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    아는 만큼 보이는 AI

    • 최기원 저
    • 길벗
    • 2024년 08월 12일
    • 정가
      19,000원
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    ISBN: 9791140710423 192쪽 411g 152 x 225 (㎜)

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    이 책은

    AI 공부 전, AI 기술 도입 전, AI 기술 활용 전
    막연한 기대와 두려움을
    불식시켜 줄 명쾌한 기술 교양서
    잘 만들어진 AI를 활용해 가치를 창출하고 싶은 사람이라면 굳이 어려운 수학과 코딩에 대해 알 필요는 없습니다. 대신 대량의 데이터를 수집하고 AI 모델을 어떻게 학습시킬 것인가에 대해 전략적으로 고민해야 합니다. 이 책은 AI 기술을 도입하기만 하면 무엇이든 할 수 있을 거라는 막연한 기대보다는 실제 AI 기술을 제대로 이해하고 활용할 수 있도록 AI 기반 지식을 쉽고 재미있게 알려줍니다. 책을 다 읽고 나면 저자의 통찰은 물론 AI 활용에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

    〈다루는 내용〉
    1장 ‘AI, 어디까지 발전했나’에서는 AI 기술과 관련해 이슈가 된 사건들을 살펴보며 현재 AI 기술은 어느 수준까지 발전했는지, 우리는 무엇을 기대하고 걱정해야 하는지 생각해봅니다.

    2장 ‘AI, 어떤 원리로 학습하나’에서는 AI 모델의 실체를 알아보고 학습이란 구체적으로 어떤 과정을 거쳐 진행되는지 살펴봅니다. AI 서비스가 데이터에서부터 시작해 제품화되기까지 전 과정을 파악할 수 있고 AI 기술과 관련된 용어에 익숙해질 수 있습니다.

    3장 ‘생성형 AI란 무엇인가’에서는 생성형 AI 기술이 활발하게 적용되는 분야 중 하나인 챗봇을 매개로 기존의 AI와 생성형 AI가 어떤 차이가 있는지 알아봅니다. 챗봇이라고 하면 일상에서 접해본 단순한 챗봇을 떠올렸을 분들에게 이 기술이 얼마나 의미 있고 가능성이 있는 기술인지 알려 드립니다.

    4장 ‘AI, 어떻게 사용될까’에서는 주변에 사용되고 있는 AI 기술을 살펴보고, 해당 기술의 작동 원리를 알아봅니다. 기술이 돌아가는 원리를 알면 기술의 맹점과 조심할 점이 무엇인지 판단하고, 기술이 개인 또는 사회에 미치는 영향에 대해 생각하고 응용할 수 있는 힘을 가질 수 있습니다.

    〈추천 독자〉
    - AI를 공부해 볼까 생각 중인 중고등학생, 대학생
    - AI를 서비스에 도입해 볼까 검토 중인 기획자
    - AI를 업무에 활용해 볼까 생각하는 직장인
    - AI 활용에 대한 아이디어를 얻고 싶은 분
    - AI 용어를 이해하고 최신 소식을 따라가고 싶은 분


     


     


    출판사 리뷰

    이 책은 AI의 활약이 두드러지는 챗봇, 이미지와 영상 생성, 단백질 구조 예측과 추천 시스템 등 다양한 분야를 폭넓게 다루면서도 이제 막 AI 분야에 입문한 사람도 이해할 수 있을 만큼 쉽게 쓰여 있습니다. 책을 통해 급변하는 미래 사회의 분위기를 가늠하고 각자 이정표를 세울 수 있을 것입니다. _권오준(네이버 AI 연구원)

    좋은 인공지능을 만들기 위해선 기존의 기술을 이해하는 것은 물론 다양한 분야에서 실제 문제를 해결하는 데 어떻게 활용되는지 파악해야 합니다. 이 책을 통해 AI에 익숙하지 않은 분도 AI 산업 전반에 대해 이해하고 나아가 새로운 아이디어를 만들어내길 기대합니다. _신해빈(삼성리서치 생성형AI 연구원)

    현대 사회는 AI가 각 분야로 빠르게 퍼져가고 있으며 AI에 대한 최소한의 이해 없이는 경쟁력을 유지하기 어려운 시대입니다. 누구나 자신의 생산성을 올리고 더 나은 성과를 이루기 위해 AI를 적극적으로 이용해야 합니다. 이러한 시점에서 이 책은 AI에 대한 깊이 있는 이해를 제공하는 좋은 길잡이가 될 것입니다. _손규빈(네이버클라우드 AI 엔지니어)

    유명 소설 제목에 빗대 책을 소개하면 ‘AI 시대를 여행하는 비전공자를 위한 안내서’라 할 수 있습니다. 책을 읽고 나면 AI가 판타지 세상 속 마법이 아니라 새로 나타난 인류의 친구이자 도구라는 점을 이해하게 될 것입니다. _하주영(스캐터랩 변호사)

