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인공지능 구조 원리 교과서

개발자와 프로젝트 매니저를 위한 AI 수업, 머신러닝 · 딥러닝 · CNN · RNN · LLM 메커니즘 해설

  • ISBN-13
    978-89-6494-685-5 (03000)
  • 출판사 / 임프린트
    보누스 / 보누스
  • 정가
    19,800 원 확정정가
  • 발행일
    2024-03-25
  • 출간상태
    출간
  • 저자
    송경빈
  • 번역
    -
  • 메인주제어
    인공지능
  • 추가주제어
    -
  • 키워드
    #인공지능 #AI #구글 #메타 #엔비디아 #하이닉스HBM #트랜스포머 #챗GPT #제미나이 #딥러닝 #머신러닝 #CNN #RNN #워드임베딩 #어텐션메커니즘 #인공지능핵심원리구조 #인공지능메커니즘
  • 도서유형
    종이책, 무선제본
  • 대상연령
    모든 연령, 성인 일반 단행본
  • 도서상세정보
    172 * 235 mm, 232 Page

책소개

인공지능 ICT 정책 담당자가 사업을 진행하며 공부한 바를 정리한 AI 개념 해설서다. 현장에서 직접 겪은 인공지능에 관한 오해와 궁금증을 상세하게 풀어냈다. 단계별 구성, 풍부한 그림 자료 등을 바탕으로 인공지능의 핵심 개념과 원리를 누구라도 쉽고 빠르게 익힐 수 있도록 도와준다. 이 책은 당장 실무에 뛰어들어야 하지만 기초가 전혀 없다고 느끼는 사람이나 일반인과 학생 중에서 인공지능을 알고 싶은 사람에게 인공지능을 올바로 알려 실질적인 도움을 주는 것을 목표로 한다.

목차

머리말 인공지능의 구조와 원리를 제대로 이해하는 길잡이

 

I 인공지능의 부상

컴퓨터가 그림을 읽다니

인공지능의 정의

인공지능 용어의 오용

인공지능 기술의 역사

인공지능 주요 사례

 

Ⅱ 데이터와 인공지능

데이터의 유형별 구분

데이터를 분석하고 활용하는 법

손이 많이 가는 데이터

빅데이터와 인공지능

데이터 분석 모델이란?

데이터 분석 ‧ 활용의 주요 사례

 

III 머신러닝

머신러닝의 정의

일차함수의 등장

가설식의 의미

가중치 구하기의 어려움

선형회귀

손실 비용 산출

경사하강법

기계학습 실습해 보기

다항 선형회귀

이진분류

다중분류

그림을 읽는 컴퓨터

MNIST 데이터세트

이미지 인식하기

 

IV 딥러닝

뉴런

퍼셉트론

퍼셉트론 검증하기 ①

퍼셉트론 검증하기 ②

다층 퍼셉트론의 등장

다층 퍼셉트론의 의의

DNN

개발 패러다임의 변화

CNN ①

CNN ②

CNN ③

RNN

RNN의 활용

 

V 비지도학습

기계학습의 3대 유형

글자 · 단어 예측 모델의 지도학습

비지도학습의 개념

K-means

GAN 

 

VI 강화학습

강화학습의 원리

강화학습의 활용 사례

온실 속 강화학습? 

 

Ⅶ 대규모 언어 모델

ChatGPT의 등장

머신러닝의 이슈가 된 LLM

자연어 처리

자연어 처리로 구현되는 주요 기능들

자연어 처리 기술의 도약

워드 임베딩의 기본 개념

워드 임베딩이 단어를 표현하는 방법

전이학습의 기본 개념

자연어 처리 분야에서의 전이학습

대규모 언어 모델의 전이학습

다양도로 전이학습되는 대규모 언어 모델

언어 모델의 기본 개념

언어 모델 개념의 확장

인코더-디코더 모델

컨텍스트 벡터

어텐션이 필요한 이유

어텐션 메커니즘

트랜스포머

트랜스포머의 어텐션

트랜스포머 메커니즘의 특징

대규모 언어 모델-BERT와 GPT

BERT와 GPT의 출력

고성능 언어 모델의 비결 ①

고성능 언어 모델의 비결 ②

대규모 언어 모델의 한계

대규모 언어 모델 출현의 의의

결국 똑같은 기초 원리

 

Ⅷ 고성능 기계, 그리고 사람

AI 기술의 취약점 ① 

AI 기술의 취약점 ②

AI 기술의 취약점 ③

AI 기술의 극악한(?) 속성

인공지능은 결국, 데이터

데이터 정제와 레이블링

언어 모델을 위한 데이터 확보

인공지능은 지능을 갖췄는가

강인공지능과 약인공지능

강인공지능의 출현 가능성

범용 인공지능

행동 모델의 가능성

휴머노이드와 함께하는 세상

AI 서비스의 개발 과정

AI 전문가가 되려면

우리는 앞으로 어떻게 대응해야 할까?

 

참고 문헌

그림 및 사진 출처

찾아보기

본문인용

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서평

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저자소개

저자 : 송경빈
한국지능정보사회진흥원 인공지능융합본부 AI융합확산팀 수석연구원. ICT(정보통신기술) 정책 사업을 20년째 해오고 있다. 서울시 심야 버스 노선 개발, 데이터 기반 감염병 대응 등 사회적으로 의미 있는 과제를 다수 발굴해 지원했다.
디지털 전환 사업에 필수 요소로 자리 잡은 인공지능과 제반 기술에 관심이 많아 AI 공부를 계속해 왔다. 사람들이 인공지능을 향한 과도한 기대나 우려에 빠지지 않고, 기술과 데이터를 근거로 인공지능의 진짜 모습을 이해하기를 바란다. 올바른 이해가 있어야 미래를 제대로 준비할 수 있다고 믿기 때문이다.
이 같은 신념을 바탕으로 공공기관 대상 강연을 하고, 정책 사업을 추진하는 등 인공지능 사업 집행을 직간접적으로 돕고 있다. ‘빅데이터–질문을 명확히 하라’ ‘빅데이터–이렇게 쓸 수 있다’ 등의 글을 썼으며, 고등학교 교과서 《데이터과학과 머신러닝》 개발에도 참여했다.
그림작가(삽화) : 남지우
프리랜서 일러스트레이터. 대학에서 디자인과 함께 공학을 공부한 색다른 이력의 그림 작가. 전공 이력을 살려 정확한 지식을 바탕으로 독자들에게 흥미롭고 유익한 정보를 전달하려고 노력한다. 과학을 어렵고 지루한 것으로 느끼는 사람들에게 과학의 재미와 가치를 알려주는 게 목표다. 그동안 과학 도서, 과학 잡지, 과학 교육 자료 등 여러 삽화 작업에 참여했다. 그린 책으로 《자동차 연비 구조 교과서》 《어린이 비행기 구조 대백과》 《80일간의 세계 일주》 《죄와 벌》 등이 있다.
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