다양한 산업에서 인공 지능의 미래 범위

AI가 존재하지 않는 산업을 찾을 수 있습니까? 그럴 수 없을 가능성이 있습니다.

AI는 다양성과 고급 솔루션 덕분에 지구상에서 가장 인기 있는 기술 중 하나입니다. 빠른 속도로 성장하고 있지만 AI의 미래 범위는 무엇입니까? 이 기사에서 이 기술을 사용 중이거나 사용할 계획인 다양한 부문을 살펴봄으로써 이 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다.

인공지능의 범위

1. 과학 및 연구 분야의 AI

AI는 과학 분야에서 많은 발전을 이루고 있습니다. 인공 지능은 많은 양의 데이터를 처리할 수 있으며 인간의 생각보다 빠르게 처리할 수 있습니다. 따라서 소스에 많은 양의 데이터가 포함된 연구에 적합합니다.

AI는 이미 이 분야에서 획기적인 발전을 이루고 있습니다. AI 기반 로봇인 '이브'가 좋은 예다. 말라리아와 같은 위험한 질병을 치료할 수 있는 치약 성분을 발견했습니다. 말라리아를 치료할 수 있는 일상 용품에 존재하는 일반적인 물질을 상상해 보십시오. 그것은 의심할 여지 없이 중요한 돌파구입니다.

약물 발견은 빠르게 성장하는 분야이며 AI는 이와 관련하여 연구원을 크게 돕고 있습니다. 생명 공학은 연구자들이 AI를 사용하여 산업용 미생물을 설계하는 또 다른 분야입니다. 과학은 AI와 ML 덕분에 상당한 변화를 목격하고 있습니다. AI의 이점에 대해 자세히 알아보세요.

2. 사이버 보안의 AI

사이버 보안은 AI의 혜택을 받는 또 다른 분야입니다. 조직이 데이터를 IT 네트워크 및 클라우드로 전송함에 따라 해커의 위협이 더욱 심각해지고 있습니다.

한 번의 공격이 조직에 큰 피해를 줄 수 있습니다. 데이터와 리소스를 안전하게 유지하기 위해 조직은 사이버 보안에 막대한 투자를 하고 있습니다. 사이버 보안에서 AI의 미래 범위는 밝습니다.

인지 AI는 이 분야의 훌륭한 예입니다. 위협을 탐지 및 분석하는 동시에 분석가에게 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 통찰력을 제공합니다. 머신 러닝 알고리즘과 딥 러닝 네트워크를 사용하면 시간이 지남에 따라 AI가 더 좋아지고 내구성이 높아집니다. 이를 통해 개발될 수 있는 보다 발전된 위협에 대처할 수 있습니다.

많은 기관에서 AI 기반 솔루션을 사용하여 사이버 보안에 존재하는 반복적인 프로세스를 자동화하고 있습니다. 예를 들어, IBM에는 보안 대응 관리를 위한 인프라와 허브를 제공하는 불가지론적 개방형 플랫폼인 IBM Resilient 가 있습니다.

또 다른 분야는 사기 탐지입니다. AI는 사기를 감지하고 조직과 사람들이 사기를 피하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, Recurrent Neural Networks는 초기 단계에서 사기를 감지할 수 있습니다. 방대한 양의 거래를 빠르게 스캔하고 신뢰성에 따라 분류할 수 있습니다. 사기 거래와 경향을 식별함으로써 조직은 많은 시간과 자원을 절약할 수 있습니다. 그것은 확실히 돈을 잃을 위험을 줄입니다.

세계 최고의 대학에서 ML 과정 을 배우십시오 . 석사, 이그 제 큐 티브 PGP 또는 고급 인증 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

3. 데이터 분석의 AI

데이터 분석은 AI와 ML의 이점을 크게 누릴 수 있습니다. AI 알고리즘은 반복을 통해 개선할 수 있으며 이러한 방식으로 정확도와 정밀도가 그에 따라 증가합니다. AI는 데이터 분석가가 대규모 데이터 세트를 처리하고 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 많은 노력 없이는 인간의 눈으로 볼 수 없는 패턴과 통찰력을 식별할 수 있습니다. 더욱이, 그렇게 하는 것이 더 빠르고 확장 가능합니다. 예를 들어 Google Analytics에는 웹 마스터가 웹사이트에 대한 통찰력을 더 빨리 얻을 수 있도록 기계 학습을 사용하는 Analytics Intelligence 가 있습니다.

