추가 적립 안내

핵심만 쏙쏙 담은 생활밀착형 인공지능 입문서
“ 이렇게 술술 읽히는 인공지능 입문서는 없었다! ”

이 책은 인공지능을 실제 사례를 중심으로 그 내용을 풀어가며 해설하여, 이해도와 응용력을 높임과 동시에 인공신경망과 딥러닝의 큰 틀과 원리를 이해할 수 있도록 구성하였다. 인공지능이 일상에서 어떻게 활용될 수 있는지 생활 속 예제들을 통해 살아있는 인공지능을 느낄 수 있도록 하였다.

기존의 인공지능 또는 인공지능 수학 도서는 단원별 목차에 맞춘 개념 해설과 풀이가 대부분이었다. 이 경우 전체적 이해도와 응용력이 떨어질 수밖에 없다. 이 책은 〈한눈에 보이는 인공지능 학습맵〉을 통해 전체적인 흐름을 파악할 수 있게 도와주고, 실생활을 인공지능 모델로 바꾸고, 직접 학습해 보는 실습 예제를 반복 학습을 통해 익힐 수 있도록 풀이 과정을 모듈화하였다.

파이썬의 기초적인 지식만 있으면 누구든 이 책을 통해 본격적인 인공지능 학습이 가능하다. 특히 인공신경망 학습의 핵심인 경사하강법과 오차역전파법에 대해서는 어떤 교재보다도 알기 쉽게 설명하였다. 또한 이 책은 많은 도서에 포함된 실습용 예제 코드를 실행하면서 어려움을 겪었던 학습자에게 실패하지 않는 비법을 전수하고자 했다. 각 프로그램의 버전을 알려주는 대로 설치하기만 하면 모든 예제 코드가 오류 없이 실행되는 즐거움을 맛볼 수 있다.

인공지능은 무엇보다 각 분야의 전문가들이 어떻게 활용할 것인지가 가장 중요하다. 따라서 처음부터 넓은 시각으로 전체를 볼 수 있도록 이끄는 입문서가 중요하고, 실무에서도 응용 포인트를 찾아낼 수 있을 정도로 깊이가 있어야 한다. 학자이면서 산업계에서도 오래 활동해 온 저자의 역량과 강점이 발휘되는 이 책은 인공지능을 접목할 수 있는 모든 분야의 전공생들은 물론, 인공지능에 대해 막연하게 어려워하는 비전공 개발자들 모두에게 가장 쉽게 읽히는 인공지능 입문서가 될 것이다.

실생활 예제와 공식으로 누구나 쉽게 마스터하는 인공지능

세상의 많은 나라들이 4차 산업혁명과 인공지능에 관심을 가지면서, 지금 이 순간에도 많은 교재와 강좌들이 쏟아져 나오고 있다. 지금까지 나온 인공지능 관련 교재 및 강좌의 대부분은 진부한 내용이 많거나, 컨셉 또는 수학적 설명이 어려워 이해하기 힘든 문제가 있었다. 실용적이고 다양한 사례를 제시한 좋은 내용의 책도 많이 있지만, 안타깝게도 기본 원리를 쉽게 설명하고, 당장 실전에 응용할 수 있도록 현실적인 노하우를 다룬 도서 또는 강좌는 거의 찾아볼 수가 없다.

이 책은 인공 신경망을 누구나 이해할 수 있도록 간단한 예제를 통해 쉽게 설명함은 물론, 핵심 이론 및 수학적 표현에 대해서도 꼼꼼하게 파헤쳐 볼 수 있도록 구성하였다. 기계를 분해해가며 그 안의 구조와 부품을 눈으로 보면서 이해하듯이, 다양한 인공 신경망 예제를 통해 그 동작 원리와 모델의 수학적 표현에 대해 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 알기 쉽고 독창적인 사례를 많이 준비하였다. 또한 가장 밑단의 기초 원리부터 최상위의 응용 및 실용분야까지 폭 넓게 다루며 응용력을 극대화할 수 있도록 내용을 구성하였다.

[이 책의 특징]

* 콘텐츠의 차별화: 신경망의 핵심에 대해 보다 이해하기 쉽도록 접근
- 다양한 신경망 모델에 대해 체계적으로 쉽게 설명
- 실용적이고 재미있고 이해하기 쉬운 사례를 다수 준비
- 가장 간단하고 응용하기 쉬운 예제를 통해 응용력 극대화
- 인공지능 기초부터 최신 딥러닝 트렌드까지 폭넓은 내용을 해설

* 실습환경의 차별화: 실용 프로그램 개발을 위해 비주얼 스튜디오 코드를 사용
- 비주얼 스튜디오 코드를 통해 프로와 같은 본격적인 프로그래밍이 가능
- 누구나 실패 없이 완벽하게 실행 가능한 실습 예제 준비
- 완벽한 버전 관리와 프로그래밍 노하우를 전수
- 예제 소스코드 안에 꼼꼼히 주석을 달아 프로그램에 대한 이해도 증대

전도영(서강대학교 기계공학과(前공과대학장) 교수)
학자이면서 산업계에서 오래 활동해 온 저자의 역량이 드러나는 이 책은 인공지능 및 공학 분야 전공생은 물론 인공지능을 접목할 수 있는 모든 분야의 타 전공생들에게도 탁월한 교재가 되리라 생각한다.

