글로벌 딥 러닝 시장 : 제품 유형별 (소프트웨어, 서비스, 하드웨어), 애플리케이션 (이미지 인식, 신호 인식, 데이터 마이닝 및 기타), 최종 사용 산업 (보안, 제조, 소매, 자동차, 의료, 농업 및 기타), 아키텍처 (RNN, CNN, DBN, DSN, GRU) 및 지역별 (2024-2032 년)

■ 영문 제목 : Deep Learning Market Report by Product Type (Software, Services, Hardware), Application (Image Recognition, Signal Recognition, Data Mining, and Others), End-Use Industry (Security, Manufacturing, Retail, Automotive, Healthcare, Agriculture, and Others), Architecture (RNN, CNN, DBN, DSN, GRU), and Region 2024-2032
	■ 상품 코드 : IMA05FE-Z3666 ■ 조사/발행회사 : IMARC ■ 발행일 : 2024년 4월 ■ 페이지수 : 148 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 세계, 한국 ■ 산업 분야 : 기술 및 미디어

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※본 조사 보고서는 영문 PDF 형식이며, 아래 개요 및 목차는 영어를 한국어로 자동번역한 내용입니다. 보고서의 상세한 내용은 샘플을 통해 확인해 주세요.

■ 보고서 개요

전 세계 딥러닝 시장 규모는 2023년에 235억 달러에 달했습니다. 앞으로 IMARC 그룹은 2024~2032년 동안 31.5%의 성장률(CAGR)을 보이며 2032년까지 시장이 2,951억 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 인공지능(AI) 도입 증가, 데이터 처리의 발전, 이미지 및 음성 인식에 대한 수요 증가, 연구 개발(R&D) 투자, 빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅 기술 도입이 시장을 이끄는 주요 요인 중 일부입니다.

딥러닝은 방대한 양의 데이터를 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 인공 신경망을 훈련하는 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. 이러한 신경망은 인간 두뇌의 구조를 모방하여 상호 연결된 노드 계층으로 구성되며, 네트워크는 내부 매개변수를 반복적으로 조정하여 데이터 내의 패턴, 특징 및 표현을 식별하여 물체를 인식하고, 음성을 이해하고, 언어를 번역하고, 심지어 전략 게임을 할 수 있도록 합니다. 또한 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 로봇 공학 등 다양한 영역을 혁신하여 기존 머신러닝 접근 방식으로는 어렵다고 여겨졌던 작업에서 괄목할 만한 성과를 달성하고 있습니다.

이 시장은 주로 정보 기술(IT) 산업의 상당한 확장에 의해 주도되고 있습니다. 또한 디지털화 추세와 원시 데이터를 자동으로 추출하여 복잡한 실제 문제를 높은 정확도와 효율성으로 해결하는 강력한 도구로 딥러닝이 널리 채택되고 있는 것도 시장 성장에 영향을 미치고 있습니다. 또한 사용 가능한 데이터를 자동으로 분석하여 데이터를 처리하므로 보다 효율적이고 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 또한 사이버 보안, 사기 탐지, 의료 이미지 분석, 의료 분야의 가상 환자 지원 등 광범위한 서비스 사용은 또 다른 주요 성장 요인으로 작용하고 있습니다. 이 외에도 빅데이터 분석과 클라우드 컴퓨팅의 통합과 하드웨어 및 소프트웨어 처리 개선을 위한 지속적인 연구 개발(R&D) 노력이 시장 성장을 더욱 가속화하고 있습니다. 또한 이러한 기술이 제공하는 확장성과 연산 능력 덕분에 조직은 방대한 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있어 긍정적인 시장 전망을 만들어내고 있습니다.

딥러닝 시장 동향/동인:
이미지 및 음성 인식을 위한 딥러닝에 대한 수요 증가

이미지 내 패턴, 사물, 특징을 분석하고 식별하려는 수요가 증가하면서 시장 성장이 가속화되고 있습니다. 또한 딥러닝 기반 의료 영상 시스템은 의료 부문에서 질병 진단, 이상 징후 감지, 수술 계획 수립을 지원하여 시장 성장에 영향을 미치고 있습니다. 또한 자율주행차에서 이미지 인식은 교통 표지판, 보행자, 장애물을 실시간으로 식별하여 자율주행차의 안전성과 효율성을 향상시켜 또 다른 주요 성장 촉진 요인으로 작용합니다. 이 외에도 음성 인식은 자연어 처리(NLP) 애플리케이션과 음성 비서의 개발에 필수적입니다. 또한 딥러닝 모델은 음성을 텍스트로 변환하는 데 사용되어 Siri, Alexa, Google Assistant를 비롯한 음성 제어 가상 비서가 사용자의 명령을 정확하게 이해하고 응답할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 사람들이 기술과 상호 작용하는 방식이 변화하고 핸즈프리의 직관적인 사용자 경험이 가능해졌습니다. 또한 고객 서비스 센터, 콜센터, 언어 번역 서비스에서 음성 인식을 위한 제품이 도입되면서 커뮤니케이션이 간소화되고 응답 시간이 개선되어 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

