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AI 혁명의 미래

반도체를 넘어 인공지능으로

정인성 ,최홍섭 | 이레미디어 | 2023년 1월 6일 한줄평 총점 8.6 (16건)정보 더 보기/감추기
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경제 경영 > 투자/재테크
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책 소개

AI, AI, AI 새로운 제국이 출현한다!
구글, 마이크로소프트, 엔비디아, 애플 등
거대 기업들이 차세대 전략으로 AI를 선택한 이유는 무엇인가?
세계의 비즈니스 지형이 바뀐다!


『AI 혁명의 미래』는 반도체 전문가와 AI 전문가가 준비한 회심의 역작으로, 향후 세계의 비즈니스 지형을 바꾸는 핵심 Game changer로의 AI를 주목한다.

1950년대 인공지능의 탄생부터 지금에 이르기까지 인공지능의 변천사와 더불어 혁명적 미래 전략으로서의 인공지능의 현주소를 점검한다. 혁신이 어디에서 출발했고, 혁신가들의 노력 덕분에 인공지능이 어디까지 발전해 왔으며, 한편으로는 현재 어떤 장벽 앞에 놓여 있고, 이를 이겨 내기 위해 지금의 혁신가들이 어떠한 노력을 하고 있는지를 상세하게 들여다봄으로써 독자로 하여금 훌쩍 다가온 AI 세상을 생생하게 목도하도록 돕는다. 또한 이를 바탕으로 저자들은 미래의 새로운 비즈니스 전략을 수립하는 데 많은 암시를 주고자 한다.
  •  책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

목차

머리글 위기인지 기회인지는 지식에 달렸다
| 피할 수 없는 인공지능의 물결
| 두려움을 극복하기 위해서
[Chapter 1] 혁신을 향한 여정: 엔드 투 엔드를 향해
인간이 만드는 인공지능
| 인간이 짠 규칙: 규칙 기반 프로그래밍
| 규칙을 주입받은 인공지능: SVM
인간처럼 배우는 인공지능
| 인간 따라 하기: 엔드 투 엔드와 인공신경망
| 인공지능 겨울: 사람의 뇌를 따라 하는 데서 생기는 어려움
| 돌파구: 겨울 왕국에서 준비하는 봄
| 실리콘밸리에서 다가온 반도체 혁명
| 엔드 투 엔드 인공신경망의 데뷔전: ImageNet 2012
결전: IBM vs Google
| IBM: 인간이 만드는 인공지능
| Google: 인간처럼 배우는 인공지능
엔드 투 엔드의 승리
| 엔드 투 엔드의 승리가 알려 주는 교훈
| 엔드 투 엔드로 인한 세상의 변화
| 기존 방식이 적용 가능한 영역
[Chapter 2] 혁신의 결과: 현재의 인공지능 기술
인식 분야 연구의 완성
생성 분야 연구의 약진
강화학습 기술과 의사결정 분야의 가능성
초거대 언어 모델과 자연어처리
AI로 어디까지 할 수 있는가?
[Chapter 3] 인공지능을 만들고 적용하기
인공지능을 만들 때 꼭 알아야 할 것들
| 인공지능의 구성 요소
| 학습 데이터 만들기
| 데이터 증강
| 범용성과 최적화의 사이, 인공신경망 설계
| 좋은 AI의 두 가지 조건
기업의 성공적인 AI 트랜스포메이션을 위한 가이드
| AI 트랜스포메이션 프로세스와 단계별 체크 리스트
| AI 트랜스포메이션 선순환 구조 만들기
| AI 트랜스포메이션을 위한 조직 세팅
[Chapter 4] 미래 인공지능 기술 트렌드
빠르게 똑똑해지지는 못하는 AI
인공신경망 기술의 새로운 화두
| 보다 더 사람의 뇌처럼: SNN
| 사람의 기억을 어떻게 구현할 것인가: RETRO Transformer
| AGI: 일반 인공지능의 꿈은 이뤄질까?
게임 체인저인가, Nice Try인가? 인공지능 반도체들
| 딥러닝의 마중물: NVIDIA GPU
| 더욱 거대한 스케일로: WSE
| 가속기를 위한 가속기: PiM
| 소형 기기는 누가 하는가: 엣지 가속기
| 휴대 기기 속 인공지능 경쟁: NPU
| 컴퓨터를 넘어서: 뉴로모픽 칩
| 아메바 수준의 단순함: 아날로그형 인공지능 반도체
[Chapter 5] 미래 인공지능 기업
인공지능 개발 능력이 높은 기업
| 과감한 선택을 하는 기업
| 하드웨어 발전의 이해자
| 다양한 학문 분야에 발이 넓은 기업
서비스의 성공 요소를 알고 있는 기업
| 서비스의 부품으로서의 AI
| 문제를 이해하고 세분화하는 능력
| 호두까기 문제를 이해하는 기업
인공신경망이 잘할 수 있는 일을 찾는 기업
[Chapter 6] 미래 사회의 변화상
기업: 선택의 시간
| 제조 기업들 앞에 놓인 선택
| 인공지능 기업들을 기다리는 선택
정부: 안보와 인공지능의 관계
개인: 서서히, 하지만 변하는 세상
맺음말 혁신은 어떻게 시작되어 어디로 가는가
| 혁신의 발생과 개별 사건의 이해
| 인공지능의 시대 or 인공지능 겨울
| 부록 | 용어 설명
1 인공지능, 인공신경망, 기계학습, 엔드 투 엔드
2 인공지능 학습 기법: 역전파 방법론
3 인공지능 학습 기법: 드롭아웃
4 자료의 정확도: 16비트와 32비트
5 자료형: 정수와 부동소수점

