엔지니어와 과학자가 누리는 AI의 혜택
엔지니어와 과학자는 MATLAB을 사용하여 항공우주 및 자동차부터 생명공학기술, 에너지 생산, 금융 서비스, 의료기기 및 철도 시스템에 이르는 여러 산업 분야를 아우르는 강력한 AI 주도 제품과 서비스를 구축하고 있습니다.
자세히 알아보기:
AI 주도 시스템을 위한 신뢰성 있는 툴
AI는 새롭게 부상하며 급속히 발전하는 기술입니다. MATLAB은 엔지니어와 과학자가 각자의 분야에서 AI를 사용할 수 있도록 지원하고 팀과 조직 간의 협업을 가능하게 합니다.
MATLAB을 사용하면 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.
- 단 몇 줄의 코드로 AI 모델 생성 또는 사전 훈련된 모델 사용
- 도메인 특정 툴과 로우코드 앱을 사용해 완전하며 확장 가능한 AI 워크플로 구축
- AI 기법을 시스템 수준 시뮬레이션에 결합해 프로덕션 단계의 오류 감소
- 에지 기기 및 클라우드 등의 고성능 시스템에 AI 모델 배포
- MATLAB과 Python 간에 AI 모델 및 설계 기능 교환
주요 툴
대화형 앱
로우코드 앱을 사용하여 데이터에 레이블을 지정하고 처리하며 심층 AI 모델을 구축 및 훈련하고 AI 실험을 관리할 수 있습니다.
사전 훈련된 모델
MATLAB Model Hub, TensorFlow™ 또는 PyTorch®에서 사전 훈련된 모델을 가져와 여러분의 작업에 맞게 조정할 수 있습니다.
강인 모델링
AI 모델의 예측을 시각화 및 해석하고 모델의 강인성 속성을 검증할 수 있습니다.
여러분의 분야에 적용하는 AI
여러분이 AI를 처음 접하든 역량을 개발 중이든 MATLAB을 사용하면 로보틱스, 예측 정비 등 다양한 응용 분야의 워크플로에 AI를 통합할 수 있습니다.
주요 응용 사례: 외관 검사
컴퓨터 비전을 사용하여 영상의 이상을 자동으로 감지할 수 있습니다. 외관 검사와 같은 AI 응용 사례에는 다음과 같은 작업을 위한 체계적 접근법이 필요합니다.
- 자동 레이블 지정, 데이터 정리, 합성 데이터 생성으로 훈련 데이터의 품질 개선
- AI 모델로 프로덕션 배포에 적합한 예측 정확도 달성
- 시스템의 나머지 부분과 AI 모델의 통합 테스트
AI를 사용한 모델 기반 설계
엔지니어는 AI를 모델 기반 설계에 결합하여 복잡한 시스템의 설계를 가속화하고 향상할 수 있습니다.
- 복잡한 비선형 동역학의 AI 모델을 생성하여 제1원리 모델 보완.
- 다른 방법으로는 구현이 어렵거나 불가능한 임베디드 알고리즘 개발을 위해 AI 사용.
- 요구사항 연결, 시뮬레이션 및 테스트를 통해 AI 주도 시스템 확인 및 검증.
- 시뮬레이션된 환경과의 상호 작용을 통해 강화 학습 에이전트 훈련.
- 물리 시스템의 모델을 시뮬레이션하여 AI 모델 훈련을 위한 합성 데이터 생성.
MATLAB AI 팀 및 커뮤니티 참여
최신 AI 관련 뉴스와 인사이트를 알아보고, AI 워크플로와 응용 분야에 대한 튜토리얼 및 예제를 살펴보고, 아이디어와 지식, 코드를 공유할 수 있습니다.
MATLAB 및 Simulink를 사용한 AI 연구
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