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이것이 인공지능이다
196쪽 | 규격外
ISBN-10 : 1188977520
ISBN-13 : 9791188977529
이것이 인공지능이다 중고
저자 김명락 | 출판사 슬로디미디어
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2020년 7월 24일 출간
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책 소개

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4차 산업혁명 시대, 인공지능의 파도가 오고 있다!
AI의 역사부터 기초 지식, 활용 사례까지
이보다 쉬울 순 없다! 우리가 복잡한 인터넷 기술을 자세하게 알지 못해도 인터넷 검색을 하고, 메일을 주고받는 것은 충분히 가능합니다. 저자는 앞으로의 인공지능 시대는 인공지능 기술을 만드는 사람들에 의해 시작되는 것이 아니라 그 기능을 이해하고 실제로 활용하기 위한 다양한 시도를 하는 사람들에 의해 발전할 것이라고 말합니다. 이제는 인공지능 시대의 들러리가 될 지도 모른다는 막연한 두려움을 버리고 자신이 앞으로 인류의 삶을 더욱 풍족하고 행복하게 만드는 데 필요한 역할을 해낼 수 있다는 자신감을 얻기를 바랍니다. 기술은 언제나 수단일 뿐이고 역사는 이 기술을 이해하고 활용하는 사람에 의해 개척된다는 사실도 잊지 마세요.

저자소개

저자 : 김명락
초등학교 시절부터 컴퓨터 게임을 만드는 프로그래머였던 저자는 핵융합 에너지가 인류의 미래라는 비전을 가지고서울대학교 원자핵공학과에 진학했고 동대학원에서 빅데이터, 인공지능을 활용하여 핵융합 장치를 제어하는 연구를 수행했다. 20세기 말 묻지 마 벤처 투자 열풍이 한창일때 ROTC를 그만두지 못하고 해병대에서 소대장으로 복무를 마쳤다. 벤처 거품이 완전히 끝난 2002년에 첫 번째 창업을 했고 4년 만에 실패를 경험했다. 10년 동안 대기업과 중견기업에서 전략기획, 신사업, 경영혁신, 정보전략, 건설IT융합 업무를 맡았으며 주말에는 경영대학원을 다니며 2015년에 다시 인공지능 회사인 〈초록소프트〉를 창업했다. 회사의 대표로서 지난 5년 동안 인공지능이라는 기술로 시장에서 살아남기 위해 노력하면서 인공지능에 대한 시장의 기대와 오해를 가감 없이 모두 접할 수 있었다. 인공지능의 미래는 기술을 만드는 데 있지 않고 그 기술을 이해하고 활용하는 사람들에 의해 본격적으로 시작될 것이라는 믿음이 있다. 현재 연세대학교와 한국외국어대학교에서 각각 금융 분야 인공지능과 스포츠 분야 인공지능을 가르치는 겸임교수로 재직 중이다. 세종대학교, 을지대학교, 단국대학교, 경희대학교, 울산과학기술원, 조선대학교 등에서 빅데이터와 인공지능을 강의하며 후학 양성과 인공지능의 대중화에도 힘쓰고 있다.

유튜브 youtube.com/ChoRockAI
블로그 blog.naver.com/endbase

목차

프롤로그 ㆍ 4

PART.1 인공지능 파도가 오고 있다
01 20세기 말 인터넷 광풍과 인공지능 시대의 데자뷔 ㆍ 15
02 오히려 늘어난 종이 소비량 ㆍ 22
03 IT와 DT를 다 알지 못해도 괜찮다 ㆍ 25
04 빅데이터가 필요한 이유 ㆍ 34
05 빅데이터가 아니라 올데이터 ㆍ 40
06 떼려야 뗄 수 없는 빅데이터와 인공지능 ㆍ 46

PART.2 인공지능 파도에 발을 담그자
01 스타벅스와 인공지능 ㆍ 61
02 스포츠를 알면 인공지능이 보인다 ㆍ 66
03 인공지능은 어떻게 똑똑해지는가? ㆍ 71
04 인공지능은 0원? ㆍ 80
05 인공지능과 통계의 차이점 ㆍ 83
06 인공지능의 적용과 성과 평가 ㆍ 90
07 인공지능의 성과를 평가할 때 유의할 점 ㆍ 101
08 인공지능과 보헤미안 랩소디 ㆍ 110
09 인공지능의 오남용 ㆍ 116

PART.3 서핑을 잘하기 위한 유연성 기르기
01 빅데이터와 축구 ㆍ 125
02 커피 마실래? 녹차 마실래? ㆍ 132
03 고정관념에서 벗어나야 인공지능을 제대로 쓸 수 있다 ㆍ 140
04 인간적인 오류의 가치 ㆍ 144
05 삶의 마지막을 향해 ㆍ 148

