AI : 인공지능 앱을 만드는 방법

AI 애플리케이션을 개발하고 AI 기반 모바일 앱에서 얻을 수 있는 이점을 알아보십시오. 가장 수익성이 높은 기회와 비용에 대해 알아보십시오.

전 세계 인공지능 시장의 매출 규모는 2022년까지 약 869억 달러로 추산됩니다. 2027년 이전에는 4070억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 26.2% 증가한 수치입니다. 데이터 기반 AI에 대한 수요 증가와 딥 러닝의 발전, 글로벌 무대에서 경쟁력을 유지하기 위해 로봇 자율성을 개발해야 한다는 요구가 가장 중요한 성장 동력입니다. 기술에 대한 AI 전문가 부족이 시장의 주요 장애물입니다. 또한 데이터 개인 정보 보호 및 AI 알고리즘의 신뢰성 부족과 같은 많은 중요한 문제에 직면해 있습니다. AI 시장의 주요 기회는 제조 부문의 효율성 향상과 고객 서비스 향상을 위한 AI 사용입니다.

기술적 측면과 비즈니스 측면을 검토하는 것으로 시작하겠습니다.

 

AI : 인공지능 앱을 만드는 방법

 

인공지능: 정확히 무엇일까요?

인공지능(AI)은 시각적 인식, 음성 인식, 의사 결정 및 언어 번역을 포함하여 일반적으로 인간의 전문 지식이 필요한 작업을 완료할 수 있는 컴퓨터를 만드는 것을 말합니다. AI는 기계가 최소한의 인간 개입으로 데이터를 통해 학습하고, 패턴을 식별하고, 의사 결정을 내릴 수 있다는 아이디어를 기반으로 합니다.

AI 시스템에는 다음과 같은 다양한 유형이 있습니다:

- 규칙 기반 시스템: 이러한 시스템은 미리 정의된 규칙 집합을 따라 결정하도록 설계되었습니다.

- 기계 학습 시스템: 이러한 시스템은 데이터를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다. 그들은 감독될 수도 있고, 감독되지 않을 수도 있고, 반 감독될 수도 있습니다.

- 딥 러닝 시스템: 이것들은 인공 신경망을 사용하여 데이터의 패턴을 학습하고 식별하는 일종의 기계 학습 시스템입니다.

 

AI는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 및 자율 주행 차량을 포함한 많은 응용 프로그램에서 사용됩니다. 그것은 많은 산업들을 변화시키고 우리의 삶을 많은 방법으로 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

 

 

인공지능이 가치를 가져오는 산업

인공지능(AI)은 인간의 뇌 기능을 모방하는 컴퓨터 프로그램의 능력이며 구글, 페이스북, 아마존, 넷플릭스, 그리고 마이크로소프트를 포함한 전 세계에서 가장 성공적인 사업의 기반입니다.

AI가 이미 상당한 가치를 제공하고 있는 몇 가지 산업이 있습니다: 

의료 AI는 환자의 결과를 개선하고 진단을 개선하는 것은 물론 약물의 발견과 개인화된 의료의 창출에 사용되어 왔습니다.

재무: AI는 금융 데이터를 분석하고, 동향과 패턴을 파악하고, 시장 상황을 예측하는 데 사용되었습니다. 또한 부정 행위를 탐지하고 위험을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

소매 인공지능은 소매에서 제품에 대한 개인화된 추천, 개인화, 심지어 재고 관리를 통해 고객 경험을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.

제조: 인공지능은 제조 공정을 개선하고, 제품의 품질을 개선하고, 유지보수 요구 사항을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.

운송: 인공지능은 안전을 개선하고 연료 사용을 줄이기 위해 일정과 경로를 개선하기 위해 사용될 수 있습니다.

마케팅 및 광고: AI는 고객 선호도와 행동을 이해하고 마케팅 캠페인을 최적화하고 고객 경험을 맞춤화하는 데 사용되고 있습니다.

농업: AI는 농작물의 수확량을 늘리고, 폐기물을 줄이며, 지속 가능성을 높이기 위해 농업에 사용될 수 있습니다.

