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인공지능? 모를 수도 있지!

: 카이스트, 네이버, 카카오 출신 인공지능 개발팀이 알려주는 11가지 필수 지식

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품목정보

품목정보
출간일 2021년 05월 17일
쪽수, 무게, 크기 220쪽 | 348g | 148*210*13mm
ISBN13 9791197458309
ISBN10 1197458301

이 상품의 태그

책소개 책소개 보이기/감추기

코딩과 수식을 덜어낸 당신의 첫 AI 입문서,
인공지능을 이해할 11가지 열쇠

카이스트, 네이버, 카카오 출신 인공지능 개발팀
알고리마가 알려주는 AI 필수 지식


인공지능(AI)의 시대. 들어본 적 있는가? 일상 속 맞춤 동영상 추천, 개인 맞춤형 광고를 비롯해 자율주행 자동차, 의료용 진단 AI까지. AI는 다가올 4차 산업 혁명의 주인공이자 핵심 기술이다. 인공지능은 어디에서 출발해 어디로 가고 있는가? 가까운 미래에는 정말 인공지능이 우리 삶을 송두리째 바꿔 놓을까?

그러나 그 중요도에 비해 인공지능 교육은 진입장벽이 너무 높다. 대부분 AI 교육 커리큘럼은 고등수학과 프로그래밍 언어로부터 출발한다. 접근성이 낮을 뿐더러 어렵고, 실무에 쓰이는 지식이 많은 것도 아니다. 비전공자들은 보통 본격적으로 시작하기도 전에 어려운 용어들을 만나 겁먹고 물러서고 만다.

카이스트에서 공부하고 네이버에서 일한 개발자가 세운 스타트업, 알고리마는 이 장벽을 허문다. 소수 엔지니어만이 인공지능을 도구로 쓰는 현실을 문제로 인식하고 이를 풀기 위해 노력한다. 이 책은 그 시작이다. 자체 개발한 AI 교육 소프트웨어 [이지딥]을 바탕으로 인공지능의 쓰임과 데이터 활용법, 머신러닝과 딥러닝의 주요 개념을 쉬운 말로 풀어냈다. 테슬라, 넷플릭스, 네이버 등 기업의 적용 사례가 이해를 돕는다. 알고리마는 말한다. “AI 시대로 첫발을 내디뎌 보세요. 여러분도 할 수 있습니다!”

목차 목차 보이기/감추기

시작하기 전에: 저자의 말

Course 1 인공지능의 기본 개념
Course 2 머신러닝

Course 3 데이터의 모든 것
Course 4 데이터 전처리
Course 5 특성 추출

Course 6 분류
Course 7 회귀
Course 8 모델 선택

Course 9 인공신경망
Course 10 컨볼루셔널 신경망
Course 11 순환 신경망

마치며: 편집자의 말

저자 소개 (1명)

책 속으로 책속으로 보이기/감추기

“알아서 잘 해주실 거죠…?” AI 배우기를 포기했던 기획자 동료가 오래전 제게 한 말입니다. 동료는 엄청난 학습량에 겁이 나, 시작도 못 하고 등 돌렸다 했습니다. 안타까웠습니다. 엔지니어가 될 생각이 아니면 힘들게 실무에 필요한 모든 과정을 배울 필요가 없거든요. […] 비전공자 분들에게 ‘핵심 인공지능 지식’ 강의를 시작했습니다. 꼭 알아야 할 개념을 뽑아내고 코드와 수학은 최대한 배제했습니다. 여러 번 반복해서 내용을 알려주다 보니 어느 날은 기획자 동료가 제게 이렇게 말하더군요.
“이미지 분류 AI 모델을 만들었으면 합니다. 사용자가 업로드한 이미지를 10가지 class로 분류하는 CNN 모델로 가면 어떨까요? training data하고 test data는 얼마나 필요할까요?”
깜짝 놀랐습니다. 막연했던 생각은 확신으로 바뀌었습니다.
‘AI를 알려면 꼭 코딩을 알아야 하는 건 아니다! 기본 지식만 알아도 비전공자 역시 AI 활용법을 충분히 고안하겠다!’
---「시작하기 전에 : 저자의 말」중에서