저자 소개 (2명)

저 : 정인성
서울대학교 물리학부를 졸업하고 SK하이닉스 연구원으로 근무하며 반도체 개발 검증 업무를 하고 있다. 반도체가 한국 경제에 차지하는 중요성에 비해 우리가 가진 반도체에 대한 상식이나 정보가 부족하다는 생각에 집필을 결심했다. 반도체 제조 공정부터 오늘날 반도체 제국을 이룬 1등 기업들의 대응과 전략을 살펴보고, 새로운 시대에도 승자가 되기 위한 로드맵을 소개한다. 해당 산업의 구성원이자 독자에게 정보를 전달하는 필자로서, 현재 세계 1위를 달리는 메모리 반도체뿐 아니라 시스템 반도체 분야에서도 ‘반도체 코리아’를 이루는 데 일조하고 싶은 바람이 있다. 한국 경제에서 반도체가... 서울대학교 물리학부를 졸업하고 SK하이닉스 연구원으로 근무하며 반도체 개발 검증 업무를 하고 있다. 반도체가 한국 경제에 차지하는 중요성에 비해 우리가 가진 반도체에 대한 상식이나 정보가 부족하다는 생각에 집필을 결심했다. 반도체 제조 공정부터 오늘날 반도체 제국을 이룬 1등 기업들의 대응과 전략을 살펴보고, 새로운 시대에도 승자가 되기 위한 로드맵을 소개한다. 해당 산업의 구성원이자 독자에게 정보를 전달하는 필자로서, 현재 세계 1위를 달리는 메모리 반도체뿐 아니라 시스템 반도체 분야에서도 ‘반도체 코리아’를 이루는 데 일조하고 싶은 바람이 있다.

한국 경제에서 반도체가 차지하는 중요도에 비해 반도체에 대한 일반적인 상식이나 정보는 부족하다는 생각에 첫 책 『반도체 제국의 미래』를 집필했다. 이후 신기술에 대한 글을 좀 더 써서 알려야겠다는 생각을 하게 되었으며, 그 과정에서 옛 동기를 만나 인공지능 책을 쓰게 되었다. 현재는 개발자 겸 IT 기술 관련 작가로 일하고 있다.
저 : 최홍섭
서울과학고등학교, 서울대학교 물리학부, 서울대학교 행정대학원 석사 과정을 밟았다. 이후 ㈜마인즈랩 기술 부문 대표로서 총괄 업무를 맡았으며 국가연구개발 중장기투자 전략수립위원도 겸했다. 인공지능 분야에 21개 특허 출원 및 5개 특허 등록 이력이 있다. 서울과학고등학교 재학 시절 국제물리올림피아드 한국 대표로 출전해 동메달을 수상하기도 했다. 현재는 ㈜맨드언맨드 대표이사이다. 서울과학고등학교, 서울대학교 물리학부, 서울대학교 행정대학원 석사 과정을 밟았다. 이후 ㈜마인즈랩 기술 부문 대표로서 총괄 업무를 맡았으며 국가연구개발 중장기투자 전략수립위원도 겸했다. 인공지능 분야에 21개 특허 출원 및 5개 특허 등록 이력이 있다. 서울과학고등학교 재학 시절 국제물리올림피아드 한국 대표로 출전해 동메달을 수상하기도 했다. 현재는 ㈜맨드언맨드 대표이사이다.

