Инвестиции в ИИ и deep learning: Направления и ниши

Искусственный интеллект (ИИ) и deep learning — одни из самых быстроразвивающихся областей в технологической индустрии, которые находят применение от здравоохранения до финансов. Поскольку эти технологии продолжают развиваться и совершенствоваться, у инвесторов появляется множество возможностей получить прибыль, одновременно внося свой вклад в разработку передовых решений. Вот десять потенциальных возможностей для инвестиций в ИИ и deep learning, а также некоторые советы по инвестированию и примеры компаний, лидирующих в каждой нише.

Программное обеспечение ИИ

Программное обеспечение ИИ относится к алгоритмам и инструментам, используемым для разработки и внедрения решений ИИ. Инвестирование в компании, занимающиеся разработкой программного обеспечения для ИИ, может быть разумным шагом, особенно в условиях, когда предприятия различных отраслей стремятся внедрить ИИ в свою деятельность. К числу ведущих акций, на которые стоит обратить внимание, относятся Microsoft Corporation (MSFT), Alphabet Inc. (GOOGL) и IBM Corporation (IBM).

Робототехника

Робототехника — это область, которая тесно связана с ИИ и глубоким обучением, поскольку многие роботы используют эти технологии для улучшения своей функциональности. Инвестиции в робототехнические компании могут быть хорошим шагом, особенно по мере того, как роботы становятся все более распространенными в таких отраслях, как производство, здравоохранение и логистика. Среди примеров компаний, занимающихся робототехникой, можно назвать Intuitive Surgical, Inc. (ISRG), iRobot Corporation (IRBT) и ABB Ltd. (ABB).

Автономные транспортные средства

Автономные транспортные средства — это еще одна область, где ИИ и deep learning оказывают значительное влияние, причем все большее распространение получают самоуправляемые легковые и грузовые автомобили. Инвестиции в компании, специализирующиеся на автономных транспортных средствах, могут быть хорошим шагом, особенно в связи с тем, что спрос на эти технологии продолжает расти. Примерами компаний, специализирующихся на автономных автомобилях, являются Tesla, Inc. (TSLA), Alphabet Inc. (GOOGL) и General Motors Company (GM).

Здравоохранение

Здравоохранение — это отрасль, которая особенно хорошо подходит для применения ИИ и глубокого обучения, с потенциальными возможностями применения от разработки лекарств до ухода за пациентами. Инвестиции в медицинские компании, использующие эти технологии, могут стать разумным шагом, особенно в условиях продолжающегося роста расходов на здравоохранение. Среди примеров компаний здравоохранения, работающих с ИИ и глубоким обучением, можно назвать Pfizer Inc. (PFE), Medtronic plc (MDT) и Johnson & Johnson (JNJ).

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) — это способность машин понимать и интерпретировать человеческий язык. Инвестиции в компании, специализирующиеся на NLP, могут быть хорошим шагом, особенно в связи с ростом спроса на голосовые помощники и другие технологии, основанные на NLP. Примерами компаний, специализирующихся на NLP, являются Amazon.com, Inc. (AMZN), Microsoft Corporation (MSFT) и Nuance Communications, Inc. (NUAN).

Кибербезопасность

Кибербезопасность — это еще одна область, где ИИ и deep learning оказывают влияние, поскольку эти технологии используются для обнаружения киберугроз и реагирования на них. Инвестиции в компании, занимающиеся кибербезопасностью и использующие ИИ и deep learning, могут быть разумным шагом, особенно с учетом того, что спрос на эти решения продолжает расти. Примерами компаний, работающих в сфере кибербезопасности с использованием ИИ и глубокого обучения, являются Palo Alto Networks, Inc. (PANW), Fortinet, Inc. (FTNT) и Check Point Software Technologies Ltd. (CHKP). (CHKP).

Финансовые услуги

Сфера финансовых услуг — это еще одна область, где ИИ и deep learning оказывают большое влияние, применяясь в самых разных областях — от выявления мошенничества до управления портфелем ценных бумаг. Инвестиции в компании, предоставляющие финансовые услуги и использующие эти технологии, могут стать хорошим шагом, особенно в условиях, когда отрасль продолжает подвергаться разрушительному воздействию новых технологий. Среди примеров компаний, работающих в сфере финансовых услуг с ИИ и глубоким обучением, можно назвать JPMorgan Chase & Co. (JPM), Goldman Sachs Group Inc. (GS) и Mastercard Incorporated (MA).