머신러닝에서 질 좋은 데이터는 좋은 식재료와 같습니다. 질이 보장된 풍성한 식재료라면, 완성한 요리의 맛이 좋을 확률이 높을 테니까요. 그 다음 가장 필요한 건 맛이 보장된 레시피 아닐까요? 재료가 아무리 좋아도 색재료나 양념을 넣는 비율이 엉망이라면, 좋은 결과를 얻기는 쉽지 않을 겁니다.
머신러닝도 마찬가지입니다. 모델을 학습시킬 때는 데이터의 비율을 잘 조절하는 것이 중요합니다.
---「Course3. 데이터의 중요성」중에서

누군가 영어 공부를 시작하려 할 때, 우리는 ‘공부의 목적’을 가장 먼저 떠올립니다. […] 머신러닝도 모델을 선택할 때, 가장 먼저 ‘사용 목적’을 떠올려야 합니다. 사용자가 어떤 결과물을 원하는지에 따라 선택은 달라지겠죠. 만약 원하는 결과물이 ‘어떤 값(수치」중에서’이라면 회귀 모델을 선택하는 편이 낫고, ‘어떤 카테고리(라벨」중에서’라면 분류 모델을 선택해야 할 것입니다.
---「Course8. 모델 선택」중에서

인간처럼 행동하는 기계를 만들려는 노력. 머신러닝의 출발점엔 ‘생각하는 기계’에 대한 갈망이 있었죠. 인공지능을 연구하는 과학자들은 계속해서 사람의 뇌를 최대한 모방하면서 새로운 기계를 만들고 있습니다. […] 사람이 만들어 낸 신경망, 인공신경망의 기본 구조와 개념을 알아봅니다.
---「Course9. 인공신경망」중에서

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

코딩과 수식을 덜어낸, 오직 비전공자를 위한 AI 입문서!

이 책은 인공지능 입문자들이 알아두면 좋을 기초 지식을 최적의 순서로 정리해 11개의 코스를 준비했다. 이왕이면 어려운 전공자용 전문 용어나 수식, 수학 개념을 덜어내고 최대한 비전공자들도 술술 읽을 수 있도록 짧은 호흡으로 내용을 담았다. 그렇다고 한없이 가벼운 책은 아니다. 카이스트, 네이버, 카카오 출신 인공지능 개발팀이 직접 강의 커리큘럼을 구성하고, 이를 기반으로 책을 입체적으로 구성했다.

Course 1과 2에서는 인공지능과 머신러닝의 기본 개념을 다룬다. 인공지능은 무엇이고, 인공지능은 어떻게 발전했는지, 왜 비전공자가 인공지능을 배워야 하는지 알려준다. Course 3 데이터 전처리부터 Course 5까지는 머신러닝에서 매우 중요한 ‘데이터’에 대해서 다룬다. 컴퓨터가 인식할 수 있는 데이터의 형태는 무엇이고, 어떤 데이터가 좋은 데이터인지, 전처리와 특성 추출은 무엇인지 소개한다. Course 6 분류부터 Course 8 모델 선택은 머신러닝에서 사용되는 여러 가지 모델을 알아본다. 결정 트리, 선형 회귀, kNN 등 중요한 모델을 골라 소개한다. Course 9 인공신경망부터 Course 11 순환 신경망은 딥러닝에 대해 다룬다. 그중 인공신경망, 컨볼루셔널 신경망, 순환 신경망에 대해 알아본다. 각 코스의 마지막에서는, 배운 개념이 적용된 비즈니스 케이스를 소개한다. 테슬라, 넷플릭스, 네이버 등 기업의 적용 사례가 이해를 돕는다.

혹시 지금까지 ‘인공지능’이라면 그동안 고개를 갸웃갸웃, 절레절레했다면! 모른다며 누군가의 구박받았던 적이 있다면! 이젠 걱정하지 않아도 된다. 인공지능? 모를 수도 있지!

한줄평 (2건) 한줄평 총점 10.0

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YES마니아 : 골드 w****o | 2021.08.28
평점5점
몇달간 학교 교육용 책을 찾다가 드디어 만난 보물같은 책. 이 어려운 AI를 이렇게 쉽게!
이 한줄평이 도움이 되었나요? 공감 0
c*****y | 2021.06.29
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