AI 창업의 핵심과 고려사항
올해 인공지능의 폭발적인 성장은 더욱 확실한 창업 트렌드를 제시했습니다. 그러나 현재 AI 개발은 여전히 대기업과 일부 단위에 의해 주도되고 있으며, 업계의 다양한 개발 요소는 여전히 상대적으로 불안정한 상태에 있습니다. 그렇다면 AI 산업 물결에 뛰어들고 싶은 기업가로서 어떤 점에 주의해야 할까요?
기본 R&D: 결국 인공지능의 R&D 수준은 개발자의 역량과 밀접한 관련이 있습니다. 기본 개발 기능을 통합하고 개발 프로세스를 실제 응용 프로그램과 결합해야만 제품이 진정한 경쟁력을 가질 수 있습니다.
기본 논리에서는 인공지능의 최종 사용자가 인간이라는 점을 고려해야 하므로 학습 과정은 인간의 필요에 따라 개발되어야 합니다
시장의 리듬을 이해하는 것이 중요합니다. 모델을 개발할 때 기술 개발에만 집중할 수는 없고, 시장을 조사하고 이해하며 전반적인 추세를 파악하고 포지셔닝을 명확히 해야 합니다. 또한 우리는 업계 전체의 관점에서 서서 업계 발전의 현재 위치와 단계를 관찰해야 합니다
조직 구조 최적화: AI 도구 개발자로서 회사 구조를 구축하는 방식에는 AI에 대한 자신의 이해가 반영되어야 합니다. 실제로 생산성을 더욱 최적화하고 공개해야만 제품의 실제 가치가 향상될 수 있습니다.
플라이휠 효과: C-end 제품 개발 시 플라이휠 효과로 인해 발생하는 데이터 피드백에 주의를 기울여야 합니다. 데이터를 사용하면 제품 개발 방향에 대해 더 나은 결정을 내리고, 사용자 경험을 더욱 최적화하고, 사용자 충성도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
재작성된 내용: 명확한 자본 시장 포지셔닝: 인공 지능 개발에는 막대한 자금이 필요합니다. 대기업이나 기관에 대한 배경 지식이 없으면 창업자는 높은 시장 통찰력이 필요한 경우가 많습니다. 우리는 기술을 핵심으로 투자자의 기대, 시장 수요 및 자체 포지셔닝을 종합적으로 고려합니다. 당신은 어느 정도 선견지명이 있어야 하고 이 파도 속에서 탈출구를 찾을 수 있어야 합니다
개발은 항상 위험의 출현을 동반하며, 정확한 예측은 어렵습니다. 현재 상황을 최대한 명확하게 이해해야만 미래의 추세를 예측할 수 있습니다.
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인공지능의 급속한 발전으로 인해 점점 더 많은 개발자들이 AI 애플리케이션을 연구하고 개발하기 시작했습니다. 웹 개발에 널리 사용되는 언어인 PHP에는 AI 애플리케이션 개발과 관련된 자체 도구와 프레임워크도 있습니다. 이번 글에서는 PHP7.0에서 머신러닝을 기반으로 AI 애플리케이션을 구현하는 방법을 소개하겠습니다. 1단계: 적합한 기계 학습 라이브러리 선택 기계 학습은 현재 AI 기술 개발에서 가장 주류를 이루는 응용 프로그램 중 하나입니다. PHP7.0에서는 scikit-learn 또는 php-m을 사용할 수 있습니다.

전력시장 청산 속도가 신기록을 세웠다. 12월 27일, 중국남방전력망(China Southern Power Grid)의 제5회 전력 급전 AI 응용 대회가 광저우에서 성공적으로 마무리되었습니다. 칭화대학교 팀은 '클라우드 + AI' 기술을 사용하여 전체 청산 프로세스를 600초 이내에 제어하여 효율성을 거의 50% 향상시키며 우승을 차지했습니다. 수요와 공급이 균형을 이루는 것을 청산이라고 합니다. 전력 시장 거래가 더욱 발전함에 따라 태양광 발전, 에너지 저장 장치 및 가상 발전소와 같은 새로운 주체가 합류했습니다. 전기를 상품으로 신속하게 정리하는 방법은 업계에서 많은 관심을 끌었습니다. 2022년 7월, 중국남방전력망(China Southern Power Grid)이 주도하는 남부 지역 전력 시장이 공식적으로 출범해 중국 최초로 시범 운영되는 지역 시장이 됐다. 현재 16만개 거래업체가 플랫폼에서 파워스팟 거래를 진행하고 있으며, 무료 실시간 거래를 실현하고 있습니다.

폭풍우가 몰아치는 휴가철이자 일년 중 가장 바쁜 여행 시즌인데, 여러분은 전혀 예상하지 못한 알림을 받았습니다. 항공편이 심각하게 연착되었다는 알림을 받았습니다. 항공사 고객 서비스에 문의하려면 일반적으로 비용이 많이 듭니다. 고객 서비스가 완료될 때까지 30분 동안 기다렸습니다. 하지만 이번에는 소통 과정이 조금 다른 것 같다. 항공사가 AI 챗봇을 사용하고 있으며 간단한 문자 교환이 있다는 것을 알게 되었습니다. 봇은 귀하의 상황을 신속하게 평가하고 귀하를 우선 순위 대기열에 넣을 수 있습니다. 곧 인간 상담원이 대화를 이어받아 세부 사항을 확인한 후 이전 항공편으로 다시 예약합니다. 이렇게 하면 다음 비행기를 타고 집에 제 시간에 도착하여 가족과 재회할 수 있습니다. 생성형 AI는 비즈니스 운영 및 고객 서비스 상호 작용의 중요한 구성 요소가 되고 있습니다. S에 따르면

