AI 교양서: 인간은 어떻게 인공지능을 진화시키는가
베라 루빈, 젠슨 황 스토리부터 양자 컴퓨팅, 피지컬 AI, 헬스케어 AI, 중국 6대 AI 호랑이들까지
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범용 인공지능, 초지능 AI, 인간을 뛰어넘는 존재.
쉬운 설명과 손그림으로 한눈에 다잡는 AGI를 향한 여정
반도체 기업 엔비디아(NVIDIA)가 AI 슈퍼칩 플랫폼에 베라 루빈(Vera Rubin)의 이름을 붙인 이유, GPU와 AI의 운명적 만남을 주선한 젠슨 황(Jensen Huang) 스토리, 샘 올트먼(Sam Altman)과 일론 머스크(Elon Musk)의 오픈AI(OpenAI) 창립과 그들이 말하는 AI 안전성 및 위험성. 지금까지 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 키워드만 가볍게 알고 있었다면, 숨은 비하인들을 들어볼 수 있습니다.
AI 시대 피플로 시작된 이야기는 책임의 기술과 트렌드를 통찰하는 AI 연대기로 이어집니다. 필수 지식인 AI 유형, 허점과 해결, AI 시스템의 원리부터 똑똑해져가는 과정과 지브리 열풍으로 시작된 AI 아트 혁명 등 다채로운 활용 분야, AI 윤리 및 철학, 마지막으로 LM 아레나(LM Arena), 미스트랄 AI(Mistral AI), 중국의 여섯 마리 호랑이(六小虎, Six Little Tigers)인 즈푸 AI(智?, Zhipu AI), 문샷 AI(月之暗面, Moonshot AI), 미니맥스(稀宇, MiniMax), 바이촨 AI(百川智能, Baichuan AI), 스텝펀(??星辰, StepFun), 제로원 AI(零一万物, 01.AI) 등 최신 AI 유니콘 기업의 분석까지. 지금의 AI가 있기까지 히스토리 전반을 누구나 이해할 수 있도록 설명합니다.
AI를 조수 또는 동료로 두는 것을 넘어 조직화하여 운영하고 지휘할 수 있는 시대가 다가오고 있습니다. 우리 정부도 지난 2025년 8월 GPT나 제미나이(Gemini) 등 글로벌 AI 모델의 95% 이상 성능을 확보하는 한국형 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 국가대표 AI 정예 다섯 팀을 선발했습니다. AI의 세계적인 흐름은 물론 한국형 AI의 의미와 미래까지, 이 책의 아주 쉬운 설명과 손그림으로 한눈에 다잡아봅시다.
쉬운 설명과 손그림으로 한눈에 다잡는 AGI를 향한 여정
반도체 기업 엔비디아(NVIDIA)가 AI 슈퍼칩 플랫폼에 베라 루빈(Vera Rubin)의 이름을 붙인 이유, GPU와 AI의 운명적 만남을 주선한 젠슨 황(Jensen Huang) 스토리, 샘 올트먼(Sam Altman)과 일론 머스크(Elon Musk)의 오픈AI(OpenAI) 창립과 그들이 말하는 AI 안전성 및 위험성. 지금까지 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 키워드만 가볍게 알고 있었다면, 숨은 비하인들을 들어볼 수 있습니다.
AI 시대 피플로 시작된 이야기는 책임의 기술과 트렌드를 통찰하는 AI 연대기로 이어집니다. 필수 지식인 AI 유형, 허점과 해결, AI 시스템의 원리부터 똑똑해져가는 과정과 지브리 열풍으로 시작된 AI 아트 혁명 등 다채로운 활용 분야, AI 윤리 및 철학, 마지막으로 LM 아레나(LM Arena), 미스트랄 AI(Mistral AI), 중국의 여섯 마리 호랑이(六小虎, Six Little Tigers)인 즈푸 AI(智?, Zhipu AI), 문샷 AI(月之暗面, Moonshot AI), 미니맥스(稀宇, MiniMax), 바이촨 AI(百川智能, Baichuan AI), 스텝펀(??星辰, StepFun), 제로원 AI(零一万物, 01.AI) 등 최신 AI 유니콘 기업의 분석까지. 지금의 AI가 있기까지 히스토리 전반을 누구나 이해할 수 있도록 설명합니다.
