인공 지능 엔지니어: 신화 대 현실
게시 됨: 2018-05-08인공 지능은 관련성이 있는 영역에서 빠르게 성장했습니다. 스마트 냉장고에서 자율 주행 자동차에 이르기까지 모든 것이 정교한 인공 지능 알고리즘의 결과입니다. 그 책임은 누구에게 있습니까? 인공 지능 엔지니어.
인공 지능은 기계 학습과 동일한 것으로 생각되지만 실제로 후자는 전자의 하위 집합입니다. AI는 다양한 응용 프로그램이 있는 광범위한 분야이지만 작업하기 가장 어려운 영역 중 하나입니다. 인공 지능은 기계에게 거의 모든 측면에서 인간을 모방할 수 있는 능력을 부여하는 것을 목표로 합니다. 이는 들리는 것보다 훨씬 어렵습니다. 기계는 본질적으로 멍청한 장치이며 많은 데이터, 컴퓨팅 성능 및 학습 노력이 필요합니다. 
가장 성공적인 AI 전문가는 흔히 공통된 특성과 자신의 경력에서 꽃을 피울 수 있는 기계에 대한 사랑을 공유합니다. AI로 작업하려면 극도로 분석적이고 논리적인 사고 과정과 가장 어려운 문제를 가장 비용 효과적이고 효율적으로 해결할 수 있는 능력이 필요합니다. 인공 지능 엔지니어는 기업이 경쟁력을 유지할 수 있도록 하는 최첨단 프로그램으로 변환되는 기술 혁신에 대해 명확한 선견지명을 가질 것으로 기대됩니다.
인공 지능: 인수 또는 오히려 인수
또한 AI 전문가는 시스템 및 프로그램을 설계, 개발, 유지 관리, 모니터링 및 수리하는 데 필요한 기술을 갖추고 있어야 합니다. 마지막으로, AI 전문가는 비기술적 배경을 가진 사람들도 이해할 수 있는 방식으로 고도의 기술적 정보를 번역하는 데 능숙해야 합니다. 그들은 가장 통찰력 있는 결과를 생성하기 위해 나머지 조직과 협력해야 합니다.
자, 이제 우리는 인공 지능 엔지니어의 직무에 대해 같은 페이지에 있으므로 AI 전문가가 갖추어야 할 몇 가지 중요한 기술을 살펴보겠습니다.
컴퓨터 과학과 수학의 기초는 대부분의 인공 지능 프로그램의 중추를 형성합니다. 초급 직위에는 최소한 학사 학위가 필요하지만 감독, 리더십 또는 관리 역할을 수반하는 직위에는 석사 또는 박사 학위가 필요한 경우가 많습니다.
야심 찬 AI 엔지니어는 다음과 같은 사항에 익숙해야 합니다.
- 확률, 통계, 대수, 미적분을 포함한 다양한 수학 수준.
- 신경망을 포함한 베이지안 네트워킹 또는 그래픽 모델링.
- 물리학, 공학 및 로봇.
- 컴퓨터 과학, 프로그래밍 언어 및 코딩.
- 인지 과학 이론.
인공 지능 분야는 지속적으로 성장해 왔으며 이러한 인공 지능 개발자/엔지니어가 지속적으로 작업하는 다양한 신기술을 탄생시켰습니다. 그들이 무엇인지 봅시다:
목차
자연어 처리 및 텍스트 분석
NLP는 텍스트 분석을 사용하고 지원합니다. NLP는 통계적 방법을 통해 구조, 감정, 의도 및 의미에 대해 자연어로 말하는 모든 문장을 이해하는 데 도움이 됩니다. NLP는 사기 탐지 및 보안, 광범위한 자동화 비서(예: Siri), 비정형 데이터 마이닝 애플리케이션에서 광범위하게 사용됩니다.
자연어 이해를 위한 초보자 가이드
가상 에이전트
단순한 챗봇부터 인간과 원활하게 상호작용할 수 있는 첨단 시스템까지, 이 모든 것이 AI와 인공지능 엔지니어 덕분에 가능했습니다. 조직이 고객 서비스 및 지원에 대한 챗봇의 중요성을 인식함에 따라 이러한 챗봇 및 가상 에이전트의 사용이 증가하고 있습니다.
AI 최적화 하드웨어
하드웨어는 AI와 관련 기술이 성장함에 따라 훨씬 더 수용 가능해야 합니다. 그리고 그것은 무엇을 의미합니까?
AI 지향 컴퓨팅 작업을 효율적으로 실행하도록 특별히 설계되고 개발된 그래픽 처리 장치(GPU) 및 기기. 그들은 딥 러닝 애플리케이션에 막대한 영향을 미치고 있습니다. 이러한 GPU를 개발하는 일부 공급업체에는 Cray, Google, IBM, Intel 및 Nvidia가 있습니다.
생체 인식
생체 인식은 인체의 물리적 측면을 식별, 측정 및 분석합니다. 그것은 만지고, 보고, 말하고, 신체 언어를 인식하는 것과 관련된 상호 작용을 처리하는 인간과 기계 간의 훨씬 더 자연스러운 상호 작용을 허용합니다.