PART.4 인공지능과 동행하기
01 인공지능 초간단 사용설명서 ㆍ 157
02 인공지능을 활용하는 4가지 방법 ㆍ 163
03 회사에 인공지능 전담팀 만들기 ㆍ 173
04 인공지능을 제대로 이해하고 활용하는 회사 만들기 ㆍ 177
05 인문학을 알아야 인공지능도 발전한다 ㆍ 185

에필로그 ㆍ 190

참고문헌 ㆍ 194

책 속으로

지난 시간 동안 인공지능 기술은 꾸준히 발전했다. 사람들은 이 기술에 열광했고 쉽게 실망하기도 했다. 그러나 현재는 인공지능 기술이 급격하게 발전했다고 말하기보다는 사람들의 생각과 기대, 인식이 달라졌다고 보는 게 맞는 말일 것이다. 인공지능시대가 온...

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지난 시간 동안 인공지능 기술은 꾸준히 발전했다. 사람들은 이 기술에 열광했고 쉽게 실망하기도 했다. 그러나 현재는 인공지능 기술이 급격하게 발전했다고 말하기보다는 사람들의 생각과 기대, 인식이 달라졌다고 보는 게 맞는 말일 것이다. 인공지능시대가 온다고 해서 모두 컴퓨터 학원이나 대학원을 다니며 개발에 몰두해야 하는 것은 아니다. 플랫폼을 만드는 사람이 되기보다는 그것을 잘 활용할 줄 아는 사람이 되어야 한다. p.16

인공지능이 세상을 바꾸고, 긍정적인 방향으로 활용되느냐 그렇지 않느냐는 그 기술을 개발하는 사람들의 손에 달린 것이 아니라 그것을 이해하고 활용하는 평범한 사람들에 의해 결정된다. 나는 현장에서 평범한 사람들의 살아 있는 의견을 듣고 반응을 계속 살폈다. 그리고 내가 가지고 있는 기술력을 이해시키고 설득하며 인공지능의 역할에 대해 더 깊이 있게 연구할 수 있었다. p.20

인공지능 시대가 본격적으로 시작되면 사람이 일을 하지 않아도 될 것이다. 그러나 아무리 인공지능이 뛰어나다고 해도 사람이 해야 하고, 할 수밖에 없는 일이 존재하기 마련이다. 바로 인공지능이 사람을 대신하는 비율이 높아지겠지만, 인공지능을 활용하여 인간이 할 수 있는 일의 양과 범위가 커지면서 종이사용량처럼 사람만이 할 수 있는 고유 영역 또한 늘어날 것이다. 현재 인공지능은 사람보다 더 빠르고 완벽한 문장으로 생일축하 메시지를 쓸 수 있다. 하지만 사람이 직접 손으로 쓰는 감성까지 대신할 수 없다. 이는 마치 전자책이 종이책의 바스락거림을 구현할 수 없는 것처럼 말이다. 사람이 쓴 편지가 비록 성능적인 관점에서 완벽하지 않아도 이 부분까지 인공지능이 대체하지는 않을 것이다. p.23

IT와 DT의 차이는 인간의 판단력이 중심이 되느냐, 인간의 판단력에 대한 과신을 내려놓고 데이터 안에서 메시지와 패턴을 찾느냐이다. 100개 데이터 전체를 빅데이터라고 하고, 빅데이터를 인공지능을 활용하여 분류, 분석하게 되는 것이다. 이렇게 빅데이터와 인공지능이 포함된 DT를 활용한 혁신이 바로 4차 산업혁명이다. p.33

사람이 빅데이터를 판단하여 분석하는 것보다 인공지능으로 분석하는 것이 더 좋은 이유는 크게 두 가지다. 첫 번째는 사람의 판단으로 처리하기에는 빅데이터의 양이 많다는 점이고, 두번째는 사람의 논리로 빅데이터를 해석하면 전체 데이터 중 일부분은 깔끔하게 해석되지만 나머지 일부분은 그렇지 않을 수 있다는 점이다. 전체 데이터 중 일부를 인포메이션인 것과 그렇지 않은 것으로 선별할 때, 인간이 염두에 두고 있는 논리와 관련이 있는 데이터는 인포메이션으로 선별하고, 그렇지 않은 것은 인포메이션이 아닌 것으로 선별했을 가능성이 크다. p.41

반면, DT는 인간의 사고력을 내려놓고, 올데이터에서 패턴이나 메시지가 마치 매직아이가 떠오르듯이 나타나도록 하는 기술이다. DT는 인간의 사고력 안에서 답을 찾는 것이 아니라 올데이터 안에서 답이 나타나도록 하는 방식이기 때문에 데이터드리븐(Data-Driven)이라는 표현을 쓰기도 한다. DT의 2가지 핵심 기술이 바로 빅데이터와 인공지능이다. p.45