AI를 조수 또는 동료로 두는 것을 넘어 조직화하여 운영하고 지휘할 수 있는 시대가 다가오고 있습니다. 우리 정부도 지난 2025년 8월 GPT나 제미나이(Gemini) 등 글로벌 AI 모델의 95% 이상 성능을 확보하는 한국형 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 국가대표 AI 정예 다섯 팀을 선발했습니다. AI의 세계적인 흐름은 물론 한국형 AI의 의미와 미래까지, 이 책의 아주 쉬운 설명과 손그림으로 한눈에 다잡아봅시다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
생각의 일부를 AI에게 맡겨도, 나는 여전히 나일까?
인간만의 특별함은 어디에 있을까?
1장에서는 베라 루빈, 젠슨 황, 샘 올트먼, 일론 머스크, 얀 르쿤, 요슈아 벤지오 등 산업을 이끄는 AI 시대 피플의 스토리를 살펴봅니다.
2장에서는 할루시네이션, 편향성 등 AI의 허점과 ANI, AGI, ASI로 발전해가는 과정 및 오픈AI가 그려낸 5단계 여정 그리고 구글 딥마인드(DeepMind)가 정의한 AGI에 대해 알아봅니다.
3장에서는 2002년 심리학자 최초로 노벨 경제학상을 수상한 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman)의 대표작 『생각에 관한 생각(Thinking, Fast and Slow)』에서 말하는 인간의 사고 과정의 '시스템 1'과 '시스템 2'를 기반으로 인간과 AI 추론에 대해 탐구합니다. 그리고 본질적인 차이에도 불구하고 자연어 처리에서 찾을 수 있는 인간 뇌와 AI의 놀라운 유사성을 알아봅니다.
4장에서는 본격적으로 AI의 원리를 들여다봅니다. AI 기술의 근간이 되는 반도체, 데이터 그리고 지도 학습, 비지도 학습, 자기지도 학습 등 학습의 기술과 능력을 구체적으로 알아봅니다.
5장에서는 '말하기'에서 '느끼기'로, 그리고 '행동하기'로 진화하는 과정을 살펴봅니다. 기술에 집중하기보다는 이야기 형태로 AI가 인간의 기억법을 배워가는 과정을 알아봅니다.
6장에서는 바이브 코딩, 피지컬 AI, 양자 컴퓨팅, XAI 등 AI의 응용 분야에 대해 인사이트를 얻을 수 있습니다.
7장에서는 6장보다 전문 분야에서 쓰이는 AI에 대해 살펴봅니다. 소버린 AI, 버티컬 AI, 그린 AI, 헬스케어 AI, 국방 AI가 현시대에 어떻게 적용되고 있는지 확인하며 우리는 어떤 선택을 해야 할지 고민해볼 수 있습니다.
AI에 윤리가 필요한 이유는 무엇일까? 왜 AI에 '법'까지 필요한 걸까? AI도 스스로 선택할 수 있을까? 예술품을 완성한 AI는 영혼 없는 모방을 할 뿐일까? 8장에서는 인간 생활에 아주 밀접해진 기술에 관해 여러 가지 질문을 던져봅니다.
9장에서는 카네기멜런 대학교(Carnegie Mellon University)의 대니얼 오펜하이머(Daniel Oppenheimer)와 마크 패터슨(Mark Paterson)의 연구로 '검색'이 우리의 사고방식을 어떻게 바꾸는지 살펴봅니다. 또한, 스탠퍼드 대학교(Stanford University)에서 가르치는 AI 시대 창의력 훈련법에 대해 알아보고 직접적인 프롬프트 예시로 AI가 동료가 됨을 이해합니다.
10장에서는 생성형 AI의 대표선수인 GPT, 클로드(Claude), 제미나이(Gemini), 퍼플렉시티(Perplexity)를 살펴봅니다. 또한, AI 국가대표 5대장인 LG AI연구원(LG AI Research)의 엑사원(EXpert AI for EveryONE, EXAONE), 네이버 클라우드(NAVER CLOUD)의 하이퍼클로바 X(HyperCLOVA X), SK텔레콤(SK telecom)의 에이닷엑스(A.X), 업스테이지(Upstage)의 솔라(Solar), NC AI의 바르코 비전(VARCO Vision)과도 친근해져봅니다.
