기사 소개：인공지능의 발전 방향에는 지능형 로봇, 자율주행 기술, 지능형 음성 및 영상 인식, 빅데이터 분석 및 예측, 인간-컴퓨터 상호작용 및 감성컴퓨팅 등이 포함된다. 세부 소개: 1. 지능형 로봇 기술이 더욱 발전함에 따라 지능형 로봇은 더 높은 수준의 지능을 갖게 될 것입니다. 2. 자율 주행 기술은 교통 분야에서 중요한 혁신이 되어 교통 안전과 효율성 3. 지능형 음성 및 이미지 인식 기술이 발전함에 따라 지능형 음성 및 이미지 인식이 더욱 정확해지고 지능화될 것입니다.

2023-08-18 논평 0  2669

기사 소개：머신지능의 주요 지원기술로는 인공지능 기술, 빅데이터 기술, 클라우드 컴퓨팅 기술 등이 있다. 인공지능의 발전은 지능형 로봇이 더 높은 지능 분야로 발전하는 것을 보장합니다. 인공 지능에는 언어 인식 및 처리, 이미지 인식 및 처리, 위치 지정 및 탐색, 데이터 계산 및 기타 측면에 대한 심층적인 연구가 필요합니다.

2019-12-10 논평 0  4495

기사 소개：오늘날의 데이터 중심 세계에서 경쟁 우위를 확보하려는 조직에서는 빅 데이터와 인공 지능 간의 협업이 점점 더 중요해지고 있습니다. 빅데이터는 생성되는 데이터의 양이 많고, 다양하며, 속도가 빠른 것이 특징이며, 인공지능 알고리즘에 원시 자료를 제공하여 귀중한 통찰력을 추출하고 지능적인 의사결정을 촉진합니다. 이 두 가지 혁신적인 기술은 함께 전 세계 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 빅데이터와 인공지능이 어떻게 함께 작동하는지, 그리고 이들의 잠재력을 최대한 활용하기 위한 전략을 자세히 살펴보겠습니다. 1. 데이터 수집 및 처리 빅 데이터는 소셜 미디어, 센서, 장치, 기업 시스템 등 다양한 소스에서 얻은 대량의 정형 및 비정형 데이터로 구성됩니다. 그런 다음 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능 알고리즘을 적용해 이 데이터를 분석하고 해석합니다. 예를 들어, 머신러닝

2024-05-07 논평 0  909

기사 소개：디지털 혁신은 기술을 사용하여 비즈니스 운영 방식을 바꾸고 고객에게 가치를 제공하는 것에만 국한되지 않습니다. 성공하려면 문화와 사고방식의 근본적인 변화가 필요합니다. ChatGPT는 기업에 어떻게 도움이 되나요? 데이터 분석부터 지식 관리, 고객 서비스 등에 이르기까지 인공지능 챗봇은 기업의 디지털 혁신을 촉진할 수 있습니다. 심층적인 데이터 분석 AI 챗봇은 다양한 소스의 대량 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있습니다. ChatGPT는 Excel의 처리 및 관리 기능을 넘어서는 대량의 정형 및 비정형 데이터를 쿼리, 처리 및 해석해야 하는 엔지니어를 위한 귀중한 디지털 혁신 도구입니다. 인공지능 채팅머신

2023-04-07 논평 0  2163

기사 소개：오늘날 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 데이터는 성공을 위한 중요한 요소가 되었습니다. 데이터의 양과 복잡성이 계속 증가함에 따라 기업은 귀중한 통찰력을 추출하고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 인공 지능 분석 도구로 전환하고 있습니다. 이 기사에서는 AI 분석의 힘과 AI 분석이 어떻게 산업을 변화시키고 혁신을 주도하며 비즈니스를 위한 새로운 기회를 창출할 수 있는지 살펴보겠습니다. 첨단 데이터 AI 분석으로 경쟁우위 확보 빅데이터의 등장과 분석 도구의 발달로 인해 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 파악하고 예측할 수 있는 AI 분석 기술이 발전하고 있습니다. AI 분석을 통해 기업은 고객, 운영 및 시장 동향을 더 깊이 이해하여 성과를 개선하고 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 됩니다. AI 분석은 의료에서 ​​의료까지 산업을 변화시키고 있습니다.

