입자 (JavaScript) - 개인적으로 가장 좋아하는 마이크로 컨트롤러는 Particle Series Circuit Board입니다. 클라우드 기능이 내장되어있어 보드를 켜고 코딩을 시작할 수 있습니다! 그들의 API는 모두 JavaScript 기반이며 사용하기가 매우 쉽습니다. 어디서부터 시작 해야할지 잘 모르면 입자를 사용하는 것이 좋습니다!
pyserial (Python) - Python을 사용하여 Arduino를 제어하는 방법도 있습니다.
가상 및 증강 현실
VR과 AR은 많은 흥미로운 프로젝트를 구축 할 수있는 신흥 기술의 흥미로운 영역입니다! 기존 기술을 사용하여 몇 가지 출발점을 선택할 수 있습니다.
webvr (javaScript) - WebVR은 브라우저에서 VR 컨텐츠를 소유하기위한 표준입니다. 이미 웹 개발에 대한 지식이있는 경우 간단한 HTML 및 JavaScript를 사용하여 A- 프레임을 사용하여 크로스 플랫폼 브라우저 기반 VR 응용 프로그램을 작성하십시오. A- 프레임의 기본 사항에 대한 SitePoint에 대한 가이드가 있습니다. 생각보다 쉽습니다. REACT의 팬 인 경우 React 360 (이전의 React VR이라고도 함)은 3D 및 VR 사용자 인터페이스를 만들 수있는 React를 기반으로 한 라이브러리입니다. Sitepoint Premium의 6 개의 JavaScript 프로젝트 전자 책에서 Michaela Lehr는 React 360을 사용하여 파노라마 3D 이미지 라이브러리를 구축하는 방법을 설명합니다. -
webxr (JavaScript) - 우리는 WebVR을 대체하고 AR 경험 개발을위한 기술적 기반을 제공하도록 설계된 진화하는 몰입 형 네트워크 표준 세트를 보유하고 있습니다. 이 측면은 여전히 비교적 초기 단계에 있지만 여기서 많은 흥미로운 일들이있을 것이라고 생각합니다! WebXR 장치 API 사양의 저장소에 액세스하고 무언가를 시도하여 일찍 참여할 수 있습니다. AR에 중점을두고 오랫동안 존재하는 도구를 원한다면 Awe.js와 Ar.js는 JavaScript를 사용하여 AR을 네트워크로 가져옵니다.
Unity (C#, JavaScript ... 비슷함) - 게임 엔진 Unity를 사용하여 VR 및 AR 응용 프로그램을 구축 할 수 있습니다. Unity는 C# 또는 자체 버전의 JavaScript를 사용합니다 (JS 개발자는 시작하기가 더 쉬울 수 있지만 차이가 있습니다!). -
Unreal Engine (C) - VR 및 AR 애플리케이션을 구축하는 또 다른 방법은 Unity의 대체 게임 엔진 인 Unreal Engine을 사용하는 것입니다. 시각적 인코딩 옵션이 있으므로 실제로 인코딩 할 필요는 없지만 C 경험이있는 경우 사용할 수 있습니다.
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이미지 인식
이미지 인식은 다음 프로젝트 인텔리전스를 제공하는 작고 흥미로운 부분입니다! 이 기능을 프로젝트에 쉽게 추가 할 수있는 API가 있습니다.
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slearifai (JavaScript/Node, Python, Java, C#, Objective C, PHP) - Clearifai와 같은 서비스를 사용하면 다양한 언어로 API를 사용하여 매우 현명한 이미지 인식을 수행 할 수 있습니다. 시작하려는 사람들을 위해, 나는 slecifai JS API를 시작하는 것에 대한 itepoint 가이드가 있습니다.
iBM 클라우드 (Node, Go, Python, Java, Ruby)- Clearifai와 유사한 IBM Cloud의 시각적 인식 서비스도 매우 현명한 일을 할 수 있습니다.
Amazon Rekognition (JavaScript, Node, Python, Android, iOS, Java, .NET, PHP, Ruby) - Amazon은 Rekognition API를 통해 .NET 및 기타 플랫폼으로 확장됩니다!
Google Cloud Vision API (Node, Python, C#, Go, Java, PHP, Ruby) - Google은 자체 이미지 인식 라이브러리가 있습니다!
