IDC가 발표한 보고서에 따르면 2025년까지 비즈니스 애플리케이션의 90%가 인공지능을 핵심 기능으로 사용할 것이라고 합니다. 우리는 이미 인공지능이 사람들의 일상생활과 업무에 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 몇 가지 예를 살펴보았습니다.
한 사람이 세상의 모든 언어를 구사하는 것은 불가능합니다. 하지만 인공지능의 무한한 저장공간과 놀라운 컴퓨팅 속도 덕분에 우리는 거침없이 전 세계를 여행할 수 있습니다. AI 번역기는 인공지능의 도움을 받아 다양한 언어(문어든 구어든)를 원하는 언어로 번역하는 데 도움을 주는 디지털 도구입니다. 번역 과정에서 AI는 수집된 데이터를 사용하여 단어와 구문을 재구성하여 선택한 언어로 정확한 문장을 만듭니다.
편지함을 정리하는 일은 고통스럽습니다. 인공지능은 사람들을 이메일 업무로부터 해방시켜 줄 수 있습니다. 인공 지능과 내장된 분류 도구를 갖춘 스마트 이메일 웹사이트를 사용하세요.
인공지능 챗봇은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 인간과 대화하도록 훈련되었습니다. NLP를 통해 AI 챗봇은 인간의 언어를 서면 형식으로 이해할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 어느 정도 스스로 반응할 수 있습니다.
즉, 챗봇은 프로그램 외부에서 인간의 언어를 이해할 수 있습니다. 인간과 더 많이 상호 작용할수록 자연스럽게 대화하는 능력이 향상됩니다. AI 봇은 다양한 웹사이트, 특히 전자상거래에서 볼 수 있습니다. 배송, 애프터 서비스 및 가격에 대한 고객 질문에 답변합니다.
과거에는 멋진 웹사이트를 디자인하는 것이 매우 어려웠습니다. 전통적인 웹사이트 개발 전략은 더 이상 증가하는 고객의 요구를 충족할 수 없습니다. 가능하더라도 비용이 저렴하지는 않습니다. 여기에 인공지능이 등장한다.
일반적으로 AI는 웹사이트 디자이너와 개발자가 프로세스를 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 웹사이트 빌더는 짧은 시간 내에 웹사이트를 구축하는 데 도움이 됩니다. 광범위한 지식 기반을 사용하기 때문입니다. 저렴한 비용으로 복잡한 가공이 가능합니다.
당신이 운영하는 회사의 유형과 원하는 웹사이트 스타일을 AI에 설명합니다. 회사명, 주소, 로고, 웹사이트에 게재하고 싶은 자료 등 간단한 정보는 공유되어야 합니다.
텍스트 처리란 전자 텍스트 분석을 자동화하는 것을 말합니다. 기계 학습 모델은 텍스트의 구조화된 정보를 사용하여 텍스트를 분석하고 수정할 수 있습니다. 텍스트 처리는 언어 번역, 감정 분석, 스팸 필터링 및 기타 자동화된 콘텐츠 생성을 포함하여 기계 학습 애플리케이션에서 가장 일반적으로 사용되는 작업 중 하나입니다.
이미지 인식은 컴퓨터가 이미지에서 관심 있는 요소를 식별하고 레이블을 지정하고 분류하는 데 도움이 되는 기술입니다. 기본적으로 신경망이 이미지를 인식하고 구성하고 해석할 수 있는 훈련과 경험을 바탕으로 합니다. 인간이 지식을 배우는 것처럼 인식 정확도를 높이려면 AI에게 학습하도록 가르치는 것이 중요합니다.
음악 제작은 항상 많은 시간과 노력이 필요한 작업이었지만 지금은 음악 제작자에게 행운이 있습니다. 인공 지능 덕분에 딥 러닝은 최근 몇 년간 오디오 관리에 큰 성공을 거두며 점점 더 보편화되고 있습니다. 딥 러닝은 기존 오디오 처리 방법에 대한 요구 사항을 제거하므로 여러 플레이북과 고유한 기능 세트를 만들 필요 없이 표준 데이터 준비에 의존할 수 있습니다.
인공지능 콘텐츠 생성 도구는 인간이 자연스럽게 하기 힘든 작업을 처리하고, 인간이 불가능한 속도로 작업을 완료할 수 있습니다. 그들은 인간이 할 수 없는 작업을 수행하는 동시에 인간이 할 수 있는 작업에서 생산성과 효율성을 높입니다.
위 내용은 인공지능의 8가지 활용 동향의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!