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[단독] AI 혁명의 미래
- 저자
- 정인성,최홍섭 저
- 출판사
- 이레미디어
- 출판일
- 2023-01-06
- 등록일
- 2023-01-13
- 파일포맷
- EPUB
- 파일크기
- 65MB
- 공급사
- YES24
- 지원기기
-
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책소개
AI, AI, AI 새로운 제국이 출현한다!
구글, 마이크로소프트, 엔비디아, 애플 등
거대 기업들이 차세대 전략으로 AI를 선택한 이유는 무엇인가?
세계의 비즈니스 지형이 바뀐다!
『AI 혁명의 미래』는 반도체 전문가와 AI 전문가가 준비한 회심의 역작으로, 향후 세계의 비즈니스 지형을 바꾸는 핵심 Game changer로의 AI를 주목한다.
1950년대 인공지능의 탄생부터 지금에 이르기까지 인공지능의 변천사와 더불어 혁명적 미래 전략으로서의 인공지능의 현주소를 점검한다. 혁신이 어디에서 출발했고, 혁신가들의 노력 덕분에 인공지능이 어디까지 발전해 왔으며, 한편으로는 현재 어떤 장벽 앞에 놓여 있고, 이를 이겨 내기 위해 지금의 혁신가들이 어떠한 노력을 하고 있는지를 상세하게 들여다봄으로써 독자로 하여금 훌쩍 다가온 AI 세상을 생생하게 목도하도록 돕는다. 또한 이를 바탕으로 저자들은 미래의 새로운 비즈니스 전략을 수립하는 데 많은 암시를 주고자 한다.
저자소개
서울대학교 물리학부를 졸업하고 SK하이닉스 연구원으로 근무하며 반도체 개발 검증 업무를 하고 있다. 반도체가 한국 경제에 차지하는 중요성에 비해 우리가 가진 반도체에 대한 상식이나 정보가 부족하다는 생각에 집필을 결심했다. 반도체 제조 공정부터 오늘날 반도체 제국을 이룬 1등 기업들의 대응과 전략을 살펴보고, 새로운 시대에도 승자가 되기 위한 로드맵을 소개한다. 해당 산업의 구성원이자 독자에게 정보를 전달하는 필자로서, 현재 세계 1위를 달리는 메모리 반도체뿐 아니라 시스템 반도체 분야에서도 ‘반도체 코리아’를 이루는 데 일조하고 싶은 바람이 있다.
한국 경제에서 반도체가 차지하는 중요도에 비해 반도체에 대한 일반적인 상식이나 정보는 부족하다는 생각에 첫 책 『반도체 제국의 미래』를 집필했다. 이후 신기술에 대한 글을 좀 더 써서 알려야겠다는 생각을 하게 되었으며, 그 과정에서 옛 동기를 만나 인공지능 책을 쓰게 되었다. 현재는 개발자 겸 IT 기술 관련 작가로 일하고 있다.
목차
머리글 위기인지 기회인지는 지식에 달렸다
| 피할 수 없는 인공지능의 물결
| 두려움을 극복하기 위해서
[Chapter 1] 혁신을 향한 여정: 엔드 투 엔드를 향해
인간이 만드는 인공지능
| 인간이 짠 규칙: 규칙 기반 프로그래밍
| 규칙을 주입받은 인공지능: SVM
인간처럼 배우는 인공지능
| 인간 따라 하기: 엔드 투 엔드와 인공신경망
| 인공지능 겨울: 사람의 뇌를 따라 하는 데서 생기는 어려움
| 돌파구: 겨울 왕국에서 준비하는 봄
| 실리콘밸리에서 다가온 반도체 혁명
| 엔드 투 엔드 인공신경망의 데뷔전: ImageNet 2012
결전: IBM vs Google
| IBM: 인간이 만드는 인공지능
| Google: 인간처럼 배우는 인공지능
엔드 투 엔드의 승리
| 엔드 투 엔드의 승리가 알려 주는 교훈
| 엔드 투 엔드로 인한 세상의 변화
| 기존 방식이 적용 가능한 영역
[Chapter 2] 혁신의 결과: 현재의 인공지능 기술
인식 분야 연구의 완성
생성 분야 연구의 약진
강화학습 기술과 의사결정 분야의 가능성
초거대 언어 모델과 자연어처리
AI로 어디까지 할 수 있는가?
[Chapter 3] 인공지능을 만들고 적용하기
인공지능을 만들 때 꼭 알아야 할 것들
| 인공지능의 구성 요소
| 학습 데이터 만들기
| 데이터 증강
| 범용성과 최적화의 사이, 인공신경망 설계
| 좋은 AI의 두 가지 조건
기업의 성공적인 AI 트랜스포메이션을 위한 가이드
| AI 트랜스포메이션 프로세스와 단계별 체크 리스트
| AI 트랜스포메이션 선순환 구조 만들기
| AI 트랜스포메이션을 위한 조직 세팅
[Chapter 4] 미래 인공지능 기술 트렌드
빠르게 똑똑해지지는 못하는 AI
인공신경망 기술의 새로운 화두
| 보다 더 사람의 뇌처럼: SNN
| 사람의 기억을 어떻게 구현할 것인가: RETRO Transformer
| AGI: 일반 인공지능의 꿈은 이뤄질까?
게임 체인저인가, Nice Try인가? 인공지능 반도체들
| 딥러닝의 마중물: NVIDIA GPU
| 더욱 거대한 스케일로: WSE
| 가속기를 위한 가속기: PiM
| 소형 기기는 누가 하는가: 엣지 가속기
| 휴대 기기 속 인공지능 경쟁: NPU
| 컴퓨터를 넘어서: 뉴로모픽 칩
| 아메바 수준의 단순함: 아날로그형 인공지능 반도체
[Chapter 5] 미래 인공지능 기업
인공지능 개발 능력이 높은 기업
| 과감한 선택을 하는 기업
| 하드웨어 발전의 이해자
| 다양한 학문 분야에 발이 넓은 기업
서비스의 성공 요소를 알고 있는 기업
| 서비스의 부품으로서의 AI
| 문제를 이해하고 세분화하는 능력
| 호두까기 문제를 이해하는 기업
인공신경망이 잘할 수 있는 일을 찾는 기업
[Chapter 6] 미래 사회의 변화상
기업: 선택의 시간
| 제조 기업들 앞에 놓인 선택
| 인공지능 기업들을 기다리는 선택
정부: 안보와 인공지능의 관계
개인: 서서히, 하지만 변하는 세상
맺음말 혁신은 어떻게 시작되어 어디로 가는가
| 혁신의 발생과 개별 사건의 이해
| 인공지능의 시대 or 인공지능 겨울
| 부록 | 용어 설명
1 인공지능, 인공신경망, 기계학습, 엔드 투 엔드
2 인공지능 학습 기법: 역전파 방법론
3 인공지능 학습 기법: 드롭아웃
4 자료의 정확도: 16비트와 32비트
5 자료형: 정수와 부동소수점
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