기계 학습
머신 러닝의 개념을 시험해 볼 수있는 많은 서비스와 API가 있습니다. 위의 이미지 인식은 그 일부일 뿐이지 만보다 광범위하게 훈련 할 수있는 다른 옵션이 있습니다.
Tensorflow (Python, JavaScript, C, Java, Go, Swift 등) - Google의 Tensorflow Tensorflow.js도 있습니다. Tensorflow로 할 수있는 일이 많이 있으며 온라인 가이드가 많이 있습니다! 또한 신경망을 시각화하기위한 간단한 Tensorflow Playground도 있습니다. 또한 신경망에 대한 소개 정보도 제공합니다. -
ML5JS (JavaScript) -ML5JS는 텐서 플로우에 구축되며 더 간단하고 사용하기 쉽습니다.
brain.js (javaScript and node) - 이것은 JavaScript로 작성된 신경망 라이브러리입니다. Brain.js는 JavaScript의 신경망을 가르치는 19 부 무료 온라인 코스를 제공합니다. -
Scikit-Learn (Python) —— Scikit-Learn 오픈 소스 도구 시리즈. 많은 사람들이 학습의 출발점으로 사용합니다. 파이썬을 알고 있다면 시도해 볼 수 있습니다!
ml.net (.NET) - .NET 개발자 인 경우 ML.NET가 선택할 수 있습니다! -
대화 앱, 스마트 스피커 및 챗봇
이와 관련하여 Dialogflow, RASA, Amazon Lex, Microsoft Luis, Wit.ai 등을 포함하여 여러 가지 서비스가 있습니다. 내가 사람들에게 자주 추천하는 것은 Dialogflow와 Rasa입니다 (이것은 다른 옵션이 시도해 볼 가치가 없다고 말하는 것이 아닙니다!) : - .
대화 플로우 (노드, 파이썬, Java, Go, Ruby, C#, PHP) - Google의 DialogFlow는 Google Assistant 및 Google Home에 대한 자체 대화 응용 프로그램 (Actions)을 작성하는 권장 방법입니다. 나는 내 자신의 초기 액세스 과정을 가지고 있으며 대화 플로우를 사용하여 크로스 플랫폼 대화 응용 프로그램을 구축하는 것에 관한 전자 책으로 마이그레이션하고 있습니다. -
RASA (Python) - 대화 응용 프로그램을 생성하기위한 오픈 소스 옵션입니다. RASA는 자신의 서버에서 모든 것이 실행되는 솔루션을 구축하려는 경우 매우 유용합니다.
말할 필요도없이, 위에 나열된 것 외에 다른 많은 옵션이 있습니다. 다른 경험이 있다면, 의견에 다른 독자들을위한 제안을 남겨주십시오!
온라인 리소스는 친구입니다
온라인으로 많은 자원이 있으며 대학에 가거나 수천 달러를 지불하지 않고 많은 것을 배울 수 있습니다.
sitepoint - 물론, 이전에 링크 한 것처럼 위의 주제에 대한 많은 기사가 있습니다! -
Dev Diner- 내 자신의 웹 사이트에는 인공 지능 및 머신 러닝을위한 무료 방법 목록, JavaScript를 사용하여 웹 가상 현실을 구축하기위한 리소스 목록 및 자기 자신을위한 5 가지 방법을 포함하여 신흥 기술 학습에 대한 많은 리소스가 있습니다. -가르침 로봇 공학.
Qut Robot Academy (무료!) - 로봇 공학을위한 많은 입문 학습 리소스가 있습니다. 이 분야에 들어가려면 필수 자원입니다. -
EDX (무료!) - EDX는 무료로 제공되는 전 세계 대학의 다양한 온라인 과정을 제공합니다 (또는 인증서를 받으려면 적은 비용을 지불해야합니다). 그들은 다양한 신흥 기술 분야의 과정을 제공합니다.
o'Reilly (다양한 가격)-O'Reilly는 다양한 새로운 기술 주제에 대한 많은 전자 책과 비디오를 제공합니다. 그들이 지불해야하지만, 학습에 관심이 있다면 매우 귀중한 자원이 될 수 있습니다. -
A- 프레임 스쿨-A- 프레임이있는 WebVR을 구축하는이 대화식 과정은 팀 자체에서 제공됩니다. A- 프레임 문서도 매우 좋습니다.
Unity Tutorials- Unity에는 게임 엔진에서 개발하는 방법을 마스터하는 데 매우 유용한 자체 튜토리얼이 있습니다. -
Unreal Academy— 노르알에는 게임 엔진에 많은 튜토리얼이 있습니다!