연구 개발(R&D)에 대한 투자 증가

딥러닝은 계속해서 빠르게 발전하고 있으며, 산업 전반의 조직들은 이 첨단 기술의 기능과 응용을 향상시키기 위해 상당한 자원을 할당하고 있습니다. 또한 R&D 투자는 학습의 다양한 측면과 성능, 정확성, 효율성을 개선하는 새로운 알고리즘 및 아키텍처 개발에 초점을 맞추고 있으며, 이는 시장 성장에 영향을 미치고 있습니다. 또한 연구자들은 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 기타 AI 기반 작업에서 획기적인 발전을 이루기 위해 주의 메커니즘, 트랜스포머, 생성적 적대적 네트워크(GAN)와 같은 혁신적인 기술을 지속적으로 탐구하고 있습니다. 또한 하드웨어 최적화는 R&D 투자의 또 다른 초점입니다. 기업들은 딥러닝 계산을 가속화하도록 설계된 그래픽 처리 장치(GPU)와 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 특수 프로세서를 개발하고 있습니다. 이러한 하드웨어의 발전은 더 빠른 학습 시간과 추론을 가능하게 하여 비즈니스에서 모델에 더 쉽게 접근하고 확장할 수 있게 해줍니다.

우호적인 정부 이니셔티브의 구현

정부의 지원과 이니셔티브는 시장 성장을 촉진하는 데 필수적입니다. 또한 각국 정부는 인공지능(AI)의 혁신적 잠재력을 인식하고 AI 연구 개발 프로젝트에 적극적으로 투자하고 연구 개발을 촉진하여 시장 성장에 영향을 미치고 있습니다. 또한 정부 기관의 재정적 투자를 통해 대학, 연구 기관 및 민간 기업은 혁신의 경계를 넓히고 기술 발전을 주도하는 야심찬 딥러닝 프로젝트를 수행할 수 있으며, 이는 또 다른 주요 성장 유발 요인으로 작용합니다. 이 외에도 각국 정부는 연구자, 학계, 업계 전문가를 위한 협업 공간으로 지식 공유, 네트워킹, 학제 간 연구를 촉진하는 AI 중심 우수 센터와 혁신 허브를 설립하여 딥러닝 분야의 획기적인 발견에 도움이 되는 환경을 조성하고 있습니다. 또한, 정부는 민관 파트너십에 적극적으로 참여하여 산업 전반에 걸쳐 제품 채택을 가속화하고 책임감 있는 AI 개발 및 배포를 장려하는 정책과 규정을 만들어 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

딥러닝 산업 세분화:
IMARC Group은 글로벌 딥러닝 시장 보고서의 각 부문별 주요 동향에 대한 분석과 함께 2024~2032년까지의 글로벌, 지역 및 국가 수준에서의 예측을 제공합니다. 이 보고서는 제품 유형, 애플리케이션, 최종 사용 산업 및 아키텍처를 기준으로 시장을 분류했습니다.

제품 유형별 분류:
소프트웨어
서비스
하드웨어

가장 인기 있는 제품 유형은 소프트웨어입니다.

이 보고서는 제품 유형에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 소프트웨어, 서비스, 하드웨어가 포함됩니다. 보고서에 따르면 소프트웨어가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

소프트웨어는 딥러닝 알고리즘과 모델을 개발하고 구현하는 데 필수적인 요소입니다. 연구자, 데이터 과학자, 개발자가 복잡한 신경망을 효율적으로 생성하고 훈련하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다. 그 결과, 소프트웨어 솔루션은 기술의 잠재력을 최대한 활용하는 데 없어서는 안 될 필수 요소가 되었습니다. 또한 소프트웨어가 제공하는 유연성과 확장성은 다양한 산업 분야의 비즈니스에 매우 매력적입니다. 소프트웨어 기반 솔루션을 통해 기업은 딥러닝 기능을 기존 시스템과 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있으며, AI 기반 인사이트와 자동화를 통해 프로세스를 최적화하고 의사결정을 개선하며 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

이 외에도 많은 소프트웨어 플랫폼의 오픈 소스 특성은 AI 커뮤니티 내에서 협업과 지식 공유를 촉진합니다. 텐서플로우와 파이토치 같은 인기 있는 오픈소스 라이브러리는 기술에 대한 접근을 민주화하여 광범위한 채택과 혁신을 가능하게 하는 데 필수적입니다. 또한, 지속적인 연구 개발을 통한 소프트웨어의 지속적인 발전으로 성능과 효율성이 향상되고 있습니다.

