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문과생도 이해하는 인공지능 101 
서지영, 유연 ㅣ 동녘
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18,000원
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  • 발행일
2024년 03월 15일
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264page/150*160*21
  • ISBN
9788972971191/8972971197
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  • 상세정보
  • AI 시대에 뒤떨어지기 싫은 직장인, 인공지능이 어려운 문과생, 이제 막 인공지능을 공부해보려는 비전공자에게 필요한 입문서 인공지능에 대한 뉴스가 연일 뜨겁다. 인공지능은 끊임없이 발전하고 있으며, 일상뿐 아니라 교육ㆍ스포츠ㆍ예술 등 다양한 분야에 인공지능 기술들이 속속들이 도입되고 있다. 인공지능이 인간의 많은 직업을 대체할 것이라는 이야기도 심심찮게 들려온다. ‘혹시 AI가 나를 대체하는 것은 아닐까?’ ‘나보다 AI를 더 잘 아는 사람이 날 앞지르는 것은 아닐까?’ 하는 막연한 불안감도 든다. 거대한 인공지능의 물결 앞에서 살아남기 위해 막상 인공지능을 배우려고 해봐도 머신러닝, 라이브러리, 프롬프트 등 이해하기 어려운 수많은 설명들과 복잡한 수식, 알지도 못하는 프로그래밍 언어가 발목을 잡는다. 우리는 어디서부터 어떻게 인공지능을 배우고 인공지능과 함께 살아가는 시대를 준비해야 할까? 어떤 분야든 어느 하나를 알기 위해선 가장 먼저 그 속에서 쓰이는 언어들을 이해할 수 있어야 한다. 《인공지능 101》은 인공지능을 이해하기 위한 핵심 개념들을 담았다. AI 실무를 익히려는 사람들이 크게 늘고 있는 지금, 이 책은 복잡한 수식 대신 쉽고 간단한 설명으로 쓰여 이 같이 AI 시대에 뒤떨어지기 싫은 직장인, 인공지능이 어려운 문과생, 이제 막 인공지능을 공부해보려는 비전공자까지 본격적으로 실무를 익히려는 누구에게나 쉽게 인공지능의 핵심 개념들을 이해하고 기초를 세울 수 있도록 도와준다.
  • 현직 마이크로소프트사 AI 전문가가 알려주는 인공지능의 핵심 개념들 《인공지능 101》은 마이크로소프트사에서 AI 전문가로 활동하고 있는 저자가 이제 막 인공지능을 공부하려는 독자들을 위해 쓴 입문서다. 저자는 현직 AI 전문가로서 데이터 사이언티스트들과 협업하며, 빅데이터 시스템 구축, 데이터베이스 운영 등 IT 분야에서 활발한 활동을 펼쳐왔다. 또한 인공지능과 관련한 다양한 저서와 강연으로 일반 대중과 전공자들에게 인공지능을 꾸준히 알려왔다. 이번에 선보이는 이 책은 그동안 쌓은 노하우와 전문 지식을 보다 초심자의 눈높이에 맞춰 펴낸 책으로, 현장에서 많이 사용되지만 정작 정확하게 알기 어려운 개념들을 정리해줌으로써 독자들이 인공지능 개념의 틀을 잡아 인공지능을 이해하는 데 있어 실질적인 도움을 받을 수 있게 풀어냈다. “인공지능 자체가 이해하기 어려운 분야이기 때문에 개념들이 어려울 수밖에 없는데 가능한 한 비유를 통해서 쉽게 설명하려고 했다. … 중요한 핵심은 놓치지 않았으며 활용 사례들도 충분히 다뤘으므로 인공지능을 이해하는 데 이 책이 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠다.” -들어가는 말 중에서 그림 하나에 개념 하나, 부담 없이 한눈에! 꼬리에 꼬리를 무는 개념 연결로, 가장 기본이 되는 일반 개념부터 우리가 잘 알고 있는 챗GPT 같은 생성형 AI까지 건축ㆍ웹툰ㆍ마술ㆍ영상 등 다양한 분야의 실용적인 지식을 담은 〈101가지〉 시리즈가 이번에는 IT 분야로 찾아왔다. 새롭게 출간된 《인공지능 101》은 인공지능에서 자주 쓰이고 기초가 되는 핵심 개념 101가지를 풀어낸다. 