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실습으로 배우는 인공지능과 경영 
홍원경 ㅣ 생능
  • 정가
26,000원
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  • 발행일
2023년 06월 30일
  • 페이지수/크기/무게
428page/191*240*20/938g
  • ISBN
9791186689493/1186689498
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  • 4차산업혁명 시대의 핵심 기술이라 할 수 있는 인공지능의 활용은 이제 선택이 아니라 필수로 인식되고 있다. ChatGPT의 등장은 인공지능의 대중화 시대를 열었다. 모두의 예상을 뛰어넘는 놀라운 기능에 감탄함과 함께 많은 잠재적 우려를 동시에 갖고 있는 인공지능은 그 영향력이 날로 커질 것이라 모두가 예상하고 있다. 이제 경영에서도 인공지능의 활용은 필수적이다. 금융 분야에서 인공지능은 주가 예측, 신용평가, 사기 적발, 회계 부정 감시, 신상품 개발 등에 이용되고 있으며, 마케팅에서는 고객 응대, 고객의 욕구 파악, 소비자 감성 분석, 소비 트렌드 분석 등에 이용되고 있다. 인사관리에서는 직원의 선발, 부서 배치, 업무평가, 승진심사, 이직률 관리에 응용되며, 생산관리 분야에서는 불량 제품 검수, 제품 생산 라인의 모니터링, 공장 자동화 등에 이용되고 있다. 이와 같이 인공지능은 경영의 각 분야에서뿐만 아니라 우리가 모르는 사이 이미 우리 일상의 거의 모든 부분에 활용되고 있다. 세탁기, 냉장고, 로봇청소기와 같은 가전제품뿐 아니라 핸드폰은 인공지능의 주요 활동 도구가 되었다. 도로에는 이미 인공지능을 장착한 차량이 다니고 있으며, 더 나아가 무인자동차가 도로를 활주할 것이다. 인공지능은 또한 창업의 핵심 기술이 되었다. 질병을 판별하는 인공지능, 미래를 예측하는 인공지능, 시와 드라마 각본을 쓰는 인공지능, 작곡을 하는 인공지능, 언어를 가르치는 인공지능, 시각장애인들을 도와주는 인공지능 등 수많은 인공지능 기술 기반의 앱들이 활용되고 있다. 21세기 직업에 관한 핵심 키워드가 벤처, 창업이라면 벤처, 창업의 핵심 기술은 인공지능, 빅데이터, 메타버스, 블록체인, 에너지, 환경, 바이오 등이다. 이들 중에서도 인공지능은 이미 미국과 중국 등 국가의 핵심 역량 사업으로 이들 국가와 기업이 힘을 모아 인공지능의 선두를 차지하기 위해 경쟁적으로 기술 개발, 활용, 창업에 박차를 가하고 있다. 이러한 시대에서 우리의 인공지능 기술과 그 활용은 아직 후발주자에 머물러 있는 것이 현실이다. 하지만 IT 강국이라는 장점과 현재 교육 중인 우수한 인력, 기술 표준에 따른 공유 기술 및 플랫폼을 이용하면 이들 인공지능 강국과의 격차도 곧 상당히 좁혀지리라 예상한다. 이 책은 인공지능에 대한 이론과 프로그래밍보다는 경영학적 관점에서 인공지능 기술의 활용과 그 사례들에 중점을 두었다. 따라서 많은 수학적인 표현 및 이론보다는 경영학의 각 분야에서 인공지능이 어떻게 성공적으로 활용되고 있는지와 이러한 활용을 직접 프로그램으로 구현해 볼 수 있는 실습에 초점을 맞추었다. 실습을 위해서 Google Teachable Machine과 Google Colab을 주로 활용하나 Keras와 Tensor Flow 실습 방법도 소개하고 있다. 마지막으로는 chatGPT의 활용 방법도 간단히 소개했다.
  • CHAPTER 1 인공지능 개요 1. 인공지능의 개요 1.1 인공지능의 등장 1.2 인공지능 관련 기술 1.3 인공지능의 특징 1.4 인공지능 비즈니스 모델 2. 인공지능 전략과 활용 2.1 미래사회의 인공지능의 역할 2.2 인공지능 활용 2.3 인공지능을 활용한 전자상거래 사례 분석 2.4 음성인식 인공지능을 활용한 전자상거래 사례 2.5 챗GPT ■ 연습문제 CHAPTER 2 머신러닝 개요 1. 머신러닝의 개요 2. 머신러닝 개념 3. 머신러닝 분류 3.1 훈련 지도 3.2 실시간 훈련 4. 예측 모델 4.1 사례 기반 학습(Instance-based learning) 4.2 모델 기반 학습(Model-based learning) 5. 머신러닝 활용 사례 5.1 챗봇 5.2 번역 시스템 5.3 추천 시스템 ■ 연습문제 CHAPTER 3 딥러닝 개요 1. 딥러닝의 개요 2. 딥러닝의 개념 3. 인공신경망 3.1 인공신경망(Artificial Neural Network) 3.2 심층 신경망(Deep Neural Network) 3.3 심층 신뢰망 3.4 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 3.5 경쟁적 생성망(Generative Adversarial Network) 3.6 강화학습(Reinforcement Learning) 3.7 심층 Q...
  • 홍원경 [저]
  • 서강대학교 박사과정(MIS 전공) 중이다. 서강대학교 AI MBA, University of Wisconsin-Madison 학사 과정을 마쳤다.
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