가장 쉬운 AI<인공지능> 입문서
머신러닝, 딥러닝에 대한 원리를 알기 쉽게 설명
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이 책은 인공지능의 원리에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 사례를 들어 설명하고, 미래에 인간과 인공지능이 공존하는 방법에 대하여 설명하고 있다. 특히 인공지능의 핵심 이론인 머신러닝, 딥러닝에 대한 이해를 높이기 위해 다양한 도표와 그림을 이용하여 설명하고 있다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
Part 1 AI의 기본
Chapter 01 AI란 무엇인가?
'지능'이란 무엇을 의미하는 것일까?
'컴퓨터가 스스로 생각한다는 것'은 무엇을 의미하는가?
AI는 이미 알고 있는 지식을 바탕으로 추측합니다.
사전 정보에 없는 빵이 나타난다면?
중요한 점은 정확히 목적을 달성했는지 여부입니다.
Chapter 02 우리 주변에 존재하는 AI
추천 문구 기능도 AI의 일종입니다.
AI는 작은 목적을 달성하기 위한 복합체입니다.
AI의 실체는 단순한 '프로그램'입니다.
이것도 AI일까?
Chapter 03 AI가 잘하는 일과 못하는 일
AI가 잘하는 일은 '분류'입니다.
AI가 잘 못하는 일은 창조적인 일입니다.
AI는 정확한 정답을 알지 못합니다.
Chapter 04 AI의 역사는 언제부터일까?
돌고 도는 AI 열풍
대화할 수 있는 컴퓨터 'ELIZA(엘리자)'
대화형 컴퓨터의 성능을 측정하는 '튜링 테스트'
제2차 인공지능 열풍 전문가 시스템
현재의 AI
Chapter 05 AI는 무엇을 하는 것일까?
AI의 실체는 무엇일까?
어째서 머신러닝을 사용할까?
Chapter 06 머신러닝이란 무엇인가?
머신러닝은 구체적으로 무엇을 의미할까?
머신러닝의 종류와 그 내용
[지도형 머신러닝]의 개요
[지도형 머신러닝]의 구체적인 예시
[비지도형 머신러닝]의 개요
[비지도형 머신러닝]의 구체적인 예시
[강화 학습]의 개요
[강화 학습]의 구체적인 예시
성능이 좋은 AI와 안 좋은 AI의 판별법
지도형 머신러닝의 성능 평가 방법
머신러닝의 용도
Chapter 07 딥러닝이란 무엇인가?
딥러닝은 머신러닝의 한 방법입니다.
딥러닝은 몇 단계로 검증을 시행합니다.
딥러닝의 기원은 '퍼셉트론(Perceptron)'
조건을 변경하는 요소 '바이어스'
퍼셉트론의 층을 늘려보자.
'활성화 함수'로 미세하게 조정해 보자.
출력층은 하나만 존재하지 않습니다.
딥러닝의 장점
딥러닝의 단점
Chapter 08 'AI가 학습한다는 것'은 무엇을 의미하는가?
'파라미터를 가진 함수'의 파라미터 부분을 조정합니다.
'모델'이 가리키는 의미
Chapter 09 AI를 활용해 봅시다!
AI를 활용할 때 중요한 점
노래방 영상 제작에 AI를 도입하는 경우
업무와 문제를 세분화하여 생각하는 습관을 들입니다.
데이터 준비의 중요성과 문제점에 대해!
Part 2 AI와 인간의 일
Chapter 01 AI를 사용하면 우리의 일은 어떻게 변화할까?
AI에게 내 일을 ?앗길 수 있다는 말은 사실일까?
AI 시대에 새롭게 생겨날 일 ①필요한 AI를 개발하는 일
AI 시대에 새롭게 생겨날 일 ②새발한 AI를 업그레이드하는 일
AI 시대에 새롭게 생겨날 일 ③AI가 수행한 작업을 최종 확인하는 일
Chapter 02 고객센터와 콜센터
이미 AI로 대응하고 있는 고객센터과 있습니다.
AI가 잘하는 것은 '태스크 지향형'대화입니다.
콜센터 업무는 대부분 AI로 대체된다고?
Chapter 03 요리 연구가
식자재를 입력하면 지금까지 찾아볼 수 없었던 레시피를 만들어주는 AI
사실 레시피는 굉장히 만들기 어려운 분야 중에 하나입니다.
좋은 레시피를 고안해 내는 AI 개발이 요리 연구가의 일!?
먹고 싶은 음식을 말하면 레시피를 만들어주고 조리까지 해주는 AI
Chapter 04 아나운서와 성우
인간의 목소리를 AI로 대체하면 과연 좋기만 할까?
