문과생도 이해하는 인공지능 101(양장본 Hardcover)

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 인공지능을 적극적으로 어떻게 잘 활용할 수 있을지, 또 과연 인공지능이 어디까지 뻗어나갈 것인지 독자들의 상상력을 자극한다.
한편 인공지능의 급격한 발전으로 이 '활용편'에서는 인공지능을 실생활에 활용하면서 발생하는 개인정보와 저작권 침해, 관련한 법적 제도의 미비함, 인간 윤리 문제 같은 우리 인간이 고려해야 할 이슈까지 다룬다. 이를 통해 독자들은 인공지능의 양면성까지 함께 고민해볼 수 있다.

[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 바드
GPT-4
제미나이
멀티모달
제로샷 러닝
원샷 러닝
퓨샷 러닝
파인튜닝
오픈AI 플러그인
M365 코파일럿
달리
위스퍼
랭체인
RAG

[인공지능 활용편]
[일상생활에서 사용되는 인공지능]
자율주행차
AI 스피커
플라잉 택시
바리스타 로봇
음식점 서빙 로봇
인공지능 번역
스마트 워치
인공지능 심리상담
반려동물을 위한 AI 진료 서비스
얼굴 인식

[교육에서 사용되는 인공지능]
가상현실 교육
맞춤형 학습 서비스

[여가ㆍ엔터테인먼트에서 사용되는 인공지능]
아마존 고
스포츠 전략 수립
게임
알파고
인공지능 보조 심판

[기업에서 사용되는 인공지능]
스팸 필터링
인공지능 보안관제 시스템
불량 탐지
AI 면접
스마트 팩토리
스마트 에너지
스마트 팜
드론

[헬스케어에서 사용되는 인공지능]
반려로봇
간병로봇
AI 어르신 돌봄 서비스
의료 영상 판독

[미용에서 사용되는 인공지능]
AR 탈의실
사진 보정 필터 앱
샴푸 로봇
입욕제 제조

[자산관리에서 사용되는 인공지능]
로보어드바이저

[산업현장에서 사용되는 인공지능]
구조로봇

[보안과 관련된 인공지능]
딥페이크

[일상생활에서 활용하는 챗GPT]
법률자문
여행 계획 세우기
항공ㆍ숙박 예약

[업무에서 활용하는 챗GPT]
프로그램 코드 리뷰
VOC를 이용한 서비스 개선
문장 요약

[예술ㆍ창작에서 활용하는 챗GPT]
그림 그리기
책 쓰기

[코파일럿 활용]
데이터 분석
회의 내용을 실시간으로 요약

[인공지능 활용에 대한 고려사항]
트롤리 딜레마
책임 있는 AI
인공지능 관련 법
로봇 3원칙
인공지능 저작권
인공지능 신뢰성 문제
인공지능 블랙박스
설명 가능한 인공지능

서지영 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사로 20년 넘게 IT 분야에서 일하고 있으며, 고려대학교 대학원에서 빅데이터 및 인공지능에 대한 전문적인 연구를 진행했다. 지은 책으로 《챗GPT 거부할 수 없는 미래》, 《딥러닝 파이토치 교과서》, 《난생처음 인공지능 입문》, 《모두의 인공지능 기초 수학》 등이 있다. 현재 마이크로소프트에서 Data & AI Specialist로 근무하고 있다.