인공지능，즉AI는지능적인인간행동에대한시뮬레이션을말합니다。AI는주변환경을인식하고，환경의행동을이해하고，그에대한조치를취하도록설계된컴퓨터또는시스템입니다。자율주행차량과같이AI로구동되는시스템은머신러닝및딥러닝과같은AI알고리즘을복잡한환경에통합하여자동화를구현합니다。
AI麦肯锡는2030년이되면가전세계적으로13조달러의경제가치를창출할것이라전망합니다。
이는거의모든산업및응용분야에서AI가공학의혁신을일으키고있기때문입니다。AI는자율주행외에도고장진단을예측하여유지관리가필요한시점을알려주는모델,환자모니터링시스템과같은건강및센서분석,그리고경험으로부터직접학습하고성능을개선하는로보틱스시스템에사용됩니다。
AI의일반적인응용분야。
AI분야에서성공을거두기위해서는AI모델을학습시키는것이상이필요하며，스스로결정을내리고행동하는AI구동시스템의경우더욱더그렇습니다。AI워크플로에는데이터준비，모델만들기，모델이실행될시스템설계，하드웨어또는엔터프라이즈시스템에배포와같은작업이포함됩니다。
AI워크플로를구성하는단계。
데이터준비
원시데이터를가져와서정확하고효율적이며의미있는모델을구축하는데사용할수있도록만드는것은매우중요한단계입니다。사실상이단계가AI관련작업의대부분을차지합니다。
데이터준비에는각분야별전문지식이필요합니다。여기에는음성및오디오신호，내비게이션및센서융합，이미지및비디오처리，레이더및LIDAR와같은전문지식이포함됩니다。이러한분야의엔지니어들은데이터에서어떤특징이중요한지，어떤것이중요하지않은지，그리고드물게발생하는이벤트중에서어느것을고려해야하는지판단하는데필요한지식을갖추고있습니다。
AI에는또한막대한양의데이터가사용됩니다。하지만데이터와이미지에레이블을지정하는것은시간이오래걸리는작업입니다。안전이중요한시스템의경우충분한데이터를확보하기어려운경우도있습니다。정확한합성데이터를생성하면데이터세트를개선할수있지만,두가지경우모두기한을준수하기위해서는자동화가필요합니다。
AI모델링
AI시스템모델링을성공적으로수행하는데필요한핵심요소는다음과같습니다。
- 머신러닝,딥러닝,강화학습및기타AI기법을위한알고리즘및미리빌드된모델을완벽히갖추고시작합니다。
- 생산적인설계와분석을위해앱을사용합니다。
- MATLAB®，PyTorch，TensorFlow™와같은AI툴을함께사용할수있는개방형에코시스템에서작업합니다。
- 병렬및클라우드서버/온프레미스데이터센터로의확장과GPU가속을통해연산복잡도를관리합니다。
시스템설계
AI모델은전체시스템내에존재합니다。자율주행시스템에서는인식을위한AI가지역화및경로계획을위한알고리즘，그리고제동，가속，회전을위한제어와통합되어야합니다。
자율주행시나리오에서사용되는AI。
풍력발전단지예측유지관리와오늘날의항공기자동조종제어에사용되는AI를생각해보십시오。
이와같이AI로구동되는복잡한시스템에는통합및시뮬레이션이필요합니다。
배포
AI모델은최종제품이임베디드또는에지（边缘）장치이든，엔터프라이즈시스템또는클라우드이든간에CPU，GPU및FPGA에배포해야합니다。임베디드또는에지（边缘）장치에서실행되는AI모델은현장에서요구되는빠른결과를제공하며，엔터프라이즈시스템과클라우드에서실행되는AI모델은여러장치에서수집된데이터를바탕으로결과를제공합니다。AI모델이이러한여러시스템이조합된구성에배포되는경우도많습니다。
모델에서코드를생성하여장치를타겟팅할경우배포프로세스가가속화됩니다。코드생성최적화기법과하드웨어최적화라이브러리를사용하면임베디드및에지(边缘)장치에서요구되는저전력프로파일에맞게또는엔터프라이즈시스템과클라우드의고성능요구에맞게코드를조정할수있습니다。