마지막으로, 11장에서는 최신 AI 유니콘 기업들을 살펴봅니다. 미국을 따라잡은 중국의 6대 호랑이들과 AI계의 따뜻한 거인 허깅페이스(Hugging Face), AI들의 올림픽 경기장 LM 아레나(LM Arena), 바람처럼 나타난 유럽 파리의 미스트랄 AI(Mistral AI) 그리고 오픈AI 창립 멤버인 일리야 수츠케베르(Ilya Sutskever)의 '안전성'을 강조한 슈퍼얼라인먼트(Superalignment)와 개발자들의 AI 짝꿍 애니스피어(Anysphere)까지. AI의 생태계에서 급속도로 떠오르는 기업들과 최신 기술들에 대해 탐구해봅니다.
인간만의 특별함은 어디에 있을까?
1장에서는 베라 루빈, 젠슨 황, 샘 올트먼, 일론 머스크, 얀 르쿤, 요슈아 벤지오 등 산업을 이끄는 AI 시대 피플의 스토리를 살펴봅니다.
2장에서는 할루시네이션, 편향성 등 AI의 허점과 ANI, AGI, ASI로 발전해가는 과정 및 오픈AI가 그려낸 5단계 여정 그리고 구글 딥마인드(DeepMind)가 정의한 AGI에 대해 알아봅니다.
3장에서는 2002년 심리학자 최초로 노벨 경제학상을 수상한 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman)의 대표작 『생각에 관한 생각(Thinking, Fast and Slow)』에서 말하는 인간의 사고 과정의 '시스템 1'과 '시스템 2'를 기반으로 인간과 AI 추론에 대해 탐구합니다. 그리고 본질적인 차이에도 불구하고 자연어 처리에서 찾을 수 있는 인간 뇌와 AI의 놀라운 유사성을 알아봅니다.
4장에서는 본격적으로 AI의 원리를 들여다봅니다. AI 기술의 근간이 되는 반도체, 데이터 그리고 지도 학습, 비지도 학습, 자기지도 학습 등 학습의 기술과 능력을 구체적으로 알아봅니다.
5장에서는 '말하기'에서 '느끼기'로, 그리고 '행동하기'로 진화하는 과정을 살펴봅니다. 기술에 집중하기보다는 이야기 형태로 AI가 인간의 기억법을 배워가는 과정을 알아봅니다.
6장에서는 바이브 코딩, 피지컬 AI, 양자 컴퓨팅, XAI 등 AI의 응용 분야에 대해 인사이트를 얻을 수 있습니다.
7장에서는 6장보다 전문 분야에서 쓰이는 AI에 대해 살펴봅니다. 소버린 AI, 버티컬 AI, 그린 AI, 헬스케어 AI, 국방 AI가 현시대에 어떻게 적용되고 있는지 확인하며 우리는 어떤 선택을 해야 할지 고민해볼 수 있습니다.
AI에 윤리가 필요한 이유는 무엇일까? 왜 AI에 '법'까지 필요한 걸까? AI도 스스로 선택할 수 있을까? 예술품을 완성한 AI는 영혼 없는 모방을 할 뿐일까? 8장에서는 인간 생활에 아주 밀접해진 기술에 관해 여러 가지 질문을 던져봅니다.
9장에서는 카네기멜런 대학교(Carnegie Mellon University)의 대니얼 오펜하이머(Daniel Oppenheimer)와 마크 패터슨(Mark Paterson)의 연구로 '검색'이 우리의 사고방식을 어떻게 바꾸는지 살펴봅니다. 또한, 스탠퍼드 대학교(Stanford University)에서 가르치는 AI 시대 창의력 훈련법에 대해 알아보고 직접적인 프롬프트 예시로 AI가 동료가 됨을 이해합니다.
10장에서는 생성형 AI의 대표선수인 GPT, 클로드(Claude), 제미나이(Gemini), 퍼플렉시티(Perplexity)를 살펴봅니다. 또한, AI 국가대표 5대장인 LG AI연구원(LG AI Research)의 엑사원(EXpert AI for EveryONE, EXAONE), 네이버 클라우드(NAVER CLOUD)의 하이퍼클로바 X(HyperCLOVA X), SK텔레콤(SK telecom)의 에이닷엑스(A.X), 업스테이지(Upstage)의 솔라(Solar), NC AI의 바르코 비전(VARCO Vision)과도 친근해져봅니다.