인공지능은 반도체와 같은 하이테크놀로지 분야에서만 활용될 수 있는 것이 아니다. 커피나 패션처럼 기술과는 전혀 무관해 보이는 분야에서도 성공적으로 활용될 수 있다. 지금까지 언급된 사례들을 구현하기 위한 인공지능 기술들은 이미 시장에 완성된 형태로 나와 있다. 인공지능 활용의 성패는 인공지능 기술이 아니라, 인공지능을 얼마나 잘 이해하느냐, 인공지능을 잘 활용할 수 있는 유연한 사고와 조직문화를 가지고 있느냐에 달려있다. p.65

반면에 스포츠 경기에서 모든 선수들이 이기기 위해 최선을 다하고, 승부 조작이 없으며 상대팀의 사인을 훔치는 등의 반칙을 하지 않는다는 가정을 한다면 상당히 잘 통제된 변수들 내에서 인공지능이 판단과 예측을 할 수 있다. 또한 교육 분야에 인공지능이 적용되었다면, 인공지능이 효과가 있었을지 확인하기 위해서 교육을 받은 세대가 다음 기성세대가 될 때까지 약 20년을 기다려야 한다. 하지만 스포츠에 인공지능이 적용될 경우에는 매 경기마다 승패가 결정되고 시즌마다 우승팀이 나오기 때문에 상대적으로 빠른 주기로 인공지능의 성능을 검증할 수 있다. p.69

에이전트를 훈련시키는 과정을 요리에 비유한다면, 훈련 데이터를 데이터 마이닝으로 수집하는 과정은 요리 재료를 확보하는 과정이며 전처리 과정은 확보된 요리 재료를 손질하는 과정이다. 이렇게 준비된 훈련 데이터, 즉 빅데이터가 요리 재료가 되는 것이고, 요리를 하는 과정이 바로 인공지능인 것이다. 요리 재료의 신선함이 중요하듯이 훈련 데이터도 주기적으로 수집해서 오래된 훈련 데이터가 아닌 최신 훈련 데이터가 되도록 해야 한다. p.79

인공지능이 제대로 된 성능을 보여 주기 위해서는 방대한 빅데이터를 수집한 후 전처리하는 과정을 거쳐서 훈련 데이터로 만들어야 한다. 이렇게 확보한 훈련 데이터로 인공지능을 훈련하고, 훈련의 결과로 만들어진 성능을 테스트하고 빅데이터 수집부터 성능 테스트까지의 과정을 계속해서 반복해야 한다. 갓난아기가 사람의 역할을 제대로 해내기 위해서는 수십 년 동안 각고의 노력을 해야 하는 것처럼 인공지능도 많은 시간과 비용이 필요하다. p.81

인공지능의 성능이 완벽해야 된다고 기대하는 경우도 옳지 않다. 예를 들어서 인공지능이 암을 진단할 때의 정확도가 100퍼센트가 아니기 때문에 인공지능을 사용할 수 없다는 주장이 있다. 그러나 이것은 지구상에서 가장 높은 빌딩을 건설하려고할 때, 이 빌딩의 높이가 한밤중에 떠 있는 보름달만큼 높지 않기 때문에 의미가 없다고 말하는 것과 같다. 지구상에 존재하지 않은 보름달 높이와 새로 건설하려고 하는 빌딩의 높이를 비교하지 말고, 현재까지 존재하는 가장 높은 빌딩의 높이와 새로 건설하려고 하는 빌딩의 높이를 비교해야 한다. 암을 진단하는 기존 방법의 정확도와 인공지능의 암 진단 예측 정확도를 비교해야지, 아직까지 이 세상에 존재하지 않는 암 진단의 정확도와 인공지능의 성능을 비교해서는 안 된다는 말이다. p.91

딥러닝의 성능을 높이기 위해서는 정확한 양질의 훈련 데이터를 많이 확보하는 것이 관건이다. 사람은 매일 약 10GB의 이미지를 시각적으로 처리하고 있기 때문에 시력이 온전한 사람들은 이미지 인식 분야에서 상당한 전문가들인 셈이다. p.105

인공지능을 어떤 방향으로 훈련시켜야 가치판단을 더 잘할수 있을지 만드는 것은 불가능에 가깝다. 마찬가지로 인공지능을 어떻게 훈련시켜야 더 창조적인 결과를 만들어 내는지도 알기 어렵다. 만약 이 이야기를 듣고 현재 자신이 하고 있는 일 안에 가치판단이나 창조성이 없다고 해서 직업을 바꿀 필요는 없다. 현재의 직업과 주어진 일 안에서 가치판단과 창조성을 발휘할 수 있는 부분을 찾아서 시도하면 된다. p.112