AI기술에대해잘작성된문서는좀처럼찾기쉽지않습니다。하지만MATLAB또는的Si万博1manbetxmulink®를사용하는엔지니어와과학자는각자의전문영역에서AI로구동되는시스템을만드는데필요한역량과툴을갖추고있습니다。
MATLAB을사용한데이터전처리
데이터를전처리하는데소요되는시간을대폭줄일수있습니다。MATLAB앱과데이터형은시계열센서데이터에서이미지와텍스트에이르기까지데이터전처리작업에필요한시간을크게줄여줍니다。고급함수를사용하면서로다른시계열을쉽게동기화하고，이상값을보간값으로대체하고，노이즈신호를필터링하고，원시텍스트를단어로분할하는등의작업을쉽게수행할수있습니다。플롯과라이브편집기로데이터를시각화하여추세를파악하고데이터품질문제를파악할수있습니다。
MATLAB앱은이미지，비디오및오디오데이터의실측데이터레이블지정작업을자동화합니다。
万博1manbetxSimulink的에서합성데이터를생성하여，센서또는기타장비로부터데이터가제공되기전에알고리즘을테스트해볼수있습니다。이는적응형크루즈제어，차선유지，자동긴급제동과같은자율주행시스템에서널리사용되는방법입니다。
의미론적분할과같은딥러닝워크플로에레이블지정앱사용하기。
딥러닝프레임워크와의상호운용。
MATLAB을사용한AI모델링
AI모델링기법은응용분야에따라달라집니다。
머신러닝
MATLAB사용자들은예측유지관리，센서분석，금융，통신전자를위한수천개의응용프로그램을배포했습니다。统计和机器学习工具箱™를사용하면모델학습및비교，고급신호처리및특징추출，분류，회귀，지도및비지도학습을위한군집알고리즘용앱으로머신러닝의까다로운부분을손쉽게처리할수있습니다。
반도체제조업체ASML은칩을구성하는복잡한구조체의오버레이정렬을개선하는가상계량테크놀러지를개발하기위해머신러닝기법을사용했습니다。“저는프로세스엔지니어로서신경망또는머신러닝에경험이없었습니다。가상계량을생성하는데가장적합한머신러닝함수를찾기위해MATLAB예제를살펴봤지요。C나Python을사용했다면가능하지않았을것입니다。적절한패키지를찾고유효성을검사하고통합하는데시간이너무오래걸릴테니까요。“라고엔지니어인埃米尔Schmitt-Weaver는설명합니다。
MATLAB모델은대부분의통계및머신러닝연산에서오픈소스보다훨씬빠른실행속도를보입니다。
각종분류기를사용해보고데이터세트에가장적합한분류기를찾을수있는분류학습기앱。
딥러닝
엔지니어들은자율주행，컴퓨터비전，음성및자연어처리를비롯한다양한응용분야에서MATLAB의딥러닝기능을사용합니다。深度学习工具箱™를사용하면심층신경망의계층을만들고,상호연결하고,학습시키고,평가할수있습니다。다양한예제와사전학습된네트워크가제공되기때문에고급컴퓨터비전알고리즘이나신경망에대한지식이없어도MATLAB을쉽게딥러닝에사용할수있습니다。
MATLAB을통해엔지니어들은다양한딥러닝프레임워크에서함께작업할수있습니다。ONNX에대한지원을바탕으로，MATLAB에서는TensorFlow를비롯해지원되는기타프레임워크에서최신모델을가져오고해당프레임워크로내보낼수있습니다。
딥러닝네트워크를빌드，시각화및편집할수있는深层网络设计者앱。
강화학습
누적보상에기초한학습의혜택을받는제어시스템에서강화학습은이상적인기술입니다。强化学习工具箱™를사용하면DQN、A2C DDPG및기타강화학습알고리즘을사용하여정책을훈련시킬수있습니다。이정책을사용하여로봇및자율시스템과같은복잡한시스템의컨트롤러와의사결정알고리즘을구현할수있습니다。심층신경망,다항식또는룩업테이블을사용하여정책을구현할수있습니다。
