인공지능이 비즈니스 모델이 되기까지

한 권으로 읽는 인공지능과 비즈니스의 모든 것

한 글로벌 기업의 보고서에 따르면 15개 국가 약 5,500명의 기업인을 대상으로 한 설문조사에서 3분의 1에 달하는 기업이 이미 AI를 사업에 활용하고 있다고 답했고, 3명 중 1명은 자신이 속한 기업이 향후 1년 이내 AI 솔루션 투자를 강화할 것이라고 한다. 인공지능 기술은 이미 IT분야뿐만 아니라 모든 분야에 걸쳐 영향을 미치고 있다. 인공지능을 활용하기 위해서 인공지능 자체를 이해하고, 참고할만한 좋은 사례를 알아두는 것이 필요하다. 이 책은 인공지능을 비즈니스에 적용하기 위해 필요한 모든 내용을 한 권에 담았다!

이지은
다양한 경험과 전문성을 요구하는 융복합 시대에 운좋게 대학교수를 하게 되었다. 한양대 교육공학과 졸업 후 대기업과 국회에서 근무했으며, 30대에는 직장 생활과 두 자녀 육아, 석박사 과정을 병행하는 정말로 치열한 워킹맘의 삶을 살았다. 30대 후반에 한양사이버대학교에 임용되어 정보기술과 AI 비즈니스, 기술경영을 가르치고 있다. 문과로 대학을 입학해 공학박사로 졸업하면서 기술을 쉽게 이해하고 설명할 수 있는 능력을 얻기 위해 부단히 애썼고, 덕분에 쉽고 직관적인 강의로 베스트티처 상을 다수 수상하였다. 현장의 살아 움직이는 지식을 습득하고 트랜드에 뒤처지지 않기 위해 다수의 크고 작은 프로젝트를 수행하고 있다.

정석찬
1999년 3월부터 동의대학교 e비즈니스학과 교수로 재직하고 있다. 부산대학교 기계설계 학사와 오사카부립대학 경영공학 석사와 박사 학위를 취득하였으며, 한국전자통신연구원 선임연구원으로 전자상거래 및 ERP 관련 기술 개발을 담당하였다. 과학기술정보통신부 정보화전략위원회 위원, 부산정보산업진흥원 상임이사 등을 역임하였으며, IT Innovation 대상 지식경제부 장관상 표창(2008), 정보통신 유공자 부산광역시장 표창 (2018), SW산업 발전 유공 홍조근정훈장을 수훈(2019)하였다. 현재 동의대학교 부산IT융합부품연구소장과 인공지능그랜드ICT연구센터장을 담당하고 있다.

Chapter 01 왜 인공지능인가?
01 인공지능, 이미 우리 주변에 와 있다
02 인공지능은 어려운 분야이다
03 기업이 인공지능을 도입하는 이유
04 알파고가 몰고 온 훈풍
05 인공지능이 기존의 프로그래밍과 다른 점
06 파괴적 기술로서의 인공지능
07 인공지능, 도입해야 할까?
08 메타버스를 움직이는 엔진
09 통계학을 배웠다면 인공지능도 공부해 보세요

Chapter 02 인공지능은 인간을 완벽하게 흉내 낼 수 있을까?
01 인간의 지능
02 인간의 지능 vs 인공지능
03 인공지능의 모태, 신경망
04 AI 로봇이 도쿄대 입시에 낙방한 이유
05 인공지능의 한계 1 : 맥락 파악이 어렵다?
06 인공지능의 한계 2 : 모라벡의 역설
07 기계에 눈을 달다, 머신비전
08 춤추는 로봇
09 뇌 연구와 인공지능 개발의 공통점

Chapter 03 인공지능은 어떻게 발전해왔을까?
01 인공지능의 과거와 현재
02 인공지능의 아버지, 앨런 튜링
03 인공지능의 선구자들
04 퍼셉트론즈 논쟁
05 전문가 시스템의 등장과 2차 전성기
06 왓슨과 알파고가 연 3차 전성기
07 알파고, 넌 어디까지 진화했니?
08 튜링 테스트를 통과한 인공지능?
09 중국어 방 논증
10 불쾌한 골짜기
11 특이점이 올까?

Chapter 04 영화 속 인공지능은 어떤 모습일까?
01 인공지능을 바라보는 관점
02 영화 속 인공지능 1 : 인류를 공격하는 파괴자
03 영화 속 인공지능 2 : 인간과 감정을 공유하는 기계
04 자아를 가진 인공지능
05 인공지능이 꼭 인간을 닮아야 할까?

Chapter 05 인공지능은 어떻게 동작할까?
01 인공지능 기술
02 객체로서의 인공지능
03 외국어 번역기
04 이미지 인식 서비스
05 인공지능 면접관
06 AI 스피커의 진화
07 챗봇
08 인공지능 기자
09 인공지능이 할 수 있는 일

Chapter 06 인공지능은 예술을 창작할 수 있을까?
01 인공지능 음악가
02 인공지능 화가
03 인공지능이 만든 작품의 가치

Chapter 07 인공지능은 어떻게 분야별로 적용되고 있을까?
01 인공지능의 활용
02 제조분야
03 자동차 분야
04 환경 분야
05 복지 분야
06 유통 분야
07 교육 분야
08 법률 분야
09 의료 분야
10 부동산·건설 분야
11 회계·금융 분야
12 농업 분야

Chapter 08 인공지능을 어떻게 비즈니스에 적용할까?
01 비즈니스 기회 찾기
02 비즈니스 모델이란?
03 인공지능을 활용한 똑똑한 출판 플랫폼, 인키트
04 비즈니스 모델 캔버스
05 블랙박스를 유추하는 상상력

Chapter 09 주요 국가들과 기업들은 왜 인공지능에 뛰어들까?
01 기술 전쟁의 시대
02 인공지능 경쟁력
03 기업들이 인공지능에 사활을 거는 이유
04 FANG의 인공지능 전략
05 한국의 초라한 성적표
06 빠르게 달리는 인공지능에 올라타기
07 인공지능 프로젝트

Chapter 10 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이는 무엇일까?
01 인공지능의 핵심기술, 머신러닝과 딥러닝
02 머신러닝이란?
03 학습의 의미
04 머신러닝의 분류
05 스팸 필터링
06 머신러닝을 이용한 전염병 확산 예측 사례
07 비지도학습 : 한양마트 고객 분류하기
08 강화학습 : 강아지 훈련하기
09 딥러닝이란?
10 딥러닝의 역사
11 적대적 생성망(GAN)
12 딥러닝의 고수들
13 구글의 프로젝트 선루프

Chapter 11 인공지능이 당신의 일자리를 위협할까?
01 로보 바리스타가 만들어주는 커피
02 일자리의 탄생과 소멸
03 인공지능의 직업 대체 가능성
04 인공지능이 직업상담사의 직무를 100% 대체할 수 있을까?
05 로봇세 논란
06 인공지능이 직원을 감시하는 시대
07 자유로운 상상과 사색이 있는 삶

Chapter 12 왜 인공지능에도 윤리가 필요할까?
01 인공지능의 결정을 믿을 수 있을까?
02 트롤리 전차의 딜레마
03 실제로 누구를 구할 것인가?
04 전투로봇의 위험성
05 로봇 윤리
06 아시모프의 로봇 3원칙
07 인공지능 윤리 원칙
08 AI챗봇이 몰고 온 논란
09 개발자의 도덕성이 중요한 이유
10 인공지능과의 공존을 위해 생각해야 할 문제들

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