출판사 리뷰

고동진 전 삼성전자 대표이사 강력 추천!!

“기업의 의사 결정에 인공지능 기술에 대한 고려가 점점 중요해지고 있기에 인공지능을 깊이 있게 경험한 저자들의 통찰이 특히 귀중하다”
AI 퍼스트, 새로운 제국의 출현!


AI나 인공지능은 여전히 우리 삶에서 멀리 있는 듯 보이지만 사실 우리 삶에 깊숙이 들어와 있는 상태다. 모바일 기기 속 여러 기능이 대표적으로 그러하다. 지문 인식, 얼굴 인식, 시리로 대표되는 음성 인식 등 인공지능으로 분류되는 여러 기능이 모바일 그리고 PC와 결합되어 꾸준히 우리에게 선보여지고 있다. 그저 인공지능이라고 하면 로봇 같은 이미지를 떠올리기 때문에 와닿지 않을 뿐이다.

구글은 2017년에 일찍이 모바일 퍼스트에서 AI 퍼스트로의 전환을 천명했고, 실제 AI와 관련하여 많은 일을 해내고 있다. 이러한 변화는 구글에만 나타난 것이 아니다. 마이크로소프트, 애플, 국내의 경우에는 네이버, 카카오, LG전자 등이 AI를 중심에 두고 기술을 개발하고 있다. 2019년에 손정의 회장이 청와대에서 “AI, AI, AI”를 외친 것도 이와 무관하지 않으며, 현재 인공지능 개발자들의 몸값이 천정부지로 치솟는 것 역시 인공지능이 지금 시대에 어떤 가치를 지니는지를 잘 보여 주는 사례라 할 수 있다. 인공지능은 기업 입장에서 더 이상 피할 수 없는 시대의 흐름인 것이다. 작은 변화들이 거대하게 보이지는 않지만 이미 거대한 비즈니스 혁명의 물결 속에 우리는 처해 있는 것이다.

게임체인저, 미래 메가트렌드 “AI, AI, AI”
인공지능의 과거와 현재에서 미래를 읽어라!


『AI 혁명의 미래』는 1950년대, 인공지능이 처음 개발되던 시기부터 훑는다. 그 까닭은 간단하다. 모든 혁신이 그렇듯 갑자기 탄생하지 않기 때문이다. 인공지능이 본격적으로 주목받은 시기는 2000년대다. 즉 그 전까지는 차갑다 못해 얼어붙을 것만 같은 빙하기를 보내야 했다. 하나를 개발하면 다른 데서 또 다른 문제가 터져 나오는 식으로 학자들의 입에서 탄식을 자아내게 한 것이다. 이 과정을 저자들은 ‘혁신의 여정’이라 부르며, ‘이 혁신의 여정’이 없었다면 지금의 인공지능은 탄생하지 않았을 거라고 단언한다. 현재까지 수많은 테크닉을 개발한 학자들은 물론이고, 20년 안에 상용화할 수 없는 연구만 지원해 온 캐나다의 CIFAR 그리고 상업적으로 증명되지 않은 기술에 과감히 손을 뻗은 구글이 이 여정의 주인공들이다. 여기에 엔비디아는 범용 GPU를 개발함으로써 과학자들의 기술을 현실에서 사용할 수 있도록 하드웨어적인 기반을 만들어 줬다.

그 결과 우리는 지문 인식에 이은 얼굴 인식, AI 스피커, 음성 합성 등 많은 기술을 수시로 마주하고 있다. 이 책의 2부와 3부에서는 그 사례들을 하나하나 소개하면서 인공지능이 얼마나 많은 발전을 이루었으며, 현재의 인공지능이 어떻게 개발되고 우리 삶에 적용되고 있는지를 이야기한다. 4부, 5부, 6부에서는 거칠 것 없던 지금의 인공지능 앞에 어떤 새로운 문제들이 찾아들었는지, 그에 따라 극복하고자 기업들이 어떤 노력들을 하고 있는지를 언급하며 처음에 던졌던 의문을 다시 던지는 시기가 되었음을 말하고 있다.