强化学习工具箱를사용한정책설계및학습。
자연어처리
자연어처리모델은감정분석，예측유지관리및주제모델링에서널리사용됩니다。文本分析工具箱™는텍스트데이터의전처리,분석및모델링을위한알고리즘및시각화기능을제공합니다。文本分析工具箱를사용하여장비로그,뉴스피드,설문조사,운영자보고서및소셜미디어와같은소스에서원시텍스트를추출하고처리할수있습니다。
LSA，LDA및단어임베딩과같은머신러닝기법을사용하여클러스터를찾고고차원텍스트데이터세트에서기능을만들수있습니다。文本分析工具箱로만든기능을다른데이터소스의기능과결합하여텍스트，숫자및기타유형의데이터를활용하는머신러닝모델을구축할수있습니다。
많은보고서데이터에서주제식별하기。
시스템설계
AI로구동되는복잡한시스템은다른여러알고리즘과통합되어야합니다。시스템전체가AI모델의효과에영향을주므로시스템설계및시뮬레이션은무척중요합니다。엔지니어들은빠른설계반복과폐쇄루프테스트를위해仿真软件를사용합万博1manbetx니다。
일례로,자율주행시스템에서는AI와시뮬레이션을사용하여제동,가속,회전을위한제어기를설계합니다。万博1manbetx仿真软件를사용하여시스템모델을설계및시뮬레이션하고,MATLAB을사용하여AI모델을구현합니다。虚幻引擎과같은소프트웨어를사용하여AI모델에입력할이상적인카메라이미지를합성할수도있습니다。
은퇴공동체를위한자율주행택시를만드는업체인航行는3개월이채되지않는기간안에수준3자율주행차량을배포했습니다。통합된모델덕분에아이디어에서테스트까지이르는전체프로세스소요시간이대폭단축되었습니다。航程는Simul万博1manbetxink的를사용하여위험한상황에서도테스트를안전하게수행할수있었습니다。
万博1manbetxSimulink的를사용하면알려진고장조건으로부터고장데이터를생성할수도있습니다。풍력발전단지의경우，풍력터빈에서측정된데이터에합성된고장데이터를추가할수있습니다。시스템모델을정교화하여향후발생가능한장비고장에대해정확한예측변수를얻을수있습니다。
MATLAB및Si万博1manbetxmulink的로만든카메라인식이적용된차선추종제어응용프로그램。
모델로부터합성된고장데이터를측정데이터와함께사용하여효과적인향후장애예측변수만들기。
배포
MATLAB의AI모델은임베디드장치또는보드，현장에있는에지（边缘）장치，엔터프라이즈시스템또는클라우드에배포할수있습니다。
딥러닝모델의경우GPU编码器™를사용하여NVIDIA®CUDA®GPU를생성하고배포할수있습니다。또는,MATLAB编码器™를사용하여C코드를생성하면英特尔®및臂®보드에배포할수있습니다。벤더에최적화된라이브러리를사용하면고성능추론속도를갖춘배포모델을만들수있습니다。
MATLAB生产服务器™를사용하면엔터프라이즈IT시스템，데이터소스및운영기술에안전하게배포하고통합할수있습니다。
画面®，TIBCO®Spotfire中®、电力BI및기타최신분석시스템과같은기존시스템및데이터에직접통합。
AI에대해자세히알아보기
전처리에서배포까지，딥러닝워크플로의모든단계에MATLAB이어떻게도움이되는지알아봅니다。MATLAB을사용한딥러닝의개괄적인개요를이해하고，몇가지응용프로그램을살펴봅니다。
MATLAB,간편한웹캠과뉴럴네트워크사용방법을확인하여주변의물체를식별해보십시오。이데모에서는수백만의이미지로사전훈련된딥컨벌루션뉴럴네트워크인AlexNet을사용합니다。
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