2023-05-08 논평 0  911

기사 소개：두 기술은 서로 다르게 작동하지만 AI가 지능을 생성하려면 막대한 양의 데이터가 필요하기 때문에 서로 잘 작동합니다. 동시에 빅데이터는 인공지능에게 막대한 양의 데이터를 제공한다. 이 기사에서는 빅 데이터와 인공 지능의 관계와 이들이 협력하여 기업 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. 인공지능과 빅데이터는 머신러닝을 통해 컴퓨팅에 새로운 차원을 제공합니다. 빅데이터는 최근 대중화됐지만 개인이 방대한 데이터 세트를 분석할 수 있어 인공지능의 잠재력이 높아진다. 최근 설문조사에 따르면 참가자의 76.5%는 빅데이터와 인공지능이 점점 더 서로 얽혀 기업의 인지 역량 개발에 도움이 된다고 믿고 있습니다. 이 두 기술은 서로 다르게 작동하지만 함께 잘 작동합니다.

2023-04-04 논평 0  2098

기사 소개：인공지능과 머신러닝을 결합하면 데이터에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 기업에서는 기계 학습 알고리즘을 훈련하기 위해 대량의 데이터를 얻는 것이 중요합니다. 그러나 대규모 훈련 데이터 세트를 수동으로 수집하는 것은 엄청난 훈련 비용을 추가하므로 비현실적입니다. 따라서 인공지능의 등장은 이러한 문제를 해결한다. 인공지능 기술을 통해 대량의 데이터를 자동으로 수집하고 정리하여 머신러닝에 필요한 충분한 교육 자료를 제공할 수 있습니다. 이러한 방식으로 기업은 인공 지능과 머신 러닝의 결합을 보다 효과적으로 활용하여 방대한 양의 데이터에서 보다 정확한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 인공 지능을 적용하면 데이터 엔지니어에게 더 나은 데이터 준비 및 정리 도구가 제공되어 데이터 정확성을 보장할 수 있습니다. 또한 AI 기술은 데이터 엔지니어의 업무 대부분을 자동화할 수 있다.

2024-01-23 논평 0  1302

기사 소개：디지털 시대를 맞아 빅데이터와 인공지능은 비즈니스 분야의 중요한 원동력이 되었습니다. 엄청난 양의 데이터가 끊임없이 등장하고 있으며, 인공지능 기술의 발전으로 이러한 데이터를 마이닝하고 분석하여 귀중한 통찰력을 얻을 수 있게 되었습니다. 본 글에서는 인공지능과 빅데이터의 결합의 중요성과 이를 통해 비즈니스 가치의 데이터 인사이트를 발굴하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 빅데이터와 인공지능의 결합은 생성되는 데이터를 의미합니다. 대량으로, 다양하게, 그리고 빠른 속도로. 모바일 장치, 센서 및 인터넷의 확산으로 데이터 생성이 기하급수적으로 증가했습니다. 빅데이터에는 구조화된 데이터(예: 데이터베이스의 데이터)뿐만 아니라 구조화되지 않은 데이터(예: 소셜 미디어, 텍스트, 이미지, 오디오 등)도 포함됩니다. 그러나 방대한 양의 데이터에는 강력한 분석이 필요합니다.

