인공지능개론

허준 , 박형우 지음

복두출판사 2025년 01월 08일 출간 국내도서 : 2024년 12월 20일 출간

작품소개

책소개

21세기는 인공지능의 시대입니다. 기술의 발전과 함께 인공지능은 IT 산업 전반에 걸쳐 핵심 기술로 자리 잡았으며, 사회의 다양한 영역에서 빠르게 변화를 이끌어가고 있습니다. 자율주행, 의료 진단, 금융 분석, 스마트 시티 등 인공지능은 이미 우리 삶 깊숙이 스며들어 있으며, 그 영향력은 점점 확대되고 있습니다. 이러한 시대적 흐름 속에서 IT 계열 학과의 전공자로서 인공지능에 대한 기초부터 응용까지 체계적으로 학습하고, 이를 실무와 연구에 적용할 수 있는 능력을 갖추는 것은 필수적인 과제가 되었습니다. 이 책은 이러한 시대적 요구에 부응하기 위해 기획된 IT 계열 학과 전공자용 교재입니다.


이 책은 다음의 세 가지 주요 목표를 염두에 두고 집필되었습니다.


첫째, 인공지능의 핵심 개념을 명확히 전달하는 것입니다. 이를 위해 인공지능의 정의, 역사, 기본 원리와 같은 기초 이론을 체계적으로 정리하고, 학습자가 쉽게 이해할 수 있도록 명료한 설명과 시각 자료를 활용하였습니다.


둘째, 실습을 통해 실질적인 응용 능력을 배양하는 것입니다. 인공지능은 실무와의 연결성이 매우 중요한 학문입니다. 따라서 이 책에서는 파이썬을 활용한 프로그래밍 실습, 머신러닝 모델 설계, 딥러닝 구현 등의 내용을 포함하여, 학습자가 이론을 실제로 적용할 수 있도록 실습 중심의 학습 경로를 설계하였습니다.


셋째, 미래를 준비하는 시야를 제공하는 것입니다. 단순히 기술을 배우는 것을 넘어, 인공지능이 사회와 산업에 미치는 영향, 윤리적 쟁점 그리고 다양한 응용 사례를 통해 독자들이 폭넓은 관점에서 인공지능을 이해할 수 있도록 구성하였습니다.


이 책의 구성은 단계적인 학습 효과를 극대화할 수 있도록 설계되었습니다.


1. 기초 이론 학습
책의 초반부에서는 인공지능의 정의와 역사, 종류와 작동 원리를 다룹니다. 이 과정에서 학습자는 인공지능의 전반적인 개념과 철학을 이해하며, 기술의 발전 배경과 현재의 위치를 명확히 파악할 수 있습니다.

2. 실습과 응용 중심의 학습
중반부에서는 파이썬 프로그래밍을 기반으로 한 머신러닝과 딥러닝 실습을 통해 학습자가 직접 모델을 설계하고 구현할 수 있는 능력을 기를 수 있도록 구성하였습니다. 특히, 예제 중심의 설명을 통해 실무에 가까운 경험을 제공하려고 노력했습니다.


3. 응용 사례와 미래 전망
후반부에서는 인공지능이 실제 산업에서 어떻게 활용되는지를 금융, 제조, 자율주행 등 다양한 분야의 구체적인 사례를 통해 제시합니다. 또한, 인공지능이 앞으로 나아갈 방향과 기술적, 윤리적 도전 과제들을 다루어 학습자들이 앞으로의 가능성을 폭넓게 상상할 수 있도록 돕습니다.

이 책은 IT 계열 학과 전공자들의 요구와 학습 환경을 철저히 반영하여 다음과 같은 특징을 포함하고 있습니다:


1. 체계적인 학습 설계
초보자부터 고급 학습자까지 단계적으로 학습을 이어갈 수 있도록 구성하였으며, 각 장마다 이론 학습과 실습, 요약과 복습을 통해 학습 효과를 극대화할 수 있는 구조로 설계되었습니다.


2. 실무 기반 프로젝트 사례 제공
실제 산업에서의 활용 사례를 프로젝트 형태로 제공하여 학습자가 학문적 지식과 실무 능력을 동시에 배양할 수 있도록 하였습니다.


3. 다양한 산업 응용 분야
IT 계열 학과 전공자가 접할 수 있는 다양한 산업 응용 사례를 다룸으로써, 학습자가 자신의 관심 분야에 맞는 진로를 모색할 수 있도록 돕습니다.


4. 평가와 복습 문제 제공
각 장의 끝에는 학습 내용을 점검할 수 있는 복습 문제와 평가 항목을 추가하여 독자들이 자신의 학습 수준을 스스로 확인하고 부족한 부분을 보완할 수 있도록 하였습니다.


이 책은 단순히 이론적 지식을 전달하는 데 그치지 않고, 독자들에게 학문적 호기심과 창의성을 자극하며, 실질적인 문제 해결 능력을 키울 수 있도록 돕고자 했습니다. IT 계열 학과 전공자들이 이 책을 통해 인공지능의 기본기를 다지고, 학문적 성장과 더불어 실무에서 바로 활용할 수 있는 능력을 갖추기를 진심으로 바랍니다.

끝으로, 이 책이 출판되기까지 많은 도움을 주신 출판사, 동료 연구자들 그리고 피드백을 아끼지 않으신 분들께 깊이 감사드립니다. 이 책이 독자 여러분의 학습 여정에서 든든한 동반자가 되기를 바라며, 나아가 여러분의 연구와 실무에 유용한 가치를 제공하기를 희망합니다.