‘다시 인공지능 겨울을 맞이할 것인가, 아니면 언제나 그랬듯 돌파구를 찾아 본격적인 인공지능의 시대로 접어들 것인가?’ 이에 대한 답을 찾는 건 이 책을 읽을 독자들의 몫이다. 정확하게는 인공지능 관련 진로를 꿈꾸는 대학생, 관련 기업에서 일하고 싶은 사람 또는 해당 기업에 투자를 고민하는 투자자가 결정할 일이다. 해당 회사는 얼마나 현실적인지, 해당 모델의 사업화가 임박했는지 아니면 완전히 새로운 길을 가는 회사인지를 확인할 필요가 있다. 한편 관련 업계에 종사하는 사람들은 객관적이고 정확한 지식을 바탕으로 새로 나오는 인공지능 뉴스가 내가 속한 업종에 어떠한 영향을 끼치는지를 분명히 알 수 있어야 한다. 만약 창작 분야에 속해 있다면 새로 등장한 생성 모델이나 언어 모델이 무엇을 하는지를 빠르게 이해해야 한다. 자신이 특정 산업에 속한 사람이라면 새로 등장한 인공지능 기술이 완전 자동화의 완전한 고리인지 아닌지를 파악할 수 있을 것이다. 이들 모두에게 이 책이 그 모든 결정에 분명 도움을 줄 수 있을 것이다.

종이책 회원 리뷰 (12건)

AI혁명의 미래
내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 | YES마니아 : 로얄 광*루 | 2023.05.22

AI의 역사를 되짚어 보는 책. 과거 기술 개발 배경과 현재의 수준, 미래 산업 전망까지 다루고 있다. 산업 전반에 걸쳐 광범위하게 다루고 있어 AI 산업의 배경을 이해하는 데는 매우 좋다. 다만 기술적 용어가 많이 등장해서 한 번에 이해가 잘 되질 않는다. (당연한 일이겠지만..) 읽기 전에는 인공지능의 작동 원리 정도만 이해해 보자 했는데 내 머리로는 한계를 느꼈다. 물론 AI 업계 종사자가 아닌 이상 이런 내용을 상세히 알 필요는 없다. 어떤 산업이 AI로 대체할 수 있는지 고민해 볼 수 있는 좋은 기회였고, 내가 몸담은 건설엔지니어링 업 또한 AI로 충분히 대체될 수 있겠다는 생각이 들었다.

 

Chapter 1에서는 엔드 투 엔드 정도만 기억하면 충분함. 규칙을 주입받은 인공지능 방식 SVM과 인간처럼 배우는 방식 엔드 투 엔드 방식이 있는데, 현재는 엔드 투 엔드 방식으로 자리 잡았다는 정도.

 

Chapter 2에서는 인식, 생성, 자연어 처리 등 현재 인공지능 기술에 대한 내용.

 

Chapter 3에서는 인공지능을 만들고 적용하기 위해 필요한 것들에 대한 내용. 특히 기업의 AI 트랜스포메이션 부분에서 건설엔지니어링업도 충분히 AI로 전환할 수 있겠다, AI로 전환하기 위해서는 어떤 Data 와 알고리즘이 필요하겠다 정도는 구상을 해 보았다. 다른 기업들도 나와 같은 생각에서 출발하여 AI트랜스포메이션을 시도하지만 AI 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 점, 데이터를 학습할 수 있는 방식으로 전환하기가 어렵다는 점에 당초 목표가 쉽게 이루이지지 않는다고 설명하고 있다. 이에 기업 AI트랜스포메이션 도입을 위한 단계별 Checklist를 아주 잘 정리를 해 두었다.

 

Chapter 4는 미래 인공지능 기술의 트렌드를 다루고 있다. 현실과는 다소 동떨어진 이야기로 보이지만 우리가 현재 누리고 있는 AI 기술이 과거에는 허무맹랑한 공상과학 영화에서나 나오는 일이었음을 떠올려보자. 기술은 생각보다 엄청난 속도로 발전하고 있으며, AI는 그 속도조차 엄청나게 끌어올려버렸다.

