2023. 2. 28. 10:00ㆍ카테고리 없음
최근들어 인공지능(AI) 관련하여 코인, 기술, 산업에 관심을 갖는 사람들이 많이 늘어났다.
국내외 주식시장에서도 오픈AI의 인공지는 챗본인 챗GPT 관련주도 연일 강세다.
여기에 문화체육관광부에서는 한국형 챗GPT 개발을 위해 구체적인 지원 계획까지 발표하면서 관련주들의 주가도 치솟고있어 증권가에서도 당분간 AI관련 기업들의 흥행이 이어질 것으로 보고있다.
1. 인공지능(AI) 관련 코인 전망
이는 AI가 암호화폐 시장에 미칠 잠재적 영향과 AI 기반 암호화폐 개발을 의미한다.
AI는 금융과 암호화폐를 포함한 많은 산업에 혁명을 일으킬 가능성이 있는 빠르게 성장하는 분야이다.
인공지능이 암호화폐 시장에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 방법이 있다.
하나는 대량의 데이터를 분석하고 더 많은 정보에 입각한 거래 결정을 내릴 수 있는 AI 기반 거래 알고리즘의 개발을 통한 것이다. 이러한 알고리즘은 잠재적으로 유동성 증가와 시장의 변동성 감소로 이어질 수 있다.
AI가 암호화폐에 영향을 미칠 수 있는 또 다른 방법은 AI 기반 암호화폐 개발이다.
이들 암호화폐는 AI 알고리즘을 사용해 시장 상황에 따라 자동으로 수급을 조정한다.
이것은 잠재적으로 더 안정적인 가격과 시장의 변동성을 줄일 수 있다.
이미 개발 중인 AI 기반 암호화폐는 싱귤러리티넷(AGI), 딥브레인체인(DBC) 등 여러 개다. 이들 암호화폐는 인공지능과 머신러닝 애플리케이션에 사용될 수 있도록 설계됐으며, 그 가치는 이들 애플리케이션의 성공과 결부될 것이다.
전반적으로 AI와 관련된 코인 전망은 아직 기술이 비교적 새롭고 암호화폐 시장에 미칠 잠재적 영향이 여전히 모색되고 있어 불확실하다
그러나 많은 전문가들은 앞으로 암호화폐 시장에서 AI가 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 보고 있다.
2. 인공지능(AI) 관련 기술
ai와 관련된 기술은 학습, 문제해결, 의사결정 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계를 만드는 데 사용되는 도구, 기술, 방법을 말한다. AI를 뒷받침하는 몇 가지 핵심 기술이 있다.
기계 학습: 기계 학습은 기계가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터로부터 학습할 수 있도록 해주는 AI의 일종이다.기계 학습 알고리즘은 통계적 기법을 사용하여 데이터의 패턴을 식별하고 해당 패턴을 기반으로 예측 또는 결정을 내린다.
신경망: 신경망은 인간 뇌의 구조를 본뜬 기계 학습 알고리즘의 한 종류이다.데이터를 처리하고 분석하여 예측 또는 결정을 내릴 수 있는 상호 연결된 노드의 레이어로 구성된다.
자연어 처리(NLP): NLP는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용에 초점을 맞춘 인공지능의 한 분야이다.NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있게 할 뿐만 아니라 인간과 유사한 언어를 생성할 수 있게 한다.
컴퓨터 비전: 컴퓨터 비전은 기계가 주변 세계의 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘 AI 분야다.컴퓨터 비전 알고리즘은 이미지와 비디오를 분석하여 물체, 사람 및 기타 기능을 식별할 수 있다.
로보틱스: 로보틱스는 로봇의 설계, 건설, 운영에 초점을 맞춘 AI의 한 분야이다. 로봇은 제조 및 조립에서 탐사 및 감시에 이르기까지 광범위한 작업을 수행하도록 프로그래밍될 수 있다.
이것들은 인공지능을 뒷받침하는 핵심 기술 중 몇 가지에 불과하다.
인공지능이 계속 발전하고 성숙해짐에 따라 새로운 기술이 등장하여 훨씬 더 진보되고 정교한 형태의 지능형 기계가 가능해질 것이다.
인공지능(AI) 관련 사업은 인공지능 기술과 솔루션의 개발, 배치, 상용화를 포함하는 급성장하는 산업이다.
AI는 기계가 시각적 인식, 음성 인식, 의사 결정 및 자연어 처리와 같이 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술이다. 인공지능 기술은 의료를 포함한 다양한 산업에서 점점 더 많이 사용되고 있다.
3. 인공지능(AI)관련 일자리와 산업
다양하게 적용할 수 있는 일자리와 산업을 이야기해보면 다음 몇 가지 예를 확인할 수 있다.
데이터 분석가: 데이터분석가는 AI 알고리즘을 사용하여 많은 양의 데이터를 분석하고 비즈니스 의사 결정에 정보를 제공할 수 있는 패턴과 통찰력을 식별할 수 있다.
소프트웨어 개발자: 소프트웨어 개발자는 AI를 사용하여 작업을 자동화하고 효율성을 개선하며 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있는 지능형 애플리케이션을 구축할 수 있다.
마케팅 매니저: 마케팅 매니저는 AI 알고리즘을 사용하여 고객 데이터를 분석하고 개인화된 마케팅 메시지로 특정 부문을 공략할 수 있다. 인적 자원 관리자: 인사 관리자는 AI 알고리즘을 사용하여 구직자를 선별하고, 잠재적인 채용자를 식별하며, 일상적인 인사 업무를 자동화할 수 있다.
의료 전문가: 의료 전문가는 인공지능을 사용하여 환자 데이터를 분석하고 진단, 치료 계획 및 질병 관리를 지원할 수 있다.
재무 분석가: 재무 분석가는 AI를 사용하여 재무 데이터를 분석하고 시장 동향과 투자 기회에 대한 예측을 할 수 있다. 고객
서비스 담당자: 고객 서비스 담당자는 AI 기반 챗봇을 사용하여 고객 지원 및 지원을 제공할 수 있다.
공급망 관리자: 공급망 관리자는 AI를 사용하여 재고 수준을 최적화하고 공급망 효율성을 개선하며 비용을 절감할 수 있다. 이것들은 인공지능을 적용할 수 있는 많은 직업과 산업의 몇 가지 예에 불과하다.
AI가 계속 발전하고 성숙해짐에 따라, 새로운 일자리를 창출하고 기존 일자리를 변화시키는 AI 애플리케이션의 기회가 더 많이 등장할 것으로 보인다.