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영감을 위해 다른 프로젝트를 봅니다 -
신흥 기술 분야에 들어가고 무엇을 해야하는지 생각할 수 없다면 커뮤니티 프로젝트를 보여주는 웹 사이트가 많이 있으며 종종 어떻게하는지에 대한 정보가 있습니다. -
Hackster.io- 개발자는 프로젝트를 Hackster에 제출하여 경험을 공유하거나 상을 받기 위해 경쟁 할 수 있습니다. -
Hackaday - Hackaday 팀은 매일 온라인으로 찾은 다양한 프로젝트를 표시합니다. 그들은 정말 좋은 것을 발견했습니다!
Make— 다양한 신흥 기술에 관한 기사를 작성했습니다.
제조업체 공유 - 커뮤니티 공유 프로젝트를위한 메이커 플랫폼.
Instructables -이 웹 사이트에는 신흥 기술 이상의 가이드가 많이 있지만 때로는 흥미로운 새로운 기술 프로젝트도 여기에서 찾을 수 있습니다.
결론
이것은 신흥 기술 학습을 시작하는 방법에 대한 아이디어 일뿐입니다. 더 많은 자원과 방법이 있습니다. 나는 이것이 당신의 탐색을 시작하기에 충분한 정보를 제공하기를 바랍니다!
신흥 기술로 시원하게 무언가를 만들면 의견에 의견을 남기거나 @me (@thatpatrickguy)를 트윗하십시오. 정말보고 싶어요!
- 신흥 기술에 대한 질문
- 새로운 기술의 몇 가지 예는 무엇입니까?
신흥 기술은 경쟁 우위를 확보하기 위해 분야의 진보와 개발을 대표하는 기술 혁신을 나타냅니다. 일부 예로는 인공 지능 (AI), 사물 인터넷 (IoT), 기계 학습, 블록 체인, 증강 현실 (AR), 가상 현실 (VR) 및 5G 기술이 있습니다. 이러한 기술은 현재 개발 중이며 향후 5 ~ 10 년 동안 개발 될 수 있으며 비즈니스 및 사회 환경을 크게 변화시킬 것으로 예상됩니다.
신흥 기술은 산업에 어떤 영향을 미칩니 까?
신흥 기술은 다양한 산업에 큰 영향을 줄 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그들은 혁신을 주도하고 효율성을 높이며 새로운 비즈니스 모델을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 인공 지능 및 기계 학습은 일상적인 작업을 자동화하고보다 전략적인 작업을 위해 시간을 확보 할 수 있습니다. 마찬가지로, 블록 체인은 안전하고 투명한 거래를 제공 할 수 있으며, 이는 특히 금융 및 공급망과 같은 산업에 유리합니다.
신흥 기술과 관련된 잠재적 위험은 무엇입니까?
신흥 기술은 많은 이점을 제공하지만 잠재적 인 위험도 있습니다. 이러한 위험에는 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제, 윤리적 문제 및 자동화로 인한 실업 가능성이 포함될 수 있습니다. 새로운 기술을 구현할 때는 회사가 이러한 위험을 신중하게 고려해야합니다.
신흥 기술의 최신 개발을 어떻게 이해할 수 있습니까?
신흥 기술의 최신 개발을 이해하려면 지속적인 학습이 필요합니다. 관련 블로그를 팔로우하고 웹 세미나 및 컨퍼런스에 참석하고 온라인 과정에 참석하고 전문 네트워크에 가입 할 수 있습니다. 또한, 현장에 중점을 둔 사고 지도자와 영향력있는 사람들은 귀중한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
신흥 기술 분야의 고용 기회는 무엇입니까?
신흥 기술 분야는 광범위한 직업 기회를 제공합니다. 이러한 위치에는 인공 지능 전문가, 데이터 과학자, 블록 체인 개발자, IoT 엔지니어 및 VR/AR 개발자가 포함됩니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 새로운 직책이 나타날 수 있습니다.
신흥 기술은 미래를 어떻게 형성합니까?
신흥 기술은 우리가 살고 일하는 방식을 바꾸어 미래를 형성하고 있습니다. 그들은 더 똑똑한 가정, 자율 주행 자동차, 개인화 된 의료 등을 가능하게하고 있습니다. 또한 기후 변화 및 자원 부족과 같은 글로벌 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.