 

※미래 인공지능 기술: Spiking Neural Network, RETRO Transformer, AGI (Artificial General Intelligence, 일반 인공지능) 등 소개

 

Chapter 5, 6는 미래 인공지능 기업이 갖추어야 할 모습과 미래 사회의 변화상에 대해 이야기하고 있다. 유망한 기업을 '픽' 해주지는 않았지만 인공지능기술로 인해 앞으로 기업의 상황과 개인의 생활에 어떤 변화가 올지 예측해 볼 수 있다. 저자는 맺음말에서 이 책으로 인공지능의 카테고리를 잘 분류하여 의사결정을 하길 바란다고 한다. 단순히 인공지능이 흥할 것이다, 망할 것이다 수준의 단순한 의사결정을 하는 시기는 지났으며 앞으로 인공지능 분야가 단기적으로, 중장기적으로 어떤 분야의 영향을 끼칠지 고민해 봐야 한다는 것이다. 나 또한 회사에 필요한 AI 업무는 어떤 것이 있으며 생산성과 효율성 향상을 위해 어떠한 개발과 투자를 할지 준비해두어야겠다.

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인공지능의 발전은 계속된다
내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 | 스타블로거 : 블루스타 t*******4 | 2023.02.14

 

제목 : 혁명의 미래

저자 : 정인성, 최홍섭

출판사 : 이레미디어

 

혁명의 미래는 인공지능의 역사와 현재, 그리고 인공지능의 미래를 잘 설명하고 있다. 핵심 내용은 구글의 인간처럼 배우는 인공지능, 엔드 투 엔드로 인한 세상의 변화, 강화학습 기술과 의사결정 분야의 가능성, 인공지능을 만들 때 꼭 알아야 할 것들(학습데이터 만들기, 데이터 증강, 범용성과 최적화, 인공신경망 설계), 보다 더 사람의 뇌처럼(SNN), 사람의 기억을 어떻게 구현할 것인가(RETRO Transformer), 딥러닝의 마중물(NVIDIA GPU), 더욱 거대한 스케일로(WSE), 가속기를 위한 가속기(PiM), 휴대기기 속 인공지능 경쟁(NPU), 컴퓨터를 넘어서(뉴로모픽 칩), 인공신경망이 잘할 수 있는 일을 찾는 기업, 안보와 인공지능의 관계 등이이다.

 

인공지능을 선도하는 국가는 미국이고, 인공지능 관련 가장 영향력 있는 기업은 구글이다. 과학자들은 인간의 두뇌와 동일한 AI를 만들려고 계속 도전할 것이다. 바둑의 고수 이세돌이가 알파고에 패한 것을 보면 인공지능이 얼마나 강력한지 단편적으로 알 수 있다. 앞으로 인공지능분야는 딥러닝과 거인들이 축적한 지식과 지혜를 베이스캠프 삼아 계속해서 발전해 나갈 것이다. 과학자들이 도전을 멈추지 않는다면.

 

책의 내용 중 독자들이 참고할 내용은 많다.

 

인공지능 붐은 컴퓨팅 기술이 미약했던 과거부터 지식과 노하우를 축적해온 선지자들이 없었다면 일어나지 않았을 것이다.

 

인공지능 기술이 가장 먼저 성과를 낸 분야는 얼굴 인식이었다.

 

인공신경망을 학습시키는 데 필요한 이론적 기초는 이미 2012년에 갖춰져 있었다.

 

좋은 데이터를 제작하는 데는 상당한 노력과 비용이 필요하기 때문에 전략적 접근이 중요하다.

 

데이터 확보 가능성을 계산해 실현가능한 계획을 수립하는 것도 인공지능 기획자로서 갖추면 좋은 역량이다.

 

인공신경망의 경우 구글은 정확도를 99%에서 99.1%로 올리기 위해 무려 12100만 개의 파라미터를 필요로 한다.

 

개발자들은 늘 메모리와 CPU를 아끼기 위해 머리를 싸매야 했다.

 

많은 문제들을 돌파하기 위해 컴퓨터 과학 분야의 연구원뿐이 아니라 생물학, 의학, 심리학 등 수많은 분야가 협업해야 한다. 인공신경망은 인간 뇌와 다른 수많은 특성을 가지고 있다.

 

인공지능 기술 역시 만능이 아니다. 장단점을 가진 여러 선택지중 하나일 뿐이다.