애플리케이션별 분류:

이미지 인식
신호 인식
데이터 마이닝
기타

이미지 인식은 가장 인기 있는 애플리케이션 분야입니다.

이 보고서는 애플리케이션에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 이미지 인식, 신호 인식, 데이터 마이닝 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 이미지 인식이 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

이미지 인식은 다양한 산업에 걸쳐 광범위한 응용 분야와 혁신적인 영향력으로 인해 현재 시장 성장을 주도하고 있습니다. 이미지 속 사물, 패턴, 특징을 정확하게 식별하고 분석하는 데 탁월한 능력을 발휘하여 다양한 사용 사례에서 높은 수요를 보이고 있습니다. 또한 딥러닝 기반 의료 영상 시스템은 질병의 조기 발견을 돕고 정확한 진단을 지원하며 의료 산업에서 치료 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다.

이 외에도 자동차 부문에서 이미지 인식은 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)과 자율 주행 차량을 구현하고 도로의 안전과 효율성을 향상시켜 시장 성장을 가속화하는 데 필수적입니다. 또한 소매 및 이커머스 부문에서는 시각적 검색, 제품 추천, 재고 관리에 이미지 인식을 사용하여 고객 경험을 개선하고 운영을 간소화하며 판매를 촉진합니다.

최종 사용 산업별 분류:

보안
제조
소매업
자동차
헬스케어
농업
기타

가장 큰 시장 점유율을 차지하는 보안 분야

최종 사용 산업에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 보고서에 제공되었습니다. 여기에는 보안, 제조, 소매, 자동차, 의료, 농업 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 보안 분야가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

딥러닝 기술은 복잡한 보안 침해와 공격을 탐지, 분석, 대응하는 데 있어 전례 없는 기능을 제공합니다. 또한 끊임없이 진화하는 사이버 위협 환경에 대응하기 위한 강력하고 진보된 솔루션에 대한 수요가 증가하면서 시장 성장에 영향을 미치고 있습니다. 사이버 보안 영역에서 딥러닝 알고리즘은 기존 보안 시스템이 놓칠 수 있는 의심스러운 패턴과 활동을 식별하는 이상 징후 탐지에 탁월합니다.

또한, 딥러닝 기반 침입 탐지 시스템, 멀웨어 탐지, 행동 분석과 같은 최첨단 보안 조치에 대한 수요가 증가하면서 조직에 새로운 위협에 대한 향상된 방어 메커니즘을 제공하는 것도 또 다른 주요 성장 요인으로 꼽히고 있습니다. 또한 사이버 보안 환경에서 생성되는 방대한 양의 데이터는 고급 데이터 처리 및 분석 기능을 필요로 합니다. 빅데이터를 처리하고 의미 있는 인사이트를 효율적으로 추출하여 보안팀이 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 잠재적 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 지원하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다.

아키텍처별 분류:

RNN
CNN
DBN
DSN
GRU

아키텍처에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 보고서에 제공되었습니다. 여기에는 RNN, CNN, DBN, DSN, GRU가 포함됩니다.

순환 신경망(RNN)은 시계열이나 자연어와 같은 순차적 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 반복적인 특성 덕분에 데이터 내의 시간적 종속성을 포착할 수 있습니다. RNN은 다양한 길이의 시퀀스를 처리할 수 있는 내부 메모리를 갖추고 있어 언어 모델링, 기계 번역, 감정 분석과 같은 작업에 이상적입니다.

또한, 컨볼루션 신경망(CNN)은 작은 필터로 입력 데이터를 스캔하여 패턴과 공간 관계를 식별하는 컨볼루션 레이어를 통한 특징 추출에 탁월하기 때문에 이미지 및 비디오 처리 작업에 사용됩니다. CNN은 관련 시각적 특징을 자동으로 학습할 수 있기 때문에 이미지 인식, 물체 감지, 이미지 분류 작업에 널리 사용됩니다. 이 외에도 심층 신념 네트워크(DBN)는 여러 층의 확률적 잠재 변수로 구성된 생성 모델로, 특징 학습 및 차원 축소와 같은 비지도 학습 작업에 사용되어 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 애플리케이션에 유용합니다.

이 외에도 딥 스태킹 네트워크(DSN)는 데이터 표현을 점진적으로 인코딩 및 디코딩하는 방법을 학습하는 여러 개의 스택 레이어를 포함하는 비지도 특징 학습에 사용되는 일종의 자동 인코더 기반 아키텍처로 이상 징후 탐지, 데이터 압축, 노이즈 제거 작업에서 응용 분야를 찾을 수 있습니다. 또한, 게이트 순환 유닛(GRU)은 사라지는 기울기 문제를 해결하고 훈련 효율성을 개선하기 위해 게이트 메커니즘을 사용해 네트워크를 통한 정보의 흐름을 조절함으로써 더 긴 시퀀스에 대해 필수 정보를 유지하고 장기 종속성 문제를 피할 수 있도록 하는 RNN의 변형된 형태입니다.

