기계 학습-오늘날의 AI가 할 수있는 일은 무엇입니까?

Facebook 사진에서 얼굴에 태그를 지정하면 장면 뒤에서 실행되고 사진에서 얼굴을 식별하는 것은 AI입니다. 얼굴 태그 지정은 이제 사람의 얼굴이있는 사진을 표시하는 여러 응용 프로그램에서 어디에나 있습니다. 왜 인간의 얼굴일까요? 고양이, 개, 병, 자동차 등과 같은 물체를 감지하는 몇 가지 응용 프로그램이 있습니다. 우리는 도로를 달리는 자율 주행 자동차를 통해 실시간으로 물체를 감지하여 차를 조종합니다. 여행 할 때 Google을 사용합니다.Directions실시간 교통 상황을 배우고 해당 시점에 Google에서 제안한 최상의 경로를 따르십시오. 이것은 실시간으로 물체 감지 기술의 또 다른 구현입니다.

Google의 예를 살펴 보겠습니다. Translate외국을 방문 할 때 일반적으로 사용하는 응용 프로그램입니다. 모바일 용 Google의 온라인 번역기 앱을 사용하면 외국어를 사용하는 현지 사람들과 소통 할 수 있습니다.

오늘날 우리가 실제로 사용하는 몇 가지 AI 응용 프로그램이 있습니다. 사실 우리 각자는 지식 없이도 삶의 많은 부분에서 AI를 사용합니다. 오늘날의 AI는 뛰어난 정확성과 속도로 매우 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 현재 고객을 위해 개발할 AI 애플리케이션에서 예상되는 기능을 이해하기 위해 복잡한 작업의 예를 논의하겠습니다.

예

우리 모두는 Google을 사용합니다. Directions매일 통근하거나 도시 간 여행을 위해 도시 어디에서나 여행하는 동안. Google 길 찾기 애플리케이션은 해당 시점에 목적지까지 가장 빠른 경로를 제안합니다. 우리가이 길을 따를 때, 우리는 구글의 제안이 거의 100 % 옳다는 것을 알게되었고 여행에서 소중한 시간을 절약 할 수있었습니다.

목적지까지 여러 경로가 있고 해당 경로에 대한 예상 이동 시간을 제공하기 위해 가능한 모든 경로에서 교통 상황을 판단해야한다는 점을 고려하면 이러한 종류의 애플리케이션 개발과 관련된 복잡성을 상상할 수 있습니다. 게다가 Google 길 찾기가 전 세계를 포괄한다는 사실을 고려하십시오. 의심 할 여지없이 많은 AI 및 기계 학습 기술이 이러한 애플리케이션의 내부에서 사용되고 있습니다.

이러한 애플리케이션 개발에 대한 지속적인 수요를 고려할 때 AI 기술을 보유한 IT 전문가에 대한 수요가 갑자기 증가하는 이유를 이해하게 될 것입니다.

다음 장에서는 AI 프로그램을 개발하는 데 필요한 사항을 배웁니다.