인공지능이 하게 되는 일은 결국 추천 또는 예측이다. 기존방법의 성능을 측정하고 인공지능을 적용했을 때의 성능을 측정해서 인공지능을 더했을 때 그 성능이 개선되었는지 판단해야한다. 추천의 경우에는 추천을 잘했는지, 못했는지는 주관적인 판단이기 때문에 추천 자체로 평가하는 것보다는 추천의 결과로 원하는 상황이 되었는지 정도로 평가해야 한다. 예를 들어서 소비자에게 상품을 추천했을 때 실제 구매를 더 많이 했는지로 평가할 수 있고, 웹페이지에 고객이 관심을 가질만한 콘텐츠를 표현했을 때, 해당 웹페이지를 얼마나 오랫동안 머물렀는지 등으로 평가할 수 있다. 예측의 경우에는 다시 분류와 분석으로 구분할 수 있다. p.117

빅데이터가 활용되는 단계는 빅데이터를 보기 좋게 시각화하는 1단계, 전문가가 의사결정을 할 수 있도록 도움을 주는 2단계, 인공지능에 입력해서 곧바로 결과를 도출하는 3단계로 나눌 수 있다. 상위 단계로 갈 수 있느냐, 아니냐는 인간의 판단력에 대한 과신을 얼마나 내려놓을 수 있느냐, 이해하고 납득하기 어려운 인공지능의 결과를 얼마나 수용적으로 받아들일 수 있느냐에 따라 달려 있다. p.125

인공지능을 이끈 양대 축은 전문가 시스템과 머신러닝이다.1990년대 초반까지 인공지능 분야를 이끌던 전문가 시스템이 인간의 이성적인 판단 과정을 흉내 냈기 때문에 인공지능을 아티피셜 인텔리전스(Artificial Intelligence)라고 불렀다. 하지만 최근의 인공지능은 머신러닝이 주도하고 있다. 그런데 머신러닝은 인간의 이성적 판단을 흉내 내고 있는 것이 아니라, 인간의 감성적 판단을 흉내 내고 있다. 인간의 감성적 판단은 수많은 경험을 기반으로 확률적으로 가장 좋은 결론을 도출하는 과정이다. p.132

인간의 이성적 판단력에 대한 과신과 집착을 내려놔야 인공지능을 제대로 활용할 수 있다. 가치판단과 창조성이 필요 없는 일은 인공지능에게 맡기고 인간이 가치판단과 창조적인 일에 더많은 시간과 정신적인 에너지를 쏟는다면 이성 맹신주의가 만들어낸 많은 문제들을 해결할 수도 있지 않을까 하는 기대를 한다. p.143

인공지능이 앞으로 스스로에게 수명을 부여하는 것이 장기적으로 자신들에게 더 유리하다는 것을 깨달을 수도 있다. 이렇게 되면 인공지능도 자신의 존재가 영원하지 않다는 것을 자각하게 되고 인간의 감정과 동일하지는 않겠지만, 유사한 의미의 무언가를 느끼고 서로 공감하게 될 것이다. 이것을 가칭 ‘인공 감정’이라고 부른다면, 인공 감정을 윤활유로 하여 인공지능도 인간처럼 가치판단을 하기 시작할 것이고, 창조적인 시도를 할 것이다. p.152

인공지능이 유행하고 남들이 인공지능을 도입

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출판사 서평

인공지능 파도가 오고 있다! AI를 이끌어가는 기업 CEO가 생생한 예시를 통해 쉽게 설명한다! 인공지능 시대를 준비하고 살아가야 할 인재들이 머리맡에 두고 읽어야 할 책! 컴퓨터의 시작은 약 70여 년 앨런 튜링 박사가 만든 튜링 기계에서 ...

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인공지능 파도가 오고 있다!
AI를 이끌어가는 기업 CEO가 생생한 예시를 통해 쉽게 설명한다!
인공지능 시대를 준비하고 살아가야 할 인재들이 머리맡에 두고 읽어야 할 책!

컴퓨터의 시작은 약 70여 년 앨런 튜링 박사가 만든 튜링 기계에서 시작되었다. 그는 제2차 세계대전에서 독일군의 암호체계인 에니그마(Enigma)를 해독하는 데 공헌하기도 했다. 그의 튜링 기계의 개념은 컴퓨터의 시작이자 인공지능 기술의 발전을 가져다주었다. 지난 시간 동안 인공지능 기술은 꾸준히 발전했다. 사람들은 이 기술에 열광했고 쉽게 실망하기도 했다. 그러나 현재는 인공지능 기술이 급격하게 발전했다고 말하기보다는 사람들의 생각과 기대, 인식이 달라졌다고 보는 게 맞는 말일 것이다. 인공지능 시대가 온다고 해서모두 컴퓨터 학원이나 대학원을 다니며 개발에 몰두해야 하는 것은 아니다. 플랫폼을 만드는 사람이 되기보다는 그것을 잘 활용할 줄 아는 사람이 되어야 한다. 인공지능 파도가 다가오고 있다. 파도의 크기가 점점 더 커져서 쓰나미처럼 우리 삶의 많은 것들을 바꿀 것이다. 파도에 빠져서 죽느냐, 서핑을 즐기며 가 보지 못했던 세계로 나아가느냐 하는 것은 자신의 선택에 달려 있다. 인공지능 파도 위에서 신나게 놀기 위해서는 어떻게 해야 하는지 이제부터 알아보자.

