[책] 비전공자를 위한 인공지능 교과서

 
후쿠마 도모키, 가토 고이치 지음, /  정용민 
 
인공지능에 대해서 이제 공부를 시작할까 합니다. 
그런데 어떤 것부터 공부를 하고, 어떻게 뼈대를 잡아야 할지 막막하던참에
보게 된 책 입이다. 
 
다 읽고 나서 생각나는 것은 별로 없지만, 
아!! 아주 약간의 감(?)을 잡은 것 같습니다. 
 
저는 인공지능을 학문적으로 파서 자체 엔진이나 라이브러리를 만드는 것보다
이미 만들어진 알고리즘 등을 잘 활용하고, 어디에 잘 쓰일 수 있을 지에 포커스를
두고 공부를 하기로 방향을 잡았습니다. 
 
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인상 깊었던 부분
 
 
* 과학습의 처리 방법

 

 
* 인공지능 기법 별 논문의 비율

 
 
* 인공지능을 어떤 영역에 투자하면 좋을까요

* 인공 지능의 신뢰 조건
견고성 robustness
공정성 fairness
설명 책임 accountability
재현성 reproducibility


* 인공지능 요리사

 
 

목차

• CHAPTER 1 | 인공지능을 두려워하는 이유 1
  1-1 왜 인공지능을 두려워할까요 3
  
  CHAPTER 2 | 인공지능의 정체 9
  2-1 무엇을 할 수 있어야 인공지능이라고 부를 수 있을까요 11
  2-2 인공지능이 생각하기에 합리적인 것은 무엇일까요 17
  2-3 인공지능은 어떻게 해서 최고의 한 수를 선택할까요 20
  2-4 인공지능은 어떻게 해서 실패로부터 배우는 것일까요 24
  2-5 인공지능에게는 왜 대량의 데이터가 필요할까요 30
  COLUMN 인공지능 화가와 뮤지션이 탄생할 것인가 34
  
  CHAPTER 3 | 인공지능은 어떻게 진화해 왔을까요 35
  3-1 인공지능이 왜 지금 주목받는 것일까요 37
  3-2 인공지능 연구가 급속히 확대되고 있다고 할 수 있는 근거는 무엇일까요 39
  3-3 예전의 인공지능은 어떤 것이었을까요 43
  3-4 옛날과 오늘날에 인공지능의 차이점은 무엇일까요 49
  3-5 머신러닝이란 무엇인가요 53
  
  CHAPTER 4 | 인공지능은 인간과 어디까지 가까워질 수 있을까요 59
  4-1 인공지능은 사람의 마음을 이해할 수 있을까요 61
  4-2 인공지능이 쓴 글에서 지성이 느껴지는 이유는 무엇일까요 65
  4-3 인공지능이 똑똑해지는 데 사람의 지식이 도움을 줄 수 있을까요 67
  
  CHAPTER 5 | 인공지능은 틀릴 수 있다 71
  5-1 인공지능은 어떨 때 틀리는 걸까요(첫 번째) 73
  5-2 인공지능은 어떨 때 틀리는 걸까요(두 번째) 77
  COLUMN 높은 표현 능력을 가진 딥러닝 모델 80
  5-3 인공지능은 어떨 때 틀리는 걸까요(세 번째) 81
  5-4 인공지능은 어떨 때 틀리는 걸까요(네 번째) 85
  COLUMN 과학습의 처리 방법 88
  5-5 인공지능이 내린 답을 믿어도 될까요 89
  
  CHAPTER 6 | 인공지능 내부에 잠재된 악의란 무엇일까요 95
  6-1 인공지능을 속일 수 있다는 것이 사실일까요 97
  COLUMN 딥페이크 기술의 순기능 107
  6-2 인공지능이 사람을 차별한다는 게 사실인가요 108
  6-3 인공지능의 예측이나 결정을 믿을 수 있게 하려면 무엇이 필요할까요 114
  6-4 인공지능은 어떻게 해서 예측이나 결정의 근거를 설명할 수 있을까요 118
  6-5 인공지능의 예측이나 결정을 믿을 수 있게 하려면 설명 이외의 다른 방법도 있을까요 124
  
  CHAPTER 7 | 앞으로의 인공지능은 어떻게 될까요 129
  7-1 인공지능이 감정을 갖게 된다는 게 사실인가요 131
  7-2 인공지능이 인공지능을 만든다는 게 무슨 뜻인가요 135
  7-3 인공지능끼리 바둑을 두면 어떻게 되는 건가요 142
  7-4 인공지능은 어떻게 진짜 같은 가짜 영상을 만드는 걸까요 146
  7-5 인공지능은 어떻게 불량품을 찾아낼까요 150
  
  CHAPTER 8 | 인공지능 연구의 최전선 153
  8-1 인공지능 연구가 급속도로 진행되고 있는 이유를 알려 주세요 155
  8-2 인공지능 연구를 이끌어 나가고 있는 나라는 어디일까요 161
  8-3 인공지능 연구의 최신 동향을 알고 싶으면 어떻게 해야 하나요 168
  8-4 인공지능 연구의 성과는 어떻게 평가되나요 175
  8-5 인공지능 연구가 당면한 과제는 무엇일까요 179
  
  CHAPTER 9 | 인공지능을 잘 다루려면 183
  9-1 인공지능 프로젝트에 도전하려면 어떤 것에 주의해야 할까요 185
  9-2 인공지능 프로젝트에서 차별화할 수 있는 포인트를 알려 주세요 189
  
  CHAPTER 10 | 인공지능 투자를 성공적으로 이끌어 가려면 195
  10-1 어떤 영역의 인공지능에 투자해야 할까요 197
  10-2 인공지능 비즈니스에 도전하려면 어떤 것에 주의해야 할까요 201
  
  CHAPTER 11 | 가까운 미래의 인공지능은 어떻게 될까요 207