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인공지능 교과서

비즈니스 구축부터 신기술 개발까지

이모토 타카시 저/김기태 역/이강덕 감수 | 성안당 | 2021년 1월 28일 한줄평 총점 8.0 (3건)정보 더 보기/감추기
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책 소개

인공지능 시대의 필수 지식과 기술을 배운다
『비즈니스 구축부터 신기술 개발까지_ 인공지능 교과서』

“정말로 알아야 할 인공지능 여기에 다 있다!”


이 책은 인공지능(AI)을 배우고 싶어하는 사람을 위한 인공지능 입문서이다. 엔지니어가 아닌 사람, 즉 중고등학생이나 대학생, 문과 출신의 비즈니스맨이나 경영자 등도 이해할 수 있도록 알기 쉽게 인공지능의 본질과 기초 지식을 설명했다.

비즈니스에 인공지능을 활용하는 방법부터 최신 인공지능 기술까지를 다루어 반드시 읽어야 할 인공지능 책이다. 이 책의 저자는 일본경제신문사와 닛케이BP 세미나에서 인공지능(AI) 및 사물인터넷(IoT) 강좌를 하는 인기 강사이다. 초보자도 금세 이해할 수 있는 쉬운 설명으로 정평이 있는 저자가 필요최소한의 내용을 압축하고, 가능한 어려운 용어를 사용하지 않고 썼다.
  •  책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다. 미리보기

목차

제1장 【기초편】 인공지능(AI)의 세계
1.1 인공지능이란 무엇인가
인공지능의 탄생과 역사
결국, 인공지능이란 무엇인가
모델과 설명변수, 목적변수
인공지능에 대한 환상

1.2 인공지능의 가치
왜 인공지능으로 자율주행차를 실현할 수 있는가
인공지능을 둘러싼 각국 기업의 자세와 기대치
인공지능이 가능한 것
미지 데이터 대응과 인공지능의 가치

1.3 인공지능은 일자리를 빼앗을까
인공지능이 불가능한 것
인공지능으로 대체할 수 없는 3가지 업무
인류는 인공지능에게 일자리를 빼앗길까
사람과 인공지능의 협조 레벨

1.4 인공지능은 세계를 어떻게 변화시키는가
업계의 재정의
인공지능이 보급된 세계
기업은 어떻게 해야 하는가
인간은 어떻게 해야 하는가

제2장 【비즈니스편】 산업별로 본 인공지능 사례와 미래 예측
2.1 제조업의 인공지능 활용과 예상(제품개발편)
스마트 제품
제품의 컴퓨터화
제품의 OS

2.2 제조업의 인공지능 활용과 예상(생산관리편)
인공지능에 의한 비용 삭감
인공지능을 이용하지 않는 선택지
인공지능에 의한 제품의 안정화
예지보전
이상검지와 산업보안
생산계획

2.3 자동차 산업의 인공지능 활용
자동차 생산현장
자율주행의 레벨 정의
자율주행차 개발 동향
자율주행 플랫폼
내비게이션 시스템

2.4 농업·어업·축산업의 인공지능 활용
인공지능과 식물공장
비교 재배와 최적화
인공지능과 어업
인공지능을 활용한 새로운 축산업

2.5 의료 분야의 인공지능 활용과 미래
인공지능에 의한 진단
화상인식에 의한 진단
의료의 인공지능 활용시 주의사항
데이터 공유에 관한 과제
뇌파 해석의 가능성
브레인 머신 인터페이스
인공지능 신약 개발
세포 배양

2.6 건설업의 인공지능 활용과 미래
업무용 차량
스마트홈

2.7 금융업의 인공지능 활용과 미래
인공지능을 이용한 자산 운용
인공지능에 의한 자산 운용

2.8 소매업의 인공지능 활용과 미래
아마존 고와 슈퍼마켓의 미래
편의점과 인공지능
챗봇의 활용
인공지능을 이용한 수요 예측
추천 기능

제3장 【비즈니스편】 인공지능 활용에 관한 국가 시책
3.1 에너지와 스마트그리드
스마트그리드
스마트그리드와 인공지능

3.2 스마트시티
스마트시티
싱가포르의 스마트네이션 구상
인공지능을 이용한 도시 계획 입안
스마트시티의 앞에 있는 것

3.3 데이터 유통의 현황과 과제
데이터 유통의 필요성
공공기관의 오픈데이터화
해외의 오픈데이터 추진
오픈데이터를 둘러싼 과제
민간의 데이터 유통
정보은행
민간의 데이터 유통 촉진 과제

