜드의 콘텐츠 게시 패턴과 유형을 연구하는 AI 도구를 통해 어떤 콘텐츠가 요구되고 어떤 콘텐츠가 최적화되어야 하는지 제안할 수 있습니다.

37. AI 기반 칩이 대중화되다

인공 지능의 미래에 대해 생각했다면 이미 진입한 것입니다. 인공 지능은 특수 프로세서에 크게 의존합니다. 현재 AI의 수요에 맞춰 칩을 제작하고 AI Technology와 집적하여 현재로서는 별도 의 장치가 필요한 기능을 수행하고 있습니다. 이 칩은 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 자연어 처리와 같은 AI 도구를 구현하여 활용됩니다.

인공 지능의 미래는 무엇입니까?

이러한 놀라운 AI 산업 동향을 목격한 후 , 우리는 이 AI 기술이 얼마나 거대할 것이며 모든 산업의 모든 부문에 몰입할 수 있는 필연성을 거의 짐작할 수 있습니다. 현재까지도 기업은 AI를 사용하여 차세대 모바일 앱을 개발 하여 고객 참여를 강화하고 궁극적으로 비즈니스를 확장하고 있습니다.

조직이 지금까지 보여준 보장을 고려할 때 기꺼이 많은 투자를 하려는 파괴적인 AI 기술과 인공 지능의 미래 아이디어!. Appinventiv는 미국에 있는 AI 개발 회사와 함께 조직이 기존 기술 구조에 AI를 구현하여 이점과 이점을 얻을 수 있도록 지원합니다.

이 시점에서 인공 지능이 없는 미래는 상상하기 어렵습니다. 2022년이 다가옴에 따라, 우리는 그것이 테이블에 어떤 대단함을 가져다줄지 매우 기대됩니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

Q. 향후 인공지능의 범위는?

AI 산업 동향은 기업이 일하고 있는 가장 최근의 것이며, 우리의 미래에서 확실히 중요한 역할을 합니다. 이 기술은 여행 토큰을 무료로 만들어 줄 AI 기반 칩에서 계산원이 없는 쇼핑 마트에 이르기까지 다양한 수준과 방법으로 우리를 촉진할 것입니다. 당신은 그것을 상상하고 AI는 몇 y 귀의 시간 범위 내에 그것을 할 것입니다.

Q. AI의 영향을 받는 산업은?

AI에 탑재된 기능으로 인해 거의 모든 산업에서 각자의 속도와 방식으로 이 기술을 채택하고 있습니다. 의료, 금융, 비즈니스, 제조, 소매 및 전자 상거래, 정부 및 공공 부문, 소셜 미디어, 운송 및 게임과 같은 산업은 IoT, 블록체인, AR 및 클라우드와 같은 기술과 통합된 AI의 이점을 누리고 있습니다.

Q. 인공 지능이 비즈니스를 어떻게 변화시키고 있습니까?

AI가 비즈니스에 등장하면서 핵심 기본이 바뀌었습니다. 이제 사람의 개입 없이 효과적으로 직원을 고용하는 것이 가능하며, 챗봇 및 기타 AI 기능을 사용하여 더 나은 고객 서비스를 제공하고 고객 경험을 향상시키는 것이 정말 발전했습니다. 또한 컴퓨터 비전, 성능 예측 및 데이터 분석과 같은 기술이 인공 지능의 미래 목록에 추가되었으며 AI 기술의 통합으로 기업이 얻을 수 있는 이점이 있습니다.