문자를 파형(음)으로 변환해서 출력하는 AI
음성 인식 시스템은 실용화 단계입니다.
Chapter 05 보육사, 교사, 학원 강사
로봇은 선생님을 대신할 수 있을까?
대화하는 AI는 여전히 만들기 힘듭니다.
음성으로 대화하는 AI는 몇 가지 AI의 조화로 이루어집니다.
로봇 선생님이 늘어난다면?
Chapter 06 소설가
0의 상태에서는 1을 만들어내지 못합니다.
AI에게 줄거리와 등장인물이라는 개념을 알려준다면…
Chapter 07 애니메이터(Animator)
자동으로 중간 구분 작업을 수행하라 수 있는 AI
작고 무수한 색으로 이루어진 점의 나열 속에 숨겨진 규칙성
Chapter 08 의사
무엇 하나 빠트릴 염려가 없는 AI 의사
개인 정보 유출에 대한 문제가 중요합니다.
Chapter 09 농부
경험 법칙을 학습시키면 누구나 이용할 수 있습니다.
수확할 때 날씨와 오이의 상관 관계
Chapter 10 비서
일정은 '조율'이 중요합니다.
AI는 데이터를 바탕으로 예측을 잘 할 수 있습니다.
AI에는 일반적인 상식이 존재하지 않습니다.
Chapter 11 번역가
번역은 AI의 특기분야라고 할 수 있습니다.
음성 시스템도 함께 사용합니다.
번역가가 하게 될 일은 번역 데이터를 만드는 일!?
Chapter 12 미래의 AI와 일에 대해
AI의 개요와 장단점을 알아봅시다.
AI에게 중요한 점은 '업그레이드'입니다.
Chapter 01 AI란 무엇인가?
'지능'이란 무엇을 의미하는 것일까?
'컴퓨터가 스스로 생각한다는 것'은 무엇을 의미하는가?
AI는 이미 알고 있는 지식을 바탕으로 추측합니다.
사전 정보에 없는 빵이 나타난다면?
중요한 점은 정확히 목적을 달성했는지 여부입니다.
Chapter 02 우리 주변에 존재하는 AI
추천 문구 기능도 AI의 일종입니다.
AI는 작은 목적을 달성하기 위한 복합체입니다.
AI의 실체는 단순한 '프로그램'입니다.
이것도 AI일까?
Chapter 03 AI가 잘하는 일과 못하는 일
AI가 잘하는 일은 '분류'입니다.
AI가 잘 못하는 일은 창조적인 일입니다.
AI는 정확한 정답을 알지 못합니다.
Chapter 04 AI의 역사는 언제부터일까?
돌고 도는 AI 열풍
대화할 수 있는 컴퓨터 'ELIZA(엘리자)'
대화형 컴퓨터의 성능을 측정하는 '튜링 테스트'
제2차 인공지능 열풍 전문가 시스템
현재의 AI
Chapter 05 AI는 무엇을 하는 것일까?
AI의 실체는 무엇일까?
어째서 머신러닝을 사용할까?
Chapter 06 머신러닝이란 무엇인가?
머신러닝은 구체적으로 무엇을 의미할까?
머신러닝의 종류와 그 내용
[지도형 머신러닝]의 개요
[지도형 머신러닝]의 구체적인 예시
[비지도형 머신러닝]의 개요
[비지도형 머신러닝]의 구체적인 예시
[강화 학습]의 개요
[강화 학습]의 구체적인 예시
성능이 좋은 AI와 안 좋은 AI의 판별법
지도형 머신러닝의 성능 평가 방법
머신러닝의 용도
Chapter 07 딥러닝이란 무엇인가?
딥러닝은 머신러닝의 한 방법입니다.
딥러닝은 몇 단계로 검증을 시행합니다.
딥러닝의 기원은 '퍼셉트론(Perceptron)'
조건을 변경하는 요소 '바이어스'
퍼셉트론의 층을 늘려보자.
'활성화 함수'로 미세하게 조정해 보자.
출력층은 하나만 존재하지 않습니다.
딥러닝의 장점
딥러닝의 단점
Chapter 08 'AI가 학습한다는 것'은 무엇을 의미하는가?
'파라미터를 가진 함수'의 파라미터 부분을 조정합니다.
'모델'이 가리키는 의미
Chapter 09 AI를 활용해 봅시다!
AI를 활용할 때 중요한 점
노래방 영상 제작에 AI를 도입하는 경우
업무와 문제를 세분화하여 생각하는 습관을 들입니다.
데이터 준비의 중요성과 문제점에 대해!
Part 2 AI와 인간의 일
Chapter 01 AI를 사용하면 우리의 일은 어떻게 변화할까?