Analytics Intelligence에 간단한 영어로 질문하면 신속한 답변을 받을 수 있습니다. 또한 웹마스터에게 스마트 목록, 스마트 목표, 전환 가능성 및 웹마스터가 사이트 결과를 개선하는 데 도움이 되는 기타 기능을 제공합니다.

데이터 분석에서 AI의 범위는 빠르게 증가하고 있습니다. 이 분야의 AI 응용 프로그램의 또 다른 예는 데이터에서 결과를 예측하는 것입니다. 이러한 시스템은 분석 데이터를 사용하여 결과를 예측하고 해당 결과를 달성하기 위한 적절한 조치를 취합니다. AI 애플리케이션에 대해 자세히 알아보세요.

앞서 언급했듯이 AI 시스템은 수많은 데이터를 처리하고 인간보다 훨씬 빠르게 처리할 수 있습니다. 따라서 고객 데이터를 가져와 고객 행동, 선호도 및 기타 필수 요소를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. Helixa.ai 는 그러한 AI 애플리케이션의 좋은 예입니다. 그들은 AI를 사용하여 더 높은 정확도와 더 나은 결과를 위해 고객(또는 청중) 행동에 대한 통찰력을 제공합니다. 대행사 및 마케터는 서비스를 사용하여 정확한 구매자 페르소나를 구축하고 더 잘 타겟팅된 광고 캠페인을 만들 수 있습니다.

4. 운송의 AI

운송 부문은 수십 년 동안 AI를 사용해 왔습니다. 비행기는 1912년부터 자동 조종 장치를 사용하여 공중에서 조종해 왔습니다 . 자동 조종 시스템은 비행기의 궤적을 제어하지만 항공기에만 국한되지 않습니다. 선박과 우주선은 또한 자동 조종 장치를 사용하여 올바른 경로를 유지하도록 돕습니다.

Autopilot은 인간 운전자를 돕고 올바른 방향으로 향하도록 돕습니다. 현대 항공기의 조종사는 보통 7분 동안 일합니다. 자동 조종 장치는 비행기 조종의 대부분을 처리합니다. 이를 통해 조종사는 날씨 및 비행기의 궤적과 같은 비행의 더 중요한 다른 영역에 집중할 수 있습니다.

AI의 미래 범위가 상당히 넓은 또 다른 영역은 무인 자동차입니다. 많은 회사들이 최적의 작동을 위해 AI와 ML에 크게 의존하는 자율주행 차량을 개발하고 있습니다. 전문가들은 자율주행차가 배기가스 감소, 도로 안전 강화 등 장단기적으로 많은 이점을 가져다줄 것이라고 믿고 있습니다. 예를 들어, 자율주행 자동차는 교통사고의 90%를 차지하는 인적 오류가 없을 것입니다. Tesla와 Uber를 비롯한 많은 회사에서 이러한 차량을 개발하고 있습니다.

5. 가정에서의 AI

AI는 스마트 홈 어시스턴트의 형태로 사람들의 가정에서 특별한 위치를 찾았습니다. Amazon Echo와 Google Home은 음성 명령만으로 다양한 작업을 수행할 수 있는 인기 있는 스마트 홈 기기입니다.

몇 번의 음성 명령으로 식료품을 주문하고, 음악을 재생하거나, 거실의 조명을 켜고 끌 수도 있습니다. 둘 다 인공 지능과 기계 학습의 결과인 음성 인식 기술에 의존합니다. 그들은 더 잘 이해하고 더 효율적이 되기 위해 지속적으로 사용자의 명령에서 배웁니다.