제4장 【비즈니스편】 인공지능 프로젝트의 추진 방법과 주의사항
4.1 인공지능 프로젝트의 기획
공정 혁신과 제품 혁신
목표 설정과 공유가치 창출
혁신기업의 딜레마
인공지능과 지적 재산

4.2 데이터 수집과 관리
인공지능 활용을 위해 수집해야 할 세 가지 데이터
내부 데이터의 수집과 관리
센싱 데이터의 수집과 관리
외부 데이터의 수집과 관리

4.3 인재 부족 문제의 해결 방법
엔지니어 부족 현황
인공지능 교육의 필요성
초기의 프로젝트 체제
외부 힘을 빌린다
파트너를 찾는 방법

제5장 【기술편】 머신러닝 ~지금까지의 인공지능과 역사~
5.1 인공지능을 배우기 전의 필수지식
설명변수와 목적변수와 모델
절댓값
미분
상관관계와 상관계수
데이터 간의 인과와 유사상관
행렬의 내적
확률

5.2 인공지능의 역사
인공지능의 진화를 배우는 의의
초기 연역추론의 인공지능
현재로 이어지는 귀납추론의 인공지능
귀납추론의 한계
발견하는 현재의 인공지능
컴퓨터 비전

5.3 머신러닝이 가능한 것
단순회귀분석
다중회귀분석
분류
클러스터링

5.4 데이터 세트에 의한 분석 예
데이터 세트에 의한 분석
아이리스 데이터
와인 품질 데이터
보스턴의 하우징 데이터
수작업 숫자 데이터
Cifar-10(화상인식 연습용 데이터 세트)
20Newsgroups에 의한 문서 데이터 해석

5.5 학습
학습의 의의
머신러닝
학습 데이터와 지도학습
비지도학습 1
강화학습
학습 방법의 선택

5.6 머신러닝의 알고리즘
결정나무
SVM(서포트 벡터 머신)
유전적 알고리즘
k평균법(k-means법)

제6장 【기술편】 딥러닝 ~현재의 인공지능~
6.1 신경망
신경망의 시작
뇌의 정보 전달 체계
뇌의 학습
논리회로
신경망의 구성
퍼셉트론에 의한 계산 처리
활성화 함수
활성화 함수(스텝 함수, 시그모이드 함수)
활성화 함수(렐루 함수)
활성화 함수(기타 함수)
출력 함수
순전파의 정리

6.2 오차역전파법(백프로퍼케이션)
학습 원리
손실함수(로스 함수)
편미분에 의한 영향력의 계산
편미분의 구체적 예
학습 원리
최적화 알고리즘(SGD)
기타 최적화 알고리즘
미니배치 학습
역전파와 학습의 정리

6.3 심층학습(딥러닝)
특징 추출이란
심층의 이점
인공지능의 시선
심층에서 생기는 다양한 문제
딥러닝을 실현하는 수법
드롭아웃
오토인코더(자기부호화기)

6.4 합성곱 신경망
화상인식과 추상화
합성곱 신경망의 예(AlexNet)
합성곱 신경망의 개요
합성곱층의 목적
합성곱층의 필터와 가중치 계산
필터에 반응하는 특징의 가시화
합성곱층의 패딩 실시
합성곱층의 활성화
풀링층의 처리
평활화의 실시
전결합층의 처리
합성곱 신경망에 의한 분석 예(모델의 설계)
합성곱 신경망에 의한 분석 예(학습 설계)
합성곱 신경망에 의한 분석 예(정확도 검증)
합성곱 신경망을 이용한 분석 예(특징 확인)

제7장 【기술편】 인공지능 개발과 운용 관리
7.1 인공지능의 설계
머신러닝 알고리즘의 선택
목표값의 설정
목표값과 개발 비용
학습의 실시 계획
학습 완료 모델의 보존

