人工知能 (AI) は、人間の推論、学習、意思決定能力をコンピューターで再現することを研究するコンピューター サイエンスの分野です。 AI には幅広い手法やツールが含まれており、その多くは実際に開発および導入されており、社会生活のあらゆる分野に深く影響を与えています。nn以下は、人気のある 10 の人工知能テクノロジーのリストです。
自然言語生成（Natural language generation）
n自然言語生成は、人工知能の分野で広く使われる技術であり、コンピューターが自動的に自然言語を処理および生成できるようにします。人間の脳の働きに従ってコミュニケーションする代わりに、コンピューターは、構造化されたデータをユーザーが望む自然言語に変換するアルゴリズムでプログラムされます。
nnこれにより、コンテンツ開発者は、自動化されたコンテンツ作成および配信プロセスを望ましい形式にすることができます。例えば、彼らは、ターゲットオーディエンスに効果的にアプローチするために、ソーシャルメディアプラットフォームやその他のメディアで広告を作成するために自動化されたコンテンツを使用することができます。nnその結果、コンテンツ作成プロセスへの人間の介入が大幅に減少します。データは、特定の使用目的に適したチャート、グラフ、または他の形式で表示できます。
音声認識（Speech recognition）
n音声認識は、人工知能の分野で非常に重要な領域であり、コンピューターが人間の音声を理解しやすい形式に変換できるようにする技術です。
nnこれは便利な技術だけでなく、コンピューターと人間の間のインタラクションにおける重要な架け橋でもあります。音声認識技術は、単に音声をテキストに変換するだけでなく、話された内容の意味や内容を理解する能力も持っています。
仮想エージェント（Virtual agent）
n仮想エージェントは、顧客サービスから教育、医療までさまざまな分野で非常に重要で普及しているツールとなっています。これらは、通常、チャットや音声を介して人間と対話するように設計されたコンピューターアプリケーションです。
nn現代のデジタル世界では、仮想エージェントはエンターテインメントツールにとどまらず、多くの企業や組織にとって不可欠な要素となっています。
決定管理（Decision management）
n現在のビジネス環境では、迅速かつ正確な意思決定が組織の成功に不可欠です。このために、意思決定を効果的に行うためのシステムが開発されています。
nnこれらのシステムは、人工知能とデータ分析を使用して、市場分析からトレンド予測、リスク回避まで、ビジネスの意思決定を支援し有益な情報を提供します。
バイオメトリクス（Biometrics）
nバイオメトリクスは、人間のユニークな生体特徴を利用して身元を確認し認証するための研究およびアプリケーションの分野です。バイオメトリクス技術には、指紋認識、顔認識、虹彩スキャン、キーストロークまたはジェスチャーに基づく認識など、さまざまな方法が含まれます。
nnバイオメトリクスを使用することで、コンピューターシステムへのログインから、機密エリアへのアクセスの制御まで、さまざまな分野でセキュリティと効率が向上します。n
機械学習（Machine learning）
n機械学習は、特定のプログラミングなしにデータから自動的に学習し改善するコンピューターの能力を指す人工知能の分野です。
nn機械学習技術は、市場トレンドの予測から詐欺の検出、リスク回避まで、データの見方と利用方法を変革しました。
ロボティックプロセスオートメーション（Robotic process automation）
nRPAは、ソフトウェアロボットを使用してビジネスプロセスと繰り返し作業を自動化するための先進的な技術です。RPAにより、企業は履歴書の処理、自動メール送信、さらには財務取引の実行などのタスクを自動化し、時間とコストを節約できます。
ピアツーピアネットワーク（Peer-to-peer network）
nピアツーピアネットワークは、デバイスやシステムが単一の中央制御に依存せず、直接接続されるネットワークモデルです。
nnピアツーピアネットワークは、高いセキュリティとサードパーティーの介入なしでデータ共有が必要なアプリケーションで広く使用されています。
深層学習プラットフォーム（Deep learning platforms）
n深層学習は、多層の人工ニューラルネットワークを使用して人間の脳の動作を模倣する機械学習の手法です。
nn深層学習プラットフォームは、深層学習モデルの開発と展開をサポートするインフラストラクチャを提供し、広く使用されています。
AI最適化ハードウェア（AI-optimized hardware）
n人工知能向けのハードウェアには、大規模なワークロードを処理するためのCPU、ニューラルネットワークや神経系の模倣を改善するための統合シリコンなどが含まれます。
