도서 소개
인공지능의 시대를 읽는 가장 완벽한 지도, 원리부터 미래까지 한 권에 담다
자고 일어나면 새로운 기술이 쏟아지는 바야흐로 AI의 시대입니다. 이 책은 막연한 두려움과 환상을 걷어내고, 인공지능의 본질을 꿰뚫는 통찰을 제공합니다. 튜링 테스트와 모라벡의 역설 같은 고전적 논의부터 시작해, 기계학습의 핵심 알고리즘과 딥러닝의 심장이라 불리는 오차역전파, 경사하강법의 수학적 원리까지 단계별로 차근차근 설명합니다.
단순히 현상을 나열하는 데 그치지 않고, 왜 빅데이터가 딥러닝의 연료가 되는지, ChatGPT를 탄생시킨 트랜스포머 모델이 왜 혁신적인지를 비전공자의 눈높이에서 풀어냈습니다. 나아가 AI가 바꿀 일자리의 미래와 윤리적 쟁점, 그리고 실제 프로그래밍 기초까지 다루며 독자가 기술을 소비하는 것을 넘어 AI와 공존하는 법을 깨닫게 합니다. 직장인에게는 비즈니스 인사이트를, 개발자에게는 기술적 근간을 선사하는 이 책은 인공지능 시대를 항해하는 모두를 위한 가장 친절한 가이드북이 될 것입니다.
목차
- 1장 왜 인공지능인가
1.1 인공지능 시대
_ 세상의 빠른 변화
_ AI 기술의 발전
1.2 인공지능이란 무엇인가
_ 인공지능의 정의
_ 강한 인공지능, 약한 인공지능
__ 튜링 테스트와 모라벡 역설
_ 일반 인공지능(AGI)과 초인공지능(ASI)
_ 인공지능의 위험성과 윤리적 문제
1.3 인공지능의 발전으로 기대되는 영역
_ 인공지능의 활용
2장 인공지능 기술의 발전
2.1 어떻게 인공지능이 시작됐나
_ 인공지능의 시작
2.2 인공지능의 봄과 겨울, 그리고 재도약
_ 인공지능의 봄과 겨울
_ 기호주의와 연결주의
2.3 AI 기술 패권
_ AI 패권 전쟁
3장 전통적 인공지능에는 어떤 것들이 있는가
3.1 논리적 추론이란
_ 논리적 추론과 규칙기반 시스템
3.2 지식 표현이 어려운 이유
_ 지식 표현 방법과 지식 그래프
_ 프레임 문제
3.3 언어의 이해가 어렵다
_ 자연어 이해
_ 자연어 번역의 어려움
4장 기계학습이란 무엇인가
4.1 기계학습은 어떻게 다른가
_ 기계학습이 무엇인가
_ 개와 고양이의 구분
__ 수리적 모델의 적용
_ 기계학습의 유형
4.2 기계학습 기술
_ 활용 분야
_ 지도학습
__ 분류와 군집화
__ 지도학습의 개념
__ 회귀분석
__ 서포트 벡터 머신(SVM) 기법
__ K-최근접 이웃(K-NN) 기법
_ 비지도학습
__ 비지도학습의 개념
__ K-평균(K-Means) 기법
__ 오토인코더(Autoencoder)
_ 강화학습
__ 강화학습의 개념
__ 몬테칼로 기법(Monte Carlo Method)
5장 인공신경망이란 무엇인가
5.1 인간의 신경세포
_ 퍼셉트론
_ XOR 문제
_ 다층 퍼셉트론
5.2 퍼셉트론과 인공신경망 구조
_ 인공신경망
_ 활성화 함수
_ 인공신경망의 수학적 이해
__ 손실 함수
__ 오차역전파
__ 경사하강법과 편미분
5.3 인공신경망의 성공적 적용 예
_ 숫자의 인식
6장 딥러닝이 왜 중요한가
6.1 딥러닝은 획기적 기술
_ 심층학습의 발전
_ 딥러닝의 확산과 인공지능 패러다임의 전환
6.2 딥러닝 개념의 소개
_ 합성곱 신경망(CNN)
__ 이미지 특징의 추출
__ 이미지의 분류
_ 순환 신경망(RNN)
__ RNN의 유형
6.3 생성형 AI란 무엇인가
_ 생성형 AI의 시작
_ 파운데이션 모델
_ GAN의 개념
6.4 ChatGPT 출현이 의미하는 것
_ 대화형 AI 모델: ChatGPT
_ ChatGPT의 사례
_ 어텐션 개념과 트랜스포머 모델
7장 왜 빅데이터인가
7.1 빅데이터가 출현하게 된 환경
_ 다양한 데이터의 출현
7.2 데이터 사이언스란 무엇인가
_ 빅데이터의 특성
_ 데이터 사이언스
_ 데이터 센터
7.3 딥러닝에서 빅데이터가 중요한 이유
_ 딥러닝과 빅데이터
_ 빅데이터의 활용 예: 추천 시스템
8장 인공지능이 세상을 어떻게 변화시키나
8.1 빠르게 확산되는 인공지능 기술
_ IT 기업의 변화와 AI 기술의 영향
_ 생성형 AI 기술이 세상을 바꾸다
_ 휴머노이드 로봇이 열어갈 미래
8.2 AI에 수학적 배경이 필요한가
_ AI의 수학적 배경
_ AI 경력 쌓기
8.3 우리 사회는 어떻게 변화할까
_ 인공지능과 사회의 변화
_ 인공지능이 미치는 영역
8.4 인공지능 시대 직업의 변화
_ 일자리의 변화
_ 사회의 양극화
_ ChatGPT와 프로그래밍
__ 난수(Random number) 100개를 생성하고 평균을 구하는 프로그램
__ 상호작용성을 지원하는 사칙연산 프로그램
저자소개
서울대학교 전자공학과를 졸업하고 피츠버그대학교(Univ. of Pittsburgh)와 워싱턴대학교(Univ. of Washington) 대학원에서 산업공학과 컴퓨터과학을 공부했다. 이후 UC 버클리(University of California, Berkeley)에서 공학박사 학위를 취득했다. 미국의 첨단 기업에서 수년간 연구원으로 근무한 뒤, 연세대학교 컴퓨터과학과 교수로 35년간 재직하며 교육과 연구를 해왔다. 인간-컴퓨터 상호작용(HCI: Human-Computer Interaction) 분야에서 수십 편의 SCI 논문을 발표하고 다수의 국내⦁외 특허를 보유하고 있다. 관련 학회 회장을 역임하는 등 활발한 학술 활동을 펼쳐왔고, 현재 연세대학교 명예교수로 있다. 지금까지 10여 권의 IT 전공서적을 집필하여 수차례 우수학술도서상을 받았고, 총 누적 판매 부수 30만 부를 기록하며 IT 분야의 작가로 활동 중이다.
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