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SK 하이닉스 재직. 반도체 산업은 이미 2019년에 미국과 중국 두 국가의 패권 다툼에 중요한 역할을 할 수 있을 정도로 중요했고, 2023년 챗GPT가 등장하며 그 중요성은 더욱 커졌다. 반도체 산업의 중요성이 알려지게 되니, 반도체를 공부해 보려는 사람 역시 늘어났다. 그런데 최근 수많은 반도체 용어가 등장하며 사람들을 혼란스럽게 하고 있다. GPU, HBM, 하이브리드 본딩 등 기존에 들어보지 못한 다양한 신기술 용어가 언론에 등장하기 시작했고, 이로 인해 사람들이 반도체 기술 이해에 어려움을 겪고 있다. 그렇기에 책을 쓴다. 저자는 책을 통해 각 반도체 용어들이 등장한 ... SK 하이닉스 재직. 반도체 산업은 이미 2019년에 미국과 중국 두 국가의 패권 다툼에 중요한 역할을 할 수 있을 정도로 중요했고, 2023년 챗GPT가 등장하며 그 중요성은 더욱 커졌다. 반도체 산업의 중요성이 알려지게 되니, 반도체를 공부해 보려는 사람 역시 늘어났다. 그런데 최근 수많은 반도체 용어가 등장하며 사람들을 혼란스럽게 하고 있다. GPU, HBM, 하이브리드 본딩 등 기존에 들어보지 못한 다양한 신기술 용어가 언론에 등장하기 시작했고, 이로 인해 사람들이 반도체 기술 이해에 어려움을 겪고 있다. 그렇기에 책을 쓴다. 저자는 책을 통해 각 반도체 용어들이 등장한 배경과, 이들이 해결하고자 하는 문제점을 알아봄으로써 최근 범람하는 반도체 기술 용어 사이의 관계를 이해하고, 나아가 미래에 등장할 새로운 용어를 이해할 틀을 제공하고자 한다. 저서로 『반도체 제국의 미래』와 공저서 『AI 혁명의 미래』 가 있다.

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저 : 최홍섭

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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.

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