6월 21일, 북경대학교 광화경영대학원과 텐센트는 '디지털 차이나 타워 구축 계획' 업그레이드를 발표하고 공동으로 '비즈니스 관리자를 위한 인공지능 일반 과정' 시리즈를 개설했습니다. 첫 번째 강의에서 Tencent 그룹의 수석 부사장이자 클라우드 및 스마트 산업 그룹의 CEO인 Tang Daosheng은 AI 개발의 역사를 검토하고 세 가지 주요 요소, 즉 알고리즘 혁신, 컴퓨팅 성능 향상 및 개방성이 중첩된다고 말했습니다. 소스 공동 창작으로 AI의 개발이 이루어졌습니다. 대형 모델의 급속한 발전은 우리를 AI가 재편하는 시대로 몰아넣었습니다. Tang Daosheng은 대형 모델이 단지 시작점일 뿐이라고 말했습니다. 앞으로 애플리케이션 구현의 산업 변혁은 더 큰 그림이 될 것입니다. 과거 기업은 R&D, 생산, 판매, 서비스 및 기타 링크에서 판단, 조정 및 의사소통을 사람에게 의존했습니다. 오늘날에는 어떤 링크가 있는지 살펴볼 가치가 있습니다.

많은 벤처 캐피탈 투자자들은 인공 지능 스타트업이 기존의 사용자별 요금(또는 좌석 기반 가격 책정 모델)을 고집하는 대신 사용량 기반 가격 책정(사용 기반 가격 책정)이라는 새로운 비즈니스 모델을 채택하고 있다는 사실을 발견했습니다. 미국 기술매체 요약에 따르면, 스타트업 크레스타는 처음에는 사용자 지불 모델을 채택했지만 이제는 인공지능 도구를 활용해 컨택센터 직원들이 사용하는 인공지능 챗봇 핀(Fin)을 대화마다 과금하는 방식으로 전환했다. 3월에는 사용자당 요금을 부과하는 회사의 핵심 고객 서비스와는 달리 해결 가능한 고객 요청당 99센트의 가격이 책정되었습니다. 표현커뮤니케이션과 인공지능 스타트업을 연구하는 연구소 휴(Hu)

슈퍼 애플리케이션의 핵심은 여러 애플리케이션을 통합하고 교체할 수 있다는 점인데, 이는 대형 모델의 특성과 자연스럽게 일치한다. 경험을 점차적으로 통합하고 대형 모델 급행에 탑승하는 방법은 거대하고 부풀어 오른 DingTalk가 직면한 제품 문제입니다. 지난 1년여 동안 DingTalk는 많은 선택, 삭제 및 재구성을 수행하고 제품 아키텍처를 개선했습니다. 요즘 지능이라는 주제에 있어서 딩톡은 다시 섹시해진 것 같습니다. 딩톡의 기본은 ToB이지만, 사용자 경험도 필요합니다. "고객은 ToB이고 사용자는 ToC입니다. DingTalk에는 당연히 ToB와 ToC 속성이 모두 있습니다. B측 직원이 DingTalk를 사용하면 ToC 경험과 편의성도 요구됩니다. DingTalk는 원래의 단일 지점에서 벗어나야 합니다. 체계적인 업그레이드, "라고 DingTalk의 최고 제품 책임자인 Qi Junsheng은 말했습니다. 그랬는지

최근에는 사무실 모빌리티, 자동화, 인텔리전스에 대한 수요가 증가함에 따라 다양한 산업 분야에서 고성능 워크스테이션이 더욱 널리 사용되고 있습니다. 그러나 기존 데스크탑 워크스테이션은 큰 크기, 무거운 무게, 유연성 부족으로 인해 더 이상 다양한 시나리오의 요구 사항을 충족할 수 없습니다. 그러나 하드웨어 기술과 제조 공정의 지속적인 발전으로 인해 모바일 워크스테이션이 등장했습니다. 모바일 워크스테이션 분야의 글로벌 리더로서 HP는 모바일 워크스테이션의 연구, 개발 및 혁신에 전념해 왔습니다. 많은 기대 속에 HP는 마침내 최신 모바일 워크스테이션인 2023 Zhan 99 Core Edition 모바일 워크스테이션을 출시했습니다. 이 모바일 워크스테이션은 고성능, 보안, 포괄적인 인터페이스, 긴 배터리 수명, 높은 내구성 등 모든 측면에서 매우 뛰어난 성능을 발휘하는 제품입니다. 이것

인공지능 기술이 발전함에 따라 다양한 분야에서 활용이 점차 확대되고 있습니다. 기술이 발전하면서 점점 더 많은 분야에서 인공지능을 도입하기 시작했고, 이는 엄청난 변화와 혁신을 가져오고 있습니다. 스마트폰, 스마트 스피커, 스마트 자동차부터 스마트 의료, 스마트 교육, 스마트 금융까지 인공지능은 어디에서나 활용되며 지속적으로 새로운 혁신을 만들어내고 있습니다. 투자 및 과학 연구는 다양한 분야에서 널리 사용되었습니다. 의료산업에서는 인공지능이 의료영상분석, 가상의료보조, 의료진단 의사결정, 개인별 맞춤치료 등에 성공적으로 활용되어 긍정적인 역할을 해왔습니다. 인공지능 기술이 더욱 발전함에 따라 의료산업에서의 활용도 더욱 확대될 것으로 예상된다. 인공지능이 도움이 될 수 있다