AI에게 내 일을 ?앗길 수 있다는 말은 사실일까?
AI 시대에 새롭게 생겨날 일 ①필요한 AI를 개발하는 일
AI 시대에 새롭게 생겨날 일 ②새발한 AI를 업그레이드하는 일
AI 시대에 새롭게 생겨날 일 ③AI가 수행한 작업을 최종 확인하는 일
Chapter 02 고객센터와 콜센터
이미 AI로 대응하고 있는 고객센터과 있습니다.
AI가 잘하는 것은 '태스크 지향형'대화입니다.
콜센터 업무는 대부분 AI로 대체된다고?
Chapter 03 요리 연구가
식자재를 입력하면 지금까지 찾아볼 수 없었던 레시피를 만들어주는 AI
사실 레시피는 굉장히 만들기 어려운 분야 중에 하나입니다.
좋은 레시피를 고안해 내는 AI 개발이 요리 연구가의 일!?
먹고 싶은 음식을 말하면 레시피를 만들어주고 조리까지 해주는 AI
Chapter 04 아나운서와 성우
인간의 목소리를 AI로 대체하면 과연 좋기만 할까?
문자를 파형(음)으로 변환해서 출력하는 AI
음성 인식 시스템은 실용화 단계입니다.
Chapter 05 보육사, 교사, 학원 강사
로봇은 선생님을 대신할 수 있을까?
대화하는 AI는 여전히 만들기 힘듭니다.
음성으로 대화하는 AI는 몇 가지 AI의 조화로 이루어집니다.
로봇 선생님이 늘어난다면?
Chapter 06 소설가
0의 상태에서는 1을 만들어내지 못합니다.
AI에게 줄거리와 등장인물이라는 개념을 알려준다면…
Chapter 07 애니메이터(Animator)
자동으로 중간 구분 작업을 수행하라 수 있는 AI
작고 무수한 색으로 이루어진 점의 나열 속에 숨겨진 규칙성
Chapter 08 의사
무엇 하나 빠트릴 염려가 없는 AI 의사
개인 정보 유출에 대한 문제가 중요합니다.
Chapter 09 농부
경험 법칙을 학습시키면 누구나 이용할 수 있습니다.
수확할 때 날씨와 오이의 상관 관계
Chapter 10 비서
일정은 '조율'이 중요합니다.
AI는 데이터를 바탕으로 예측을 잘 할 수 있습니다.
AI에는 일반적인 상식이 존재하지 않습니다.
Chapter 11 번역가
번역은 AI의 특기분야라고 할 수 있습니다.
음성 시스템도 함께 사용합니다.
번역가가 하게 될 일은 번역 데이터를 만드는 일!?
Chapter 12 미래의 AI와 일에 대해
AI의 개요와 장단점을 알아봅시다.
AI에게 중요한 점은 '업그레이드'입니다.
저자
저자
오니시 가나코
국립연구개발법인 정보통신연구기구, 유니버설커뮤니케이션연구소,
데이터구동지능시스템연구센터 연구원
1983년 에히메현 출생. 2006년 오차노미즈 여자대학 자연과학부 정보과학과 졸업.
2007년 오차노미즈 여자대학원 인간문화연구과 수리정보과학 전공(박사 전기 과정)을 단축 수료.
2009년 신인 연구자 ITP로 스트래스클라이드 대학에서 유학. 2012년 오차노미즈 여자대학원 인간문화창성과학연구과 자연과학 전공(박사 후기 과정) 수료. 박사(자연과학). 같은 해에 주식회사 NTT도코모 입사. 잡담 대화 엔진 개발에 종사한 후 2016년부터 현직(파견). 일관된 자연 언어 처리, 특히 대화에 관한 연구 개발에 종사. 인공지능과 대화 기술에 관한 강연과 집필 활동도 벌이고 있다.
데이터구동지능시스템연구센터 연구원
1983년 에히메현 출생. 2006년 오차노미즈 여자대학 자연과학부 정보과학과 졸업.
2007년 오차노미즈 여자대학원 인간문화연구과 수리정보과학 전공(박사 전기 과정)을 단축 수료.
2009년 신인 연구자 ITP로 스트래스클라이드 대학에서 유학. 2012년 오차노미즈 여자대학원 인간문화창성과학연구과 자연과학 전공(박사 후기 과정) 수료. 박사(자연과학). 같은 해에 주식회사 NTT도코모 입사. 잡담 대화 엔진 개발에 종사한 후 2016년부터 현직(파견). 일관된 자연 언어 처리, 특히 대화에 관한 연구 개발에 종사. 인공지능과 대화 기술에 관한 강연과 집필 활동도 벌이고 있다.
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