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책 속 한 문장

회원리뷰

  •     인공지능, 빅데이터, 4차 산업혁명... 자주 들어 용어는 익숙한데, 사실 뭔...

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    인공지능, 빅데이터, 4차 산업혁명... 자주 들어 용어는 익숙한데, 사실 뭔지 잘 모르겠다. 시대에 뒤떨어지지 않으려면 알기는 알아야 할 것 같은데, 뼛속까지 문과생인 내게 이런 영역은 너무나 어렵고 낯설다. 그러던 차에 하룻밤에 읽을 수 있는 이보다 쉬울 순 없다는 문구만 보고 <이것이 인공지능이다> 책을 읽게 되었다. 그런데 정말 너무 쉽고 술술 읽혀서 하룻밤만에 다 읽었다.

    인공지능 회사 대표이자 인공지능을 가르치는 겸임교수인 저자는 우리가 인터넷 기술을 자세하게 알지 못해도 인터넷 검색을 하고, 메일을 주고받는 것이 충분히 가능한 것처럼 복잡한 인공지능 기술을 잘 모르더라도 인공지능 기술을 활용하는 것은 가능하다고 한다.

    "인공지능이 본격화되면 대체되는 사람과 몸값이 오르는 사람들로 양분될 것이다. 기계장치가 작동하는 원리를 알고 대응한다면 대체 불가한 영역이 무엇인지 알 수 있게 되는 것이다. 마찬가지로 인공지능이 무엇이고, 어떤 원리로 결과를 만들어 내는지를 이해한다면 미래의 직업 선택에도 영향을 끼칠 것이다. "-p24

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    위의 그림처럼 컴퓨터 공학과 IT는 겹치는 부분이 있지만 일치하지는 않는다. 또한 인쇄술과 도서관 자료 분류 체계가 IT라는 점도 놀라웠다. 저자의 지적대로 IT와 컴퓨터를 동일시했던 것 같다.

    동서양의 역사를 가른 가장 중요한 IT는 금속활자 인쇄술인데, 동양에서는 금속활자 인쇄술을 지식의 저장 창고로 활용했고, 서양에서는 지식의 공유와 확대로써 활용했다는 부분도 인상적이었다. 이 부분이 바로 동양보다 서양이 더 먼저 근대화에 성공한 요인이 되었다고 볼 수 있다고 하는데 지금 우리에게도 시사하는 바가 큰 것 같다.

     

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    "인포메이션을 수집하고 저장하고 관리, 활용할 수 있는 기술을 IT라고 한다 . 전체 데이터를 잘 수집하고 저장하며 관리하는 것을 도와주는 기술을 DT라고 한다. IT와 DT의 차이는 인간의 판단력이 중심이 되느냐, 인간의 판단력에 대한 과신을 내려놓고 데이터 안에서 메시지와 패턴을 찾느냐이다. 100개 데이터 전체를 빅데이터라고 하고, 빅데이터를 인공지능을 활용하여 분류, 분석하게 되는 것이다. 이렇게 빅데이터와 인공지능이 포함된 DT를 활용한 혁신이 바로 4차 산업혁명이다. "-p32~33   

    빅데이터라고 하면 용어 때문에 데이터의 양이 많은 거라고 생각했는데, 발생한 데이터를 선별하지 않고 모두 수용했다면 올데이터, 즉 빅데이터인 것이고 그렇지 않다면 빅데이터가 아닌 것이라는 사실도 새롭게 알게 되었다.

    IT는 인간의 사고력이 중심이 되어 인포메이션을 처리한다면 DT는 인간의 사고력을 내려놓고, 올데이터에서 패턴이나 메시지가 마치 매직아이가 떠오르듯이 나타나도록 하는 기술이며 DT의 2가지 핵심 기술이 바로 빅데이터와 인공지능이라고 한다.

    인간이 이성적이고 합리적인 판단을 하는 존재가 아니라는 사실은 알고 있었지만 그래도 인간의 사고력을 배제한 DT로의 변화가 뭔가 한편으로는 씁쓸하기도 했다.