    빠르게 변화하는 AI 산업에 대처하기 위해 알아야 할 AI 지식을 설명하고, AI의 위험성, 안정성, 책임 문제의 중요성을 강조하며 앞으로 우리가 이 변화에 어떻게 대응해야 할지에 대해 질문합니다. 세상을 변화시키는 AI를 이해하고 이러한 변화를 함께 만들어가고 싶다면 이 책을 읽어보세요. _고서영(VISA 머신러닝 엔지니어)


    저자 소개

    최기원

    한양대학교 소프트웨어학과를 졸업하고 삼성 리서치를 거쳐 스캐터랩에서 근무하며 AI 챗봇 이루다 서비스를 만들었습니다. 데이터를 분석해 유용한 인사이트를 발굴하는 것에 관심이 있고 이런 기술을 바탕으로 다양한 분야를 경험하며 사는 것이 목표입니다. 지식을 쉽고 재미있게 설명하는 것에 가치를 느껴 강의와 책 집필을 하고 있습니다.

    목차

    1장. AI, 어디까지 발전했나 : 대표적인 AI 기술 소개

    1.1 대화하는 AI: 람다
    ____AI에 의식이 있다고?
    ____첫 등장부터 남달랐던 람다
    ____르모인과 람다의 대화

    1.2 그림을 그리는 AI: 미드저니와 달리
    ____미술 대회에서 수상한 미드저니
    ____이미지 생성 AI의 시초 달리
    ____달리의 발전

    1.3 단백질 구조 예측 AI: 알파폴드
    ____센세이션을 일으키며 등장한 알파폴드
    ____단백질 구조 예측의 의미와 알파폴드의 성과

    1.4 생성형 AI: 챗GPT와 GPT-4
    ____구글 검색을 위협하며 등장한 챗GPT
    ____한층 업그레이드된 GPT-4의 등장
    ____생성형 AI가 미칠 영향
    ____빅테크 기업의 LLM 경쟁

    1.5 영상을 만드는 AI: 소라
    ____사실적인 영상을 만들어주는 소라
    ____소라의 다양한 기능
    ____소라의 잠재력

    [하나 더 알기] 챗GPT의 가능성과 한계

    2장. AI, 어떤 원리로 학습하나 : AI 모델을 학습시키는 법

    2.1 AI 모델이란
    ____AI 모델의 개념
    ____AI 모델의 동작 원리

    2.2 학습이란
    ____학습과 추론
    ____학습 데이터셋 구성 방법
    ____학습의 원리: 역전파

    2.3 학습의 성질
    ____데이터셋이 많을수록 학습이 잘 된다
    ____잘못된 데이터가 많으면 학습에 방해된다
    ____데이터셋을 다양하게 구성해야 한다
    ____데이터가 불균형하면 학습에 방해가 된다
    ____학습 시 과적합 현상을 주의해야 한다

    2.4 학습을 위한 인프라
    ____AI 모델에 GPU를 사용하는 이유
    ____GPU 클라우드 서비스
    ____AI 반도체 경쟁

    [하나 더 알기] 딥러닝의 역사

    3장. 생성형 AI란 무엇인가 : 생성형 AI의 작동 방식

    3.1 챗봇의 개요
    ____챗봇이란
    ____문맥과 답변

    3.2 검색 기반 챗봇
    ____검색 모델의 작동 방식
    ____검색 모델의 학습 데이터셋
    ____검색 기반 챗봇의 장점
    ____검색 기반 챗봇의 단점

    3.3 생성 기반 챗봇
    ____생성 모델의 작동 방식
    ____생성 모델의 학습 데이터셋
    ____생성 기반 챗봇의 장점
    ____생성 기반 챗봇의 단점

    3.4 챗GPT에 대한 오해
    ____챗GPT는 최신 정보를 다 알고 있다
    ____챗GPT는 정답만 말한다

    [하나 더 알기] 오픈 LLM 리더보드

    4장. AI, 어떻게 사용될까 : 주요 기업의 AI 활용 사례

    4.1 추천 서비스: 유튜브
    ____유튜브 알고리즘의 원리
    ____추천 알고리즘의 부작용

    4.2 수학 문제 풀이 앱: 콴다
    ____콴다 앱의 데이터 보관 방법
    ____콴다 앱의 자연어 처리 기술
    ____콴다 앱의 챗GPT 도입

    4.3 중고 거래 앱: 당근마켓
    ____카테고리 예측
    ____어뷰징 판별
    ____추천 서비스

    [하나 더 알기] 딥러닝의 연구 분야

    에필로그

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