하나의 개념은 한 페이지에 담겨 이 개념이 무엇인지, 어떤 구조로 이루어져 있는지, 어떤 상황에서 쓰일 수 있는지 등 간명하게 소개된다. 그리고 이 각각의 개념들은 그림과 함께 짝을 이루어 독자들의 직관적인 이해를 돕는다. 이 단순한 구성은 하루에 한두 개씩 간단하게 읽기에도 좋고, 독자들이 인공지능이라는 복잡한 분야를 접하는 데 있어 부담을 덜어준다. 이 책은 인공지능을 공부하는 데 필요한 일반 개념부터, 개발을 위한 프레임워크와 라이브러리, 컴퓨터 언어 처리, 시각 데이터를 이해하는 컴퓨터 비전, 우리가 흔히 들어 잘 알고 있는 챗GPT 같은 생성형 AI까지 인공지능 전반을 설명하는 다양한 주제 속 개념을 다채롭게 다룬다. 각 주제 속에서 개념들은 ‘꼬리에 꼬리를 무는 형식’으로 구성되었다. 예를 들어 ‘머신러닝’이라는 개념을 소개하며, 머신러닝이 컴퓨터가 스스로 데이터를 학습하는 것이라면 이 학습 과정에서 알고리즘이 필요하다는 것을 넌지시 힌트로 남긴다. 바로 다음 페이지에서는 ‘알고리즘’을 설명하고, 또 이 머신러닝 알고리즘에는 어떤 ‘종류’가 있는지 다음 페이지에서 소개하며 이렇게 각 장에 언급된 키워드와 주제들을 꼬리에 꼬리를 물고 다양하게 알려준다. 자연스레 인공지능 전체의 흐름을 파악할 수 있기 때문에 인공지능을 본격적으로 알아가기에 앞서 개념과 그 원리를 잘 알지 못한다면 가장 먼저 집어 들어야 할 책이다. 인공지능은 실제로 어떻게 쓰이고 있을까? 교육ㆍ산업ㆍ스포츠 등 다양한 분야 속 인공지능의 쓰임새 책 마지막에 준비된 [인공지능 활용편]은 이 책을 읽는 또 하나의 재미다. ‘플라잉택시’처럼 앞으로 기대되는 인공지능 기술은 물론 ‘AI 면접’ ‘서빙로봇’ ‘어르신 돌봄 서비스’처럼 이미 우리가 한 번쯤은 들어본 활용 기술까지 스포츠ㆍ기업,ㆍ헬스케어 등 다양한 분야에서 사용되는 실제 인공지능 활용 사례 54가지를 담았다. 인공지능이 수행할 수 있는 창의적인 활동에는 어떤 것이 있으며 ...
  • [인공지능 일반] 인공지능 머신러닝 지도학습 알고리즘 레이블(클래스) 회귀 모델 종속변수와 독립변수 비지도 학습 클러스터링 강화학습 딥러닝 계층(입력층ㆍ은닉층ㆍ출력층) 가중치 다층 퍼셉트론 데이터셋 정형ㆍ반정형ㆍ비정형 데이터 크롤링 모델 if-then 규칙 기반 시스템 의사결정 트리 오차 전방향 학습ㆍ역방향 학습 과적합 차원의 저주 전처리 정규화 노이즈 이상 탐지 추론 모델 배포 도커 MLOps 데이터 사이언티스트 인공지능 특이점 GPU 캐글 소타 [프레임워크ㆍ라이브러리] 파이썬 주피터 노트북 코랩 라이브러리 오닉스 [언어처리] 자연어 처리 형태소 분석 구문 해석 의미분석 화용분석 시계열 데이터 인코딩ㆍ벡터 임베딩 코사인 유사도 디코딩 토큰ㆍ토큰화 BoW TF-IDF STTㆍTTS 순환 신경망 트랜스포머 어텐션 전이학습 감성분석 컨텐츠 기반 필터링 [컴퓨터 비전] 컴퓨터 비전 비전 AI OCR 안면 인식 이미지 캡셔닝 합성곱 신경망 객체 검출 이미지 분류 객체 추적 이미지 분할 경계 감지 [생성형 AI] 거대 언어 모델 파라미터 편향 활성화 함수 기울기 소멸 문제 사전학습 모델 생성형 인공지능 GPT-3 구글 버트 챗GPT 프롬프트ㆍ컴플리션 구글 바...
  • 서지영 [저]
  • 17년 가까이 IT 업계에 종사 중이며, 지금까지도 퇴근 후에 항상 공부한다. 4~5년 전에는 기술사 공부를 해서 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사를 취득하였으며, 2019년부터는 대학원에서 빅데이터 및 인공지능에 대한 전문적인 연구를 진행하고 있다. 지금까지의 경험과 지식을 공유하고 싶어 집필을 시작했다.
  • 유연 [저]
  • 누군가의 인생에 작은 희망이라도 주는 일러스트를 그리고자 한다. 인스타툰, 소설, 교과서 등에 일러스트를 그리고 있다.
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