2023-08-20 논평 0  600

기사 소개：디지털 시대에 들어서 데이터는 생산의 중요한 요소가 되었고, 인공지능, 블록체인, 사물인터넷 등 기술의 급속한 발전으로 인해 데이터의 가치는 더욱 부각되고 있습니다. 이 기사에서는 미래에 혁명을 일으킬 수 있는 이러한 기술의 교차점에서 데이터의 잠재력을 탐구합니다. 1. 인공지능과 데이터 요소의 통합 인공지능 기술의 급속한 발전으로 데이터의 잠재력이 마음껏 발휘되고 있습니다. 데이터는 더 이상 단순한 기록이 아니라 지능적인 의사 결정을 내리고 생산 프로세스를 최적화하는 중요한 리소스가 되었습니다. 인공지능은 딥러닝과 빅데이터 분석을 통해 대용량 데이터 속에 숨겨진 가치 있는 정보를 찾아내고, 다양한 산업 분야에 정확하고 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 인공지능의 발전에는 더 높은 데이터가 필요합니다. 지능형 모델을 학습시키기 위해서는 보다 풍부하고 다양하며 고품질의 데이터가 필요합니다.

2024-02-20 논평 0  1189

기사 소개：고급 분석 시장의 성장은 다음과 같은 여러 요인에 의해 주도됩니다. 빅 데이터 및 관련 기술의 채택 증가: 빅 데이터 분석 혁명의 중심에는 빅 데이터가 더욱 광범위하게 사용됨에 따라 이러한 기술에 대한 진화하는 접근 방식이 있습니다. 각계각층의 데이터 축적은 분명히 조직 행동에 근본적인 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나가 되었습니다. 한편으로는 이는 상당한 도전이 될 수 있지만, 다른 한편으로는 이 데이터가 기회로 보일 수도 있습니다. 특히 시장이 포화 상태이고 수요가 이미 알려진 경우 고객 행동, 시장 동향 및 운영 지표를 명확하게 확인할 수 있습니다. 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)의 등장: 머신러닝과 인공지능의 공동 개발은 분석 분야가 혁명을 맞이하고 있음을 의미합니다. 고급 분석의 기계 학습 및 인공 지능이 제조에 적용됩니다.

2024-04-19 논평 0  476

기사 소개：인공지능은 빠르게 발전하고 있으며, 많은 온라인 플랫폼에서는 인공지능 로봇과 빅데이터 분석을 도입하고 있습니다. 인공지능이 압도적으로 도래해 사람들의 삶에 깊숙이 개입한 것 같다. 그렇다면 인공지능이 점차 인간을 대체하게 될까요? 아니면 인공지능은 인간을 전혀 대체할 수 없고 스스로 놀고 있는 것인가? 인간이 연구하는 인공지능은 인간의 인지적 한계라는 관점에서 볼 때 인공지능에도 '인지적' 한계가 있습니다. 인공지능은 인간 두뇌의 작동 규칙을 시뮬레이션할 뿐이며, 일부 대규모 데이터를 분석하고 대응해야 합니다. 아무리 인공지능이 발달하고, 아무리 많은 정보를 얻어도 인간을 완전히 대체할 수는 없습니다. 결국 인공지능은 인간 두뇌의 학습 기능을 갖고 있지 않다. 인공지능을 뒷받침하는 것은 소스코드, 즉 근본적으로 프로그래머의 소스코드이다.

2023-06-24 논평 0  1810

기사 소개：의학에 인공 지능 적용: 1. 빅 데이터와 딥 마이닝 및 기타 기술을 통해 지능형 진단 및 치료, 환자의 의료 데이터를 분석 및 마이닝하고 환자의 임상 변수 및 지표를 자동으로 식별합니다. 2. 의료 영상 지능형 인식 , AI 합격 다량의 의료 영상을 연구하면 의사가 병동을 찾는 데 도움이 되고 진단 누락 및 오진 문제를 줄일 수 있습니다.

