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기계는 어떻게 생각하는가?

알파고부터 자율 주행차까지! 기계 학습의 실제 사례와 작동 원리

숀 게리시 저/이수겸 | 이지스퍼블리싱 | 2019년 12월 27일 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기
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출간일 2019년 12월 27일
쪽수, 무게, 크기 448쪽 | 618g | 153*210*30mm
ISBN13 9791163031253
ISBN10 1163031259

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책소개

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목차

상세 이미지

상세 이미지 1

저자 소개 (2명)

숀 게리시는 프린스턴 대학에서 기계 학습 분야로 박사 학위를 받았고 2019년 현재 구글(Google)에서 기계 학습의 최전선에서 분투 중인 소프트웨어 엔지니어이다. 그도 처음부터 전문가는 아니었다. 처음에는 기계 학습을 이해하느라 여러번 논문을 찾고 검색을 반복했다. 인공 지능 분야에 입문하는 사람들이 이런 어려움을 겪지 않도록 하고 싶다는 생각에 그동안 ‘나한테 있었으면 좋겠다’고 생각한 것을 모아 이 책을 ... 숀 게리시는 프린스턴 대학에서 기계 학습 분야로 박사 학위를 받았고 2019년 현재 구글(Google)에서 기계 학습의 최전선에서 분투 중인 소프트웨어 엔지니어이다. 그도 처음부터 전문가는 아니었다. 처음에는 기계 학습을 이해하느라 여러번 논문을 찾고 검색을 반복했다. 인공 지능 분야에 입문하는 사람들이 이런 어려움을 겪지 않도록 하고 싶다는 생각에 그동안 ‘나한테 있었으면 좋겠다’고 생각한 것을 모아 이 책을 집필했다. 구글의 기계 학습 및 데이터 사이언스 팀을 거쳐 테자 테크놀로지(Teza Technologies)에서 엔지니어로 근무하다 현재 구글 파이(Fi) 팀의 기술 리더로 일하고 있다.
9살에 첫 컴퓨터를 갖고 코딩을 시작한 이래로 늘 긱(geek)의 삶을 살았다. 최근 인공 지능 분야에도 관심을 가지게 되었다. 인천대 컴퓨터공학과를 졸업했고, Microsoft MVP로 활동한 풀스택 엔지니어. 현재는 실리콘밸리의 유망 스타트업 중 하나인 로블록스(Roblox)에서 일하고 있다. 9살에 첫 컴퓨터를 갖고 코딩을 시작한 이래로 늘 긱(geek)의 삶을 살았다. 최근 인공 지능 분야에도 관심을 가지게 되었다. 인천대 컴퓨터공학과를 졸업했고, Microsoft MVP로 활동한 풀스택 엔지니어. 현재는 실리콘밸리의 유망 스타트업 중 하나인 로블록스(Roblox)에서 일하고 있다.

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출판사 리뷰

▷ 이 책의 특징

-대표적인 인공 지능 다섯 가지 대표 사례의 배경과 기술 원리를 배울 수 있다.
자율 주행차 경주 대회 / 넷플릭스 영화 추천 알고리즘 대회 / 아타리 게임 에이전트와 이미지넷 대회 / [제퍼디!] 퀴즈쇼에서 우승한 IBM의 왓슨 / 딥마인드의 알파고
-자율 주행차, 알파고 등과 인공 지능 기술이 어떻게 결합했는지 이해할 수 있다.
-기계 학습의 구성 요소와 구조의 원리에 대한 직관력과 통찰력을 기를 수 있다.
-왓슨의 문제 푸는 방식을 이해할 수 있다.
-넷플릭스 영화 추천 알고리즘의 아이디어를 알 수 있다.
-딥마인드에서 만든 아타리 게임 에이전트의 작동 원리를 파악할 수 있다.
-이미지를 인식해서 설명글을 다는 인공 지능의 원리를 알 수 있다.

▷ 이 책의 대상 독자

-기계 학습과 인공 지능의 직관력과 통찰력, 문제 해결력 기르고 싶은 분들
-단순 코더가 아닌 설계자가 되고 싶은 프로그래머들
-디지털 세계의 추종자가 아닌 기획자가 되고 싶은 분들
-호기심 많은 고등학생부터 미래를 준비하는 과학과 기술 애호가들
-인공 지능이나 로봇 소프트웨어를 배우고 싶은 중·고등학생
-인공 지능의 현주소를 알고 싶어 하는 소프트웨어 개발자
-기술 관련 의사결정을 해야 하는 기술 임원은 물론 4차 산업 혁명을 이끌 모든 사람들
-자율 주행차와 알파고의 실체가 궁금한 독자들
-전체 시스템 설계가 궁금한 로봇 공학, 인공 지능, 기계 학습 커뮤니티 전문가들
-인공 지능 게임 에이전트의 작동 원리가 궁금한 독자들

*어려운 수학, 컴퓨터 과학을 몰라도
기계 학습, 인공 지능의 작동 원리를 이해할 수 있다.


