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노코딩 AI
코딩 없이 AI 만들기
하세정 저
예미 2022.06.20.
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기획/정보/시간관리 top100 3주
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목차

I. AI 시대의 변화

1. 노코딩으로 하는 AI
2. 새롭게 부상하는 AI계급
3. 채용시장의 변화
4. CEO의 경쟁력
5. 초거대 AI로 진화하는 AI
6. AI가 만든 또 다른 세상, 메타버스
7. 서둘러야 할 AI 공부

II. AI 시대의 태도

1. 코딩보다 중요한 태도
2. 문제가 답이다(문제 해결력, 비판적 사고, 서비스 지향성)
3. 괴짜의 힘(창의성)
4. 더 중요해진 협력(대인관계역량, 협상력)
5. 부드러운 리더십(융통성, 감성지능, 인적자원 관리 역량)
6. AI보다 나은 판단력(분석적 · 논리적 의사 결정력, 통찰력)

III. AI 시대의 지식

1. AI 시대 창과 방패, 수학과 통계
2. AI 시대의 노다지, 데이터
3. 상식이 된 AI 지식
4. AI 새바람, 디지털 트랜스포메이션
5. 마케팅의 필수 도구 AI
6. 실전 AI 프로젝트

IV. AI 시대의 기술

1. 노코딩으로 표 데이터 정복(Orange3)
2. 몇 줄의 코드로 하는 AI(텐서플로)
3. 노코딩 AI 솔루션으로 하는 딥 러닝
4. 코딩으로 완성되는 AI
5. 넘쳐나는 무료 AI 교육
6. 반복으로 완성되는 AI 기술

저자 소개 1

LG상사, 삼성SDS를 거쳐 현재 정보통신산업진흥원에서 ICT 인력양성 연구위원으로 활동하고 있다. 기업들이 원하는 현장에 바로 투입할 수 있는 AI 인력을 공급하기 위한 교육과정 개발 및 운영에 참여해왔다. 현재 코딩을 모르는 일반인들도 쉽게 활용할 수 있는 AI 솔루션 교육의 대중화를 위해 노력하고 있다.

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품목정보

발행일
2022년 06월 20일
쪽수, 무게, 크기
280쪽 | 484g | 152*225*16mm
ISBN13
9791189877880

책 속으로

코딩이란 벽에 좌절한 문과생과 비 IT 직무에 종사하는 사람들에게 희소식이 있다. 코딩을 몰라도 AI 기술을 활용할 수 있는 AI 솔루션이 개발되어 보급되고 있기 때문이다. 컴퓨팅 처리 용량과 처리 속도가 빨라지고, 코딩이 필요 없는 이른바 ‘노코딩’으로 AI 솔루션 기술이 발전하면서 코딩을 하지 않고도 AI 기술을 활용할 수 있게 되었다. 노코딩 AI 기술 적용이 가능해지면서 AI 개발자보다는 AI 솔루션을 활용할 줄 아는 산업의 도메인 전문가 역할이 중요해질 것이다. 바야흐로 코딩을 할 줄 몰라도 AI 시대의 주역이 될 수 있는 시대가 되었다.
--- p.22

지금까지는 AI 기술을 활용하기 위해 코딩을 배우는 방법밖에 없었다. 최근 글로벌 IT기업들이 텐서플로나 파이토치와 같은 도구를 개발해서 코딩을 잘 몰라도 AI 기술을 활용할 수 있게 되었다. 그래서 AI 솔루션을 두고 ‘AI를 만드는 AI’라고 말한다. 결국 고도화하는 AI 솔루션의 기능과 성능 덕분에 이제는 코딩을 몰라도 산업 현장의 전문가들이 데이터 사이언티스트가 하던 일을 할 수 있게 되었다.
--- p.24

기업들은 AI 기술 도입을 위해 현업에 바로 투입할 수 있는 실무형 기술 인력을 원한다. 회사 경쟁력과 직결된 이른바 ‘A급 개발자’의 경우 수요보다 공급이 턱없이 부족해 서로 양질의 인력 확보를 위한 경쟁이 치열하다. 업계 인사부서 담당자들에 의하면 소프트웨어 개발 경력이 있는 소프트웨어 개발자는 부르는 대로 연봉을 받을 수 있다는 얘기가 나올 정도다.
--- p.46

기업에서 AI 기술을 적용하는데 가장 어려운 것 하나를 꼽으라면 그것은 문제 해결 역량을 가진 사람이 없다는 것이다. 문제를 해결하려면 문제가 무엇인지 알아야 해결할 수 있다. 문제만 잘 정의한다면 그다음은 오히려 쉽다. AI 기술이 알아서 해결 방안을 찾아준다. 실제 산업 현장에서는 문제조차 모르는 경우가 많다. 문제를 몰라 대응을 하지 못해 생산 비용이 올라가고 매출이 떨어진다.
--- p.92

