국내도서

>

컴퓨터/인터넷

>

IT 전문서

>

컴퓨터공학

>

인공지능/퍼지

• 
• 제휴몰 주문 시 고객보상, 일부 이벤트 참여 및 증정품 증정, 하루/당일 배송에서 제외되므로 참고 바랍니다.

• 
• 도서  > 컴퓨터/인터넷  > IT 전문서  > 컴퓨터공학  > 인공지능/퍼지

• 
• 
• 개발자가 아닌 기획, 영업, 홍보, 인사, 총무 등의 일반 업무를 담당하는 사람들이 인공지능을 제대로 이해하고 관리하며, 개발자와 소통하면서 제대로 활용할 수 있는 기술을 설명합니다. 실제로 인공지능을 적용하여 성공한 14개 사례도 소개합니다. 특징 기업에서는 AI를 만드는 사람도 중요하지만 구축한 AI를 제대로 이해하고 운용할 수 있는 사람을 원하고 있습니다. 사람들 대부분은 ‘AI를 이해하려면 전문 지식이 필요하지 않을까?’라고 생각합니다. 하지만 개발자가 아닌 일반 직무에 관련된 대부분의 사람에게는 전문 지식이 필요하지 않습니다. 프로그램 코드를 만들 필요도 없고, AI의 개념만 이해하고 있으면 됩니다. 수학이나 통계에 약해도, 컴퓨터를 잘 다루지 못해도 괜찮습니다. 이 책에는 비엔지니어가 AI 엔지니어와 의사소통하기 위한 지식을 한데 모아두었습니다. 디지털 기술로 가장 장래성이 있는 AI에 초점을 맞춰서 AI 엔지니어와 대화하면서 AI를 제대로 활용하기 위한 문과 계열의 AI 인재 만들기가 이 책의 목표입니다.
• 
• 제1장 AI 프로젝트의 핵심 인물은 문과 계열 AI 인재입니다. AI를 활용할 수 있는 인재가 되자. 거대한 디지털의 흐름에 올라타자 AI 지식은 ‘웬만큼’ 만으로도 충분하다 AI는 현대 직장인의 필수 기술이다 최강의 문과 계열 AI 인재로 가기 위한 필수 요건 도대체 AI란 무엇일까? 광의적인 AI와 협의적인 AI AI의 진화 과정을 4가지로 구분하면 핵심을 알 수 있다 AI 시스템의 기본 원리도 입력 데이터를 처리하여 출력하는 것이다. AI 프로젝트의 3가지 함정 [함정 ① 프로젝트의 목표가 모호한 상태로 시작하는 경우 [함정 ② AI 프로젝트는 데이터가 생명이다 [함정 ③ PoC의 무한 반복만 할 뿐 본격 도입까지 진행되지 않는다 문과 계열 AI 인재에게 필요한 3가지 능력 AI는 평소 생활 속 어디에 사용되고 있을까? AI로 무엇을 할 수 있을까? AI의 특기 분야 중 하나인 ‘화상 인식’ 스마트폰으로 익숙해진 ‘음성 인식’ AI의 ‘미래 예측’으로 무엇이 가능할까? AI 사례를 알아두면 아이디어가 샘솟는다 제2장 AI와 기계학습에 대한 기초 지식 ‘기계학습’이라는 말이 뭐지? ‘기계학습’은 AI를 뒷받침해주는 기술 중 하나이다 학습 과정...은 ‘입력 → 학습모델 → 출력’이다 문과 계열 AI 인재가 알아야 할 기계학습 개념은 3가지뿐이다 기계학습의 3가지 학습법 기계학습 삼형제의 장남, 지도형 기계학습 디지털 사진의 위치 정보도 학습 데이터로 이용할 수 있다 데이터에 정답 라벨을 달아서 학습시킨다 요구되는 정확도는 프로젝트마다 다르다 분류 외에 미래 예측에도 강하다 [요약] 장남격인 지도형 기계학습은 ‘학습 데이터’로 힘을 발휘한다 차남, 비지도형 기계학습은 숨겨진 특징을 밝혀낸다 비지도형 기계학습은 요약에도 강하다 [요약] 비지도형 기계학습의 클러스터링은 요약에 강하다 강화학습은 스스로 점점 똑똑해진다 강화학습의 기능은 사람의 지능에 가깝다? [요약] 강화학습은 보상을 주면 성장한다 AI 활용의 핵심을 쥐고 있는 딥러닝 딥러닝은 기계학습 삼형제의 여동생 개념이다 딥러닝의 대표적인 알고리즘 현재 AI의 4가지 취약점 AI는 만능이 아니다! 