     

    "인공지능의 기반은 철학, 수학, 경제학, 신경과학, 심리학, 컴퓨터 공학, 제어 이론과 인공두뇌학, 언어학이고 인공지능을 기술적인 관점에서 분류하면 대략적으로 검색, 제약 만족 문제, 논리적 에이전트, 계획 수립, 지식 기반 시스템, 확률적 추론, 의사결정, 머신러닝, 자연어 처리로 나눌 수 있다."-p46             

                   

    4차 산업혁명 시대에 어떠한 급격한 변화가 있을지 예상할 순 없지만 인공지능의 기반이 되는 학문에 좀 더 관심을 가지고 인공지능이 하지 못하는 인간만이 할 수 있는 일이 뭔지 고민하고 역량을 키워야겠다는 생각이 든다.

    막연하게 어렵다고만 생각했던 주제라 관련 책을 볼 엄두도 내지 못했는데 마치 교과서를 읽듯이 초보자의 수준에 맞게 친절하게 풀어주셔서 인공지능이 뭔지 개념이 잡힌 것 같다. 그리고 다가올 미래에 대한 불안감 보다는 자신감이 생긴 것 같아 다들 한번 읽어보길 추천한다.

     

    본 도서 리뷰는 출판사로부터 책만 제공받아 직접 읽고 솔직하게 작성하였습니다.

     

     

                  

     

     

     

     

  • 이것이 인공지능이다. | ce**51030 | 2020.08.22 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
    1. 서론     '이것이 인공지능이다' 의 저자인 김명락님은 초록소프트(주)의 대표이사이시다.&nbs...

    1. 서론

     

     

    '이것이 인공지능이다' 의 저자인 김명락님은 초록소프트(주)의 대표이사이시다. 

     

    인공지능을 전공하고, 전문연구요원으로 복무하면서 연구 및 공공 기관의 의사결정자가 아닌 민간 기관의 의사결정자가 바라보는 인공지능의 관점을 보고 싶어서 '이것이 인공지능' 책을 선택하게되었다.

     

    초록소프트(주)에 대해서 간단히 설명하자면 '인공지능을 활용한 유동인구/스포츠 Big Data Deep Learning 등의 분야에서 핵심 역량을 갖추고 있는 DT (Data Technology) 기업이며. Big Data Deep Learning 응용 기술을 보유하고 있고 이 기술을 활용하여 인류의 미래에 도움이 되도록 이끌어가고자 하는 기업이다.

     

    간단하게 책을 읽으면서 느낀점과 인상 깊은 내용을 서술하고 마무리 짓도록 하겠다.


    2. 이것이 인공지능이다

     

    '이것이 인공지능이다'는 인공지능의 프로세스인 데이터 수집 및 전처리, 인공지능 모델 학습, 인공지능 모델 검증, 재학습에 대해 설명하는 파트. 인공지능의 뜨거운 감자를 다룬 파트. 인공지능 실용화에 대한 파트. 현장에서 인공지능 적용 파트로 구성되어있다.

     

    배경지식이 부족한 독자들을 고려해서 예시를 간단하게 들어 많은 사람들이 인공지능에 대해 전체적인 그림을 알 수 있게 작성되어 좋다고 생각이 들었다.

     

    - 인공지능 시대가 오면, 사람은 일자리를 잃을까?

     

    책에서는 인공지능 시대가 본격적으로 시작되면 사람이 일을 하지 않아도 될 것이다. 하지만, 인간의 강점인 감성을 토대로 인간이 할 수 있는 일과 인공지능이 할 수 있는 일이 구분되면서 소득의 양극화가 발생할 것이라고 하였다.

     

    전적으로 동의하는 바이다. 개인적으로 감성뿐만 아니라 책임소재에 대해 분명해야 하므로 단순한 노동에 관련된 서비스 및 산업은 인공지능과 로보틱스로 대체될 것이고, 의사결정자의 역할이 더 중요해질 것이다. 덧붙이면, 미래에 노동은 인공지능과 직결되는 사항이 될 것이다. 모든 산업에서 기본적인 지출은 인건비다. 회사가 휘청이면 서비스나 제품 개발을 취소하지 않는다. 유휴인력을 감축시키는 방법이 제일 쉬우면서 효과적인 방법이다.

     

    그렇다면, 산업의 기반을 대체하는 인공지능을 무엇으로 만들어지는가? 라고 생각하면 미래의 먹거리를 쉽게 생각할 수 있다. 데이터 수집가 (연구원, 측량, 판단, 크롤러, 마이닝 전문가.. 등), 데이터 의사결정자 (표준, 규제, 법령, 협회, 진흥원), 인공지능 개발자 등이 있겠다.

     

    - 인공지능과 통계

     

    데이터를 형식 관점으로 바라보면, 크게 비정형데이터와 정형데이터로 구분이 된다.