산업화 시대에는 이성적 능력이 뛰어난 사람이 성공했다면 AI 시대에는 감성적 능력이 뛰어난 사람이 더 성장할 것이다. AI는 이성적 능력이 필요한 일에 적합하기 때문에 방대한 데이터를 분석해 이성적 지식 서비스를 제공하는 전문 직종 분야도 AI 시대에서는 생존하기 어려울지 모른다. 감성 지능이 높은 사람의 핵심 능력은 다른 사람을 자신과 같이 존중받아야 할 사람으로 대하는 것이다.
--- p.108

데이터는 AI 개발자가 만들어내는 것이 아니다. 개인, 가계, 공장 등에서 매 순간 만들어진다. 사물을 유 · 무선 통신망으로 연결하고, 사람의 개입 없이 센서에서 발생하는 실시간 데이터를 인터넷으로 송수신하는 사물 인터넷을 통해 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있다. 그러나 AI가 제 기능을 하려면 양질의 데이터가 필요하다. 좋은 데이터로 학습해야 좋은 AI 모델을 만들어내기 때문이다. AI는 만물박사가 아니다. 데이터가 없으면 아무것도 할 수 없다.
--- p.128

고객이 절대 알려주지 않는 숨은 욕구를 분석해 마케팅 활동을 하기 위해서는 AI 기술을 활용해야 한다. 원하는 것이 무엇인지 알려주지 않아도 고객이 원하는 제품과 서비스에 대한 광고를 제공해 구매 성공률을 높여야 한다. 제품을 만들고 나서 고객이 원하는 것이 무엇인가를 아는 것은 늦다. 제품을 설계하는 단계부터 알아야 한다.

--- p.174

출판사 리뷰

AI 전문가는 누구인가?

AI 인력 수요가 많다 보니 높은 연봉을 주지 않으면 AI 전문가를 채용할 수 없다. 어렵게 AI 전문가를 채용해도 산업현장 지식이 없어 바로 산업 현장의 문제를 해결하는 데 어려움이 있다. 산업 분야에 AI 기술을 적용하는 가장 좋은 방법은 현장 지식이 있는 재직자들이 코딩을 배우는 것이다. 그러나 문과생과 산업계 재직자들은 생리적으로 코딩을 배우는 것을 어려워한다. 코딩에 대한 흥미도 없고 자신의 현재 전공 및 직무와 관련된 지식을 학습하는데도 시간이 빠듯하기 때문이다.
저자는 이 책에서 글로벌 리서치 기관의 분석 자료를 근거로 AI 프로젝트를 수행한 기업 대부분이 실패한 원인을 내부인력의 AI 기술 역량 부족으로 밝히고 있다. 재직자들이 AI 기술 역량을 갖추지 않고서는 AI 시대에 기업의 경쟁력을 유지하는 것은 불가능하다. 저자는 AI 인력 공급과 수요의 미스매칭 문제를 주목했다. 코딩 천재들이 코딩할 줄 모르는 일반인들도 쉽게 AI 기술을 적용할 수 있는 AI 솔루션을 개발했기 때문이다. 코딩하지 않고도 AI 기술을 이용할 수 있으므로 산업현장에서의 경험이 많은 재직자들이 AI 솔루션을 활용하면 AI 인력의 미스매칭 문제를 해결할 수 있다.

외국어를 자신이 배워서 직접 말하는 것이 말하고자 하는 의도를 전달할 수 있는 가장 좋은 방법이다. 그러나 외국어를 단기간에 배우기는 쉽지 않다. 외국어를 잘하는 통역사를 활용하는 것이 더 좋다. 코딩의 세계도 마찬가지다. 자신이 코딩을 할 수 있으면 산업현장의 다양한 문제를 해결할 수 있다. 그런데 언제 코딩을 배워서 그렇게 할 수 있겠는가. 코딩을 배워보려고 시도하지만 이내 어려워 포기하는 사람이 많다. 통역사를 이용해 외국인과 소통하는 것처럼 AI 솔루션을 이용해 산업 현장의 문제를 해결하는 것도 좋은 방법이다.
AI 솔루션으로 산업 현장의 복잡한 문제를 해결하는 완벽한 방안을 찾지 못할 수도 있다. 그러나 재직자들은 현장 경험이 많아 해결해야 할 문제를 도출하고 AI 기술 적용의 가능성을 확인하는데 소프트웨어 개발자보다 더 유리하다. 재직자들이 AI 솔루션으로 해결할 수 없는 문제가 발견되었을 때 그때가 AI 전문기업과 협력할 타이밍이다. 내부인력을 활용함으로써 AI 기술 적용 프로젝트 비용을 절감할 수도 있고 AI 전문 기업과 협력해야 할 부분에 대해 정확히 알고 있어 프로젝트 성공 가능성도 크다.