지역별 분류:

북미
미국
캐나다
아시아 태평양
중국
일본
인도
한국
호주
인도네시아
기타
유럽
독일
프랑스
영국
이탈리아
스페인
러시아
기타
라틴 아메리카
브라질
멕시코
기타
중동 및 아프리카

북미는 시장에서 확실한 우위를 점하고 있습니다.

이 보고서는 북미(미국, 캐나다), 유럽(독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 스페인, 러시아 등), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주, 인도네시아 등), 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 등), 중동 및 아프리카 등 모든 주요 지역 시장에 대한 종합적인 분석도 제공합니다. 보고서에 따르면 북미 지역이 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

북미에는 첨단 기술을 위한 연구 개발(R&D)에 막대한 투자를 하는 세계 유수의 기술 대기업, 연구 기관, AI 스타트업이 있습니다. 이러한 업계 리더들의 존재는 경쟁적인 생태계를 조성하여 알고리즘, 하드웨어 및 소프트웨어의 발전을 촉진합니다. 또한 AI 전문가, 데이터 과학자, 엔지니어로 구성된 고도로 숙련된 인력은 정교한 모델과 애플리케이션 개발에 기여하고 있으며, 이는 또 다른 주요 성장 촉진 요인으로 작용하고 있습니다.

이 외에도 북미는 기업가 정신과 벤처 캐피탈 자금에 중점을 두어 획기적인 애플리케이션을 개척하는 AI 기반 스타트업이 성장하고 있으며, 이는 시장 확대를 더욱 촉진하고 있습니다. 또한, 세제 혜택과 AI 연구 자금 지원과 같은 정부 지원 정책은 혁신을 장려하고 비즈니스와 투자를 유치하는 데 도움이 됩니다. 또한, 강력한 클라우드 컴퓨팅 서비스와 고성능 컴퓨팅 리소스를 포함한 잘 구축된 인프라는 아태지역 전체에 걸쳐 복잡한 딥러닝 모델의 확장성과 배포를 용이하게 합니다.

경쟁 환경:
현재 시장의 주요 업체들은 입지를 강화하고 경쟁 우위를 확보하기 위해 다양한 전략을 채택하고 있습니다. 기업들은 알고리즘 개선, 새로운 아키텍처 개발, 고객에게 최첨단 솔루션을 제공하기 위한 새로운 애플리케이션 탐색에 중점을 두고 딥러닝 기술의 선두를 유지하기 위해 연구 개발(R&D)에 막대한 투자를 하고 있습니다. 또한 여러 기업이 제품과 역량을 확장하기 위해 전략적 인수 및 파트너십을 체결하고 있습니다. 주요 기업들은 신흥 시장을 공략하고 더 넓은 고객층을 확보하기 위해 지역 사무소를 설립하고, 현지 기업과 파트너십을 맺고, 지역 요구에 맞게 제품을 조정하는 등 새로운 지역으로 사업을 확장하고 있습니다. 또한 고객 만족과 충성도를 위해 우수한 고객 지원 및 교육 서비스를 제공하고 고객이 솔루션의 가치를 극대화할 수 있도록 고객 지원팀과 교육 리소스에 투자하고 있습니다.

이 보고서는 시장의 경쟁 환경에 대한 포괄적인 분석을 제공했습니다. 모든 주요 기업의 상세한 프로필도 제공되었습니다. 시장의 주요 업체는 다음과 같습니다:

아마존 웹 서비스(AWS)
Google Inc.
IBM
인텔
마이크론 테크놀로지
Microsoft Corporation
Nvidia
Qualcomm
삼성 전자
Sensory Inc,
Pathmind, Inc.
Xilinx

최근 개발:
2020년 10월, NVIDIA AI와 Microsoft Azure 팀은 협력하여 Microsoft word의 AI 기반 문법 검사기를 개선했으며, 이제 이 스마트한 경험을 제공하기 위해 NVIDIA triton 추론 서버, ONNX Runtime 및 Microsoft Azure 머신 러닝(ML)을 활용할 수 있습니다.
2022년 5월, 인텔은 고효율과 고성능을 제공하기 위해 2세대 하바나 AI 딥 러닝 프로세서를 출시했습니다. 인텔은 클라우드에서 엣지까지 고객에게 다양한 솔루션 선택권을 제공하여 AI 워크로드의 증가와 복잡성을 해결하기 위한 AI 전략을 실행하고 있습니다.
2022년 8월, 아마존 웹 서비스는 환자의 의료 기록을 분석하여 환자를 더 잘 치료하고 비용을 절감할 수 있는 새로운 머신 러닝(ML) 소프트웨어를 도입했습니다.

