최신 인공지능 쉽게 이해하고 넓게 활용하기

▣ 출판사서평

구글에서 개발한 인공지능 ''알파고''가 국내 최고의 바둑 기사를 물리 치고 세계를 놀라게 한 것이 2016 년 3 월. 인공지능 관련 기술의 발전과 비즈니스에서의 응용은 상상 이상으로 빠르게 진화하고 있다.

인공지능을 통한 번역은 물론이고, 인터넷 쇼핑몰에서는 챗봇이 고객과 대화하며 취향에 맞춰 마음에 들 만한 상품을 추천해 준다. 인공지능을 이용한 자율 주행 자동차가 등장하였으며, 말만 하면 뭐든지 척척 알아서 처리해 주는 인공지능 비서가 등장하였다. 의료 분야에서는 각종 질병을 정확히 진단하고 약을 처방해 주며, 금융 분야에서는 개인의 포트폴리오에 맞는 최적의 상품을 찾아주고 자산도 관리해 준다. 영화에서나 볼 법한 일들이 이제는 현실 속에서 하나 둘 실현되고 있는 것이다.

이 책에서는 4차 산업혁명의 핵심인 인공지능을 이해하고 비즈니스 관점에서 최신 동향을 파악하여 앞으로 어떻게 응용하고 대응해 나갈 것인지에 대한 단서와 아이디어를 제공한다. 책 앞부분에서는 인공지능과 관련된 기술, 특히 머신러닝과 신경망 구조 및 전문 용어, 비즈니스 활용 사례 등에 초점을 맞춰 최신 동향과 정보를 가능한 한 알기 쉽게 정리하였다. 뒷부분에서는 IBM과 마이크로소프트, 구글 등과 같이 AI 기술을 연구하는 대기업들의 사례를 정리하고 현재 화두가 되는 딥 러닝에 대해서도 다룬다.

▣ 작가 소개

저자 : 칸자키 요지
로봇, 인공지능, 컴퓨터, 디지털카메라, 촬영과 리터치, 스마트폰 등에 정통한 테크니컬 라이터 겸 컨설턴트. 로봇 정보 웹사이트 ‘로보스타’에서 보롯과 인공지능 등에 관한 칼럼 ‘칸자키 요지가 말하는 로봇의 충격!’을 연재 중이다. 1996년부터 3년간 아스키 특파원으로 미국 실리콘밸리에 거주하며 벤처 기업 취재를 중심으로 컴퓨터와 인터넷 업계의 최신 정보를 리포트하였으며, 최근에는 로봇과 관련된 최신 동향을 추적한 서적 『페퍼의 충격! 퍼스널 로봇이 바꿀 사회와 비즈니스』(닛케이 BP)를 집필하였다.

역자 : 김현옥
명지대학교 일어일문학과를 졸업했으며, 통신기술업체에서 다년간 번역을 담당하고 있다. 현재 번역에이전시 엔터스코리아에서 전문 번역가로 활동하고 있다. 주요 역서로는 『주말에 끝내는 PHP 프로그래밍: 이틀 만에 개발 환경 구축부터 간단한 웹 애플리케이션까지』가 있다.

▣ 주요 목차

▣ 제1장: AI 관련 기술의 최전선 ~ 과거에서 미래까지의 계보
1-1 바둑 승부에서 인간을 물리친 인공지능 ‘알파고’
1-2 예상한 것 이상으로 빠르게 진화한 바둑용 AI
1-3 전문가 시스템
1-4 ‘IBM 딥 블루’와 인간의 두뇌전
1-5 딥 러닝의 도입
1-6 알파고가 강력한 바둑 AI로 진화하기까지
1-7 인공지능 붐과 구글의 고양이
1-8 이미지 인식 기술 대회 ‘ILSVRC’에서 딥 러닝이 압승
1-9 딥마인드와 게임용 자율학습형 범용 AI
1-10 패턴 매칭과 식별 AI
1-11 강한 AI와 약한 AI
1-12 튜링 테스트
[칼럼] 중국어 방
1-13 싱귤래리티(기술적 특이점)
1-14 트랜지스터가 인간의 뇌를 넘어설 때
1-15 감정을 가진 로봇의 등장
1-16 지식과 지혜의 차이, 그리고 지능으로

▣ 제2장: AI 기술의 비즈니스 활용
2-1 인간과 자연스럽게 대화하는 컴퓨터
[칼럼] 아마존 에코와 알렉사
2-2 콜 센터의 상담원 지원
2-3 온라인 쇼핑 사이트 내의 고객 응대
2-4 컨시어지를 지원하는 AI 비서
2-5 챗봇과 대화 AI
2-6 챗봇 및 대화 AI의 사례
2-7 챗봇의 기술과 종류
2-8 인공지능을 탑재한 대화 앱
2-9 로봇의 딥 러닝 활용법
2-10 핀테크와 AI 활용
2-11 범죄 예측 시스템을 시 경찰청이 도입
2-12 무인 자동차의 현 상황과 미래
[칼럼] BMW가 무인 자동 주차 기능을 탑재
2-13 히트를 예측하는 AI 시스템
2-14 예술의 영역에 진출하는 AI
2-15 의료 분야에서 활약하는 IBM 왓슨
2-16 IoT와 빅데이터
2-17 미래를 맡기는 젊은이들

▣ 제3장: 왕초보를 위한 간단한 해설 ~ AI 관련 기술과 전문 용어
3-1 머신러닝과 특징값
3-2 신경망과 분류 문제
3-3 신경망의 구조.
3-4 딥러닝(심층 학습)
3-5 지도 학습과 비지도 학습
3-6 강화 학습
[칼럼] 알파고와 강화 학습
3-7 오차역전파법(Backpropagation)
3-8 신경망에 대해 더 깊이 알기
3-9 텐서플로로 대화 AI를 만들어 보기
[칼럼] 향후 주목 받을 머신러닝 기술

▣ 제4장: AI를 견인하는 주요 기업들
4-1 IBM
4-2 Microsoft
4-3 Google
4-4 Facebook
4-5 Amazon
4-6 Apple
4-7 토요타 자동차
4-8 NTT 그룹
4-9 소프트뱅크 그룹
4-10 일본 기업들의 동향