7.2 인공지능의 운용 감시
회귀분석의 정확도 감시
분류의 정확도 감시
교차 검증
과적합
과적합의 규명
과적합에 대응

7.3 파이썬 언어
파이썬이 이용되는 이유
파이썬의 버전
파이썬 개발 환경

7.4 데이터 분석에 필수인 파이썬 패키지
패키지 언어
주피터 노트북(Jupyter Notebook)
맥플롯립(matplotlib)
넘파이(NumPy)
팔다스(Pandas)
사이파이(SciPy)

7.5 인공지능 관련 라이브러리
텐서플로(TensorFlow)
체이너(Chainer)
파이토치(PyTorch)
케라스(Keras)
사이킷런(scikit-learn)
딥(DEAP)
오픈AI 칩(OpenAI Gym)

7.6 인공지능을 동작시키는 플랫폼
인공지능을 어디서 학습시키는가
인공지능을 어디에서 예측시키는가
아마존웹서비스(AWS)
구글 클라우드 플랫폼
마이크로소프트 애저
IBM 클라우드(구 Bluemix)
사쿠라 클라우드
뉴럴 네트워크 콘솔
구글 컬래버러터리

7.7 하드웨어와 플랫폼
인공지능과 CPU의 관계
인공지능과 GPU
쿠다
ASIC와 TPU
애지용 보드

제8장 【기술편】 최신 인공지능 기술 ~ 미래의 인공지능 ~
8.1 순환 신경망
순환 신경망의 특징
순환 신경망의 계산
순환 신경망의 분석 예
LSTM(장단기 기억)
순환 신경망의 향후

8.2 강화학습의 역사와 DQN
마르코프 결정 과정
Q학습
심층 Q-네트워크(DQN)
심층 Q-네트워크에서 합성곱 신경망의 활용

8.3 알파고와 알파고 제로
왜 알파고가 대단한가
알파고의 아이디어와 기술
폴리시 네트워크 382
SL 폴리시 네트워크의 생성
롤아웃 폴리시 모델
알파고의 강화학습 목적
방책기울기법에 의한 RL 폴리시 네트워크의 생성
밸류 네트워크
몬테카를로 트리 탐색
알파고 제로의 충격

8.4 A3C
비동기(Asynchronous)
이득(Advantage)
배우와 비평가(Actor-Critic)
A3C의 성과

8.5 GANs
GANs의 역사
GANs의 구조
DCGAN
DCGAN의 분석 예
GANs의 향후

8.6 BERT
BERT의 목적
BERT의 학습
학습을 마친 모델의 활용

8.7 소셜 데이터의 활용

8.8 캡슐 네트워크
합성곱 신경망의 약점
캡슐 네트워크의 목적
캡슐 네트워크의 구조
동적 라우팅
캡슐 네트워크의 향후

제9장 인공지능 개발에 관한 FAQ
9.1 인공지능에 관한 일반적인 질문
Q.1 인공지능은 현명한가?
Q.2 인공지능은 오류가 없는가? 423
Q.3 인공지능이 전문인 것은 무엇인가?
Q.4 인공지능이 서툰 것은 무엇인가?
Q.5 기술적 특이점(싱귤래리티)이란 무엇인가?
Q.6 싱귤래리티에 의해 인공지능이 인간보다 현명해져서 인간을 지배하는 일은 없을까?
Q.7 인공지능은 인간과 같이 생각하게 되는가?
Q.8 인공지능에 감정을 갖게 하는 것은 가능할까?

9.2 인공지능의 우려에 관한 질문
Q.9 인공지능이 군사 목적으로 이용될 가능성은 있을까?
Q.10 인공지능에 의해서 로봇 병기가 실현될까?
Q.11 인공지능을 탑재한 병기가 인간을 멸할 가능성은 없을까?
Q.12 인공지능이 범죄에 이용될 가능성은 없을까?
Q.13 인공지능이 사이버 공격을 할 가능성이 있을까?
Q.14 사이버 공격을 막기 위해 인공지능을 활용할 수 있을까?
Q.15 인공지능이 크래킹을 받을 가능성은 있을까?