2020-06-19 논평 0  44024

기사 소개：인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 사물인터넷(IoT) 시스템에 통합하는 것은 지능형 기술 개발에 있어 중요한 진전을 의미합니다. 이러한 융합을 AIoT(사물인터넷을 위한 인공지능)라고 하며, 시스템의 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 IoT 시스템이 환경에서 작동, 학습 및 적응하는 방식을 변화시킵니다. 이 통합과 그 의미를 살펴보겠습니다. IoT 향상된 데이터 처리 및 분석 고급 데이터 해석에서 인공 지능 및 기계 학습의 역할: IoT 장치는 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 인공 지능과 기계 학습은 이러한 데이터를 교묘하게 선별하고, 귀중한 통찰력을 추출하며, 인간의 관점이나 기존 데이터 처리 방법으로는 보이지 않는 패턴을 식별할 수 있습니다. 예측 분석은 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 미래 추세를 예측합니다.

2024-01-30 논평 0  1380

기사 소개：AI(인공지능) 대형모델 신규 채용 10.16% 증가, 머신러닝 채용 평균연봉 487,500원, AIGC(생성인공지능) 인재 20.87% 증가… 올해 초부터 ChatGPT로 네트워크 전체에서 인기를 얻었고, 국내 많은 기술 기업들이 인공지능 대형 모델 분야에서 '칼을 과시'하고 있으며, AI는 디지털 기술 인재를 유치하는 새로운 출구로 자리잡고 있습니다. 치차차 데이터에 따르면 2023년 이후 우리나라는 138,000개의 인공지능 관련 기업을 추가했으며, 이 중 1분기에 114,000개가 신규 등록되어 전년 동기 대비 24.9% 증가했습니다(참고 1). 가장 앞장서고 있는 AI 산업에서는 기업들이 인재 채용에 막대한 비용을 지출하고 있다. 이미지 인식, 지능형 음성, 생성 AI, 대형 모델 및 기타 기술 애플리케이션의 인기로 인해 관련 트랙에서의 경쟁이 치열합니다.

2023-06-05 논평 0  1036

기사 소개：——원제: [추천 컬렉션] 대박! 2023년 둥관 인공 지능 산업 체인의 파노라마 지도(산업 정책, 산업 체인 현황 지도, 산업 자원 공간 배치, 산업 체인 개발 계획 첨부): Baidu JD.com; 등 본 기사의 핵심 데이터: 인공지능 규모 이상의 기업 영업이익 인공지능 산업 발전 현황 및 가치사슬 분포 - 국가 인공지능 산업 발전 규모 인공지능 기술은 교차점이다. 21세기부터 컴퓨터 과학 및 기술 및 기타 관련 학문 분야의 제품에는 로봇 시스템 설계 기술, 자연어 처리 및 데이터 마이닝 기술 등이 포함됩니다. 중국은 우리나라의 새로운 인프라와 신경제의 발전으로 세계에서 두 번째로 큰 인공 지능 시장입니다.

2023-07-09 논평 0  1398

기사 소개：Gartner는 2026년까지 중국 사무직 일자리의 30% 이상이 재정의되고 생성 AI를 사용하고 관리하는 기술이 큰 인기를 끌 것이라고 예측합니다. Gartner의 2023 중국 데이터 분석 및 AI 하이프 사이클에서는 중국의 데이터, 분석 및 AI와 관련된 4가지 기본 주제를 공개합니다. 즉, 비즈니스 결과를 우선시하는 중국 데이터 전략, 지역 데이터 및 분석 및 AI 생태계, 데이터 중간 플랫폼의 붕괴, 인공지능이 국력의 새로운 상징이 되고 있다. 이 곡선에서는 가장 많은 기술이 예상되는 확장 기간에 진입하려고 합니다. Gartner의 수석 연구 책임자인 Zhang Tong은 "혁신은 종종 전통적인 병목 현상에 대한 솔루션으로 선전되며 하드웨어 리소스 부족과 같은 중국 CIO의 공통 관심사를 해결할 것으로 기대됩니다.