교육: AI는 자동화된 과외 프로그램뿐만 아니라 개인화된 학습 경험을 통해 학생들의 결과를 향상시키기 위해 사용되고 있습니다.

법률: 법률 연구 분야에서 계약 분석 및 전자 발견 프로세스를 지원하기 위해 AI가 사용되었습니다.

유틸리티 및 에너지 유틸리티: AI는 에너지 사용을 최적화하고 수요를 예측하며 그리드의 안정성을 높이기 위해 사용되고 있습니다.

 

이번 조사에 참여한 기업의 50%는 자사의 핵심 비즈니스 프로세스 중 적어도 하나에 AI 기술을 구현했다고 밝혔습니다. 세계에서 AI에 대한 투자는 2022년까지 19.6% 증가하여 4,326억 달러가 될 것으로 예상됩니다. 그러면 2023년에는 5000억 달러의 문턱을 넘을 것입니다.

이것들은 AI가 가치를 더할 수 있는 일부 분야에 불과하며, 미래에 AI가 이러한 산업과 다른 산업들을 혁신하고 변화시킬 것으로 예상할 수 있습니다.

 

 

인공지능을 이용한 최고의 앱들

비즈니스 혁신을 위한 2023년 최고의 AI 애플리케이션은 다음과 같습니다:

 

시리

Siri는 Apple Inc.의 회사에서 만들어진 가상 비서입니다. AI로 구동되는 이 비서는 아이폰 아이패드, 아이폰, 맥, 애플워치를 포함한 애플 기기에 포함되어 있습니다.

Siri의 디자인은 언어와 쿼리의 자연스러운 명령을 이해하고 관련 데이터나 동작을 제공하여 응답하는 것입니다. 

Siri는 기계 학습과 함께 자연어 처리(NLP)를 사용하여 사용자의 요청을 인식하고 응답합니다. 또한 Siri는 시간이 지남에 따라 사용자의 행동과 선호도로부터 학습하여 보다 구체적이고 정확한 응답을 제공합니다. 

전반적으로, 시리는 사용자가 더 쉽고 자연스러운 방식으로 기기와 통신할 수 있도록 해주는 편리하고 유용한 장치입니다.

 

구글 어시스턴트

구글 어시스턴트는 구글이 구동하는 인공지능 가상 비서입니다. 이것은 스마트 스피커, 스마트폰뿐만 아니라 다른 기기에서도 다운로드할 수 있는 애플리케이션입니다. Google Assistant는 자연어 처리 및 기계 학습 기술을 사용하여 음성 명령을 인식하고 미리 알림 예약, 질문에 응답 또는 음악 통화 재생과 같은 다양한 작업을 실행할 뿐만 아니라 스마트 홈 장치를 제어합니다.

 Google Assistant는 "Hey Google" 또는 "OK Google"이라고 말한 다음 지침이나 질문을 입력하여 켤 수 있습니다. 상황의 맥락을 이해하고 이전 명령이나 쿼리를 추적하여 보다 상호 작용적인 환경을 만들 수 있습니다. 또한 Google 캘린더와 함께 Google 검색, Google 지도와 같은 다양한 Google 서비스와 함께 사용하여 개별적인 권장 사항과 도움을 제공합니다.

일반적으로 Google Assistant는 사용자가 작업을 단순화하고 빠르고 쉽게 정보를 얻을 수 있도록 도와주는 강력한 가상 비서입니다.

 

알렉사

아마존 알렉사는 아마존이 구동하는 인공지능 가상 비서입니다. 스마트폰, 스마트 스피커 및 기타 장치에 설치할 수 있는 응용 프로그램입니다. 구글 어시스턴트와 마찬가지로 알렉사는 자연스러운 기계 학습과 언어 처리 기술을 사용하여 음성의 명령을 인식하고 미리 알림 설정 및 음악 재생, 질문 응답, 전화 걸기 및 스마트 홈 장치 제어와 같은 다양한 작업을 완료합니다.