9.3 기업의 인공지능 활용에 관한 질문
Q.16 모든 기업이 인공지능을 활용해야 할까?
Q.17 인공지능에 의해서 이업종 참가가 늘까?
Q.18 인공지능의 개발비용은 고액일까?
Q.19 인공지능의 개발비용을 판단하는 방법은 있는가?
Q.20 인공지능 기술자는 부족한가?
Q.21 인공지능 개발을 도와줄 기술자는 어디에 있는가?
Q.22 인공지능 개발이 가능한 기술자를 접촉하려면 어떻게 하면 될까?
Q.23 국가는 인공지능 활용을 권장하고 있는가?
Q.24 지방 자치단체는 인공지능의 활용을 권장하고 있는가?

9.4 생활에 관한 질문
Q.25 인공지능에 의해서 우리의 생활은 어떻게 달라질까?
Q.26 인공지능을 이해하지 않으면 생활이 불가능해질까?

9.5 인공지능의 인재 육성과 교육에 관한 질문
Q.27 어떤 사람이 인공지능을 개발하고 있는가?
Q.28 앞으로의 젊은 세대는 인공지능에 관한 지식이 필요할까?
Q.29 학교에서 인공지능이 필수 과목이 될까?
Q.30 인공지능을 개발하려면 무엇을 공부하면 될까?
Q.31 수학이 서툰 사람도 인공지능을 이해할 수 있을까?
Q.32 인공지능을 배우기 위해 가장 먼저 무엇을 하면 좋을까?
Q.33 인공지능을 효율적으로 배우는 방법은?

9.6 인공지능의 미래에 관한 질문
Q.34 인공지능은 향후에도 진화하는가?
Q.35 인공지능은 상상력을 갖게 되는가?
Q.36 우리들 인류는 인공지능과 어떻게 교류하면 될까?

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저자 소개 (3명)