김준호(인텔코리아 Brain AI팀 전무)
다른 입문서와 달리 간단명료하게 핵심만 담겨 있어 진도가 빠르게 나가는 재미를 맛볼 수 있다. 인공지능에 대해 막연하게 어려워하는 비전공자 직원들이 업무에 쉽게 적응할 수 있도록 이 책을 선물하고 싶다.

박성기(한국과학기술연구원 치매DTC융합연구단 박사)
읽을 때마다 점점 더 재미있어지는 신기한 책, 여러 가지로 활용할 수 있는 프로그램 코드와 설명이 가득하다. 특히 이해가 어려운 오차역전파를 공식으로 설명한 부분은 실로 놀랍다.

김병수(㈜로보티즈 대표이사)
실무에서도 활용할 수 있을 정도로 깊이 있는 내용을 담고 있지만 어렵지 않고, 자세한 주석이 달린 프로그램으로 직접 실습해 볼 수 있다는 점이 다른 책들과 가장 큰 차별점이라 느껴진다.

장석훈(한국전기연구원 강소특구기획실 박사)
파이썬에 대한 지식이 많지 않은 상태였는데도, 예제를 따라가는 게 어렵지 않다. 실생활과 연관된 예제 덕분에 인공신경망과 딥러닝의 큰 틀과 원리를 쉽게 이해할 수 있다. 코드에서 막힌 입문자들에게 추천한다.

Part 1. 인공지능, 어떻게 진화할까?

1. 모든 공학 이론은 3초면 뚝딱!
2. 인공지능-인공 신경망-딥러닝의 관계
3. 인공지능의 진화
4. 인공지능 개발 시 가장 어려운 것은?
[재미있고 놀라운 수학 이야기] 사랑을 나누는 수학

Part. 2 신경망 완전 정복

1)　신경망 첫걸음
1. 신경망의 조상, 퍼셉트론
2. 신경망의 필수 개념, 가중치와 기준치
3. 초간단 신경망의 작동 원리
4. 복잡하고 어려운 답을 찾으려면?
[재미있고 놀라운 수학 이야기] 우주는 수학인가?

2) 신경망 본격 해부
1. 모든 자연 현상은 미적분으로 표현이 가능하다?
2. 인공지능에 많이 쓰이는 활성화 함수, 시그모이드
3. 신경망의 구조 대해부
4. 인공 신경망 학습의 핵심, 오차를 줄여라
[재미있고 놀라운 수학 이야기] 코로나 19 방역을 하지 않는다면 50일 후에 감염자는 몇 명이나 될까?

3) 신경망으로 인공지능 설계하기
실습 환경 준비하기
1. 간단한 신경망 만들기
2. 엄마는 얼마나 화를 낼까?
3. 공이 자꾸 네트에 걸려요!
4. 마라톤에서 금메달 따자!
[재미있고 놀라운 수학 이야기] 해적과 금화

4) 신경망의 일반화
1. 일반적 신경망 만들기
2. 델타 규칙
3. 아빠는 코로나 19에 감염되었을까?
4. 가산기 만들기
5. 최적화 기법
[재미있고 놀라운 수학 이야기] 세상에서 가장 아름다운 수식


Part 3. 딥러닝 맛보기

1) 이미지 학습
1. 이미지의 형태 표현
2. CNN이란?
3. 이미지 데이터 셋 만들기
4. 이건 무슨 꽃일까?
[재미있고 놀라운 수학 이야기] 4차원 공간으로 나가 보자

2) 다양한 딥러닝 기법들
1. 진짜 같은 가짜를 만들어 내는 GAN
2. 뭐든지 다 찾아내는 YOLO
3. 내가 만화 속 주인공이 되는 U-GAT-IT
4. 인공지능 소설가 GPT3
5. 정답을 알 수가 없을 때 사용하는 강화 학습
6. 시계열 데이터를 학습하는 LSTM
7. 아이돌 춤을 흉내 내볼까?
8. 인공지능 학습의 가시화
[재미있고 놀라운 수학 이야기] 사랑을 찾는 수학

부록
- 한눈에 보이는 인공지능 학습 맵 브로마이드
- 인공지능 학습 사례
- 수학 해설