이 보고서의 주요 질문에 대한 답변

1. 2023년 글로벌 딥러닝 시장의 규모는 어느 정도였나요?
2. 2024~2032년 글로벌 딥러닝 시장의 예상 성장률은 얼마인가요?
3. 코로나19가 글로벌 딥러닝 시장에 미친 영향은 무엇인가요?
4. 글로벌 딥러닝 시장을 이끄는 주요 요인은 무엇인가요?
5. 제품 유형에 따른 글로벌 딥러닝 시장의 세분화는 무엇인가요?
6. 애플리케이션에 따른 글로벌 딥 러닝 시장의 세분화는 무엇입니까?
7. 최종 사용 산업을 기준으로 글로벌 딥 러닝 시장을 세분화하면 어떻게 되나요?
8. 글로벌 딥 러닝 시장의 주요 지역은 어디인가요?
9. 글로벌 딥러닝 시장의 주요 업체/기업은 누구인가요?

■ 보고서 목차

1 머리말 2 연구 범위 및 방법론 2.1 연구 목적 2.2 이해관계자 2.3 데이터 출처 2.3.1 1차 출처 2.3.2 보조 출처 2.4 시장 추정 2.4.1 상향식 접근 방식 2.4.2 하향식 접근 방식 2.5 예측 방법론 3 요약 4 소개 4.1 개요 4.2 주요 산업 동향 5 글로벌 딥러닝 시장 5.1 시장 개요 5.2 시장 성과 5.3 COVID-19의 영향 5.4 시장 전망 6 제품 유형별 시장 세분화 6.1 소프트웨어 6.1.1 시장 동향 6.1.2 시장 전망 6.2 서비스 6.2.1 시장 동향 6.2.2 시장 전망 6.3 하드웨어 6.3.1 시장 동향 6.3.2 시장 전망 7 애플리케이션 별 시장 세분화 7.1 이미지 인식 7.1.1 시장 동향 7.1.2 시장 예측 7.2 신호 인식 7.2.1 시장 동향 7.2.2 시장 예측 7.3 데이터 마이닝 7.3.1 시장 동향 7.3.2 시장 예측 7.4 기타 7.4.1 시장 동향 7.4.2 시장 예측 8 최종 용도 산업별 시장 세분화 8.1 보안 8.1.1 시장 동향 8.1.2 시장 예측 8.2 제조 8.2.1 시장 동향 8.2.2 시장 예측 8.3 소매 8.3.1 시장 동향 8.3.2 시장 예측 8.4 자동차 8.4.1 시장 동향 8.4.2 시장 예측 8.5 건강 관리 8.5.1 시장 동향 8.5.2 시장 예측 8.6 농업 8.6.1 시장 동향 8.6.2 시장 예측 8.7 기타 8.7.1 시장 동향 8.7.2 시장 예측 9 아키텍처 별 시장 세분화 9.1 RNN 9.1.1 시장 동향 9.1.2 시장 전망 9.2 CNN 9.2.1 시장 동향 9.2.2 시장 예측 9.3 DBN 9.3.1 시장 동향 9.3.2 시장 전망 9.4 DSN 9.4.1 시장 동향 9.4.2 시장 전망 9.5 GRU 9.5.1 시장 동향 9.5.2 시장 전망 10 지역별 시장 세분화 10.1 북미 10.1.1 미국 10.1.1.1 시장 동향 10.1.1.2 시장 예측 10.1.2 캐나다 10.1.2.1 시장 동향 10.1.2.2 시장 예측 10.2 아시아 태평양 10.2.1 중국 10.2.1.1 시장 동향 10.2.1.2 시장 예측 10.2.2 일본 10.2.2.1 시장 동향 10.2.2.2 시장 예측 10.2.3 인도 10.2.3.1 시장 동향 10.2.3.2 시장 예측 10.2.4 한국 10.2.4.1 시장 동향 10.2.4.2 시장 예측 10.2.5 호주 10.2.5.1 시장 동향 10.2.5.2 시장 전망 10.2.6 인도네시아 10.2.6.1 시장 동향 10.2.6.2 시장 예측 10.2.7 기타 10.2.7.1 시장 동향 10.2.7.2 시장 예측 10.3 유럽 10.3.1 독일 10.3.1.1 시장 동향 10.3.1.2 시장 예측 10.3.2 프랑스 10.3.2.1 시장 동향 10.3.2.2 시장 예측 10.3.3 영국 10.3.3.1 시장 동향 10.3.3.2 시장 예측 10.3.4 이탈리아 10.3.4.1 시장 동향 10.3.4.2 시장 전망 10.3.5 스페인 10.3.5.1 시장 동향 10.3.5.2 시장 예측 10.3.6 러시아 10.3.6.1 시장 동향 10.3.6.2 시장 예측 10.3.7 기타 10.3.7.1 시장 동향 10.3.7.2 시장 예측 10.4 라틴 아메리카 10.4.1 브라질 10.4.1.1 시장 동향 10.4.1.2 시장 예측 10.4.2 멕시코 10.4.2.1 시장 동향 10.4.2.2 시장 예측 10.4.3 기타 10.4.3.1 시장 동향 10.4.3.2 시장 예측 10.5 중동 및 아프리카 10.5.1 시장 동향 10.5.2 국가 별 시장 세분화 10.5.3 시장 예측 11 SWOT 분석 11.1 개요 11.2 강점 11.3 약점 11.4 기회 11.5 위협 12 가치 사슬 분석 13 포터의 다섯 가지 힘 분석 13.1 개요 13.2 구매자의 협상력 13.3 공급자의 협상력 13.4 경쟁의 정도 13.5 신규 진입자의 위협 13.6 대체재의 위협 14 경쟁 환경 14.1 시장 구조 14.2 주요 플레이어 14.3 주요 플레이어의 프로필 14.3.1 아마존 웹 서비스(AWS) 14.3.1.1 회사 개요 14.3.1.2 제품 포트폴리오 14.3.2 구글 Inc. 14.3.2.1 회사 개요 14.3.2.2 제품 포트폴리오 14.3.2.3 SWOT 분석 14.3.3 IBM 14.3.3.1 회사 개요 14.3.3.2 제품 포트폴리오 14.3.4 인텔 14.3.4.1 회사 개요 14.3.4.2 제품 포트폴리오 14.3.4.3 재무 14.3.4.4 SWOT 분석 14.3.5 마이크론 기술 14.3.5.1 회사 개요 14.3.5.2 제품 포트폴리오 14.3.5.3 재무 14.3.5.4 SWOT 분석 14.3.6 마이크로 소프트 코퍼레이션 14.3.6.1 회사 개요 14.3.6.2 제품 포트폴리오 14.3.6.3 재무 14.3.6.4 SWOT 분석 14.3.7 엔비디아 14.3.7.1 회사 개요 14.3.7.2 제품 포트폴리오 14.3.7.3 재무 14.3.7.4 SWOT 분석 14.3.8 퀄컴 14.3.8.1 회사 개요 14.3.8.2 제품 포트폴리오 14.3.8.3 재무 14.3.8.4 SWOT 분석 14.3.9 삼성 전자 14.3.9.1 회사 개요 14.3.9.2 제품 포트폴리오 14.3.10 센서리 주식회사 14.3.10.1 회사 개요 14.3.10.2 제품 포트폴리오 14.3.11 패스 마인드 Inc. 14.3.11.1 회사 개요 14.3.11.2 제품 포트폴리오 14.3.12 자일링스 14.3.12.1 회사 개요 14.3.12.2 제품 포트폴리오 14.3.12.3 재무 14.3.12.4 SWOT 분석 [표/그림 리스트] 표 1: 글로벌: 딥러닝 시장 주요 산업 하이라이트, 2023년 및 2032년 표 2: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 전망: 제품 유형별 세분화(백만 US$), 2024-2032년 표 3: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 전망: 애플리케이션별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 4: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 전망: 최종 사용 산업별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 5: 글로벌: 글로벌 : 딥 러닝 시장 전망: 아키텍처별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 6: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 전망: 지역별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 7: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 경쟁 구조 표 8: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 주요 기업 그림 1: 글로벌: 딥러닝 시장 주요 동인 및 과제 그림 2: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장: 매출 가치(미화 10억 달러), 2018-2023년 그림 3: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 제품 유형별 