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아는 만큼 보이는 AI

아는 만큼 보이는 AI

  • 최기원
  • |
  • 길벗
  • |
  • 2024-08-12 출간
  • |
  • 192페이지
  • |
  • 152 X 225 X 12mm
  • |
  • ISBN 9791140710423
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출판사서평

이 책은 AI의 활약이 두드러지는 챗봇, 이미지와 영상 생성, 단백질 구조 예측과 추천 시스템 등 다양한 분야를 폭넓게 다루면서도 이제 막 AI 분야에 입문한 사람도 이해할 수 있을 만큼 쉽게 쓰여 있습니다. 책을 통해 급변하는 미래 사회의 분위기를 가늠하고 각자 이정표를 세울 수 있을 것입니다. _권오준(네이버 AI 연구원)

좋은 인공지능을 만들기 위해선 기존의 기술을 이해하는 것은 물론 다양한 분야에서 실제 문제를 해결하는 데 어떻게 활용되는지 파악해야 합니다. 이 책을 통해 AI에 익숙하지 않은 분도 AI 산업 전반에 대해 이해하고 나아가 새로운 아이디어를 만들어내길 기대합니다. _신해빈(삼성리서치 생성형AI 연구원)

현대 사회는 AI가 각 분야로 빠르게 퍼져가고 있으며 AI에 대한 최소한의 이해 없이는 경쟁력을 유지하기 어려운 시대입니다. 누구나 자신의 생산성을 올리고 더 나은 성과를 이루기 위해 AI를 적극적으로 이용해야 합니다. 이러한 시점에서 이 책은 AI에 대한 깊이 있는 이해를 제공하는 좋은 길잡이가 될 것입니다. _손규빈(네이버클라우드 AI 엔지니어)

유명 소설 제목에 빗대 책을 소개하면 ‘AI 시대를 여행하는 비전공자를 위한 안내서’라 할 수 있습니다. 책을 읽고 나면 AI가 판타지 세상 속 마법이 아니라 새로 나타난 인류의 친구이자 도구라는 점을 이해하게 될 것입니다. _하주영(스캐터랩 변호사)

빠르게 변화하는 AI 산업에 대처하기 위해 알아야 할 AI 지식을 설명하고, AI의 위험성, 안정성, 책임 문제의 중요성을 강조하며 앞으로 우리가 이 변화에 어떻게 대응해야 할지에 대해 질문합니다. 세상을 변화시키는 AI를 이해하고 이러한 변화를 함께 만들어가고 싶다면 이 책을 읽어보세요. _고서영(VISA 머신러닝 엔지니어)

목차

1장. AI, 어디까지 발전했나 : 대표적인 AI 기술 소개

1.1 대화하는 AI: 람다
____AI에 의식이 있다고?
____첫 등장부터 남달랐던 람다
____르모인과 람다의 대화

1.2 그림을 그리는 AI: 미드저니와 달리
____미술 대회에서 수상한 미드저니
____이미지 생성 AI의 시초 달리
____달리의 발전

1.3 단백질 구조 예측 AI: 알파폴드
____센세이션을 일으키며 등장한 알파폴드
____단백질 구조 예측의 의미와 알파폴드의 성과

1.4 생성형 AI: 챗GPT와 GPT-4
____구글 검색을 위협하며 등장한 챗GPT
____한층 업그레이드된 GPT-4의 등장
____생성형 AI가 미칠 영향
____빅테크 기업의 LLM 경쟁

1.5 영상을 만드는 AI: 소라
____사실적인 영상을 만들어주는 소라
____소라의 다양한 기능
____소라의 잠재력

[하나 더 알기] 챗GPT의 가능성과 한계

2장. AI, 어떤 원리로 학습하나 : AI 모델을 학습시키는 법

2.1 AI 모델이란
____AI 모델의 개념
____AI 모델의 동작 원리

2.2 학습이란
____학습과 추론
____학습 데이터셋 구성 방법
____학습의 원리: 역전파

2.3 학습의 성질
____데이터셋이 많을수록 학습이 잘 된다
____잘못된 데이터가 많으면 학습에 방해된다
____데이터셋을 다양하게 구성해야 한다
____데이터가 불균형하면 학습에 방해가 된다
____학습 시 과적합 현상을 주의해야 한다

2.4 학습을 위한 인프라
____AI 모델에 GPU를 사용하는 이유
____GPU 클라우드 서비스
____AI 반도체 경쟁

[하나 더 알기] 딥러닝의 역사

3장. 생성형 AI란 무엇인가 : 생성형 AI의 작동 방식

3.1 챗봇의 개요
____챗봇이란
____문맥과 답변

3.2 검색 기반 챗봇
____검색 모델의 작동 방식
____검색 모델의 학습 데이터셋
____검색 기반 챗봇의 장점
____검색 기반 챗봇의 단점

3.3 생성 기반 챗봇
____생성 모델의 작동 방식
____생성 모델의 학습 데이터셋
____생성 기반 챗봇의 장점
____생성 기반 챗봇의 단점

3.4 챗GPT에 대한 오해
____챗GPT는 최신 정보를 다 알고 있다
____챗GPT는 정답만 말한다

[하나 더 알기] 오픈 LLM 리더보드

4장. AI, 어떻게 사용될까 : 주요 기업의 AI 활용 사례

4.1 추천 서비스: 유튜브
____유튜브 알고리즘의 원리
____추천 알고리즘의 부작용

4.2 수학 문제 풀이 앱: 콴다
____콴다 앱의 데이터 보관 방법
____콴다 앱의 자연어 처리 기술
____콴다 앱의 챗GPT 도입

4.3 중고 거래 앱: 당근마켓
____카테고리 예측
____어뷰징 판별
____추천 서비스

[하나 더 알기] 딥러닝의 연구 분야

에필로그

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