여전히 취약한 부분들 [취약점 ① 소량의 데이터로는 추리하기가 어렵다 [취약점 ② ‘합리적이지 않은 판단’을 내리기가 어렵다 [취약점 ③ 문맥에서 의미 파악하기가 어렵다 [취약점 ④ 임기응변에 대응하기가 어렵다 제3장 [기획력] 가설과 현장의 목소리를 형상화한다 어디에 AI를 사용할 것인가? AI 프로젝트의 목표는 효율화(업무 개선) 또는 새로운 콘텐츠? 프로젝트의 목표는 2가지 중 하나이다 프로젝트의 대략적인 흐름을 확인하자 AI로 어떤 과제를 해결하고 싶은가? 업무 과제를 발견해내는 3가지 질문 [사례 연구] 콜센터의 인력 부족을 해소하고 싶다 결론부터 생각한 후에 전체를 한 번에 파악한다 3단계로 가설을 세운다 AI의 ‘작업’과 ‘기술’을 구분해서 생각해본다 [1단계] AI의 ‘작업’에서 추리한다 AI가 잘하는 작업에 초점을 맞춰 생각해본다 [지도형 기계학습 ① 분류 [지도형 기계학습 ② 예측 [비지도형 기계학습 ③ 클러스터링 [비지도형 기계학습 ④ 차원 축소 [강화학습 ⑤ 행동 패턴 학습 [2단계] AI의 ‘기술’에서 추리한다 화상 인식이나 음성 인식은 다양한 용도로 사용된다 [사례 연구] 콜센터의 자동 음성은 어떻게 만들어졌을까? [3단계] 목표를 이미지화한다 입력부터 출력까지의 흐름을 정리한다 AI에서 한 발짝 떨어져서 고객 입장에서 기획을 재검토하는 것도 중요하다 [고객 여정 지도] 고객의 도달 과정과 행동을 가시화한다 CJM에서 무엇을 파악할 수 있는가? 고객 시점에서 자사 서비스의 제공 범위를 재검토해보자 [KPI] 프로젝트의 목표를 수치화한다 업무 개선도 KPI로 관리한다 ‘요건 정의’는 전문가에게 맡겨 마무리한다 ‘요건 정의’는 AI 시스템의 사양서이다 제4장 [분석력] 데이터가 프로젝트의 성패를 쥐고 있다 어떤 데이터를 이용할 것인가? 프로젝트 팀의 역할과 멤버 구성 역할을 이해하여 최적의 체제를 갖춰보자 [벤더 ① AI 도입을 위해 폭넓게 제대로 지원 [벤더 ② 개발팀의 역할은 3가지로 구분하여 생각한다 AI의 학습에 필요한 데이터를 준비 문과 계열 AI 인재를 중심으로 학습 데이터 준비를 진행한다 ‘데이터’란 무엇인가? AI에서 사용할 수 있는 5가지 종류의 디지털 데이터 데이터를 가공해서 ‘사용 가능한 상태’로 만들어야 한다 무작정 모은 데이터는 사용할 수 없을 수도 있다 [해결책 ① 클렌징으로 질을 높인다 [해결책 ② 공개 데이터 세트를 활용한다 [해결책 ③ 데이터 세트를 새롭게 만든다 대량의 데이터를 정확하게 라벨링하기 어노테이션은 AI 개발에서 매우 중요하다 [사례 연구] 통신 판매 사이트의 챗봇 읽는 사람의 관점에서 매뉴얼을 작성하자 주관에 의지하는 어노테이션이란? 