딥 러닝 플랫폼
딥 러닝 플랫폼은 다양한 추상화 레이어가 있는 고급 신경망과 함께 작업하여 인공 지능과 머신 러닝을 완전히 새로운 수준으로 끌어 올립니다. 이 기술은 데이터를 처리하고 의사 결정에 도움이 되는 패턴을 생성하여 인간의 두뇌를 모방합니다.
머신 러닝의 5가지 획기적인 애플리케이션
이제 몇 가지 신화와 오해를 살펴보겠습니다. 여러분도 이러한 사실을 염두에 두고 있을 것입니다. 함께 그들을 무너뜨리자!
통념 #1: AI는 사람과 똑같이 생각합니다. 사람이 할 수 있는 모든 문제를 해결할 수 있습니다.
AI에는 아직 일반 지능과 같은 것이 없으며 아마도 필요하지 않을 수도 있습니다. 어쨌든 오늘날 AI는 여우 원숭이에게 음식을 얻는 방법을 가르치는 데 더 중점을 둡니다. 침팬지가 스스로 알아낼 수 있도록 하는 것이 아닙니다. 대부분의 AI 기능은 자연어 처리(NLP), 이미지 인식, 검색 엔진, 게임, 예측 또는 자율 주행 자동차의 특정 기능과 같은 특정 목적을 위해 개발되었습니다. 이것은 종종 일반 인텔리전스보다 더 높은 비즈니스 가치를 가져옵니다. 제너럴리스트보다 항상 스페셜리스트가 우선이다.
신화 #2: AI는 머신 러닝 또는 딥 러닝과 동일합니다.
AI는 종종 ML, 딥 러닝 또는 인지 처리에 대해 잘못 해석됩니다. 그러나 진실은 ML이 AI의 일부라는 것입니다. 여기서 데이터를 제공하면 정기적으로 기계가 훈련됩니다. 앞서 언급했듯이 AI는 그보다 더 광범위하며 우리가 언급한 기술의 상위 집합을 형성합니다.
2018년 기업을 위한 자연어 처리의 5가지 적용
신화 #3: 인공 지능 엔지니어는 시스템을 한 번만 개발하면 저절로 학습합니다.
을 텐데! AI의 하위 집합인 기계 학습조차도 구현하기가 매우 어렵습니다. 물론 더 쉽고 어려운 문제도 있지만 일반적으로 이러한 알고리즘을 비즈니스 요구에 맞게 만드는 것은 그 자체로 하나의 작업입니다. 알고리즘은 이해하기 쉬운 경우가 많지만 문제에 적합한 알고리즘을 선택하고 데이터를 알고리즘에 올바른 방식으로 제시하는 것이 문제입니다. 이를 위해서는 문제에 대한 포괄적인 지식과 알고리즘 및 모델의 기능 및 제약 조건에 대한 철저한 이해가 필요합니다. 문제를 더욱 복잡하게 하는 것은 기계가 인공 지능을 갖추기 위해 정확한 양의 훈련이 필요하다는 사실입니다.
이 훈련은 가능한 한 순수한 형태의 정확한 데이터가 필요합니다. 또한 훈련에 사용되는 데이터는 매우 동적이며 적시에 사용하지 않으면 오래됩니다. 따라서 인공 지능 엔지니어는 시스템이 이러한 동적 데이터와 원활하게 작동하는지 확인하기 위해 시스템을 반복한 후 반복 작업을 수행해야 합니다.
신화 #4: AI 알고리즘은 마법처럼 지능적인 시스템을 만들 수 있습니다. 제공되는 데이터의 품질은 AI와 관련이 없습니다.
AI는 "로드 앤 고"가 아닙니다. 데이터가 매우 광범위하거나 처리되지 않은 경우 AI는 큰 도움이 되지 않습니다. 이러한 데이터는 모든 시스템에서 소화할 수 없으며 종종 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다. AI 엔지니어는 모든 것을 수집하는 대신 데이터를 신중하게 선별하고 가능한 최고 품질인지 확인해야 합니다. 알고리즘은 프로그램일 뿐이며, 프로그램은 작업할 데이터가 필요합니다. 데이터가 좋을수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
신화 #5: AI는 매우 새로운 분야입니다.
John McCarthy는 1956년에 "인공 지능"이라는 용어를 만든 후 50년 이상 동안 영역을 정의했습니다. 따라서 AI라는 개념은 그리 새로운 것은 아니지만 오늘날 전 세계적으로 훨씬 더 널리 퍼져 있습니다.
데이터 과학, 머신 러닝, 빅 데이터의 차이점!
아! 그것은 인공 지능 엔지니어를 둘러싼 신화에 관한 것입니다. 그러한 신화에 대해 더 많이 들어본 적이 있는지 알려주세요. 그러면 저희가 그 사실을 깨도록 도와드리겠습니다! 다른 Mythbusters로 돌아오겠습니다.
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