세분화(%), 2023년 그림 4: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 애플리케이션별 세분화(%), 2023년 그림 5: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 최종 사용 산업별 세분화(%), 2023년 그림 6: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 아키텍처별 세분화(%), 2023년 그림 7: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 지역별 세분화(%), 2023 그림 8: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(미화 10억 달러), 2024-2032년 그림 9: 글로벌: 딥러닝(소프트웨어) 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 10: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(소프트웨어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 11: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(서비스) 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 12: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(서비스) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 13: 글로벌: 딥 러닝 (하드웨어) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 14: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(하드웨어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 15: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(이미지 인식) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 16: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(이미지 인식) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 17: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(신호 인식) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 18: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(신호 인식) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 19: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(데이터 마이닝) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 20: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(데이터 마이닝) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 21: 글로벌: 딥 러닝 (기타 애플리케이션) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 22: 글로벌: 딥 러닝 (기타 애플리케이션) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 23: 글로벌: 딥 러닝 (보안) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 24: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(보안) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 25: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(제조) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 26: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(제조) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 27: 글로벌: 딥러닝(소매) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 28: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(소매) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 29: 글로벌: 딥러닝(자동차) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 30: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(자동차) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 31: 글로벌: 딥러닝(헬스케어) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 32: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(헬스케어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 33: 글로벌: 딥러닝(농업) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 34: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(농업) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 35: 글로벌: 딥러닝(기타 최종 사용 산업) 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 36: 글로벌: 딥러닝(기타 최종 사용 산업) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 37: 글로벌: 딥러닝(RNN) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 38: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(RNN) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 39: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(CNN) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 40: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(CNN) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 41: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(DBN) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 42: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(DBN) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 43: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(DSN) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 44: 글로벌: 글로벌: 딥러닝(DSN) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 45: 