마지막으로, 11장에서는 최신 AI 유니콘 기업들을 살펴봅니다. 미국을 따라잡은 중국의 6대 호랑이들과 AI계의 따뜻한 거인 허깅페이스(Hugging Face), AI들의 올림픽 경기장 LM 아레나(LM Arena), 바람처럼 나타난 유럽 파리의 미스트랄 AI(Mistral AI) 그리고 오픈AI 창립 멤버인 일리야 수츠케베르(Ilya Sutskever)의 '안전성'을 강조한 슈퍼얼라인먼트(Superalignment)와 개발자들의 AI 짝꿍 애니스피어(Anysphere)까지. AI의 생태계에서 급속도로 떠오르는 기업들과 최신 기술들에 대해 탐구해봅니다.
목차
목차
Chapter 1 AI 시대 피플
1.1 베라 루빈: 유리천장에 도전한 천문학자
1.2 젠슨 황: 삽과 곡괭이를 파는 사람
1.3 산업을 이끄는 AI 리더
1.4 연구개발을 선도하는 과학자
1.5 어두운 진실을 밝힌 여성들
1.6 미래 전망 사상가
1.7 사회와 연결하는 이들
Chapter 2 AI가 인간을 넘어서는 여정
2.1 AI 실수: 한계, 그 허점의 실체
2.2 AI 시대: 시뮬레이션에서 경험으로
2.3 AI 도전: ANI에서 ASI까지
2.4 AGI로 가는 과정
Chapter 3 AI의 생각과 언어
3.1 인간의 생각과 AI 추론의 두 얼굴: 시스템1과 시스템2
3.2 언어의 비밀: 인간의 뇌와 AI의 놀라운 유사성
3.3 AI와 인간 사이 대화의 비밀: 자연어 처리의 세계
Chapter 4 AI 원리
4.1 AI 엔진: 반도체
4.2 데이터: AI의 진짜 정체성을 찾아서
4.3 학습: AI는 어떻게 배울까?
4.4 AI 학습의 기술: 기계가 배우는 다양한 방법
4.5 신경망의 놀라운 여정: 기계가 생각하는 법을 배우다
4.6 새로운 학습 능력: 제로샷부터 퓨샷까지
4.7 생성형 AI: 창조의 새로운 시대가 열리다
4.8 생성형 AI 핵심 기술들
Chapter 5 AI 진화
5.1 인류 최후의 시험: AI가 풀지 못하는 문제들
5.2 AI가 집중할 수 있는 최대 시간은?
5.3 LLM 진화: 범용에서 특화까지
5.4 멀티모달 AI: 세상을 읽기 시작한 기계들
5.5 AI가 더 똑똑해지는 방법: RAG, CAG, TAG
5.6 확산 모델: 오픈AI가 쏘아 올린 지브리 열풍
5.7 모델 컨텍스트 프로토콜: AI와 세상을 연결하는 새로운 언어
5.8 구글 타이탄: AI에게 인간의 기억법을 가르치다
Chapter 6 AI 응용
6.1 바이브 코딩: AI가 대신하는 IT 개발자의 일
6.2 피지컬 AI: 디지털 두뇌가 현실 세계를 만나다
6.3 양자 컴퓨팅: AI에 날개를 달아주는 새로운 컴퓨터
6.4 XAI: 설명 가능한 AI
6.5 스테이블코인과 AI: 디지털 화폐의 새로운 미래