    데이터를 품질 관점으로 바라보면, 데이터와 정보 (고품질)로 구분이 된다.

     

    데이터가 정형데이터면서 고품질의 경우 통계를 통해 insight를 발견하기에 효과적이며, 데이터가 비정형데이터면서 데이터에 가까운 품질을 가지고 있다면, 딥러닝에 효과적이다.

     

    통계는 고품질의 정보 (Input) 을 넣었다면, 고품질의 결과 (Output)가 나온다.

    하지만, 딥러닝은 일반화 (Generalization)가 중요하기에 데이터를 넣어야한다. 딥러닝 구현에 있어서 데이터는 다다익선이다.

     

    (고품질 정형 데이터, 정형화된 결과) 


    통계 

     

    인공지능 (의사지원시스템 : DSS) 

     

    머신러닝 


    딥러닝 

     

    (저품질 비정형 데이터, 일반화된 결과)

     

    위의 단계를 통해 이해가 편할 수 있을 것이라 생각이 든다.

     

    대학원생때 의료데이터 및 임상 데이터를 학습시키기 위한 데이터 전처리에 수많은 시간을 쏟은 기억이 난다. 기본적으로 학습 대상 (Label)을 선정하기 위한 배경지식 습득, 절대적인 시간을 차지하는 데이터 전처리 (이상치 삭제, Null 값 삭제, 데이터 정형화, 데이터 정규화) 과정에서 인공지능 예측 모델 개발의 70%의 시간이 소요 된 것 같다.

     

    개인적으로 인공지능 개발 품질보다 데이터 양적 질적 품질이 더 중요하다고 생각한다.

     

    3. 결론

    책 '이것이 인공지능이다.'를 읽고 경험을 바탕으로 인공지능에 대해 논해보았다. 어느 정도 인공지능에 대해 이해를 바탕으로하고 산업이나 세부항목이 시사하는 바를 가볍게 알고 싶어하는 독자들에게 안성맞춤인 서적이라고 생각이 든다.

     

    4. Reference

    [1] 김명락, "이것이 인공지능이다", 슬로디미디어, 2020.07


     

    본 게시물은 출판사로부터 무상으로 제공받고

    주관을 담아 작성되었습니다.

  • "이것이 인공지능이다" 를 읽고 씁니다 인공지능이라고 느끼지 못했는데 이런 활용도 인공지능이라고 하면 인공지능은 굉장히 범위...

    "이것이 인공지능이다" 를 읽고 씁니다

    인공지능이라고 느끼지 못했는데 이런 활용도 인공지능이라고 하면 인공지능은 굉장히 범위가 넓다는 말의 뜻을 이해할 수 있겠어요.

    스타벅스와 인공지능1.jpg

    패션브랜드 자라는 전문자의 견해보다는 방문고객의 옷차림 데이터를 기반으로 옷을 생산한다고 해요. 저도 자라브랜드 옷을 즐겨 입는데 자라는 고객의 숨은 니드까지 잘 찾아내 저에게 보여준다는 느낌이 있었는데 그 이유가 있었다 생각이 들 정도입니다.

    스타벅스매장의 인테리어나 좌석배치를 위해서도 주변을 분석하는 기간이 한달이 된다고 합니다. 제가 사는 송파구에도 걸으면 스타벅스 매장이 다섯개는 됩니다. 그 매장을 둘러보기도 하는데 맘에 드는 매장을 찾아가서 차를 마시고 싶기 때문이죠. 보통은 넓은 곳을 선호합니다.

    이 책을 이해하려면 몇 번을 읽어야겠습니다

  •  



     



    4차 산업혁명이라는 말은 이제 상투적인 용어가 되었다. 그를 이루는 기술들은 인공지능, 사물인터넷, 드론, 자율주행, 3D 프린터, 공정 자동화, 무인기기, 빅데이터 등등 여러가지들이 있다. 때마침 이를 가르는 분수령이 생겼다. 바로 '코로나 팬데믹'이다. 코로나로 인해 세계는 그 이전으로 결코 돌아갈 수 없는 패러다임이 전환되었다. 언택트 산업들은 더욱 가속화 되었으며, 기존의 산업들은 어려움을 겪게 되었고, 실업률이 급증함에 따라 인건비 절감을 위해 무인기술이 더욱 가속화 되었다. 이제 패스트푸드점이나 일반 가게에서 심심치 않게 무인 키오스크를 찾아볼 수 있다. 주문을 받는 단순한 일자리는 사라지는 것이다. 