2023-09-14 논평 0  612

기사 소개：사물인터넷(Internet of Things) 기술이 발전한 이후, 사람들의 생활 속 많은 기기들이 인터넷에 연결되기 시작했습니다. 이러한 장치에는 휴대폰, 컴퓨터, 스마트 홈, 산업용 장비 및 센서가 포함됩니다. 이러한 장치들은 거대한 네트워크로 연결되어 있습니다. 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능이 기술적으로 서로 발전하며 함께 새로운 세상을 만들어가고 있습니다. 이 새로운 세상에서 사람들은 자신의 필요에 따라 다양한 스마트 기기를 자유롭게 사용할 수 있고, 인터넷상의 데이터를 보다 쉽게 ​​분석하고 활용할 수 있어 과학기술 분야의 발전이 가속화됩니다. 하지만 이 거대하고 복잡한 네트워크는 또한

2023-06-20 논평 0  1725

기사 소개：어찌됐든 인공지능(AI)은 큰 사업이 됐다. Gartner에 따르면, 전 세계 고객은 2022년까지 인공 지능 소프트웨어에 625억 달러를 지출할 것입니다. 보고서는 또한 CIO의 48%가 이미 일종의 인공 지능 소프트웨어를 배포했거나 향후 12개월 내에 배포할 계획이라고 밝혔습니다. 이 모든 투자로 인해 인공지능 제품에 중점을 둔 수많은 스타트업이 유치되었습니다. CBInsights는 2022년 1분기에만 AI 자금이 151억 달러에 이르렀다고 보고합니다. 그 전 분기에 투자자들은 인공지능 스타트업에 171억 달러를 쏟아부었습니다. 데이터 중심 AI로 인해 데이터 분석, 머신러닝, 비즈니스 인텔리전스 등 관련 분야가 빠르게 성장하고 있습니다.

2023-04-08 논평 0  2774

기사 소개：스탠포드대학교 인간중심인공지능연구소(HAI)는 인공지능의 영향력과 발전 정도를 분석한 2023년 인공지능지수를 발표했다. 이 데이터 기반 보고서는 연구, 윤리, 정책, 여론, 경제 등 인공지능과 관련된 뜨거운 주제를 심층적으로 다루고 있습니다. 연구의 주요 결과에는 AI 연구가 패턴 인식, 기계 학습, 컴퓨터 비전과 같은 전문 영역으로 어떻게 확장될 수 있는지가 포함됩니다. 보고서는 AI 출판물 수가 2010년 이후 두 배 이상 증가했다고 지적했다. 동시에 AI 산업 애플리케이션은 산업계에서 생산된 32개의 중요한 기계 학습 모델을 인용하여 학계를 능가했지만 학계에서는 3개만 생산했습니다. 연구 결과에 따르면 이는 이러한 대형 모델을 훈련하는 데 필요한 막대한 리소스 때문이라고 합니다. 전통 사람들

2023-05-02 논평 0  1287

기사 소개：마이크로소프트와 구글은 챗봇 ChatGPT의 인공지능 기술에 힘입어 생성 인공지능 분야의 급속한 경쟁에서 선두 위치를 점하고 있다. ChatGPT는 출시 이후 인터넷 전체에서 인기를 끌었습니다. NVIDIA CEO Jensen Huang은 이를 인공 지능 분야의 "iPhone 순간"이라고 불렀습니다. 3월 23일 뉴스에 따르면, 시장 분석 회사인 유사웹(Similarweb)의 데이터에 따르면 마이크로소프트가 오픈AI(OpenAI) 인공지능 기술을 빙(Bing)에 통합하려는 움직임으로 인해 일반적으로 소수의 사람들이 관심을 두던 이 검색 엔진으로 전환하는 사용자가 늘어나고 페이지뷰 수가 계속해서 증가하고 있는 것으로 나타났다. 자라다. . 올해 3월 20일 기준 마이크로소프트가 지난 2월 7일 인공지능 챗봇을 통합한 신제품 빙을 출시한 이후 페이지뷰가 15.8배 증가한 것으로 나타났다.

2023-03-31 논평 0  977