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비전공자를 위한 인공지능 교과서

비전공자를 위한 인공지능 교과서

: 미래를 준비하는 모두를 위한 이 시대의 교양

제이펍-I♥A.I 시리즈-38이동
리뷰 총점10.0 리뷰 5건 | 판매지수 510
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품목정보

품목정보
발행일 2022년 05월 04일
쪽수, 무게, 크기 252쪽 | 152*215*16mm
ISBN13 9791191600742
ISBN10 1191600742

카드 뉴스로 보는 책

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저자 소개 (3명)

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인공지능의 정의는 어디에 초점을 맞추느냐에 따라 해석이 다르기 때문에 누구에게나 공통으로 적용될 정의는 존재하지 않습니다. 심리학자, 사회학자, 철학자, 수학자 등 분야마다 각각 생각하는 정의가 다릅니다. 하지만 그렇게 해서는 논의가 진전되지 않으므로 공통의 밑바탕이 되는 기초를 정리해 보겠습니다.
--- p.11

인공지능은 지금까지 다양한 기술이 유행을 반복하며 발전해 왔음을 알 수 있습니다. 인공지능을 이해하려면 어떻게 구성되어 있는가(How)보다는 어떻게 행동하는가(What)에 주목해야 한다고 할 수 있습니다. 10년 후의 인공지능은 지금의 인공지능과 전혀 다른 구조를 하고 있을 것이 분명하기 때문입니다.
--- p.42

이미지 인식을 예로 들면 동물의 레이블을 학습시킨 인공지능은 자동차 이미지처럼 학습에 사용하지 않은 입력이 있으면 이미 학습한 동물의 레이블(들고 있는 선택지)을 통해 차를 동물로 인식하려고 합니다. ‘주어진 데이터에 대해 어떤 결과를 낼 수 있으면 된다’고 하는 목적 함수에서만 학습하고 있는 경우, 모르는 입력이라는 것은 존재하지 않기 때문에 이런 문제가 일어납니다.
--- p.87

이로 인해 인공지능의 내부는 자동으로 설정된다고 자칫 착각하기 쉬운데, 무슨 일이 있어도 사람이 설정해야 하는 부분이 존재합니다. 이것을 하이퍼파라미터(hyperparameter)라고 부릅니다. 예를 들어, 딥러닝에서는 층(layer)의 깊이나 뉴런의 수 등이 해당됩니다. 좀 더 비유하자면 인공지능의 설계도 같은 것으로서, 학습하는 방법은 같더라도 이 하이퍼파라미터가 다르면 인공지능의 퍼포먼스도 달라집니다.
--- p.136

하나는 안전 성능이 100%가 아니라는 것입니다. 캘리포니아에서 실제로 일어난 사고를 예로 들겠습니다. 자율 주행 자동차는 도로 위에 흰 선을 인식해서 주행합니다. 어느 날 공사로 인해 차선이 임시로 변경되었습니다. 다만 도로 위의 흰 선은 수정되지 않고 그대로였기 때문에 자동차가 엉뚱한 곳으로 돌진해 버렸습니다. 자율 주행 인공지능이 공사로 인한 차선 변경 사례를 제대로 학습하지 않았던 것이 원인으로 알려져 있습니다.
--- p.204

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