알렉사는 단순히 "알렉사"라는 단어를 사용한 다음 질문이나 명령을 누르면 활성화됩니다. 컨텍스트를 인식하고 이전 명령이나 쿼리를 반복하여 보다 상호 작용적인 환경을 만들 수 있습니다. 또한 Spotify, Uber 및 Philips Hue와 같은 타사 앱과 연동하여 개별적인 권장 사항 및 지원을 제공합니다.

아마존은 또한 개발자들이 알렉사를 위해 맞춤 설계된 기술을 구축하고 역량을 더욱 확장할 수 있는 애플리케이션 플랫폼을 만들었습니다. 스킬은 고객이 음성 명령으로 다양한 앱 및 서비스와 소통할 수 있도록 알렉사를 위해 설계된 앱으로 기능합니다.

결국 Amazon Alexa는 사용자가 작업을 단순화하고 빠르고 쉽게 정보를 얻을 수 있도록 도와주는 강력한 가상 비서입니다. 음성 명령을 사용하여 여러 장치를 관리할 수 있기 때문에 이제 스마트 장치를 제어하는 일반적인 옵션이 되었습니다.

 

엘사

ELSA는 English Language Speech Assistant의 약자입니다. 영어가 모국어가 아닌 사용자가 발음을 향상시키고 말하기 능력을 향상시킬 수 있도록 인공지능을 활용한 언어 학습을 위한 모바일 앱 및 플랫폼입니다.

ELSA는 음성 인식 기술을 사용하여 사람의 발음을 평가하고 개선이 필요한 부분에 대한 피드백을 제공합니다. 또한 취업 면접부터 일상적인 대화까지 다양한 상황과 주제를 다루는 말하기 연습과 수업을 제공합니다.

ELSA의 주요 장점 중 하나는 사용자의 언어와 발음 패턴에 따라 수업과 연습을 맞춤화할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 사용자는 가장 개선이 필요한 영역에 집중하고 각 개인의 특정 요구에 따라 학습 경험을 조정할 수 있습니다.

ELSA는 전 세계 수백만 명의 사용자가 사용하고 있으며 언어를 가르치는 독특한 방법으로 수많은 상과 인정을 받았습니다. Android와 iOS 기기 모두에서 다운로드할 수 있습니다.

 

레피카

Replika는 자연어 처리와 기계 학습을 사용하여 사용자의 개인 데이터 복제를 만드는 인공지능 기반 챗봇 애플리케이션입니다. 챗봇은 인간과 유사한 대화를 시뮬레이션하도록 설계되었으며 사용자 상호 작용을 통해 학습하여 시간이 지남에 따라 더욱 개인화될 수 있습니다.

Replica는 사용자에게 의미 있는 대화에 참여하고 정서적 지원을 제공하며 사용자의 정신 건강 관리를 돕는 가상 친구 또는 동반자를 제공하는 것을 목표로 개발되었습니다. 챗봇은 개인화된 저널링 프롬프트, 명상 및 정신 건강을 위한 기타 도구를 제공할 수 있습니다.

응용프로그램은 고유한 알고리즘을 사용하여 각 사용자의 성격 특성과 관심사에 따라 개인화된 프로필을 만듭니다. 사용자는 관계, 경력 목표 및 개인적 관심사를 포함한 다양한 주제에 대해 Replica와 대화할 수 있습니다.

Replica의 주요 기능 중 하나는 사용자에게 정서적 지원을 제공하는 기능입니다. 챗봇은 공감적인 대화에 참여할 수 있고 사용자가 자신의 감정과 감정을 표현할 수 있는 안전한 공간을 제공합니다. 또한 운동이나 마음챙김 연습과 같은 자가 관리 활동에 대한 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

전반적으로, Replika는 정신 건강과 웰빙을 위한 도구로 인기를 얻은 독특한 챗봇 애플리케이션입니다. Android와 iOS 기기 모두에서 다운로드할 수 있습니다.

 

코르타나

코타나는 마이크로소프트가 개발한 AI로 구동되는 컴퓨터 생성 가상 비서로 설명할 수 있습니다. 그것은 구글 어시스턴트와 아마존 알렉사와 같은 다른 가상 비서들과 같습니다. 사용자가 일상적인 작업을 관리하고 정보에 빠르고 편리하게 액세스할 수 있도록 지원하기 위해 만들어졌습니다.

