모두를 위한 인공지능 길라잡이

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2017-07-17

처음 배우는 인공지능

머신러닝과 딥러닝 시대에 맞는 인공지능 개론

저자 : 다다 사토시
번역 : 송교석
출간 : 2017-06-01

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이 책은 인공지능의 과거, 현재, 미래의 개발 및 발전 흐름을 알아보고 여러 가지 과제를 해결할수학 이론 그리고 실제 서비스 개발에 활용할 데이터베이스, 빅데이터 같은 기술에 대해서 자세히 다룹니다.

‘처음 배우는 인공지능’이라는제목만 믿고 책을 보면 수많은 수학 공식과 이론에 당황하게 됩니다.

사실 책 내용이 조금 어렵기는하지만, 인공지능이라는 숲을 본다는 생각으로 책을 마주하면, 앞으로인공지능 연구나 개발이 어떻게 진화해 나갈 건지 이해하게 되어 나에게 주어진 과제를 풀어갈 해법을 찾을 수 있다고 생각합니다.

그래서 책에서 거론하는 특정수학 이론 혹은 프로그램 소스 자체를 분석하는 것이 중요한 것이 아니라 여러 과제에 어떠한 이론과 알고리즘이 적용되었는지를 궁극적으로 이해하는것이 중요합니다.

끝으로 이 책을 관련 산업에 취업하려는 취준생이나 석사과정의 학생들이 꼭 한번 읽었으면 좋겠습니다. 그간 선배들이 연구해온 인공지능의 맥락을 파악하고 앞으로 연구해야 할 분야의 이론과 구현에 대한 깊은 이해를 준비하는 계기가 되었으면 하는 바람입니다.

이 책에 소개된 재미나는 인공지능 기술들

스타트업을 준비하시는 분들이나 인공지능 개발에 관심이 많은 독자 그리고 관련 기술에 대한 정보를 수집하시는 분을 위해 책 전반에 소개된 인공지능 서비스 개발 분야를 소개해 드립니다.

책의 극히 일부이기는 하지만 아래 내용을 읽어 보시면 현재의 인공지능 기술이 어디까지 발전해 있고 무엇을 만들 수 있는지 가늠해 볼 수 있습니다.

추천 엔진

- 전문가 시스템의 하나로 쇼핑몰 등의 평가 시스템으로 활용

쇼핑몰의 추천 상품, 언론사의 추천기사, 관련 기사와 같이 하나의 콘텐츠에서 비슷한 정보를찾아 추천하거나, 방문자의 검색 이력이나 구매 이력 등 사이트 방문자 고유 정보를 이용하여 정보를 찾아 추천합니다.

유사도

- 비교 대상이 얼마나 비슷한지 확인

수학적인 개념인 코사인 유사도, 상관계수, 상관 함수, 편집거리 등을 활용하여 문서 사이의 유사도를 계산하거나 입력된 단어와 사전을 비교해서 맞춤법 오류를 점검하거나 올바른 단어 후보를 제시할 수도 있습니다.

그래프 탐색과 최적화

경로 탐색에 이용할 수 있는트리 구조를 미로찾기, 대중교통 환승과 같은 최적 경로 탐색 등에 활용할 수 있습니다. 데이터베이스 시스템은 이와 유사한 B트리를 이용하여 인덱스에 활용합니다.

이외에도 데이터의 관계를 나타내는 요소를 추가한 트리 구조인 온톨로지가 있으며 네트워크를 기반으로 지식을 표현하는 시멘틱 네트워크도 있습니다.

이미지 인식

축소된 2차원 이미지의 해상도를 확대된 이미지 해상도로 개선하거나 흑백 사진의 컬러화 그리고 자연스러운 러프 스케치 생성 등에 활용되고 있습니다.

텍스트 생성

원래 이해할 수 있었던 언어의 문장이 암호화, 다른 언어로 변환, 노이즈 첨가 등으로 이해하기 어려운 문장이 되었을 때 기계를 통해 원래의 문장으로 되돌리는 기계번역이 있으며, 뉴스 기사처럼 문서를 자동으로 요약하여 요약문을 작성하는 기술이 활용됩니다. 애플 시리나 마이크로소프트 린나 같은 자율 문장생성 분야도 있습니다.

이 책은 누가 읽어야 하나?

1. 인공지능 관련 소프트웨어 및 제품을 개발하는 엔지니어나 관리자

2. 머신 러닝, 딥러닝, 사물인터넷 등과 관련된 실제 사례를 알고 싶은 독자

3. 인공지능 관련 사업을 준비 중인 스타트업 관계자

구매 전 체크 포인트!

개발 언어는 ‘파이선’

머신러닝과 딥러닝 개발에 사용되는주요 프로그램 언어가 대부분 ‘파이선’입니다. 그래서 책 본문 중간마다 파이선 소스가 등장하는데 그냥 참고만 하셔도 됩니다.즉 파이선을 몰라도 책을 이해하는 데 아무 지장이 없습니다.

수학 지식은 참고만 하세요.

서적 중간마다 인공지능 개발에 필요한 선형대수, 해석학, 통계학 등의 수학적 이론과 관련수식이 설명되어 있습니다.

비전공자의 경우 사실 이 페이지들은 용어들조차 생소해서 전혀 이해가 안 되어 자칫 학습 의욕을 잃어버릴 수 있습니다.

다만 관련 기술의 개요와 흐름을 이해하는 것이 중요하기 때문에 구체적인 다이어그램이나 수식 등은 그냥 참고만 하셔도 무방합니다.

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