글로벌: 딥 러닝(GRU) 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 46: 글로벌: 글로벌: 딥 러닝(GRU) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 47: 북미: 딥러닝 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 48: 북미: 북미: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 49: 미국 딥 러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 50: 미국: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 51: 캐나다 캐나다: 딥러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 52: 캐나다: 캐나다: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 53: 아시아 태평양: 딥 러닝 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 54: 아시아 태평양: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 55: 중국: 딥러닝 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 56: 중국: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 57: 일본: 딥러닝 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 58: 일본: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 59: 인도: 딥러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 60: 인도: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 61: 한국: 딥 러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 62: 한국: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 63: 호주 호주: 딥러닝 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 64: 호주 호주: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 65: 인도네시아: 딥러닝 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 66: 인도네시아: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 67: 기타: 기타: 딥러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 68: 기타: 기타: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 69: 유럽: 딥러닝 시장: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 70: 유럽: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 71: 독일: 딥러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 72: 독일: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 73: 프랑스: 딥러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 74: 프랑스: 프랑스: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 75: 영국: 딥러닝 시장 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 76: 영국: 딥러닝 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 77: 이탈리아: 딥 러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 78: 이탈리아: 이탈리아: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 79: 스페인: 딥 러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 80: 스페인: 스페인: 딥러닝 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 81: 러시아: 딥러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 82: 러시아: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 83: 기타: 기타: 딥러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 84: 기타: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 85: 라틴 아메리카: 딥러닝 시장 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 86: 라틴 아메리카: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 87: 브라질: 딥 러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 88: 브라질: 딥 러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 89: 멕시코: 딥 러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 90: 멕시코: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 91: 기타: 기타: 딥러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 92: 기타: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 93: 중동 및 아프리카: 딥 러닝 시장: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 94: 중동 및 아프리카: 딥러닝 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 95: 글로벌: 딥러닝 산업: SWOT 분석 그림 96: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 산업: 가치 사슬 분석 그림 97: 글로벌: 글로벌: 딥러닝 산업: 포터의 5가지 힘 분석 1 Preface 2 Scope and Methodology 2.1 Objectives of the Study 2.2 Stakeholders 2.3 Data Sources 2.3.1 Primary Sources 2.3.2 Secondary Sources 2.4 Market Estimation 2.4.1 Bottom-Up Approach 2.4.2 Top-Down Approach 2.5 Forecasting Methodology 3 Executive Summary 4 Introduction 4.1 Overview 4.2 Key Industry Trends 5 Global Deep Learning Market 5.1 Market Overview 5.2 Market Performance 5.3 Impact of COVID-19 5.4 Market Forecast 6 Market Breakup by Product Type 6.1 Software 6.1.1 Market Trends 6.1.2 Market Forecast 6.2 Services 6.2.1 Market Trends 6.2.2 Market Forecast 6.3 Hardware 6.3.1 Market