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
고동진 전 삼성전자 대표이사 강력 추천!!
“기업의 의사 결정에 인공지능 기술에 대한 고려가 점점 중요해지고 있기에 인공지능을 깊이 있게 경험한 저자들의 통찰이 특히 귀중하다”
AI 퍼스트, 새로운 제국의 출현!
AI나 인공지능은 여전히 우리 삶에서 멀리 있는 듯 보이지만 사실 우리 삶에 깊숙이 들어와 있는 상태다. 모바일 기기 속 여러 기능이 대표적으로 그러하다. 지문 인식, 얼굴 인식, 시리로 대표되는 음성 인식 등 인공지능으로 분류되는 여러 기능이 모바일 그리고 PC와 결합되어 꾸준히 우리에게 선보여지고 있다. 그저 인공지능이라고 하면 로봇 같은 이미지를 떠올리기 때문에 와닿지 않을 뿐이다.
구글은 2017년에 일찍이 모바일 퍼스트에서 AI 퍼스트로의 전환을 천명했고, 실제 AI와 관련하여 많은 일을 해내고 있다. 이러한 변화는 구글에만 나타난 것이 아니다. 마이크로소프트, 애플, 국내의 경우에는 네이버, 카카오, LG전자 등이 AI를 중심에 두고 기술을 개발하고 있다. 2019년에 손정의 회장이 청와대에서 “AI, AI, AI”를 외친 것도 이와 무관하지 않으며, 현재 인공지능 개발자들의 몸값이 천정부지로 치솟는 것 역시 인공지능이 지금 시대에 어떤 가치를 지니는지를 잘 보여 주는 사례라 할 수 있다. 인공지능은 기업 입장에서 더 이상 피할 수 없는 시대의 흐름인 것이다. 작은 변화들이 거대하게 보이지는 않지만 이미 거대한 비즈니스 혁명의 물결 속에 우리는 처해 있는 것이다.
게임체인저, 미래 메가트렌드 “AI, AI, AI”
인공지능의 과거와 현재에서 미래를 읽어라!
『AI 혁명의 미래』는 1950년대, 인공지능이 처음 개발되던 시기부터 훑는다. 그 까닭은 간단하다. 모든 혁신이 그렇듯 갑자기 탄생하지 않기 때문이다. 인공지능이 본격적으로 주목받은 시기는 2000년대다. 즉 그 전까지는 차갑다 못해 얼어붙을 것만 같은 빙하기를 보내야 했다. 하나를 개발하면 다른 데서 또 다른 문제가 터져 나오는 식으로 학자들의 입에서 탄식을