    이 책은 특히 4차 산업혁명 기술의 꽃이라고 할 수 있는 인공지능에 초점을 맞춘다. 내가 생각하는 인공지능은 인공지능의 발전으로 인하여 인간들의 일자리가 점점 사라지고 특히 단순노동 일자리는 모두 기계, 인공지능으로 대체되어 많은 일자리가 사라지고, 전문직 또한 이에 안전하지 않다는 생각이다. 그래서 향후 도래할 새로운 세상에서 잉여인간들이 넘쳐나면 어떻게 될까, 그리고 인공지능이 자신의 생각을 가지고 인류를 위협하면 어떻게 될까? 하는 생각들이 앞선다는 점이다. 하지만 이 책에서는 인간은 인간만의 영역이 있다고 말한다. 마치 스포츠 게임에서 축구를 한치의 오차도 없이 잘하는 인공지능 끼리 대결을 한다면 누가 그 스포츠를 즐길 수 있을까? 저자는 사람이 오류와 실수를 저지르는 과정에서 전혀 새로운 기회와 대안을 찾아내는 것은 인공지능의 영역이 아닌 인간들의 영역이라고 말한다. 인간이 인간적인 오류를 통해서 인공지능에게 전혀 새로운 대안과 방향을 제시하는 일은 인간만의 가치있는 영역으로 남을 것이라는 점이다. 인간이 하기에 그만큼 감동적이고 재미있는 스포츠다. 그것은 인간들만의 영역으로 남을 것이다. 


    특히나 이 책은 인공지능의 전공자인 저자가 인공지능의 기초부터 활용사례까지 쉽게 설명해주는 책이다. 오히려 초보자인 나에게 이 책이 접근하기 쉽게 써져있어서 이해하기 쉬웠다. 그리고 앞으로 살아가는데 중요한 기술인 인공지능을 더욱 배우고 싶어졌다. 이 책을 계기로 좀 더 공부하고 관심을 가져보아야 겠다.

  • 이것이 인공지능이다 | ga**7 | 2020.08.07 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
      인공지능, 4차 산업혁명 그리고 AI 이제는 굳이 인공지능관련 종사자가 아니더라도 우리 생활 ...

    IMG_20200728_142129.jpg

     

    인공지능, 4차 산업혁명 그리고 AI 이제는 굳이 인공지능관련 종사자가 아니더라도

    우리 생활 가까이에 있다는것은 분명히 아는 사실일것이다.

    많이 들어는 봤지만 정확히 어떤게 인공지능인지 설명하라고 하면 글쎄...라고만 할것같은데

    이 책에서는 전문가들이 아닌 일반인들이 인공지능에 대해서 기본적으로 알아두면

    좋을 이야기들을 담고 있다. 이 책에는 AI의 역사부터 기초지식 그리고 활용사례까지 담고 있는데

    인공지능에 관해서 잘 모르는 일반인들이 쉽게 이해할수 있도록 설명하고 있어서

    인공지능에 대해서 한발짝 더 알수 있는 기회가 되었다.

    막연히 AI 인공지능하면 우리의 일자리를 빼앗아가는 어쩌면 적? 같은 존재라고만 생각했고

    우리 생활이 편리해질수록 그만큼 우리의 일자리도 줄어들게 되는구나하는 생각만 자리잡고 있었는데

    내가 인공지능을 만들고 개발하는 그런 사람이 되지는 않을지라도 만들어진 기술들을

    오픈마인드로 받아이들이고 실제 생활에 활용하고 변화하는 세상에서 조금 더 앞서 나간다면

    어차피 다가올 그리고 다가와있는 인공지능 시대에 들러리가 아닌 주인공으로 살수있게 되지 않을까 싶다.

    오래전을 생각해보면 우리가 80년대에 생수를 사서 마실지? 핸드폰을 하나씩 가지고 다닐지 생각하고

    있었던 사람은 없었을것이다. 그때 이런말을 했다면 아마도 이상하게 생각하지 않았을까?

    그렇듯이 이제는 스마트폰없이 하루도 안되는 그런 삶을 살고 있고 집집마다 컴퓨터 한두대씩은 가지고 있고

    이메일을 자유롭게 활용할수 있으며 그때는 이상하고 대단했던 일들을 보통 사람들이 아무렇지 않게

    사용할수 있듯이 아마도 인공지능 AI도 우리 생활속에 깊이 스며들어 활용하게 되는 그런 세상이

    조만간 오지 않을까 싶다. 이제는 인공지능 시대의 들러리가 될지도 모른다는 두려움을 벗어나

    우리의 삶을 더욱 풍요롭고 행복하게 만들수 있는 그런 인공지능 기술을 잘 이해하고 활용하는 그런

    사람이 되어야 겠다는 생각을 해본다. 이 책은 나뿐만 아니라 미래를 살아가야 할 아이에게도

    꼭 읽게 추천해주고 싶고, 다 읽고 함께 이야기 나눠보면서 좋은 시간을 가져야 겠다.

     

     

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