실생활에서 바로 쓰는 인공지능

허준 지음

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

작품소개

책소개

실생활에서 바로 쓰는 인공지능을 펴내며


오늘날 우리는 4차 산업혁명이라는 거대한 변화의 물결 속에 살고 있습니다. 인공지능(AI)은 그 중심에 자리 잡고 있으며, 우리의 일상과 산업 전반을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 스마트폰의 음성 비서, 인터넷의 추천 시스템, 의료 영상 진단, 자율주행차 등 다양한 영역에서 인공지능은 단순한 기술을 넘어 삶의 동반자가 되고 있습니다. 이러한 시대적 변화 속에서 많은 사람이 인공지능에 대해 배우고자 하는 열망을 가지고 있지만, 비전공자와 일반인에게는 그 출발점조차 막막하게 느껴질 수 있습니다.


이 책은 바로 이러한 고민에서 출발했습니다. “실생활에서 바로 쓰는 인공지능”은 IT 비전공자와 일반인을 대상으로, 인공지능의 기본 개념부터 실제 생활에서 활용할 수 있는 실용적인 사례에 이르기까지 단계적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 이 책은 단순히 이론을 나열하는 것이 아니라, 독자가 인공지능을 보다 친숙하게 이해하고 직접 응용할 수 있도록 돕는 실천적 가이드입니다.


책의 목표와 방향
이 책은 다음의 세 가지 목표를 중심으로 작성되었습니다.


I. 인공지능에 대한 두려움 해소
인공지능은 종종 복잡한 이론과 기술적 용어로 인해 어렵고 접근하기 힘든 분야로 인식됩니다. 그러나 인공지능은 기본적인 원리를 이해하면 누구나 쉽게 활용할 수 있습니다. 이 책에서는 복잡한 수식이나 어려운 전문 용어를 배제하고, 직관적인 설명과 풍부한 사례를 통해 독자들이 인공지능을 친근하게 느낄 수 있도록 구성하였습니다.


II. 실생활에서의 응용
이 책은 이론에만 머물지 않고, 독자들이 실생활에서 인공지능을 어떻게 활용할 수 있을지 구체적으로 보여줍니다. 예를 들어, 스마트폰의 AI 앱 활용법, 비즈니스에서 데이터를 분석해 의사결정을 지원하는 방법, 그리고 개인 프로젝트에서 챗봇이나 이미지 분류 모델을 구현하는 과정 등을 다루며, 독자들이 실제로 응용 가능한 인사이트를 제공합니다.


III. 실습과 문제 해결 능력 배양
독자는 이 책에서 제공하는 다양한 실습 예제를 통해 인공지능의 기본 원리와 작동 방식을 직접 체험할 수 있습니다. 실습을 통해 AI 기술의 핵심을 이해하고, 데이터를 활용하여 문제를 해결하는 방법을 학습할 수 있습니다. 책의 후반부에는 프로젝트 중심의 학습이 포함되어 있어, 단순한 학습을 넘어 실질적인 기술 구현 능력을 키울 수 있도록 설계되었습니다.


독자 대상과 특징
이 책은 다음과 같은 독자들을 위해 작성되었습니다.


I. IT 비전공자: 프로그래밍 경험이 없는 독자라도 이해할 수 있도록 친절하게 설명하였으며, 기본적인 컴퓨터 사용 지식만으로도 학습이 가능하도록 구성했습니다.


II. 일반인과 직장인: AI 기술을 업무와 생활에 적용하고자 하는 직장인을 위해 비즈니스 사례와 실용적인 예제를 다루었습니다.


III. 학생 및 학습자: AI 분야에 관심이 있는 고등학생, 대학생, 성인 학습자들에게 기초부터 실습까지 체계적인 학습 경로를 제공합니다.


책의 구성
이 책은 13개의 장으로 구성되어 있으며, 기초적인 개념에서부터 심화된 응용과 실습까지 단계적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다.


I. 기초 개념 학습: 인공지능의 정의와 역사, 머신러닝과 딥러닝의 기본 원리를 다룹니다.


II. 응용 기술 학습: 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 생성형 AI와 같은 최신 기술의 원리와 사례를 살펴봅니다.


III. 실습과 프로젝트: 실질적인 AI 모델을 구현하고, 데이터를 활용한 문제 해결 방법을 학습합니다. 구체적으로 챗봇 구축, 이미지 분류 모델 설계 등 흥미로운 프로젝트를 통해 배운 내용을 응용할 수 있습니다.


각 장의 끝에는 연습문제와 복습 섹션이 포함되어 있어 학습 내용을 점검하고 스스로 복습할 수 있는 기회를 제공합니다. 이 과정은 독자가 책을 읽으며 느낄 수 있는 학습 성취감을 높여줍니다.

목차

01주차 인류의 진화
1.1 사회의 변화: 혁명
1.2 4차 산업혁명
1.3 연습문제


02주차 ICT 핵심기술
2.1 IoT(사물 인터넷)
2.2 Cloud(클라우드 컴퓨팅)
2.3 Bigdata
2.4 AI
2.5 5G
2.6 연습문제


03주차 ICT 융복합
3.1 의료
3.2 제조
3.3 자동차
3.4 로봇
3.5 물류
3.6 금융
3.7 농업
3.8 교통
3.9 연습문제


04주차 인공지능 개념 및 머신러닝과 딥러닝
4.1 인공지능 개념
4.2 인공지능 머신러닝
4.3 인공지능 딥러닝
4.4 연습문제


05주차 머신러닝의 세부기술 및 활용 사례
5.1 머신러닝(Machine Learning)의 정의
5.2 지도 학습
5.3 비지도 학습
5.4 강화 학습
5.5 활용 사례
5.6 연습문제


06주차 자연어 처리
6.1 자연어 처리의 기초
6.2 언어 모델의 발전
6.3 BERT와 GPT의 비교
6.4 연습문제


07주차 컴퓨터 비전
7.1 이미지 처리 기초
7.2 CNN 모델
7.3 딥러닝 기반 영상 분석
7.4 연습문제


08주차 자율주행 기술
8.1 자율주행의 개념
8.2 센서 기술과 융합
8.3 자율주행의 사회적 영향
8.4 자율주행을 위한 인공지능 기술
8.5 연습문제


09주차 대화형 및 생성형 AI 모델
9.1 대화형 AI 모델
9.2 생성형 AI 모델
9.3 연습문제


10주차 대화형 AI 모델 실습
10.1 ChatGPT 실습
10.2 Claude 실습
10.3 Copilot 실습
10.4 Gemini 실습
10.5 AI 모델의 장점과 단점
10.6 연습문제


11주차 여러 가지 생성형 AI 실습 I
11.1 Lilys.ai 활용
11.2 Gamma 활용
11.3 Deep-L 활용
11.4 연습문제


12주차 여러 가지 생성형 AI 실습 II
12.1 Deepfake 내 얼굴 합성하기(Artguru 활용)
12.2 가상 아나운서가 되어보자(Face Me, D-ID, Hedra 활용)
12.3 연습문제


13주차 AI의 미래 전망 및 윤리적 문제
13.1 AI와 윤리
13.2 AI의 사회적 영향
13.3 연습문제

작가정보

저자(글) 허준

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