Энергетика и коммунальные услуги

Энергетика и коммунальное хозяйство — еще одна область, где ИИ и deep learning используются для улучшения работы и снижения затрат. Инвестиции в компании, которые специализируются на

Игровая индустрия

Игровая индустрия — еще одна область, где ИИ и deep learning оказывают влияние, причем эти технологии используются для создания более захватывающих и увлекательных игр. Инвестиции в игровые компании, использующие ИИ и дип лернинг, могут быть разумным шагом, особенно в условиях продолжающегося роста игровой индустрии. Примерами игровых компаний, работающих с ИИ и глубоким обучением, являются NVIDIA Corporation (NVDA), Electronic Arts Inc. (EA) и Activision Blizzard, Inc. (ATVI).

Образование

Образование — еще одна отрасль, где ИИ и deep learning используются для улучшения результатов и персонализации обучения. Инвестиции в компании, специализирующиеся на образовательных технологиях, основанных на ИИ и глубоком обучении, могут стать хорошим шагом, особенно в условиях растущего спроса на онлайн-обучение. Среди примеров компаний, специализирующихся на образовательных технологиях с использованием ИИ и глубокого обучения, можно назвать Coursera Inc. (COUR), 2U, Inc. (TWOU) и Chegg, Inc. (CHGG).

10 примеров инвестирования в ИИ или глубинное обучение

1. Разработка чат-ботов на базе ИИ для обслуживания клиентов: Компании могут инвестировать в чат-боты на базе ИИ для автоматизации взаимодействия с клиентами, снижения затрат и повышения удовлетворенности клиентов.
2. Автономные транспортные средства: Технология ИИ используется для разработки самоуправляемых автомобилей, которые могут чувствовать окружающую среду и принимать решения на основе данных в режиме реального времени.
3. Предиктивное обслуживание: ИИ может помочь компаниям предсказать, когда оборудование или машины могут выйти из строя, что позволяет им проводить техническое обслуживание с упреждением и сократить время простоя.
4. Персонализированная медицина: ИИ может использоваться для анализа больших объемов данных и разработки индивидуальных планов лечения для пациентов на основе их генетических особенностей и истории болезни.
5. Обнаружение мошенничества: ИИ может использоваться для анализа финансовых операций и выявления закономерностей, которые могут указывать на мошенничество или другие виды финансовых преступлений.
6. Кибербезопасность: ИИ может использоваться для обнаружения и предотвращения кибер-атак путем анализа сетевого трафика и выявления подозрительного поведения.
7. Оптимизация цепочек поставок: ИИ может использоваться для оптимизации процессов цепочки поставок путем анализа данных и выявления узких мест или неэффективности.
8. Анализ социальных сетей: ИИ может использоваться для анализа данных социальных сетей и выявления тенденций, настроений и других моментов, которые могут быть использованы в маркетинговых стратегиях и стратегиях обслуживания клиентов.
9. Устройства «умного дома»: ИИ может быть использован для разработки устройств «умного дома», которые могут изучать привычки и предпочтения пользователей и соответствующим образом корректировать настройки.
10. Виртуальные помощники: Виртуальные помощники на базе ИИ, такие как Siri, Alexa и Google Assistant, могут использоваться для выполнения различных задач, таких как планирование встреч, установка напоминаний и ответы на вопросы.

Заключение:

ИИ и deep learning быстро меняют методы работы бизнеса и отдельных людей, создавая новые захватывающие возможности для инвесторов. От здравоохранения до финансов — существует множество отраслей, где эти технологии оказывают значительное влияние, и где инвестиции в правильные компании могут привести к значительным прибылям. Независимо от того, хотите ли вы инвестировать в программное обеспечение с искусственным интеллектом, робототехнику или автономные транспортные средства, важно провести тщательное исследование и проконсультироваться с финансовыми специалистами, прежде чем принимать какие-либо инвестиционные решения. При правильном подходе инвестиции в ИИ и deep learning могут стать разумным способом диверсификации вашего портфеля и способствовать развитию передовых технологий, определяющих будущее.