AI 솔루션이 시장을 바꾼다

저자는 전문 코치로서 활동하고 있다. 그래서 특히 지식보다 태도 훈련과 실제로 AI 솔루션을 활용해 실습해볼 것을 강조하고 있다. 기초체력인 태도가 부실하면 지식과 기술을 학습하고자 하는 동기가 생기지 않는다. 지식을 이해하는데 진을 빼고 나면 실전에서 필요한 기술을 배우고 싶은 동기가 약해지기 때문이다.
과거 AI 기술의 문제로 두 번의 시장 침체기를 겪었다. 그러나 저자는 6G 통신, 양자 기술, 초거대 AI 기술 등이 발전하면서 이번에는 산업현장에서 AI 기술의 활용이 확대될 것으로 전망하고 있다. AI 기술을 활용할 수 있는 능력은 개인과 기업의 성공과 실패를 가르는 기준이 될지도 모른다. 코딩의 어려움으로 AI 기술 학습을 시도조차 하지 않았던 사람들이 꼭 읽어보아야 할 책이다. 노코딩으로 AI 기술을 적용하다 보면 코딩을 배우고 싶은 동기가 생긴다. 이 책을 읽고 AI 솔루션으로 해결하지 못하는 것을 해결하기 위해 코딩을 공부하고 싶은 동기가 생긴다면 아마 그 독자는 AI 전문가로 성장할 것이다.

추천평

산업계 재직자가 코딩으로 디지털 전환을 추진하기는 쉽지 않다. 글로벌 시대의 영어학습이
문법보다 스피킹 교육이 실용적인 것처럼, 노코딩으로 먼저 AI 기술을 활용하는 것이 효과적이다. 이 책은 산업별 디지털 전환 사례를 소개하며 AI 기술을 다양한 산업에 활용할 수 있도록 쉽게 서술했다. AI 기술이 어려워 시도해보지 못했던 독자들이 읽어보면 좋겠다. - 김재원 (주식회사 엘리스 대표이사)
기업에서 필요한 인재는 실제로 산업 현장의 문제를 디지털 기술로 해결할 수 있는 인재다. 배우고도 활용할 수 없는 사람보다는 실제로 기술을 적용할 수 있는 인재가 더 필요하다. 직접 코딩하지 않더라도, AI와 SW를 이해하고 적용할 수 있어야 업무 중에 겪는 문제를 더 빠르고 효율적으로 해결할 수 있다. 이 책은 오늘날 디지털 인재들이 무엇을 준비해야 할지 잘 알려주고 있다. - 류성태 (주식회사 구름 대표이사)
코딩을 할 줄 알면 산업 현장의 다양한 문제를 해결할 수 있다. 그러나 코딩으로 이런 수준이 되는 데는 많은 시간과 비용을 투자해야 한다. 이 책은 최근 떠오르고 있는 노코딩으로 AI 기술에 친숙해진 다음 코딩을 배우도록 조언하고 있다. 코딩을 배우려고 시도했다가 중도에 포기한 일반인들이 읽어보면 좋을 책이다. - 박재현 ((주)아일리스 대표이사)
모든 기업이 디지털 혁신을 위해 소프트웨어 개발자 채용에 적극적이다. 그러나 문과 출신들이 어설프게 코딩을 배워서는 취업에 도움이 안 된다. 문과 출신은 세상을 읽고 사람을 이해하는 능력이 뛰어나다. 코딩을 어려워하는 문과 출신들이 이 책을 읽고 노코딩 AI로 무장한다면 취업과 창업에 성공할 수 있다. - 장하영 ((주)써로마인드 대표이사)
고연봉의 소프트웨어 개발자를 채용해서 산업 현장에서 일어나는 많은 문제를 코딩으로 해결하는 것은 비용이 많이 든다. 그러나 노코딩으로 AI 기술을 쉽게 활용할 수 있게 되면서 산업 현장에서 일하는 재직자들이 현장의 문제를 직접 해결해볼 수 있는 길이 열렸다. 코딩을 배우고 싶었지만 막막했던 재직자들이 꼭 읽어볼 책이다. - 최우식 ((주)딥노이드 대표이사)
리뷰 총점 9.4
한줄평 총점 8.0

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