AI 시대에 뒤떨어지기 싫은 직장인, 인공지능이 어려운 문과생,
이제 막 인공지능을 공부해보려는 비전공자에게 필요한 입문서
인공지능에 대한 뉴스가 연일 뜨겁다. 인공지능은 끊임없이 발전하고 있으며, 일상뿐 아니라 교육?스포츠?예술 등 다양한 분야에 인공지능 기술들이 속속들이 도입되고 있다. 인공지능이 인간의 많은 직업을 대체할 것이라는 이야기도 심심찮게 들려온다. ‘혹시 AI가 나를 대체하는 것은 아닐까?’ ‘나보다 AI를 더 잘 아는 사람이 날 앞지르는 것은 아닐까?’ 하는 막연한 불안감도 든다. 거대한 인공지능의 물결 앞에서 살아남기 위해 막상 인공지능을 배우려고 해봐도 머신러닝, 라이브러리, 프롬프트 등 이해하기 어려운 수많은 설명들과 복잡한 수식, 알지도 못하는 프로그래밍 언어가 발목을 잡는다. 우리는 어디서부터 어떻게 인공지능을 배우고 인공지능과 함께 살아가는 시대를 준비해야 할까?
어떤 분야든 어느 하나를 알기 위해선 가장 먼저 그 속에서 쓰이는 언어들을 이해할 수 있어야 한다. 《인공지능 101》은 인공지능을 이해하기 위한 핵심 개념들을 담았다. AI 실무를 익히려는 사람들이 크게 늘고 있는 지금, 이 책은 복잡한 수식 대신 쉽고 간단한 설명으로 쓰여 이 같이 AI 시대에 뒤떨어지기 싫은 직장인, 인공지능이 어려운 문과생, 이제 막 인공지능을 공부해보려는 비전공자까지 본격적으로 실무를 익히려는 누구에게나 쉽게 인공지능의 핵심 개념들을 이해하고 기초를 세울 수 있도록 도와준다.
마이크로소프트에서 Data & AI Specialist로 근무 중이며, 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사로 20년 넘게 IT 분야에서 일하고 있다. 고려대학교 대학원에서 빅데이터 및 인공지능에 대한 전문적인 연구를 진행하면서 『모두의 인공지능 기초 수학』(길벗, 2020), 『딥러닝 텐서플로 교과서』(길벗, 2021), 『딥러닝 파이토치 교과서』(길벗, 2022), 『챗GPT, 거부할 수 없는 미래』(길벗, 2023) 등을 저술했다.
[인공지능 일반]
인공지능
머신러닝
지도학습
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레이블(클래스)
회귀 모델
종속변수와 독립변수
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클러스터링
강화학습
딥러닝
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가중치
다층 퍼셉트론
데이터셋
정형 · 반정형 · 비정형 데이터
크롤링
모델
if-then 규칙 기반 시스템
의사결정 트리
오차
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과적합
차원의 저주
전처리
정규화
노이즈
이상 탐지
추론
모델 배포
도커
MLOps
데이터 사이언티스트
인공지능 특이점
GPU
캐글
소타
[프레임워크 · 라이브러리]
파이썬
주피터 노트북
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라이브러리
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[언어처리]
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디코딩
토큰 · 토큰화
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TF-IDF
STT · TTS
순환 신경망
트랜스포머
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컴퓨터 비전
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객체 추적
이미지 분할
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제로샷 러닝
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오픈AI 플러그인
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