목차

01일차 인공지능의 정의와 역사


1.1 인공지능이란?
1.2 인공지능의 역사
1.3 인공지능의 발전 과정
1.4 오늘의 내용 요약
1.5 연습문제



02일차 인공지능의 종류와 적용분야

2.1 약한 AI와 강한 AI
2.2 AI의 주요 적용분야 : 의료, 금융, 제조
2.3 AI의 추가 적용 분야
2.4 오늘의 내용 요약
2.5 연습문제




03일차 인공지능을 이해하기 위한 기초개념


3.1 머신러닝 기초
3.2 딥러닝 기초
3.3 데이터의 중요성
3.4 오늘의 내용 요약
3.5 연습문제




04일차 파이썬과 인공지능


4.1 파이썬 소개 및 설치
4.2 파이썬을 활용한 기초 프로그래밍
4.3 파이썬으로 간단한 AI 모델 만들기
4.4 오늘의 내용 요약
4.5 연습문제




05일차 머신러닝의 기본 개념


5.1 지도 학습 vs 비지도 학습
5.2 머신러닝의 학습 과정
5.3 실습 : 간단한 예측 모델 만들기
5.4 오늘의 내용 요약
5.5 연습문제






06일차 딥러닝의 핵심 개념


6.1 인공 신경망의 구조
6.2 딥러닝의 학습 원리
6.3 신경망 모델의 종류 및 설명
6.4 실습 : 이미지 분류 모델 만들기
6.5 오늘의 내용 요약
6.6 연습문제


07일차 자연어 처리의 기초


7.1 자연어 처리란?
7.2 언어 모델의 기본 원리
7.3 실습 : 텍스트 분석과 감정 분석
7.4 오늘의 내용 요약
7.5 연습문제




08일차 AI 응용 - 일상생활에서의 인공지능


8.1 AI 기반 추천 시스템 : 넷플릭스와 유튜브
8.2 스마트폰에서의 AI 기술(음성 인식, 얼굴 인식)
8.3 오늘의 내용 요약
8.4 연습문제



09일차 비즈니스에서의 인공지능


9.1 AI와 데이터 분석
9.2 AI를 활용한 마케팅과 자동화
9.3 실습 : 간단한 챗봇 구축
9.4 오늘의 내용 요약
9.5 연습문제



10일차 AI 윤리와 사회적 영향


10.1 인공지능의 윤리적 문제
10.2 AI가 사회에 미치는 영향 : 일자리 변화와 직업의 미래
10.3 오늘의 내용 요약
10.4 연습문제


11일차 AI 프로젝트 : 이미지 인식 모델 만들기


11.1 프로젝트 기획
11.2 데이터 준비와 모델 학습
11.3 모델 평가와 결과 분석
11.4 오늘의 내용 요약
11.5 연습문제






12일차 AI 프로젝트 : 이미지 분류 모델 구축


12.1 프로젝트 기획
12.2 이미지 분류 모델의 기본 구조
12.3 실습 : 이미지 데이터를 활용한 분류 모델 구축
12.4 실습 : 이미지 데이터를 활용한 분류 모델 실습
12.5 오늘의 내용 요약
12.6 연습문제


13일차 AI의 미래와 전망


13.1 인공지능 기술의 미래
13.2 미래의 AI 연구 분야
13.3 AI와 인간의 공존
13.4 오늘의 내용 요약
13.5 연습문제

작가정보

저자(글) 허준

∙ 現, 동서울대학교 IT융합학과 겸임교수
∙ 現, 신안산대학교 컴퓨터정보학과 겸임교수
∙ 現, (주)지식의 숲 CTO
∙ 現, (주)캡스텍(SK 자회사) 정보화 및 ICT 융복합 분야 자문위원
∙ 現, 한국정보통신자격협회(ICQA) 자문위원
∙ 現, (사)대한전자공학회(IEEK) 컴퓨터소사이어티 학술이사
∙ 現, (사)인터넷방송통신학회(IIBC) 상임이사
∙ 現, 한국과학기술대학교 캡스톤디자인 평가위원
∙ 現, 경기도 인재개발원 빅데이터 특강 강사
∙ 現, 네트워크관리사 특강 강사
∙ 前, 경민대학교 정보통신과 교수

저자는 20년 이상 네트워크와 빅데이터 등 ICT 강의 및 실무를 수행하고 있으며,
현재 동서울대학교 정보통신과 겸임교수 및 (주)지식의숲 CTO로 재직 중에 있습니다.

저자(글) 박형우

∙ 現, 동서울대학교 IT융합학과 교수
∙ 現, 동서울대학교 산학공동기술개발센터 센터장
∙ 現, 동서울대학교 융합DX연구소 소장
∙ 現, 한국인터넷방송통신학회 이사
∙ 現, 국제문화기술진흥원 이사
∙ 前, 한국인터넷정보학회 이사
∙ 前, 삼성디스플레이 QD모듈개발 책임연구원
∙ 前, 숭실대학교 전자정보공학부 연구교수
∙ 前, 한국철도기술연구원 선임연구원

∙ 논문 SCI논문 7편 포함, 54편 게재 (Scopus H-index: 6, 인용 88회) 및 특허 2건 보유
∙ 국제학술대회 Best Paper 수상 5회
∙ 한국음향학회 표창장 (2017)
∙ 정보통신부 창업아이템경연대회 동상 (2002, 2001)

2013년 정보통신공학 박사 취득 및 음성/음향 신호처리를 통한 머신러닝 분야에서 15년 이상의 연구 경력을 보유한 전문가로, 인공지능 머신러닝 분야에서 뛰어난 연구 성과를 거두었습니다. 산학협력과 연구 성과 확산을 통해 학계와 산업계에 기여하며, 관련분야 강의와 프로젝트를 통해 학생 및 연구 인력 양성에도 힘쓰고 있습니다.