저 : 이모토 타카시
미디어 스케치 대표이사로 사이버 대학 전임 강사로 활동하고 있다. 나라현 가시하라시 출신으로 대학 졸업 후에 NEC 소프트, 퓨처 아키텍트를 거쳐 미디어 스케치를 설립했다. IoT, 인공지능, 블록체인 등 최신 기술의 컨설턴트로 다양한 기업과 연구 개발에 임하고 있다. 자사의 연구개발 프로젝트로 스마트폰용 통신 모듈 기판과 범죄를 예측하는 인공지능 등의 연구 개발에 힘쓰고 있다. 또한 닛케이BP <닛케이 xTECH 러닝>, 일본경제신문사 <닛케이 비즈니스 스쿨>의 IoT, 인공지능 강좌 강사로도 활동하고 있다. 200가지 이상의 최신 기술에 관한 강연과 강좌를 일본 전국에서 진행... 미디어 스케치 대표이사로 사이버 대학 전임 강사로 활동하고 있다. 나라현 가시하라시 출신으로 대학 졸업 후에 NEC 소프트, 퓨처 아키텍트를 거쳐 미디어 스케치를 설립했다. IoT, 인공지능, 블록체인 등 최신 기술의 컨설턴트로 다양한 기업과 연구 개발에 임하고 있다. 자사의 연구개발 프로젝트로 스마트폰용 통신 모듈 기판과 범죄를 예측하는 인공지능 등의 연구 개발에 힘쓰고 있다. 또한 닛케이BP <닛케이 xTECH 러닝>, 일본경제신문사 <닛케이 비즈니스 스쿨>의 IoT, 인공지능 강좌 강사로도 활동하고 있다. 200가지 이상의 최신 기술에 관한 강연과 강좌를 일본 전국에서 진행하는 IoT, 인공지능 강좌의 인기 강사이기도 하다. 후지텔레비 <진짜인가!? TV>, 텔레비아사히 <선데이 lLive!!> 등 텔레비전과 라디오 등 다양한 미디어에서 활약 중이다. 공저에 와 <문제를 풀고 실력을 체크 IoT 문제집>(닛케이BP)이 있다.
역 : 김기태
충남대학교 컴퓨터공학과를 졸업했다. 이후 광선로 계측 관련 회사에서 유저 소프트웨어 개발 엔지니어 업무를 맡았다. 주사용 언어는 JAVA이며 C나 Python 등의 언어도 활용 가능하다. 해당 경험을 바탕으로 현재는 프리랜서 번역가로 활동 중이다. 『IT용어 도감』, 『그림으로 이해하는 RPA의 구조』, 『인공지능 교과서』, 『51가지 통계 방법』 등을 우리말로 옮겼다. 충남대학교 컴퓨터공학과를 졸업했다. 이후 광선로 계측 관련 회사에서 유저 소프트웨어 개발 엔지니어 업무를 맡았다. 주사용 언어는 JAVA이며 C나 Python 등의 언어도 활용 가능하다. 해당 경험을 바탕으로 현재는 프리랜서 번역가로 활동 중이다. 『IT용어 도감』, 『그림으로 이해하는 RPA의 구조』, 『인공지능 교과서』, 『51가지 통계 방법』 등을 우리말로 옮겼다.
감수 : 이강덕
서강대학교 경영학부(경영학전공) 학사, 동 경영전문대학원 MBA(관리전공) 석사, 동 대학원 글로벌서비스경영(경영학) 박사 학위를 취득했다. 현재 서강대학교 경영학과/경영전문대학원에 출강 중이다. 주요 활동으로는 서강대학교 스마트핀테크연구센터 연구과제 및 참여기업 관리, 산학협력중점 교수 한국능률협회인증원 연구수행 전문위원, 신협의 신성장 및 조합원(소상공인) 안정화 방안연구 공동연구, 4차 산업혁명시대의 동반성장을 위한 성과평가체계 및 지표개발 연구에 참여한 바 있다. 주요 번역서로는 『만화로 쉽게 배우는 머신러닝』, 『전력과 국가의 부』 등이 있다. 서강대학교 경영학부(경영학전공) 학사, 동 경영전문대학원 MBA(관리전공) 석사, 동 대학원 글로벌서비스경영(경영학) 박사 학위를 취득했다. 현재 서강대학교 경영학과/경영전문대학원에 출강 중이다. 주요 활동으로는 서강대학교 스마트핀테크연구센터 연구과제 및 참여기업 관리, 산학협력중점 교수 한국능률협회인증원 연구수행 전문위원, 신협의 신성장 및 조합원(소상공인) 안정화 방안연구 공동연구, 4차 산업혁명시대의 동반성장을 위한 성과평가체계 및 지표개발 연구에 참여한 바 있다. 주요 번역서로는 『만화로 쉽게 배우는 머신러닝』, 『전력과 국가의 부』 등이 있다.

출판사 리뷰

■ 이 책의 구성
초보자도 인공지능의 본질을 신속하게 이해할 수 있도록 각각의 상황이나 이해도에 따라 학습할 수 있게끔 3부로 나누어 구성했다.

제1부(제1장) 기초편
앞으로 인공 지능이 중심이 되는 사회에서 살아가는 데 필요한 최소한의 지식을 정리했다. 인공지능은 잘 하는 것과 못하는 것, 그리고 사회를 어떻게 변화시킬 것인가에 대해 설명했다.

제2부(제2~4장) 비즈니스편
비즈니스에 인공지능을 활용함에 있어서 각 업계의 활용 사례와 향후 어떻게 쓰일지에 대해 살펴봤다. 또한 인공지능을 활용할 때 주의해야 할 사항을 중심으로 프로젝트 추진 방법이나 국가 등의 지원 상황에 대해서도 설명했다.

제3부 기술편
인공지능의 구조에 대해 설명한다. 향후 데이터 사이언스와 인공지능 관련 지식은 엔지니어와 인공 지능 프로젝트에 종사하는 사람에게는 필수 지식이다. 이 책을 읽으면, 다른 인공지능 책을 읽고도 뭐가 뭔지 알 수 없거나, 왜 그곳에 인공지능을 사용할 필요가 있는지 이해하지 못하는 의문을 해소할 수 있다.

*** 아마존 서평 ***
- 초보자도 이해하기 쉬운 단어로 고급 내용이 적혀 있다. 이 책을 읽으면 인공지능 전체를 부감할 수 있는 필독 교과서이다.
- 인공지능을 시작하는 사람이 가장 먼저 읽어야 할 책이다. 그야말로 교과서라는 느낌이다.
- 인공지능의 기초를 다지기 위해 알아야 할 내용이다. 계산식은 어려우니 건너뛰어도 좋다. 초보 시스템 엔지니어에게 권하고 싶은 책이다.