6.6 엣지 AI: 가장자리에서 우리 곁으로 온 AI
6.7 연합 학습: 데이터를 지키며 AI를 키우는 혁신 기술
6.8 합성 데이터: 현실을 닮은 가상의 재료
6.9 MLOps: AI의 무대 뒤 숨은 영웅들
6.10 AI 에이전트: 스스로 일하는 똑똑한 비서
Chapter 7 전문 AI
7.1 소버린 AI: 디지털 시대의 새로운 주권
7.2 버티컬 AI: 전문가 AI
7.3 그린 AI: 전기가 필요한 똑똑함
7.4 헬스케어 AI: AI가 우리 삶에 들어오면 생기는 일
7.5 국방 AI: 전쟁과 평화 사이 새로운 기술
Chapter 8 AI 윤리와 법, 철학 그리고 일
8.1 AI 윤리: AI에 윤리가 필요한 이유
8.2 대한민국 AI 기본법
8.3 AI 철학: 인간의 마음을 탐험하는 질문들
8.4 노동의 종말: 우리가 맞이할 일의 미래
Chapter 9 AI 교육
9.1 더 가까워진 미래 교실
9.2 AI 시대 검색창의 함정: 왜 우리는 모두 비슷한 생각을 하게 되었는가
9.3 스탠퍼드가 가르치는 AI 시대 창의력 훈련법
9.4 프롬프트 엔지니어링: AI에게 명령하기
9.5 컨텍스트 엔지니어링: AI와의 새로운 대화법
Chapter 10 생성형 AI 대표선수
10.1 GPT: AI 혁명의 주인공들
10.2 클로드: 신뢰할 수 있는 AI의 탄생
10.3 제미나이: 구글이 꿈꾸는 통합 AI의 미래
10.4 퍼플렉시티: 질문 하나로 시작된 혁명
10.5 AI 국가대표 5대장
Chapter 11 AI 유니콘
11.1 중국 AI 유니콘: 여섯 마리 호랑이
11.2 허깅페이스: AI계의 따뜻한 거인
11.3 LM 아레나: AI들의 올림픽 경기장
11.4 미스트랄 AI: 바람처럼 나타난 유럽의 반격
11.5 세이프 슈퍼인텔리전스: 가장 중요한 건 신뢰할 수 있는 안전성
11.6 애니스피어: 개발자들의 AI 짝꿍
1.1 베라 루빈: 유리천장에 도전한 천문학자
1.2 젠슨 황: 삽과 곡괭이를 파는 사람
1.3 산업을 이끄는 AI 리더
1.4 연구개발을 선도하는 과학자
1.5 어두운 진실을 밝힌 여성들
1.6 미래 전망 사상가
1.7 사회와 연결하는 이들
Chapter 2 AI가 인간을 넘어서는 여정
2.1 AI 실수: 한계, 그 허점의 실체
2.2 AI 시대: 시뮬레이션에서 경험으로
2.3 AI 도전: ANI에서 ASI까지
2.4 AGI로 가는 과정
Chapter 3 AI의 생각과 언어
3.1 인간의 생각과 AI 추론의 두 얼굴: 시스템1과 시스템2
3.2 언어의 비밀: 인간의 뇌와 AI의 놀라운 유사성
3.3 AI와 인간 사이 대화의 비밀: 자연어 처리의 세계
Chapter 4 AI 원리
4.1 AI 엔진: 반도체
4.2 데이터: AI의 진짜 정체성을 찾아서
4.3 학습: AI는 어떻게 배울까?