어노테이션을 외주로 주고 싶지만 비용이 걱정되는 경우 학습모델의 평가 방법을 알고 싶어! AI의 정확도는 어느 정도까지 요구할 수 있는가? AI의 정확도는 어떻게 판정하는가? ‘긍정의 정답’ 비율에 중점을 두는 적합률 정답을 놓치지 않으려면 재현율, 균형을 생각할 때는 F값 데이터 세트 종류와 사용 방법 기계학습에서 사용하는 3종류의 데이터 세트 사고 훈련으로 상상을 넓혀보자 제5장 [추진력] AI 시스템 도입을 위한 7단계 - 어디를 향해 나아갈 것인가? 기계학습의 개발 과정에 다가가다 ‘추진력’은 개발을 관리하는 능력이다 우선 7단계의 개발 절차를 파악하자 [1단계] 알고리즘 선택하기 알고리즘에 따라 AI의 정확도가 현격히 바뀐다?! 기계학습에 사용되는 대표적인 알고리즘 ‘분류’는 식별, ‘회귀’는 미래 예측! 비슷한 것끼리 그룹으로 묶는 ‘클러스터링’ [2단계] 데이터 정리하기 학습 데이터는 기계학습 엔지니어가 정리한다 [3단계] 프로토타입 개발하기 ‘프로토타입 모델’로 이미지를 공유한다 [4단계] PoC(포크) 본 개발 전 단계의 검증 및 데모 PoC를 진행할 필요가 없는 경우는 언제일까? PoC를 진행하는 최적의 시기는? 신기술과 조합하려면 서둘러서 PoC를 진행하라! 수정 및 검증을 반복하여 적절한 모델을 구축한다 지금 가능한 일과 가까운 미래에 가능한 일을 구분한다 과제 및 문제점을 정리하여 구분하자 [5단계] 개발하기 개발 기간 중에는 기계 학습 엔지니어를 돕는다 [6단계] 본격 도입하기 개발을 이어 나가면 AI 시스템이 진화한다 [7단계] 시스템 운용하기 관리 및 보수 방법을 결정하는 단계까지도 문과 계열 AI 인재의 업무이다 KPI의 결과를 살펴보면서 방향을 정하자 실패를 실패로 끝내지 않기 위한 마음가짐 제6장 AI를 사용해서 과제를 해결하고 싶다! [성공 사례 14] Introduction AI를 활용하여 비즈니스의 이상과 현실의 간극을 메운다! 01 찾기 힘든 IT 인재! 기계학습으로 대량의 결과를 추출 02 당신이 원하는 상품은 이것인가요? AI가 추천의 질을 높인다 03 위험 예지 활동을 AI로 지원! 건설 현장의 산업 재해를 방지한다 04 특정 장소를 방문한 사람들의 감상이나 인상 등을 데이터화 해 다시 방문할 수 있도록 매력적인 거리로 만든다 05 말투, 표정, 목소리를 수치로 평가. 첫인상이 좋아지도록 도와주는 지원 서비스 06 회전초밥 체인 ‘구라스시’가 참치의 품질을 판정하는 AI를 도입 07 영상과 GPS로 도로의 균열 및 파손을 감지! 인프라 정비에도 빼놓을 수 없는 AI 08 택배 회사의 운송장 집계를 자동화 데이터 입력 및 분리 시간을 단축 09 자주 사용하는 단어나 말버릇을 학습하여 점점 똑똑해지는 의사록 작성 툴 10 통신 판매 사이트 사용자의 질문에 높은 정확도로 대답해 주는 챗봇 11 아나운서 수준의 정확한 발음으로 뉴스를 읽어준다 12 ‘아이돌 자동 생성 AI’로 의류업계 버추얼 모델을 제작 13 글로벌 기업의 필수품은 기계학습을 통한 다언어 번역 툴 14 수다는 AI의 대화 엔진으로! 대화 상대가 되어 주는 로봇, Romi
• 
• 

