人工知能株: 9 つの人工知能投資機会
重要なポイント
- 人工知能は、検索エンジンの結果から製品配信方法、写真アプリに至るまで、私たちの生活のあらゆる側面に影響を与えています。顔認識など。
- 世界中の企業が人工知能テクノロジーを活用しようとしているため、現在、人工知能に投資する機会がたくさんあります。
- 一部の保険会社は現在、完全に AI を活用しており、一般の投資家が使用できる AI 投資アプリさえあります。
概念的には、2020 年代における人工知能は、1990 年代における DNA、初期における帯域幅、パンデミックにおける mRNA に相当します。人工知能は今や日常生活の一部となっているため、その力を無視しないでください。人工知能は、人間が通常行うようなある程度の問題解決と意思決定を伴う典型的なタスクを実行するように設計されています。現在、これらのタスクには、保険請求に関する決定を下したり、テキスト プロンプトに基づいて画像を最初から作成したりすることが含まれています。
人工知能テクノロジーの多くの新しい用途がまだ発見されています。私たちの日常生活におけるSiriやAlexaのようなサービスの開発も含まれます。
今日は、最高の人工知能株を見てみましょう。この分野の支持者であれば、いくつかの投資機会を検討してみてはいかがでしょうか。
人工知能への投資方法
人工知能への投資にはさまざまな方法がありますが、通常、人工知能はエンタープライズ テクノロジ スタックの層ですが、まだ確立されていません。明らかに人工知能企業です。検索エンジンに対する Google や電気自動車に対する Tesla と同じです。現在、人工知能を多く使用している投資可能な産業は次のとおりです。
金融サービス
金融サービスは、不正行為検出、ローン引受、顧客サービス、アルゴリズム取引、日常業務において AI を利用したテクノロジーに依存しています。 -デイ バンキング サービス。顧客のプロセスを簡素化します。
アルゴリズム取引は、取引コストを最小限に抑え、注文執行を改善し、証券取引における人的エラーを最小限に抑えるためにテクノロジーが使用されているため、当社にとって魅力的な分野です。不安定な株式市場でリスクを軽減する方法を模索し続ける中、アルゴリズム取引業界の価値は 2024 年までに年間 190 億ドルに達すると予想されることは注目に値します。
ヘルスケア
人工知能はヘルスケアでさまざまな方法で使用されていますが、ほとんどのアプリケーションは病気の検出から完全にスケーラブルである必要があります。 、X 線、スキャンなどの画像を検査し、患者の流れを管理し、次善の行動方針を推奨するためのツール。
ヘルスケアはデータ駆動型の分野であるため、人工知能の役割は急速に増大しています。 AI は、医療画像の認識、医師や病院スタッフのワークフローの合理化、管理支援の提供にも使用できます。世界経済フォーラムは、人工知能が結核の検出に役立つ可能性があることさえ確認しており、これは社会にとって大きな進歩となるだろう。
保険
保険会社は、管理登録プロセスから処理まで、ビジネスのさまざまな側面で人工知能の力に依存し始めています。保険請求。 Lemonade は、完全に人工知能を活用した初の保険会社です。
サプライ チェーン管理
ニュースでサプライ チェーンの問題に関する報告が続いていますが、多くの企業がこのサービスに依存していることは言及する価値があります。人工知能がサプライチェーン全体と物流プロセスを推進します。 AI がサプライ チェーン管理にどのような影響を与えているかを示す一般的な例をいくつか紹介します。
- サプライ チェーンの自動化、文書処理から顧客サービス管理までのチャットボット
- 輸送の自動化、多くの企業自動運転トラックへの投資
- 予測分析、より正確な予測
- 品質管理
- サプライヤー関係管理
広告とメディア
私たちは最近、DALL-E 2 や DALL-E Mini などの AI ベースのツールがテキスト プロンプトに基づいて画像を作成し、AI アートを生成する方法を検討しました。広告主は AI の力を活用して顧客のニーズを予測し、ユーザーに推奨事項を提供し、ショッピング エクスペリエンス全体を処理しています。
サイバーセキュリティ、情報技術、さらには小売りショッピングなどの業界でも、今後も人工知能による進歩が見られることは注目に値します。人工知能への投資機会を探している場合、これらの分野の企業のいずれかに投資する価値があります。
AI ベースのサービスの作成に重点を置いている企業もあれば、業務改善のため AI への投資だけに重点を置いている企業も数多くあります。多くのテクノロジー大手は、企業顧客に AI 分析サービスを販売することで有利な契約を獲得しています。これらの AI 関連サービスは、クラウド コンピューティングからクライアント ソフトウェア ツールまで多岐にわたります。
今、投資する価値のある人工知能企業は何ですか?