4.4 AI 학습의 기술: 기계가 배우는 다양한 방법
4.5 신경망의 놀라운 여정: 기계가 생각하는 법을 배우다
4.6 새로운 학습 능력: 제로샷부터 퓨샷까지
4.7 생성형 AI: 창조의 새로운 시대가 열리다
4.8 생성형 AI 핵심 기술들
Chapter 5 AI 진화
5.1 인류 최후의 시험: AI가 풀지 못하는 문제들
5.2 AI가 집중할 수 있는 최대 시간은?
5.3 LLM 진화: 범용에서 특화까지
5.4 멀티모달 AI: 세상을 읽기 시작한 기계들
5.5 AI가 더 똑똑해지는 방법: RAG, CAG, TAG
5.6 확산 모델: 오픈AI가 쏘아 올린 지브리 열풍
5.7 모델 컨텍스트 프로토콜: AI와 세상을 연결하는 새로운 언어
5.8 구글 타이탄: AI에게 인간의 기억법을 가르치다
Chapter 6 AI 응용
6.1 바이브 코딩: AI가 대신하는 IT 개발자의 일
6.2 피지컬 AI: 디지털 두뇌가 현실 세계를 만나다
6.3 양자 컴퓨팅: AI에 날개를 달아주는 새로운 컴퓨터
6.4 XAI: 설명 가능한 AI
6.5 스테이블코인과 AI: 디지털 화폐의 새로운 미래
6.6 엣지 AI: 가장자리에서 우리 곁으로 온 AI
6.7 연합 학습: 데이터를 지키며 AI를 키우는 혁신 기술
6.8 합성 데이터: 현실을 닮은 가상의 재료
6.9 MLOps: AI의 무대 뒤 숨은 영웅들
6.10 AI 에이전트: 스스로 일하는 똑똑한 비서
Chapter 7 전문 AI
7.1 소버린 AI: 디지털 시대의 새로운 주권
7.2 버티컬 AI: 전문가 AI
7.3 그린 AI: 전기가 필요한 똑똑함
7.4 헬스케어 AI: AI가 우리 삶에 들어오면 생기는 일
7.5 국방 AI: 전쟁과 평화 사이 새로운 기술
Chapter 8 AI 윤리와 법, 철학 그리고 일
8.1 AI 윤리: AI에 윤리가 필요한 이유
8.2 대한민국 AI 기본법
8.3 AI 철학: 인간의 마음을 탐험하는 질문들
8.4 노동의 종말: 우리가 맞이할 일의 미래
Chapter 9 AI 교육
9.1 더 가까워진 미래 교실
9.2 AI 시대 검색창의 함정: 왜 우리는 모두 비슷한 생각을 하게 되었는가
9.3 스탠퍼드가 가르치는 AI 시대 창의력 훈련법
9.4 프롬프트 엔지니어링: AI에게 명령하기
9.5 컨텍스트 엔지니어링: AI와의 새로운 대화법
Chapter 10 생성형 AI 대표선수
10.1 GPT: AI 혁명의 주인공들
10.2 클로드: 신뢰할 수 있는 AI의 탄생
10.3 제미나이: 구글이 꿈꾸는 통합 AI의 미래
10.4 퍼플렉시티: 질문 하나로 시작된 혁명
10.5 AI 국가대표 5대장
Chapter 11 AI 유니콘
11.1 중국 AI 유니콘: 여섯 마리 호랑이
11.2 허깅페이스: AI계의 따뜻한 거인
11.3 LM 아레나: AI들의 올림픽 경기장
11.4 미스트랄 AI: 바람처럼 나타난 유럽의 반격
11.5 세이프 슈퍼인텔리전스: 가장 중요한 건 신뢰할 수 있는 안전성
11.6 애니스피어: 개발자들의 AI 짝꿍
저자
저자
이영호 #AI커뮤니케이터 #메디컬AI #테크퍼실리테이터
'AI가 뭔가요?'라는 질문에 가장 쉽게 답을 내놓는 'AI 커뮤니케이터'
'교수님'이라는 호칭보다 함께 고민하고 이끌어주는 '코치'라는 말이 더 잘 어울리는 연구자. 가천대학교 IT융합대학에 몸담고 있다. 젊은 연구자들과 함께 개방형융합연구소를 운영하며 의료와 ICT가 만나는 의료정보학 분야를 개척해왔다. 미국 버지니아 공과대학교에서 데이터사이언스와 헬스 IT를 연구했고 IBM에서 비즈니스 인텔리전스 전문가로 현장을 누볐다. AI가 의료 현장의 패러다임을 바꿀 수 있다는 것을 누구보다 일찍 간파했으며 그 확신을 60편이 넘는 논문과 특허, 학술 발표를 통해 증명해왔다. 저서로는 『오픈데이토피아』, 『당신이 지금 알아야 할 AWS』, 『파이썬으로 경험하는 빅데이터 분석과 머신러닝』 등이 있다.
- sites.google.com/gachon.ac.kr/open-convergence-lab
'AI가 뭔가요?'라는 질문에 가장 쉽게 답을 내놓는 'AI 커뮤니케이터'
'교수님'이라는 호칭보다 함께 고민하고 이끌어주는 '코치'라는 말이 더 잘 어울리는 연구자. 가천대학교 IT융합대학에 몸담고 있다. 젊은 연구자들과 함께 개방형융합연구소를 운영하며 의료와 ICT가 만나는 의료정보학 분야를 개척해왔다. 미국 버지니아 공과대학교에서 데이터사이언스와 헬스 IT를 연구했고 IBM에서 비즈니스 인텔리전스 전문가로 현장을 누볐다. AI가 의료 현장의 패러다임을 바꿀 수 있다는 것을 누구보다 일찍 간파했으며 그 확신을 60편이 넘는 논문과 특허, 학술 발표를 통해 증명해왔다. 저서로는 『오픈데이토피아』, 『당신이 지금 알아야 할 AWS』, 『파이썬으로 경험하는 빅데이터 분석과 머신러닝』 등이 있다.
- sites.google.com/gachon.ac.kr/open-convergence-lab
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