종이책 회원 리뷰 (2건)

인공지능 교과서 리뷰
내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 | YES마니아 : 플래티넘 세****타 | 2021.03.02

인공지능 AI. 몇년 전부터 화제가 되어 꾸준히 이와 관련된 여러 말들이 나오고 이것 때문에 직업이 많이 사라진다 흑은 이것을 잘 활용하면 4차 산업혁명에서도 잘 살아남을수 있다 라는 말도 나오고 있어 참 많이도 들어봤고 관심도 있어서 관련 책도 몇번 봤으나 도무지 감이 잘 잡히질 않았다.

 

사실 더 정확히 말하자면 인공지능의 사전적 의미나 실생활에서 어떻게 쓰이는지에 대해서는 어느정도 알고 있지만 아까 말한대로 이것을 잘 이용해 4차 산업혁명이 진행되는 이시기에 어떻게 해야 잘 살아남을수 있을지에 대해서는 사실 아직까지 잘 모르겠다.

 

인공지능에 대해 여러 책들이 많지만 이 책은 다른 책들에 비해 나의 호기심과 궁금증을 아주 잘 해결해줄것처럼 보였고 그리하여 이 책을 읽어보게 되었다.

이 책은 400페이지를 훌쩍 넘길만큼 꽤 자세하면서도 알차게 내용이 정리되어 있으며 총 9장으로 나누어 인공지능의 필수지식과 기술 그리고 실제 산업에서는 어떻게 적용되고 사용되는지 또 활용법은 어떻게 되는지 등 인공지능에 대해 전반적으로 잘 정리하여 설명해주고 있다.

이 책 앞에 저자의 책 소개와 간단한 말 중에 초보자나 문과 출신도 이해하기 쉽게 썼으며 어려운 전문용어는 최대한 쓰지 않았다고 한다. 나는 저자가 말하는 초보자, 문과 출신 둘다에 해당된다.

그래서 저자의 그 말에 더더욱 기대를 가지고 이 책을 읽어봤다.

책을 읽는내내 저자의 말대로 엄청 어렵거나 이해가 안가는게 아닌 알기 쉽게 설명을 해줘서 이해하는데 아주 좋았다. 다만 조금 아쉬웠던것은 그래도 간혹 잘 모르는 용어들이 존재하긴 했었는데 그런 초보자들이 봤을때 어려울법한 용어들은 각주를 통해 보충설명을 해줬으면 하는 점이었다.

하지만 저자의 말대로 대부분 쉽게 쓰여져있는 덕분인지 이해가 어렵거나 잘 몰라서 추가적으로 찾아보는 부분은 적었기에 큰 단점이 되지는 않는다고 생각한다.

무엇보다 이 책의 마지막 9장에서 묻고 답하는 식의 부분이 너무 좋았다. 인공지능에 관심이 있거나 활용을 해보고자하는 사람들이라면 누구나 한번쯤 품는 의문들에 대해 모조리 답을 해주면서 속 시원히 해결되는 부분이 많았다.

이 책을 통해 인공지능에 대해 모든것을 완벽히 알았다고 하기는 힘들지만 전반적으로 쉽고 자세히 설명해준 덕분에 기본 이상은 알게 되었으며 산업에서의 적용법, 활용법 등에 대해서도 확실히 알수 있다는게 너무 좋아 참 괜찮은 책이라는 생각이든다.

 

이 책은 그냥 인공지능에 대한 상식을 쌓기위해 가볍게 읽기에는 적합하지 않다고 생각한다.

그렇다고 인공지능에 대해 전문적으로 공부를 하기 위한 책이라 하기에도 좀 아니라고 생각한다.

하지만 초보자나 문과 출신 혹은 인공지능에 대해 관심이 많은 사람들 중에 기본적인 본질과 필수 지식을 넘어 산업에서의 적용과 활용법까지 다양하게 알고싶어하는 사람이라면 이 책이 꽤나 괜찮을 수 있겠다고 생각한다.

