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교양으로서의 인공지능

교양으로서의 인공지능

  • 이상진
  • |
  • 시크릿하우스
  • |
  • 2020-08-05 출간
  • |
  • 252페이지
  • |
  • 148 X 210 mm
  • |
  • ISBN 9791190259309
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출판사서평




인공지능으로 경영하라
엔지니어에게 맡기면 되는 것으로 치부하지 말라

책《교양으로서의 인공지능》은 이제는 기존의 방법론으로 비즈니스 현장이 일부 개선되는 것만으로는 4차 산업혁명이 가져오는 새로운 혁신, 업종의 단절적 변화 등에 대처하기에는 너무나도 미흡하다는 강력한 위기감에서 출발했다. 저자는 인공지능을 알려 하지 않는다면, 경영·산업·정책·교육 분야에 종사하는 그 누구를 막론하고 경쟁력을 잃고 한계 상황에 부딪힐 것이라고 확언한다. 인공지능의 효용과 이에 대한 학습은 교육자에게만 한정되어서는 안 되며, 기업의 간부나 임원, 중앙과 지방정부의 공무원, 언론인, 정치인 등 비엔지니어들에게도 반드시 필요하다.
엔지니어가 아닌 일반 독자들은 인공지능의 내부구조는 모르더라도 개념만 알고 이를 활용하는 것이 가능하다. 마치 자동차의 엔진이나 내부 구조를 몰라도 운전을 잘할 수 있는 것과 같다. 인공지능 솔루션을 그저 호출해서 사용만 하기 보다는 인공지능의 개념 및 구성요소, 체계와 원리, 적용 사례 등 기초적인 이해를 해야 한다. 그럼 보다 명확하게 인공지능 솔루션을 이용하고 실효성을 평가할 수 있을 것이다. 또한 비즈니스에서의 적용 기준, 정책적 경영적인 함의 등 더 나아간 논의가 가능할 것이다.
인공지능 시대를 맞이하여 기업과 노동은 큰 변화를 겪을 것이다. 예측 가능하고 반복적인 업무들은 인공지능으로 대체될 것이기 때문이다. 기업의 전문성에 의존하여 특화된 분야를 추구하던 비즈니스 모델은 데이터를 수집, 처리, 분석하는 플랫폼을 구축하는 방향으로 변경되고 있다. 특정 산업에 특화된 경영의 리더보다 디지털과 네트워크 기반의 비즈니스 리더가 부각되고 있다. 이를 실증적으로 보여주는 업체가 바로 아마존, 구글, 알리바바다. 유통이나 검색엔진 업체를 넘어 클라우드 서비스, 금융 서비스, 자율주행차 제조, 음성인식 스피커 제조 등 비즈니스 영역을 무한대로 넓혀 가고 있다. 또한 조직의 인력 운영 방식에 있어서도 중간관리자들의 역할이 대폭 축소되고, 새로운 신기술을 따라 가지 못하는 문제가 발생하고 있다. 이러한 중간관리자들을 재교육시키고 조직의 구조를 좀 더 평평하게 하는 변화가 필요하다.
책《교양으로서의 인공지능》을 통해 독자들은 데이터 구축·정비·관리, 기계학습의 알고리듬, 인공지능 산업의 특성에 대해 이해하고 그 개념이나 기술이 어떻게 활용되고 현대인의 삶에 영향을 미치는지 알게 될 것이다. 각각의 독자분들이 이 책을 통해 자신의 자리에서 사업과 투자, 정책 개발에 있어 깨달음의 순간(eureka moment)을 만날 수 있기를 바란다.


목차


저자의 글 | 누구나 쉽게 이해하는 인공지능

제1장. 뉴 노멀, 인공지능이 온다
코로나19로 인한 거대한 변화
왜 인공지능을 이해해야 하는가?
인공지능 시대, 기업의 적자생존

제2장. 인공지능이란 무엇인가?
인공지능의 탄생
인공지능의 역사, 빙하기를 넘어서

제3장. 어떻게 기계학습으로 인공지능이 가능할까?
데이터를 습득, 예측하고 문제를 해결한다
지도학습, 답을 안다
비지도학습, 답을 모른다
강화학습, 보상을 통해 답을 찾는다

제4장. 인공지능 알고리듬 쉽게 이해하기
최적의 회귀선을 추적한다
오차를 최소한으로 줄이는 경사하강법
분류 방식의 기계학습
질문을 통해 예측치를 찾는 의사결정트리
중첩된 필터로 연산하여 정확도를 높이는 합성곱 신경망

제5장. 센서 데이터를 이용한 인공지능
외부 환경의 다양한 정보를 활용한 상황 예측
엄청난 양의 데이터를 단순하게 구분한다

제6장. 텍스트 언어처리 인공지능
텍스트를 활용한 자연어 처리 학습
텍스트 자연어 처리는 어느 분야에 쓰일까?

제7장. 음성인식을 활용한 인공지능
말하는 의미를 파악하고 결과를 예측한다
다양한 모드를 이용한 언어 처리
사람의 목소리로 출력한다

제8장. 거래 데이터를 활용한 인공지능
거래에서 발생한 데이터로 학습한다
금융 분야에서 더 활발한 인공지능
성공과 실패, 관계 데이터를 기반으로 분류한다
소비자 선호의 역동성을 탐지한다
사회와 자연재해 위험을 조기 경보한다

제9장. 인공지능에게 데이터란?
빅데이터와의 상관관계
가치 창출 메커니즘
학습에 사용되는 데이터
확장성, 역동성, 설명력을 갖춘 데이터 관리
데이터를 확보할 때 고려해야 할 사항

제10장. 인공지능으로 경영하라
인공지능을 활용한 제품 개발과 조직 운영
어떻게 실제 업무개선에 적용할 수 있을까?

제11장. 인공지능과 인간이 만드는 미래
설명력이 더해진 인공지능의 등장
알고리듬의 편향성
개인정보를 침해하거나 무단으로 도용한다면?
인공지능이 인류의 종언을 가져올까?
통제 불가능한 디지털 독점
고용은 줄고 직업이 사라진다?

부록
미주

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