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문과 출신 비개발자 비즈니스맨을 위한 인공지능 가이드.
객관적 경영의사결정에 바로 활용할 수 있는 인공지능 데이터 분석 방법을, 코딩 없이 마우스 클릭으로 배운다.

비즈니스맨을 위한 AI 경영학 교육에 앞장서고 있는, 서울과학종합대학원에서 출간한 인공지능 데이터 분석 매뉴얼. 코딩/프로그래밍 없이 마우스 클릭만으로 인공지능 데이터 분석을 할 수 있게 해주는 오렌지(Orange) 프로그램을 이용해, 경영자를 위한 인공지능 기본개념부터, 데이터 지능(어떤 데이터를 수집할 것인가? 그걸로 인공지능을 어떻게 공부시킬 것인가? 어떻게 분석하고 어떻게 적용할 것인가? 등 데이터 이해/활용 능력), 실제 데이터 분석 과정까지 그림과 설명을 통해 상세히 소개한다.

인공지능에 대한 배경지식이 없어도, 코딩/프로그래밍 경험이 없어도, 누구나 쉽게 따라할 수 있는 점이 특징이다.

조동성(산업정책연구원 이사장)
AI가 바둑뿐만 아니라 거의 모든 분야에서 인간을 압도하는 성능을 보이며, 우리 모두를 아마추어로 만들고 있습니다. 어떤 분들은 이에 충격을 받아 은퇴도 하고 있습니다. 하지만 우리는 은퇴할 수 없습니다. 앞으로도 계속 살아가야 하기 때문입니다. 우리 모두 AI를 두려워하지 말고 배워서 나의 직업에서 프로가 되어야 합니다. AI를 가장 쉽게 배울 수 있는 이 책을 추천합니다.

김태현(서울과학종합대학원 총장)
평소에 공부해서 이름은 익숙했던, 하지만 어떻게 돌아가는지는 확인하기 어려웠던 많은 인공지능 모델들이, 오렌지에서는 너무나 쉽게 구현되고 작동되었습니다. 덕분에 인공지능에 한층 친근하게 다가갈 수 있었습니다. 머리가 아니라 손으로 AI를 익히고 싶은 분들에게 추천합니다

문휘창(국제경쟁력연구원 원장)
살다 보면 꼭 배워야 할 것이 있고 배우면 좋은 것이 있는데, 인공지능(AI)은 반드시 배워야 할 것입니다. 휴대폰이 처음 나왔을 때 모든 사람이 사용하지는 않았지만, 지금은 휴대폰 없이 생활하기가 거의 불가능합니다. 이제 곧 인공지능을 모르고는 살 수 없는 세상이 될 것입니다. 이 책은 인공지능을 가장 짧은 시간에 가장 효율적으로 배울 수 있게 구성되어 있어 초보자라도 쉽게 이해할 수 있습니다.

최용주(서울과학종합대학원 대외협력부총장)
누구나 인공지능 공부에 대한 두려움이 있습니다. 보통은 공부하다 너무 어려워서 더 좌절만 깊어지곤 합니다. 그런데 이 책은 인공지능을 쉽게 이해하고 오래 기억하게 해줍니다. 나도 한 번 해볼 만하다는 용기를 줍니다. 자신의 지식을 자랑하지 않고 독자가 이해할 수 있는 눈높이로 설명해줍니다. 어려운 인공지능 공부에 지쳤다면, 이 책에 희망을 걸어봅시다.