Trends 6.3.2 Market Forecast 7 Market Breakup by Application 7.1 Image Recognition 7.1.1 Market Trends 7.1.2 Market Forecast 7.2 Signal Recognition 7.2.1 Market Trends 7.2.2 Market Forecast 7.3 Data Mining 7.3.1 Market Trends 7.3.2 Market Forecast 7.4 Others 7.4.1 Market Trends 7.4.2 Market Forecast 8 Market Breakup by End-Use Industry 8.1 Security 8.1.1 Market Trends 8.1.2 Market Forecast 8.2 Manufacturing 8.2.1 Market Trends 8.2.2 Market Forecast 8.3 Retail 8.3.1 Market Trends 8.3.2 Market Forecast 8.4 Automotive 8.4.1 Market Trends 8.4.2 Market Forecast 8.5 Healthcare 8.5.1 Market Trends 8.5.2 Market Forecast 8.6 Agriculture 8.6.1 Market Trends 8.6.2 Market Forecast 8.7 Others 8.7.1 Market Trends 8.7.2 Market Forecast 9 Market Breakup by Architecture 9.1 RNN 9.1.1 Market Trends 9.1.2 Market Forecast 9.2 CNN 9.2.1 Market Trends 9.2.2 Market Forecast 9.3 DBN 9.3.1 Market Trends 9.3.2 Market Forecast 9.4 DSN 9.4.1 Market Trends 9.4.2 Market Forecast 9.5 GRU 9.5.1 Market Trends 9.5.2 Market Forecast 10 Market Breakup by Region 10.1 North America 10.1.1 United States 10.1.1.1 Market Trends 10.1.1.2 Market Forecast 10.1.2 Canada 10.1.2.1 Market Trends 10.1.2.2 Market Forecast 10.2 Asia Pacific 10.2.1 China 10.2.1.1 Market Trends 10.2.1.2 Market Forecast 10.2.2 Japan 10.2.2.1 Market Trends 10.2.2.2 Market Forecast 10.2.3 India 10.2.3.1 Market Trends 10.2.3.2 Market Forecast 10.2.4 South Korea 10.2.4.1 Market Trends 10.2.4.2 Market Forecast 10.2.5 Australia 10.2.5.1 Market Trends 10.2.5.2 Market Forecast 10.2.6 Indonesia 10.2.6.1 Market Trends 10.2.6.2 Market Forecast 10.2.7 Others 10.2.7.1 Market Trends 10.2.7.2 Market Forecast 10.3 Europe 10.3.1 Germany 10.3.1.1 Market Trends 10.3.1.2 Market Forecast 10.3.2 France 10.3.2.1 Market Trends 10.3.2.2 Market Forecast 10.3.3 United Kingdom 10.3.3.1 Market Trends 10.3.3.2 Market Forecast 10.3.4 Italy 10.3.4.1 Market Trends 10.3.4.2 Market Forecast 10.3.5 Spain 10.3.5.1 Market Trends 10.3.5.2 Market Forecast 10.3.6 Russia 10.3.6.1 Market Trends 10.3.6.2 Market Forecast 10.3.7 Others 10.3.7.1 Market Trends 10.3.7.2 Market Forecast 10.4 Latin America 10.4.1 Brazil 10.4.1.1 Market Trends 10.4.1.2 Market Forecast 10.4.2 Mexico 10.4.2.1 Market Trends 10.4.2.2 Market Forecast 10.4.3 Others 10.4.3.1 Market Trends 10.4.3.2 Market Forecast 10.5 Middle East and Africa 10.5.1 Market Trends 10.5.2 Market Breakup by Country 10.5.3 Market Forecast 11 SWOT Analysis 11.1 Overview 11.2 Strengths 11.3 Weaknesses 11.4 Opportunities 11.5 Threats 12 Value Chain Analysis 13 Porters Five Forces Analysis 13.1 Overview 13.2 Bargaining Power of Buyers 13.3 Bargaining Power of Suppliers 13.4 Degree of Competition 13.5 Threat of New Entrants 13.6 Threat of Substitutes 14 Competitive Landscape 14.1 Market Structure 14.2 Key Players 14.3 Profiles of Key Players 14.3.1 Amazon Web Services (AWS) 14.3.1.1 Company Overview 14.3.1.2 Product Portfolio 14.3.2 Google Inc. 14.3.2.1 Company Overview 14.3.2.2 Product Portfolio 14.3.2.3 SWOT Analysis 14.3.3 IBM 14.3.3.1 Company Overview 14.3.3.2 Product Portfolio 14.3.4 Intel 14.3.4.1 Company Overview 14.3.4.2 Product Portfolio 14.3.4.3 Financials 14.3.4.4 SWOT Analysis 14.3.5 Micron Technology 14.3.5.1 Company Overview 14.3.5.2 Product Portfolio 14.3.5.3 Financials 14.3.5.4 SWOT Analysis 14.3.6 Microsoft Corporation 14.3.6.1 Company Overview 14.3.6.2 Product Portfolio 14.3.6.3 Financials 14.3.6.4 SWOT Analysis 14.3.7 Nvidia 14.3.7.1 Company Overview 14.3.7.2 Product Portfolio 14.3.7.3 Financials 14.3.7.4 SWOT Analysis 14.3.8 Qualcomm 14.3.8.1 Company Overview 14.3.8.2 Product Portfolio 14.3.8.3 Financials 14.3.8.4 SWOT Analysis 14.3.9 Samsung Electronics 14.3.9.1 Company Overview 14.3.9.2 Product Portfolio 14.3.10 Sensory Inc. 14.3.10.1 Company Overview 14.3.10.2 Product Portfolio 14.3.11 Pathmind Inc. 14.3.11.1 Company Overview 14.3.11.2 Product Portfolio 14.3.12 Xilinx 14.3.12.1 Company Overview 14.3.12.2 Product Portfolio 14.3.12.3 Financials 14.3.12.4 SWOT Analysis

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