• 오니시 가나코(大西可奈子) [저]

• 저자 오니시 가나코는 국립연구개발법인 정보통신연구기구, 유니버설커뮤니케이션연구소, 데이터구동지능시스템연구센터 연구원이다. 1983년 에히메현 출생으로 2006년 오차노미즈 여자대학 자연과학부 정보과학과를 졸업했다. 2007년 오차노미즈 여자대학원 인간문화연구과 수리정보과학 전공(박사 전기 과정)을 단축 수료했다. 2009년 신인 연구자 ITP로 스트래스클라이드 대학에서 유학했다. 2012년 오차노미즈 여자대학원 인간문화창성과학연구과 자연과학 전공(박사 후기 과정)을 수료했다. 같은 해에 주식회사 NTT도코모에 입사했다. 잡담 대화 엔진 개발에 종사한 후 2016년부터 현직(파견)에 종사하고 있다. 일관된 자연 언어 처리, 특히 대화에 관한 연구 개발에 종사했다. 인공지능과 대화 기술에 관한 강연과 집필 활동도 벌이고 있다.

• 전지혜 [저]

• 대학에서 이공계열을 전공, 일본에서 유학한 후 일본계 전자회사에서 일하면서 익힌 전문적인 내용을 바탕으로 번역 일을 시작했다. 2014년부터 본격적으로 프리랜서 번역가로 전향해 활동하고 있으며 현재 다수의 산업 번역과 함께 수많은 출판 번역을 함께 진행하며 엔터스코리아에서 일본어 번역가로 활동 중이다. 주요 역서로는 『재밌어서 밤새 읽는 해부학 이야기』, 『가장 쉬운 AI 입문서』, 『카메라, 시작해보려 합니다』, 『월드 바리스타 챔피언이 알려주는 세상에서 가장 맛있는 커피를 내리는 방법』, 『적게 자도 괜찮습니다』, 『그림으로 생각하면 심플해진다』, 『뱃살만 뺀다』, 『자수로 만드는 나만의 패션』, 『오늘은 좀 쉬겠습니다』, 『나만의 가방 만들기』, 『모든 책이 만만해지는 초간단 독서법』, 『인테리어 소품 만들기』, 『해부학적 근육홈트』, 『s라인 다이어트』, 『PDCA 노트』, 『혈압을 낮추는 최강의 방법』, 『맥진술』, 『PDCA 노트』가 있다.

• 전체 0개의 구매후기가 있습니다.
• 

인터파크도서는 고객님의 단순 변심에 의한 교환과 반품에 드는 비용은 고객님이 지불케 됩니다. 단, 상품이나 서비스 자체의 하자로 인한 교환 및 반품은 무료로 반품 됩니다. 교환 및 반품이 가능한 경우 상품을 공급 받은 날로부터 7일이내 가능 공급받으신 상품의 내용이 표시, 광고 내용과 다르거나 다르게 이행된 경우에는 공급받은 날로부터 3개월 이내,    혹은 그사실을 알게 된 날 또는 알 수 있었던 날로부터 30일 이내 상품에 아무런 하자가 없는 경우 소비자의 고객변심에 의한 교환은 상품의 포장상태 등이 전혀 손상되지 않은 경우에 한하여 가능 교환 및 반품이 불가능한 경우 구매확정 이후(오픈마켓상품에 한함) 고객님의 책임 있는 사유로 상품 등이 멸실 또는 훼손된 경우    (단, 상품의 내용을 확인하기 위하여 포장 등을 훼손한 경우는 제외) 시간이 지남에 따라 재판매가 곤란할 정도로 물품의 가치가 떨어진 경우 포장 개봉되어 상품 가치가 훼손된 경우 다배송지의 경우 반품 환불 다배송지의 경우 다른 지역의 반품을 동시에 진행할 수 없습니다. 1개 지역의 반품이 완료된 후 다른 지역 반품을 진행할 수 있으므로, 이점 양해해 주시기 바랍니다. 중고상품의 교환 중고상품은 제한된 재고 내에서 판매가 이루어지므로, 교환은 불가능합니다. 오픈마켓 상품의 환불 오픈마켓상품에 대한 책임은 원칙적으로 업체에게 있으므로, 교환/반품 접수시 반드시 판매자와 협의 후 반품 접수를 하셔야하며,    반품접수 없이 반송하거나, 우편으로 보낼 경우 상품 확인이 어려워 환불이 불가능할 수 있으니 유의하시기 바랍니다.