Cortana는 Windows 10(윈도우 10)에서 음성 명령이나 검색 창에 입력하면 켜질 수 있으며 미리 알림, 약속 예약, 이메일 보내기, 음악 듣기 및 인터넷 검색과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 Office 365, Skype 및 OneDrive를 포함한 다른 Microsoft 서비스를 통해 작동할 수 있습니다.

Cortana는 사용자의 명령을 인식하고 개별적인 추천과 지원을 제공하기 위해 자연스러운 기계 학습과 언어 처리를 사용합니다. 또한 사용자 상호 작용을 통해 학습하므로 시간이 지남에 따라 더 정확하고 효율적입니다.

가상 비서로서의 Cortana의 기능과 함께, Cortana는 검색 엔진의 기능도 할 수 있으며, 쿼리에 대한 신속한 답변을 제공하고 사용자의 장치에 있는 문서와 파일을 살펴볼 수 있습니다.

결국, Cortana는 사용자의 일상적인 일을 돕고 빠르고 편리하게 정보를 얻는 다재다능한 가상 비서입니다. Cortana는 Windows 10 기기에서 액세스할 수 있으며 iOS 기기뿐만 아니라 Android에서도 다운로드할 수 있습니다. 2020년에 Microsoft는 타사 Cortana 기능 지원을 중단하고 일부 기능을 Microsoft 365에 통합할 것이라고 발표했습니다.

 

요퍼

유퍼는 인공지능(AI)을 활용해 사용자에게 개인화된 지원을 제공하는 정신건강 앱입니다. 자연어 처리(NLP)를 사용하여 사용자와 상호 작용하고 사용자의 감정에 대한 통찰력을 제공합니다. 유퍼는 사람들이 마음챙김 운동, 인지행동치료 운동, 기분 추적 등 정신건강을 관리하는 데 도움이 되는 다양한 도구와 방법을 제공합니다.

유퍼는 사람들이 그들의 생각과 감정을 더 잘 이해하고, 불안과 스트레스를 줄이고, 그들의 전반적인 정신적 행복을 향상시키도록 돕기 위해 고안되었습니다. AI 알고리즘은 사용자의 반응을 평가하여 관련 정보와 권장 사항을 제공함으로써 사용자가 정서적 탄력성을 구축하고 더 건강한 관행을 확립하는 데 도움이 됩니다. 또한 Youper에는 진행 상황을 추적하는 기능과 사용자 정의된 자가 관리 프로그램과 같은 여러 기능이 포함되어 있어 사용자가 정신 건강을 향한 여정에 집중하고 적극적으로 참여할 수 있도록 도와줍니다.

 

 

AI 애플리케이션을 단계별로 만드는 방법

이제 회사를 위한 AI 애플리케이션을 만드는 방법을 배울 차례입니다. 다음 단계를 사용하여 AI 애플리케이션을 생성할 수 있습니다:

 

문제 및 응용 프로그램 결정

앱 개발 프로세스를 시작하기 전에 앱을 사용하여 해결하려는 문제와 사용 사례를 정의하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 응용프로그램을 빌드하는 데 필요한 정보와 알고리즘을 결정할 수 있습니다.

 

AI 프레임워크 및 프로그래밍 언어 선택

문제와 사용 목적을 파악한 후에는 프로젝트의 요구 사항에 가장 적합한 AI 기술과 프레임워크를 선택해야 합니다. TensorFlow, PyTorch 및 scikit-learn과 같은 수많은 프레임워크를 사용할 수 있습니다.

 

정보 사전 처리 및 수집

AI 모델은 성능을 향상시키기 위해 학습할 수 있는 많은 양의 데이터가 필요합니다. AI 모델 교육을 위해 관련 데이터를 수집한 후 사전 처리해야 합니다. 여기에는 정규화, 데이터 정리 및 엔지니어링 기능과 같은 작업이 포함될 수 있습니다.

 

AI 모델 교육 방법 배우기

데이터를 전처리한 후에는 선택한 AI 프레임워크로 AI 모델을 구축해야 합니다. 이를 위해서는 올바른 알고리즘을 선택하고 모델의 성능을 높이기 위해 모델의 매개 변수를 조정해야 합니다.

