人工知能は、現在の時代で最も議論され、流行しているテーマです。 AIは間違いなく未来の様相を変えます。 AI 関連の専門職、特にデータ サイエンスや機械学習の職に対する需要は頻繁に高まっています。
人工知能の分野では、大きな進歩が見られます。 グラフィカル プロセッシング ユニット (GPU) による処理能力と計算能力の向上により、ディープ ラーニングで注目を集めるようになりました。
人工知能のおかげで、顔認識やその他多くの機能など、以前は不可能と考えられていた大量の機能を処理できるようになりました。 この最も人気のある傾向を学習させるために、さまざまな無料の人工知能コースが学生に提供されています。
このブログ全体を通して、未来の様相を変える XNUMX つの最も重要な人工知能 (AI) のトレンドを探っていきます。
将来の成長に大きな影響を与える AI トレンド トップ 5
以下は、将来の成長に大きな影響を与える上位 XNUMX つのトレンドです。
1.AIとIoT：（AIOT）
「モノのインターネット」(IoT) という用語は、他のシステムやデバイスとデータを通信または交換するための、ソフトウェア、センサー、およびその他のテクノロジを備えた物理的なアイテムまたは要素のネットワークを指します。
人工モノのインターネット (AIOT) は、人工知能とモノのインターネットを組み合わせた、新しく興味深い特定の研究分野です。 AI 対応の IoT には、インテリジェントな動作として機能し、人間の介入なしで意思決定を行う能力をサポートできるインテリジェント マシンを開発する可能性があります。
2. クラウド内の AI
クラウド コンピューティングとは、インターネットを介して多数のユーザーがアクセスできるデータ センターを指します。 これは、コンピュータ システム リソース、特に処理能力とデータ ストレージの非常に要求の厳しいプロビジョニングです。
クラウド コンピューティングと AI を組み合わせると、大きな違いが生まれます。 これら XNUMX つの驚くべきテクニックを組み合わせることで、驚くべきことを成し遂げることができます。 利用可能なリソースが豊富であることは、AI を使用したクラウド コンピューティングの主な利点です。 重要なマイルストーンは、困難な深層学習計算を実行するための GPU が利用できるようになったことと、これらの AI モデルをより多くのユーザーにクラウドで配布できるようになったことです。
AI プロジェクトを分析、処理、共有するための Jupyter Notebook を作成できる優れたサイトの XNUMX つに、Google Collaboratory があります。 Google Cloud Platform (GCP)、Microsoft Azure、Amazon Web Services (AWS)、および IBM Watson は、収益を増やすために使用できる、私たちが自由に使える最も素晴らしいリソースとサービスの一部です。
3. 深層学習
深い学習 指数関数的な成長を遂げている主要な人工知能技術分野です。 同じ技術は、無人自動車、画像認識、音声制御にも採用されています。 Google Home や Alexa などの音声起動プログラムの人気により、ディープ ラーニングの価値が高まっています。
音声起動ガジェットの必要性が高まっており、研究者は次の世代のアルゴリズムに関心を持っています。 ディープラーニングは、ロボットが最も複雑な問題を解決し、データの洞察をより効率的に適用し、顧客の成功を改善し、詐欺を阻止できるようにすることで、さまざまなビジネス プロセスを高速化することが期待されています。
4. AIによるロボット化
ロボティクスは、今後数十年でエキサイティングな分野になるでしょう。 がある 多くのオプション ロボット工学が現実の世界でどのように使用されるかについて。
軍事用途、医療用途など、多くの用途があるため、広く普及しています。 例としては、工場や産業における産業用ロボットやロボット アーム、火星や月などの地球外惑星を探査するためのスペース ローバーなどがあります。
将来的に人工知能をロボットに統合することは、その後の未来の風景を変える画期的な戦略となるでしょう。 ロボットに AI を統合することで、必要な人間の行動を評価、計算、実行できるようになります。
ロボット工学と人工知能の将来のアプリケーションは非常に広大です。 データ サイエンスを使用するロボット プロジェクトは、人間の労力を最小限に抑えて高品質の製品製造をセクターで実施する大きな可能性を秘めています。
AIとロボティクスには無限の可能性があります。 彼らは、現在のタスクで優れた品質を発揮する大きなチャンスがあります。 ロボットと AI はうまく連携して産業用アプリケーションのタスクを自動化し、幅広い実用的な用途に無限の可能性を秘めています。
人工知能は広大すぎるとはいえ、何らかの形で人間の支援が必要です。 したがって、人間がロボットに置き換わるという懸念は、重大な問題ではないはずです。
5. 敵対的生成ネットワーク
イアン・グッドフェロー と彼の同僚は、2014 年に Generative Adversarial Networks (GAN) を作成し、最初に使用しました。GAN は、これまでにない写真や画像を生成する驚くべき能力により、深層学習の未来を表しています。
GAN は、人工知能を根本的に変える、避けられない将来の開発トレンドです。
識別器の仕事は偽のコピーを検出することですが、ジェネレーターは、識別器の基本的な検査を通過するために、現実的な偽の画像を生成しようとします。 これにより、これまでに作成されたことのない、現実的で信じられないほど論理的な独自のサンプルが作成されます。
Generative Adversarial Networks は、曲線が大幅に強化されたディープ ラーニングの頂点と見なされています。
結論：
この記事では、将来爆発的な XNUMX つのベストな AI トレンドについて詳しく説明しました。 これらの特定の傾向は、途方もない偉業を達成する上で大きな違いを生むでしょう。 人工知能では、行うことができる変更に終わりはありません。 これらの開発中のトップ トレンドは、将来の AI とその同時代の人々に何が待ち受けているかを明らかにします。
AI に対する需要が日々高まっているため、学生は AI にますます興味を持ち、無料のオンライン コースを受講しようとしています。 これらは、人工知能分野の巨大な発展につながる AI のトレンドについて議論しました。 人工知能は私たちの生活のあらゆる面で見られ、学生をさらに惹きつけています。 それは私たちの周りにあり、この分野の急速な進歩は非常に興味深いものです。
AI は、テクノロジーの将来の進歩の主要な部分であり、上記の傾向により、よりトレンディで目立つようになるでしょう。 したがって、これらのトップトレンドを学ぶことに興味がある人は、一流の詳細な教育を提供する無料のオンラインコースと無料の人工知能コースに登録する必要があります. 詳細については、 ここをクリック。
