인공지능의 확장성
학습여정
“제가 학습하고 있는 강의를 정리하여 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.”
→ Digitalian:
현시점에서매우 확장성이 높다. 즉, 활용가치가 매우 높습니다.
그 증거로, 사기업, 공기업, 나라 불문하고 인공지능 관련 하드웨어, 소프트웨어, 로직, 플랫폼 개발이 실제 전쟁을 방불케 합니다.
왜? 이렇게 난리?들일까요? 그리고 이 난리의 주체는 개인일까요? 기업일까요?
개인적 생각은, '수익창출'과 '불안심리'가 견인한다고 생각합니다. 물론, 그 견인 주체는 '기업'이죠.
그런 의미에서, 인공지능 초기를 넘어 구독이 대세가 되고 있다는 것은 반환점을 일단 돌았다는 뜻으로 생각합니다. 사람들이 '돈'을 지불하고 있고 '더 높은 가격'의 플랫폼이 제안되고 있습니다. 원래 인공지능은 돈벌이 목적이 아니라, 정보 가치의 공개를 통한 합리적 판단이었습니다. 그러나 그건 꿈이고, 또한 꿈을 유지하는 데에는 돈이 필요합니다.
초창기 인공지능의 가능성을 보고 미래 적용분야 조사한 것을 잠시 보겠습니다.
인공지능(AI)의 다양한 응용 분야
컴퓨터 비전
이미지 분류 및 객체 인식: AI가 이미지를 입력받아 그 안의 객체를 인식하는 기술로, 얼굴 인식과 같은 응용이 포함됩니다.
객체 탐지: 이미지 내에서 특정 객체의 위치를 식별하는 기술로, 자율주행차와 같은 분야에서 사용됩니다.
이미지 분할: 각 픽셀 단위로 객체를 구분하는 기술로, 의료 이미지 분석에 활용됩니다.
자연어 처리(NLP)
텍스트 분류: 이메일이나 제품 설명을 분류하는 기술로, 스팸 필터링과 같은 예가 있습니다.
정보 검색: 사용자가 입력한 쿼리에 대해 관련 문서를 찾는 기술로, 웹 검색이 대표적입니다.
개체명 인식: 문장에서 사람, 장소, 회사 이름 등을 추출하는 기술입니다.
음성 데이터 처리
음성 인식: 음성을 텍스트로 변환하는 기술로, 음성 비서와 같은 응용이 있습니다.
음성 합성: 텍스트를 음성으로 변환하는 기술로, 자연스러운 음성을 생성하는 데 사용됩니다.
※본 요약은 ‘공정 이용(fair use)’사용 목적으로, Stanford University의 Coursera강의 ‘모두를 위한 AI’를 수강하며 작성한 요약이며, 직접적인 강의 내용 복사, 슬라이드 캡처등은 저작권에 의하여 엄격히 보호됩니다. - 앤드류 응(Andrew Ng)의 강의 by Coursera Plus - "Learning Notes and Summaries by digitalian”