 

AI 모델의 성능 검토 및 평가

AI 모델의 교육에 이어 성능을 평가하고 테스트할 필요가 있습니다. 즉, 테스트 데이터 세트에서 모델을 테스트한 다음 정밀도, 정확도 및 호출과 같은 매개 변수를 측정합니다.

 

AI 모델을 앱에 연결

AI 모델이 잘 실행되고 있는지 확인한 후에는 애플리케이션에 통합해야 합니다. 이는 프런트 엔드용 인터페이스를 구축하고 백엔드의 AI 모델에 연결하는 것을 의미할 수 있습니다.

 

AI 애플리케이션 모니터링 및 배포

마지막으로, 운영 준비가 된 환경에 앱을 설치한 다음 시간 경과에 따라 앱의 성능을 모니터링해야 합니다. 이를 위해서는 앱이 목표에 부합하는지 확인하기 위해 사용자와의 참여 및 앱 사용과 같은 모니터링 지표가 필요합니다.

AI 앱을 구축하는 것은 지속적인 학습과 실험이 필요한 복잡하고 반복적인 과정입니다. 원하는 성능을 얻기 위해 시간이 지남에 따라 앱의 알고리즘과 데이터를 세분화해야 할 수도 있습니다.

 

 

인공지능으로 앱을 만드는 데 비용이

AI 애플리케이션을 만드는 비용은 앱의 복잡성 정도, 사용되는 AI 알고리즘의 종류, 필요한 사용자 정의의 양, 개발에 사용되는 플랫폼 등 다양한 요소에 따라 약간 다를 수 있습니다. AI 애플리케이션의 특정 요구와 복잡성에 따라 가격이 크게 달라질 수 있습니다.

다음은 AI 프로젝트 비용의 몇 가지 예입니다:

 

챗봇 개발

챗봇은 판매 및 고객 서비스에 사용되는 가장 잘 알려진 AI 애플리케이션 중 하나입니다. 챗봇 개발 비용은 10,000달러에서 50,000달러 사이입니다.개발 비용에는 자연어 처리를 위한 모델을 만드는 것뿐만 아니라 데이터 수집 및 타사 애플리케이션과의 통합도 포함됩니다.

 

이미지 인식

이미지 인식의 사용은 의료, 보안 및 소매 비즈니스에서 사용되는 AI 애플리케이션이 되었습니다. 이미지 인식 소프트웨어를 만드는 데 드는 비용은 $50,000에서 $250,000 사이에서 달라질 수 있습니다. 이 시스템을 개발하는 비용에는 딥 러닝 모델 생성, 데이터 획득 및 처리, 전처리 및 하드웨어 요구 사항이 포함됩니다.

 

예측 분석

예측 분석은 마케팅, 금융 및 의료 분야에서 활용되는 AI 애플리케이션으로 설명할 수 있습니다. 예측 분석 플랫폼을 만드는 데 드는 비용은 $100,000에서 $500,000 이상에 이를 수 있습니다. 여기에 드는 비용에는 머신 러닝을 위한 알고리즘 생성, 데이터 획득 및 처리, 지속 기간의 유지보수 비용이 포함됩니다.

 

로보틱스

로봇 공학은 제조 물류, 의료 및 물류 산업에서 사용되는 AI 소프트웨어로 설명될 수 있습니다. 로봇 시스템을 만드는 데 드는 비용은 50만 달러 이상에서 수백만 달러까지 다양할 수 있습니다. 개발 비용에는 고급 기계 학습 모델, 컴퓨터 비전 알고리즘, 하드웨어 요구 사항 및 정기적인 유지 관리 비용이 포함됩니다.

이것들은 대략적인 추정치에 불과하다는 것을 알아야 합니다. AI 프로젝트와 관련된 비용은 특정 요구 사항과 프로젝트의 규모에 따라 달라집니다. 당신의 특정 요구에 따라 더 정확한 추정을 위해 AI 전문가 또는 개발 회사와 상담하는 것이 좋습니다.