스마트 비서는 휴대폰에도 있습니다. Apple의 Siri와 Google Assistant는 이러한 종류의 좋은 예입니다. 그들은 또한 항상 더 잘 해석하기 위해 사용자의 목소리를 인식하는 법을 배웁니다. 그리고 그들은 많은 작업을 수행할 수 있습니다. Microsoft에는 Cortana라는 스마트 비서도 있습니다.

이러한 스마트 어시스턴트는 다음과 같은 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

• 노래 재생
• 질문하기
• 온라인으로 물건 구매하기
• 앱 열기

개선의 여지가 많이 남아 있지만 확실히 스마트 홈 부문에서 AI의 범위는 급성장하고 있습니다.

6. 의료 분야의 AI

의료 부문에서도 이점을 위해 이 기술을 사용하고 있습니다. AI는 다양한 방식으로 의료 연구원과 전문가를 돕고 있습니다.

예를 들어 Knight Career Institute와 Intel은 공동으로 암 클라우드를 만들었습니다 . 이 클라우드는 의사가 더 나은 진단을 내릴 수 있도록 암(및 유사) 환자의 병력에서 데이터를 가져옵니다. 현재로서는 암이 더 높은 병기로 넘어가는 것을 막는 것이 가장 효과적인 치료법이다.

우리는 이미 AI가 해당 분야의 연구원들을 어떻게 돕고 있는지 언급했습니다. 암 치료법을 찾는 것 외에도 일부 조직에서는 AI를 사용하여 환자가 원격 진료를 받을 수 있도록 돕고 있습니다. 영국 의 National Health Service 는 Google의 DeepMind 플랫폼을 사용하여 앱을 통해 사람들의 건강 위험을 감지합니다.

잘못된 진단은 의료 분야에서 중요한 문제입니다. AI는 의사에게 관련 데이터베이스 및 권장 사항을 제공하여 이러한 오류를 방지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 유사한 증상을 가진 환자의 데이터베이스를 분석하고 그러한 경우에 가장 성공적인 치료를 제안할 수 있습니다.

IBM과 Microsoft를 비롯한 많은 주요 조직이 의료 기관과 협력하여 의료 분야에 존재하는 다양한 문제를 해결하고 있습니다.

AI는 질병을 사전에 예방하고 의사가 더 나은 진단을 내릴 수 있도록 도와 의료비 절감에도 도움이 될 수 있습니다. BCI(Brain-computer Interfaces)는 의료 부문에서 AI를 활용하는 또 다른 영역입니다. 이러한 인터페이스는 뇌의 문제로 인해 발생할 수 있는 말하기 또는 움직임과 관련된 문제를 예측하는 데 도움이 됩니다. 그들은 AI를 사용하여 신경 활성화를 해독하여 이러한 환자가 이러한 문제를 극복하도록 돕습니다.

공인 AI 전문가가 되어야 하는 이유

인공 지능은 기술 분야에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 그리고 분명히 알 수 있듯이 AI의 범위는 의료, 운송 및 보안을 포함한 많은 분야로 확장되었습니다. 이러한 성장으로 인해 여러 산업에서 숙련된 AI 전문가의 전문성이 필요합니다.

그렇기 때문에 AI 전문가가 되기에 적기입니다. "어떻게 하면 AI 전문가가 될 수 있나요?"

이를 위해 AI 자격증 과정 을 이수해야 합니다. upGrad에서는 인공 지능 및 기계 학습에 대한 광범위한 과정 모음을 찾을 수 있습니다. 그들은 당신이 필요한 모든 주제에 익숙해지도록 하고 이 주제에 대한 전문가가 되는 데 필요한 교육을 제공할 것입니다.

결론

우리는 논의의 결론에 도달했습니다. 이 기사가 마음에 드셨기를 바랍니다. 이 주제나 AI 전문가가 되는 방법에 대해 질문이 있으면 언제든지 문의하십시오. 여러분의 의견을 듣고 싶습니다.

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