人工知能の分野に参入したい場合、現在最も優れた投資会社は次のとおりです。
Alphabet Inc. ($GOOGL)
Google の親会社は、人工知能研究における世界のリーダーの 1 つです。検索エンジンのアルゴリズムが人々をこの記事に誘導する可能性があるため、Google の AI テクノロジーの影響を確認するためにあまり遠くに目を向ける必要はありません。人工知能は、個人の写真を正確に整理することから、ユーザーが行きたい場所を予測するための Google マップの使用に至るまで、Alphabet のビジネスのあらゆる側面でも使用されています。
Google の AI の力を誰もが目にしたことがあるでしょうが、最近、Alphabet が AI スタートアップ Alter を 1 億ドルで買収したことは言及する価値があります。 Alter は、クリエイターやブランドが仮想アイデンティティを表現できるように支援するアバターのスタートアップです。アナリストの多くは、この動きはGoogleがTikTokと競争できるようにするためだと考えている。これは、Alphabet が人工知能とクラウド セキュリティへの投資を強化する中で、最近 Mandiant を買収したことに続くものです。
Microsoft($MSFT)
Microsoft は、さまざまなサービスで AI を活用したテクノロジを使用していますが、人工知能を活用したグラフィック デザインを発表しました。道具。 Microsoft Designer は Microsoft 365 のグラフィック デザイン アプリケーションであり、DALL·E と同じ AI テクノロジを使用します。
Microsoft Azure AI プラットフォームを使用すると、企業は革新的な AI サービスを作成できます。
Palantir Technologies Inc. ($PLTR)
Palantir は、人工知能ツールを使用して人々がより適切なデータに基づいて行動できるよう支援するデータ分析会社です。分析して意思決定を行います。成長を続けるこの小規模企業は、人工知能を使用してデータを分析し、さまざまな顧客に決定を推奨しています。 Palantir Apollo は、配信システムを改善し、構成を自動化するために使用されます。 Palantir は、同社のソフトウェアが 50 の異なる業界で使用されているため、人工知能プラットフォームのリーダーとも呼ばれています。同社は最近、産業の継続的な進歩に必要なデジタルインフラストラクチャの構築を継続しており、2022年第4四半期の収益が5億300万ドルから5億500万ドルの範囲になると予想していると発表した。
レモネード($LMND)
これは、人工知能によって完全に推進される初の保険会社です。 Web サイトにログインすると、保険契約の署名から請求の提出までのあらゆるステップを支援する人工知能ボット「Maya」と直接対話することになります。誰にも相談することなく数秒で保険請求を提出できるため、多くのユーザーが Lemonade を利用しています。
Tesla($TSLA)
Tesla は人工知能に非常に熱心に取り組んでおり、人材採用ツールとして毎年 AI Day を開催し、多くの注目を集めています。この分野で最も聡明な人材。テスラは人工知能の向上に注力し続けるとともに、人型ロボット、自動運転車、Uber と Airbnb を組み合わせたロボタクシー サービスの研究を行っています。
Amazon($AMZN)
顧客のニーズの予測から多くの家庭の Alexa デバイスに至るまで、企業全体が何らかの方法で人工知能テクノロジーを使用しています。見つけることができます。 Amazon は一部の配送センターで人工知能を使用し、ロボットが人間と並行して作業できるようにしています。オンラインで入手できる商品が多種多様であるため、在庫レベルを維持することが困難だったため、同社は AI を製品予測に使用しました。 Amazon では、ショッピング プロセス全体をよりスムーズにするために、カスタマー サービス機能にもチャットボットを使用しています。
さらに、Amazon Fresh と Amazon Go の店舗では、「Just Walk Out」支払いシステムを使用して、人間と関わることなくチェックアウトできます。
Workday, Inc.$WDAY)
Workday は、人工知能が企業の人事分析の使用方法を変えていると考えています。このビジネスは、大企業が人工知能とクラウドベースの人事サービスを提供するのを支援します。 Workday を使用している企業は、データに基づいた意思決定を支援する分析ツールと予算計画のための財務ツールを利用できます。このビジネスでは主に AI を使用して、従業員が潜在能力を最大限に発揮できるように、従業員の意思決定、機会の洞察の発見、エクスペリエンスの向上を実現しています。
International Business Machines Corporation ($IBM)
1997 年、スーパーコンピューター Deep Blue がチェスのチャンピオン、ガルリー カスパロフを破ったとき、IBM は実際、すでに人工知能技術の最前線にいます。 IBM の Watson は、将来の出来事を予測し、タスクを最適化し、人々の時間管理を支援するために使用されているため、人工知能への取り組みが最近注目を集めています。
IBM は最近、接続を改善するために顧客サービス ボットをより人間らしく聞こえるようにトレーニングしていると発表しました。 IBM は、顧客サービスとデジタル エクスペリエンスの向上を目指す企業顧客向けに、会話型チャットボットを提供しています。
人工知能テクノロジーの力が私たちの日常生活のより多くの側面にどのように適用されるかを見るのは興味深いでしょう。そして今日、人工知能に投資するさまざまな方法があります。 Zion Market Research によると、世界の人工知能産業は 2021 年の 596 億 7000 万米ドルから 2028 年までに 4,223 億 7000 万米ドルに成長すると予想されています。 AI は複数の業界にわたる非常に多くのビジネス分野に影響を及ぼしているため、問題は AI に投資するかどうかではなく、どこに投資するかです。
以上が人工知能株: 9 つの人工知能投資機会の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