몇년 전 사물인터넷과 관련된 책 이후 오랜만에 아주 괜찮은 인공지능에 대한 실용서적을 발견했다.

한 번만 읽고 넘기기에는 참 아깝다는 생각이 들며 두고두고 읽어봐야겠다.

 

YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰 입니다.

1명이 이 리뷰를 추천합니다. 접어보기
기술을 당장 도입해야 하는 사람들, 기술을 배워야 하는 사람들에게 필요한 책
내용 평점4점   편집/디자인 평점5점 | YES마니아 : 로얄 스타블로거 : 블루스타 라*니 | 2021.02.06

 또 다시 책리뷰 입니다. 2월 들어서는 영화도 그래도 한 주에 한 편은 보는 상황이다 보니 나름 재미있게 잘 지내는 상황입니다. 사실 여전히 영화를 더 보고 싶기는 하지만, 체력이 허락하는게 보니까 한 주에 두 편 이더라구요. 그래서 책을 더 읽게 되더군요(?)

 

 그럼 리뷰 시작합니다.

 

 

 


 

 

 

 

 인공지능에 관해서는 온갖 상념이 들 정도로, 그리고 온갖 우려가 따라올 정도로 이야기가 많이 되고 있는 상황입니다. 기술을 제대로 이해하는 것이 그렇게 쉽지 않은 상황인데, 정말 온갖 이야기들이 줄줄이 나오는 상황입니다. 책들 역시 정말 잘 나온 책들, 기초부터 설명하는 책들, 그리고 실무와 직접적으로 연결하려려고 노력하는 책들이 뒤엉켜 나오고 있는 상황입니다. 이 모든 것들은 결국 인공지능이 얼마나 다양하게 이용될 수 있는가에 대한 기대가 엄청나게 크기 때문이라고도 할 수 있습니다.

 

 하지만 아무래도 많은 이야기들이 일반인을 대상으로 하고 있고, 이 문제로 인해서 이해는 쉽지만, 정작 정말 인공지능 자체를 연구하고자 하는 사람들에게 다가가는 모습을 매우 부족해 보이는 거이 사실입니다. 사실 많은 사람들이 이해를 하는 데에 교육이 꼭 필요한 것은 아니라고 생각을 합니다만, 분명히 나름대로 독을 하는 데에나, 그 다음으로 넘어가야 하는 상황에서는 오히려 체계적으로 교육을 받을 만한 책들이 곁에 있어야 하는 상황이 되는 겁니다. 이 책에서 노리는 바는 바로 그 지점이라고 할 수 있습니다.

 

 물론 이 책에서 다루는 이야기는 기본적으로 말 그대로 강좌 그 자체를 이야기 하는 쪽이라고 할 수 있다 보니, 인공지은에 대한 기본적인 정의와 탄생가헤 된 경위, 그리고 어떻게 발전했는가에 관한 이야기를 처음에 하게 됩니다. 사실 이 이야기는 이미 다른 책들에서 좀 더 자세하게 다루고 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 책이 가져가는 이야기가 나름대로 방향이 있다고 생각되는 이유는 이 역시 다음 교육의 측면에서, 어떻게 인공지능을 이해해야 하는가에 관한 일정한 단서를 설명해주고 있기 때문입니다.

 

 그리고 이 속에서 결국에는 인공지은이 일반인에게 어떻게 받아들여지는지, 그리고 심지어는 정말 연구를 하는 사람들 마저도 어떻게 받아들이고 있는지에 관해서 이야기를 하고 있습니다. 일정한 환상이 있고, 그 환상과 실무를 구분해야 한다는 것이 첫 번째 이야기라고 할 수 있는 겁니다. 자연스럽게 나오는 다음 이야기는 인공지능이 정말로는 어떻게 이용될 수 있는가에 관한 전반적인 개괄을 설명하는 쪽으로 가게 됩니다. 그리고 이를 통해서 인공지능을 정말 어떻게 생각 해야 하는지에 관해서 이야기 하는 상황입니다.

