인공지능 교과서

비즈니스 구축부터 신기술 개발까지

이모토 타카시 지음 | 김기태 옮김

성안당 2021년 01월 28일 출간 국내도서 : 2021년 01월 12일 출간

작품소개

책소개

목차

제1장 【기초편】 인공지능(AI)의 세계
1.1 인공지능이란 무엇인가
인공지능의 탄생과 역사
결국, 인공지능이란 무엇인가
모델과 설명변수, 목적변수
인공지능에 대한 환상

1.2 인공지능의 가치
왜 인공지능으로 자율주행차를 실현할 수 있는가
인공지능을 둘러싼 각국 기업의 자세와 기대치
인공지능이 가능한 것
미지 데이터 대응과 인공지능의 가치

1.3 인공지능은 일자리를 빼앗을까
인공지능이 불가능한 것
인공지능으로 대체할 수 없는 3가지 업무
인류는 인공지능에게 일자리를 빼앗길까
사람과 인공지능의 협조 레벨

1.4 인공지능은 세계를 어떻게 변화시키는가
업계의 재정의
인공지능이 보급된 세계
기업은 어떻게 해야 하는가
인간은 어떻게 해야 하는가

제2장 【비즈니스편】 산업별로 본 인공지능 사례와 미래 예측
2.1 제조업의 인공지능 활용과 예상(제품개발편)
스마트 제품
제품의 컴퓨터화
제품의 OS

2.2 제조업의 인공지능 활용과 예상(생산관리편)
인공지능에 의한 비용 삭감
인공지능을 이용하지 않는 선택지
인공지능에 의한 제품의 안정화
예지보전
이상검지와 산업보안
생산계획

2.3 자동차 산업의 인공지능 활용
자동차 생산현장
자율주행의 레벨 정의
자율주행차 개발 동향
자율주행 플랫폼
내비게이션 시스템

2.4 농업·어업·축산업의 인공지능 활용
인공지능과 식물공장
비교 재배와 최적화
인공지능과 어업
인공지능을 활용한 새로운 축산업

2.5 의료 분야의 인공지능 활용과 미래
인공지능에 의한 진단
화상인식에 의한 진단
의료의 인공지능 활용시 주의사항
데이터 공유에 관한 과제
뇌파 해석의 가능성
브레인 머신 인터페이스
인공지능 신약 개발
세포 배양

2.6 건설업의 인공지능 활용과 미래
업무용 차량
스마트홈

2.7 금융업의 인공지능 활용과 미래
인공지능을 이용한 자산 운용
인공지능에 의한 자산 운용

2.8 소매업의 인공지능 활용과 미래
아마존 고와 슈퍼마켓의 미래
편의점과 인공지능
챗봇의 활용
인공지능을 이용한 수요 예측
추천 기능

제3장 【비즈니스편】 인공지능 활용에 관한 국가 시책
3.1 에너지와 스마트그리드
스마트그리드
스마트그리드와 인공지능

3.2 스마트시티
스마트시티
싱가포르의 스마트네이션 구상
인공지능을 이용한 도시 계획 입안
스마트시티의 앞에 있는 것

3.3 데이터 유통의 현황과 과제
데이터 유통의 필요성
공공기관의 오픈데이터화
해외의 오픈데이터 추진
오픈데이터를 둘러싼 과제
민간의 데이터 유통
정보은행
민간의 데이터 유통 촉진 과제

제4장 【비즈니스편】 인공지능 프로젝트의 추진 방법과 주의사항
4.1 인공지능 프로젝트의 기획
공정 혁신과 제품 혁신
목표 설정과 공유가치 창출
혁신기업의 딜레마
인공지능과 지적 재산

4.2 데이터 수집과 관리
인공지능 활용을 위해 수집해야 할 세 가지 데이터
내부 데이터의 수집과 관리
센싱 데이터의 수집과 관리
외부 데이터의 수집과 관리

4.3 인재 부족 문제의 해결 방법
엔지니어 부족 현황
인공지능 교육의 필요성
초기의 프로젝트 체제
외부 힘을 빌린다
파트너를 찾는 방법

제5장 【기술편】 머신러닝 ~지금까지의 인공지능과 역사~
5.1 인공지능을 배우기 전의 필수지식
설명변수와 목적변수와 모델
절댓값
미분
상관관계와 상관계수
데이터 간의 인과와 유사상관
행렬의 내적
확률

5.2 인공지능의 역사
인공지능의 진화를 배우는 의의
초기 연역추론의 인공지능
현재로 이어지는 귀납추론의 인공지능
귀납추론의 한계
발견하는 현재의 인공지능
컴퓨터 비전

5.3 머신러닝이 가능한 것
단순회귀분석
다중회귀분석
분류
클러스터링

5.4 데이터 세트에 의한 분석 예
데이터 세트에 의한 분석
아이리스 데이터
와인 품질 데이터
보스턴의 하우징 데이터
수작업 숫자 데이터
Cifar-10(화상인식 연습용 데이터 세트)
20Newsgroups에 의한 문서 데이터 해석

5.5 학습
학습의 의의
머신러닝
학습 데이터와 지도학습
비지도학습 1
강화학습
학습 방법의 선택

5.6 머신러닝의 알고리즘
결정나무
SVM(서포트 벡터 머신)
유전적 알고리즘
k평균법(k-means법)

제6장 【기술편】 딥러닝 ~현재의 인공지능~
6.1 신경망
신경망의 시작
뇌의 정보 전달 체계
뇌의 학습
논리회로
신경망의 구성
퍼셉트론에 의한 계산 처리
활성화 함수
활성화 함수(스텝 함수, 시그모이드 함수)

작가정보

저자(글) 이모토 타카시

출간작으로 『인공지능 교과서』 등이 있다.

번역 김기태

대학에서 컴퓨터공학을 전문으로 공부했다. 이후 광선로 계측 관련 회사에서 유저 소프트웨어 개발 엔지니어 업무를 맡았다. 주 사용 언어는 JAVA이며 C나 Python 등의 언어도 활용 가능하다. 해당 경험을 바탕으로 현재는 프리랜서 번역가로 활동 중이다.