배송예정일 안내 인터파크 도서는 모든 상품에 대해 배송완료예정일을 웹사이트에 표시하고 있습니다. <인터파크 직배송 상품> 상품은 월~토요일 오전 10시 이전 주문분에 대하여 당일 출고/당일 배송완료를 보장하는 상품입니다. 상품은 서울지역/평일 주문분은 당일 출고/익일 배송완료를 보장하며, 서울외지역/평일 주문분의 경우는 오후 6시까지 주문분에 대하여 익일 배송완료를 보장하는 상품입니다. (단, 월요일은 12시까지 주문에 한함) 상품은, 입고예정일(제품출시일)+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다. ~ 상품은 유통특성상 인터파크에서 재고를 보유하지 않은 상품으로 주문일+기준출고일+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다.(토/공휴일은 배송기간에 포함되지 않습니다.) ※기준출고일:인터파크가 상품을 수급하여 물류창고에서 포장/출고하기까지 소요되는 시간 <업체 직접배송/오픈마켓 상품> ~ 상품은 업체가 주문을 확인하고, 출고하기까지 걸리는 시간입니다. 주문일+기준출고일+택배사배송일(2일)에 배송완료를 보장합니다.(토/공휴일은 배송기간에 포함되지 않습니다.) ※5일이내 출고가 시작되지 않을시, 오픈마켓 상품은 자동으로 주문이 취소되며, 고객님께 품절보상금을 지급해 드립니다. 배송비 안내 도서(중고도서 포함)만 구매하시면 : 배송비 2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송) 음반/DVD만 구매하시면 : 배송비 1,500원 (2만원이상 구매 시 무료배송) 잡지/만화/기프트만 구매하시면 : 배송비 2,000원 (2만원이상 구매 시 무료배송) 도서와 음반/DVD를 함께 구매하시면 : 배송비 1,500원 1만원이상 구매 시 무료배송) 도서와 잡지/만화/기프트/중고직배송상품을 함께 구매하시면 : 2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송) 업체직접배송상품을 구매시 : 업체별로 상이한 배송비 적용    * 세트상품의 경우 부분취소 시 추가 배송비가 부과될 수 있습니다.    * 북카트에서 배송비없애기 버튼을 클릭하셔서, 동일업체상품을 조금 더 구매하시면, 배송비를 절약하실 수 있습니다. 해외배송 안내 인터파크도서에서는 국내에서 주문하시거나 해외에서 주문하여 해외로 배송을 원하실 경우 DHL과 특약으로 책정된 요금표에    의해 개인이 이용하는 경우보다 배송요금을 크게 낮추며 DHL(www.dhl.co.kr)로 해외배송 서비스를 제공합니다. 해외배송은 도서/CD/DVD 상품에 한해 서비스하고 있으며, 다른 상품을 북카트에 함께 담으실 경우 해외배송이 불가합니다. 해외주문배송 서비스는 인터파크 도서 회원 가입을 하셔야만 신청 가능합니다. 알아두세요!!! 도매상 및 제작사 사정에 따라 품절/절판 등의 사유로 취소될 수 있습니다. 오픈마켓업체의 배송지연시 주문이 자동으로 취소될 수 있습니다. 출고가능 시간이 서로 다른 상품을 함께 주문할 경우 출고가능 시간이 가장 긴 기준으로 배송됩니다. 유통의 특성상 출고기간은 예정보다 앞당겨지거나 늦춰질 수 있습니다. 택배사 배송일인 서울 및 수도권은 1~2일, 지방은 2~3일, 도서, 산간, 군부대는 3일 이상의 시간이 소요됩니다.