 

 하지만 이 책은 이런 개괄적인 설명이 아니라, 정말 사업에서 어떻게 이용하는가를 이야기 하는 책이기도 합니다. 그리고 말 그대로 일 하는 데에 있어서 인공지능이 무슨 일을 하는지에 관해서 이야기를 하는 겁니다. 사실 이쯤 되면 인공지능에 관해서 일반적으로 아는 분들에게 가는 식은 아니지만, 정말 사업에 대입해야 하는 사람들에게 필요한 이야기를 하는 겁니다. 사실 이 지점부터는 일반인이 그냥 쉽게 받아들이기 좋은 이야기는 아닙니다. 좀 더 확실한 타겟이 생겼고, 그 분들에게 다가가는 이야기를 하는 겁니다. 그리고 책이 실질적으로 내세우고 싶어 하는 것 역시 이 지점이고 말입니다.

 

 인공지능이 사업에 어떻게 영향을 미치는지에 관해서 많은 사람들이 연구를 하고 있는 모습들을 다른 책들에서도 많이 볼 수 있는 상황입니다. 하지만 이 책에서 가져가는 이야기는 그렇게 간단하게 정리할 수 잇는 이야기가 아닙니다. 말 그대로 사업에 어떻게 반영하고, 그 사업에서 무슨 역할을 해야 기본적인 지점에서 얼마나 도움이 될 수 있는가에 관한 정리를 먼저 하고 가고 있는 겁니다. 말 그대로 사업에 어떻게 도입을 하고, 이를 통해 어떻게 수익과 연결시키는가에 관한 분석을 책에서 같이 하고 있는 겁니다.


이 상황에서 매우 재미잇는 것은, 데이터를 어떻게 다뤄야 하는가에 관해서 역시 이야길르 하고 있기도 한 겁니다. 사업적 측면에서 기술과 자본이 어떻게 결합되고, 이 속에서 정말 무슨 역할을 하게 되는가에 관해서 좀 더 철저한 분석을 가져가고 있는 겁니다. 말 그대로 일에 필요한 사람들에게 매우 많은 설명을 해주는 식으로 가고 있다고 말 할 수 있습니다. 그리고 그 다음으로 넘어가게 되면 정말 이 기술을 어떻게 만들어내는지에 간해서 이야기를 하고 있기도 합니다.

 

 인공지능에 들어간 기술에 관한 일반 교양서도 꽤 되지만, 이 책에서 가져가는 이야기는 매우 확실합니다. 많은 사람들이 실제로 시스템을 만들고, 그 시스템의 기반을 어떻게 이해해야 하는가에 관해서 이야기를 하는 것이죠. 매우 복잡한 지점까지도 내려가고 있기 때문에, 말 그대로 기술을 어떻게 개발하고, 이를 시스템에 어떻게 덧붙여야 하는가에 관해서 생각 해볼만한 지점들을 직접적으로 보여주고 있는 겁니다.

 

 여기에서 데이터 분석, 머신 러닝에 대한 이야기가 매우 중요하게 작용하고 있음은 물론입니다. 기본적으로 데이터를 어떻게 분석하고, 그 분석이 어떻게 돌아가는가에 관해서 이야기를 하는 상황이 되었으니 말입니다. 결국에는 이 지점들로 인해서 이야기의 방향이 셜정 되고 있고, 기술의 분석과 개발이라는 것이 어떻게 진행되고 있으며, 그 속에 들어가 있는 각각의 기술들이 돌아가는 방식을 실무자들과 공부하는 학생들이 직접 알 수 있도록 해석을 해주는 식의 이야기를 가져가고 있습니다.

 

 인공지능 기술은 실제하는 기술이고, 당장에 회사에서 쓰고 있는 기술이고, 당장에도 매우 많은 발전을 가져가고 있는 기술이기도 합니다. 그만큼 매우 다양하고 복잡한 지점들을 가져가고 있다고 할 수 있습니다. 이 책은 그 기술을 공부하며, 실제로 적용하고자 하는 사람들에게 일관된 설명을 해주는 책이라고 말 할 수 있겠습니다. 그냥 가볍게 읽기에는 좀 문제가 있지만, 필요로 하는 사람들이 빨리 지식을 습득하기에는 매우 좋은 책이라고 할 수 있겠습니다.

 

 

 

YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다.

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