인공지능 상식에 지식 더하기!

[최신 인공지능, 쉽게 이해하고 넓게 활용하기]는 인공지능을 초보자도 쉽게 이해할 수 있게 설명한 책이다. 인공지능이 발전해 온 과정을 살펴보고, 인공지능 기술을 어떻게 비즈니스 현장에서 활용하고 있는지 알려준다. 또, 인공지능 관련 용어와 핵심 기술을 그림 등을 통해 차근차근 설명하며 IBM, 구글, 아마존, 페이스북 등 인공지능 개발에 몰두하고 있는 세계 주요 플레이어들의 동향과 미래 전략들을 소개한다.

▣ 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

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.

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