김문수(서울과학종합대학원 교학부총장)
인공지능은 '인간의 지능'을 더욱 높일 수 있는 좋은 기회입니다. 오렌지 프로그램은 코딩을 하지 않아도 누구나 손쉽게 인공지능을 배우고 사용할 수 있는 편리한 도구입니다. 인공지능을 지금 바로 만져보고 느껴보고 싶은 분들께 이 책을 추천드립니다

Part 1. 데이터 분석 준비운동
0. 인공지능/머신러닝/딥러닝, 세상에서 제일 쉽게 이해하기
1. 친절한 지도학습, 불친절한 비지도학습, 완전 불친절한 강화학습
2. 코딩 없이도 인공지능 데이터 분석을 할 수 있다고?
3. 코딩 없이 하는 인공지능 데이터 분석, 오렌지 설치법

Part 2. 데이터 분석 실습
4. 객관식 예측 Classification: 이직할 직원 예측하기, 암 진단하기
4-1. 성능평가: Accuracy, Precision, Recall, F1, LogLoss

5. 주관식 예측 Regression: 아이오와 집값 예측하기
5-1. 성능평가: MSE, RMSE, MAE, R2

6. 그룹 나누기 Clustering: 쇼핑몰 고객 세분화하기, 개 고양이 호랑이 구분하기

7. 규칙 찾기 Association Rule: 구매할 상품 예측하기

덮으며
데이터분석으로 뭘 할 수 있을까?

AI경영대학원 서울과학종합대학원은 신입선생님(저희는 인턴부터 총장까지 모든 구성원들을 동일하게 선생님으로 호칭합니다)이 입사하면 인공지능 교육을 받습니다. 인공지능으로 데이터를 분석하는 방법을 배우고, 실제 자기 손으로 해보면서 느껴봅니다. 그리고 어떤 데이터를 어떻게 모아서 어떻게 살펴봐야 하는지도 알게 됩니다. 이렇게 되기까지의 교육시간이 3간입니다. 인공지능에 대한 배경지식이 전혀 없는 분들이 같이 실습해보고 분석하고 감을 잡는데 걸리는 시간이 3시간입니다.
-〈들어가며. 정말로 3시간이면 됩니다〉 중

인공지능 = 사람처럼 똑똑한 기계
머신러닝 = 사람처럼 똑똑한 인공지능을 구현하는데 성공한 방법
딥러닝 = 머신러닝보다 더 똑똑한 인공지능을 구현하는데 성공한 방법
-〈인공지능/머신러닝/딥러닝, 세상에서 제일 쉽게 이해하기〉 중

직원이 조만간 이직을 할지 안 할지를 예측할 수 있을까? 직원의 인터넷 검색 기록을 뒤져 경쟁사 홈페이지나 취업정보사이트 접속기록이 있는지 찾아보는 불법적 개인정보 침해식 방법을 사용하지 않으면서도? 가능하다. 기계에게 문제(과거 직원들의 정보)와 답(그들의 이직여부)을 알려주고 스스로 공식(직원 정보와 이직의 연관성을 파악하는)을 깨우치게 하는 ‘머신러닝’ 방식을 사용하면 된다.
-〈객관식 예측 Classification: 이직할 직원 예측하기〉 중

고객 선택 예측 association rule(연관규칙 분석)은, 여러 데이터 사이의 연관성을 찾아 고객의 선택을 예측하는 분석법이다. 상품 A를 선택한 고객이 상품 B도 선택할 확률이 몇 퍼센트인지, 즉 고객이 어떤 상품들을 주로 함께 선택하는지 등의 추측이 가능하다. 유튜브나 넷플릭스의 영상 추천, 포털사이트의 당신이 좋아할 뉴스, 인터넷 쇼핑몰의 상품 추천과 같은 개인화 추천 서비스들의 구현에도 활용될 수 있는 대단히 유용한 분석법이다.
-〈고객 선택 예측 Association Rule: 구매할 상품 예측하기〉 중

인공지능은 컴퓨터 교육학이다. 컴퓨터를 잘 공부시킬 수만 있으면, 우리가 고민하는 아주 많은 의사결정 문제들을 멋지게 풀 수 있다. 컴퓨터를 공부시킬 정확한 학습법, 그리고 재료 즉 데이터만 충분하면 된다.
-〈덮으며. 데이터 분석으로 뭘 할 수 있을까?〉 중