 

앞으로도 인공지능들은 인간과 초고성능 알고리즘 사이에서 끊임없이 자신의 위치를 확보하고 일어서고자 할 것이다.

 

매우 소소하고 자잘한 인공신경망들은 상용화에 성공했다. 얼굴인식, 그림에서 문자 추출하기 등이 그것이다.

 

인공지능 기술은 국가 안보와 긴밀한 영향을 주고 받을 것이다. 인공지능 기술은 그 자체로도 경제, 군사 등 영역에 큰 영향을 끼친다.

 

각종 인식 기술은 자율자동차에도 사용 가능하다.

 

지금 인공지능이 하는 일은 인간 역사에서 지속적으로 반복되어 온 효율성 개선작업의 연장선일 뿐이다.

 

객관적이고 정확한 지식을 통해 새로 나오는 인공지능 뉴스가 내가 속한 업중에 어떤 영향을 끼치는지 분명히 알 수 있어야 한다.

 

혁명의 미래는 인공지능의 혁신가들의 노력으로 인공지능이 어떻게 발전해 왔고 현재의 장애물은 무엇이고 이를 이겨내기 위해 어떤 노력을 하고 있는지를 제시했다. 인공지능에 대한 관심이 있는 사람들에게 필독서로 손색이 없다는 생각이 든다. 좋은 책을 출간해준 정인성, 최홍섭 작가, 그리고 이레미디어에 감사를 전한다.

 

#채성모의손에잡히는독서 @a_seong_mo

#혁명의 미래#정인성, 최홍섭#이레미디어#인공지능#구글#엔비디아#반도체#반도체제국의미래#엔드투엔드

 
 
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4차산업혁명 ai의 기본서
내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 | 스타블로거 : 블루스타 b*****6 | 2023.02.12

?? #AI혁명의미래
#이레미디어 | 정인성, 최홍섭

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스마트 시대, 현재 몸을 담고 있는 회사에서
ai 인공지능의 시장을 더 이상 간과하다간 뒤처질 것 같았는데
마침 책을 읽을 수 있는 기회가 나에게 왔다.

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인공지능 역사와, 현재 인공지능의 산업 실태
기업에서의 인공지능 기술을 위해 시도하는 노력
인공지능 관련 업을 준비하는 사람들의 위한 방향제시
그리고 현재의 경험을 바탕으로 인공지능의 미래 예측까지

인공지능의 시작과 발전 과정을 거쳐 현상황과
미래의 인공지능 산업의 전망을 이야하는 책이다.

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1950년 컴퓨터의 아버지 앨런튜링의 튜링테스트가
인공지능의 시초라고한다.

인공지능의 발전은 기나긴 혹한기를 보내고,
2010년이 되서야 주목을 받기 시작했다고 한다.
이를 대표하는 기업이 IBM과 Google이다.

인공지능은 인간의 뇌, 뉴런의 원리를 모방하여, 인공신경망을 만들었다.

인공지능을 만드는데 있어 가장 중요한 것은
데이터와 인공신경망이다.

인공지능 기술은 소프트웨어 기반 위에서 동작한다.
인공신경망으로 의미있는 일을 하기 위해서는 각종 입력이 중요한데, 입력을 받기 위해서는 각종 센서와 통신수단이 필수적이다.

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AI라는 분야에 관심이 없었던 사람이라면
책을 읽기에는 조금 어려울 수 있다.
나도 인공지능에 대해 이제 막 관심을 가지게된터라
익숙하지 않은 전문용어와 다루는 내용이 다소 깊이가 다소 깊어,
읽다가 이해에 어려움이 있으면, 반복해서 읽고 이해하고 넘겼다.

어렵지만서도 생각보다 재미있어 집중해서 책을 읽어내렸다.
그리고, 추후 ai와 관련하서 타부서(연구소)와 얘기 나눌 때, 커뮤니케이션에 아주 도움이 될 것 같다. 휴~

(추가+)

최근 ai관련 기사가 엄청 많이나오고 있는데
이 기사들을 읽는데 이해가 쏙쏙 되고있다.(왕신기...)
찐으로 ai기본서로서 추천하고싶다

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인공지능에 관심이 있다면,
혹은 관련업에 종사하는 사람들에게 이 책을 추천한다.

#채성모의손에잡히는독서

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