인공 지능은 이미 우리의 일상생활에 깊숙이 들어와 있다. 이 책은 알파고와 자율 주행차에 이르기까지 최신 인공 지능이 어떻게 성공을 거둘 수 있었는지 독자의 궁금증을 시원하게 풀어 준다. 또한 복잡하고 중요한 개념을 대중이 이해할 만한 언어로 쉽게 설명하며, 기계 학습과 인공 지능에 쓰인 세부 기술 관련 내용과 수학을 다루는 부분을 최소화하여 일반 독자도 핵심 아이디어를 찾아낼 수 있도록 구성했다. 이 책을 읽는 데 정말 필요한 것은 독자의 호기심과 집중력이다.

*우리가 꼭 알아야 할 인공 지능 다섯 가지 분야의
대표적인 구현 사례를 한 권에 담았다.


인공 지능에 관한 이야기가 날마다 매스컴에서 흘러나온다. 심지어 정부에서도 인공 지능 관련 콘퍼런스에 참여해 인공 지능 정부를 선포했다. 이제 인공 지능은 누구나 아는 상식처럼 되었지만 막상 인공 지능 관련 책을 들여다보면 용어조차 생소하고 어려운 수식 때문에 좌절하고 만다. 이 책은 인공 지능 관련 뉴스가 무슨 내용인지 이해하고 싶은 분을 위해 준비했다. 인공 지능 분야에서 변하지 않을 대표적인 알고리즘을 통해 개발뿐 아니라 미래 기술의 방향에 대한 직관력과 통찰력을 얻을 수 있다.
-인공 지능 구조와 닮은 자율 주행차와 다르파 그랜드 챌린지
-기계를 학습시키는 인공 신경망을 재발견한 넷플릭스 영화 추천 알고리즘 대회
-스스로 성장하는 강화 학습과 심층 신경망을 사용한 아타리 게임 에이전트와 이미지넷 대회
-사람의 말을 이해하는 자연어 처리와 IBM 왓슨
-인간보다 게임을 더 잘하는 IBM의 딥블루, 딥마인드의 알파고, 알파스타

*전 세계가 주목하는 인공 지능과 기계 학습.
이것은 이제 상식이 될 것이다!


마이크로소프트, 구글, 아마존, 애플 등 세계적인 IT 기업들은 인공 지능과 기계 학습에 투자한 지 꽤 시간이 흘렀다. 사실 IBM, 넷플릭스, DARPA는 일찍이 이들 분야에 대한 성공 가능성을 내다보았으며, 분야는 달랐지만 그들이 투자한 기술은 한 가지였다. 바로 기계 학습이다. 그들은 일을 효율적으로 하기 위해 기계를 훈련시켰고, 마침내 기계 스스로 자신을 훈련하며 성능이 향상되는 인공 지능까지 개발하기에 이르렀다.
이제 인공 지능의 지식을 갖추는 것은 IT 기업에 입사하기 위한 필수 덕목이 되었으며 인공 지능을 다룰 줄 아는 개발자는 업계에서 인정받는 시대가 되었다. 마이크로소프트 CTO 케빈 스콧이 말했듯이, 기계 학습이 작동하는 방식을 배우는 것은 개발자와 연구자의 경력을 관리하는 데 꼭 필요한 투자가 될 것이며, 자신의 이력서에 기계 학습에 대한 최소한의 지식을 갖추고 있다고 적어야 할 것이다. 이 책은 그러한 지식을 얻는 데 중요한 역할을 할 것이다.

*섣부른 미래 판단은 금물! 제대로 알아야 제대로 예측한다!
인공 지능에 둘러싸인 오해와 진실을 해결해 주는 책!


이 책은 비전문가를 위한 최신 인공 지능과 기계 학습 입문서이다. 이 책에서는 DARPA 자율 주행차 경주 대회, 질문-답변 방식의 [제퍼디!] 퀴즈 쇼에 참여한 왓슨, 넷플릭스 영화 추천 알고리즘 대회를 소개하면서 개발 시스템을 만들 때 공개적인 연구와 프로젝트에서 공동 협력의 중요성을 강조하고 있다. 그러면서 마지막으로 스스로 학습을 하는 인공 지능은 지성을 갖게 될 것인지 문제를 제기한다. 이 책은 그런 섣부른 판단은 하지 않는다. 다만, 현 상황에서 최대한 중립적이고 객관적으로 서술한다. [제퍼디!]에서 인간 참가와 대결하여 우승한 왓슨은 사람의 언어로 문제를 듣고 거침없이 정답을 맞히는 걸 보면 지성이 있을 것으로, 조금 더 발전한다면 지성이 생길지도 모른다고 생각할 수도 있다. 하지만 왓슨은 문제를 이해하는 게 아니라 정답을 찾기 위한 일련의 과정만 반복할 뿐이다. 공동 협력을 통한 인공 지능 분야의 진보는 인간이 기계의 지배를 받을 거라는 주장에 대한 걱정과 우려를 잠재울 것이다. 이제 이 책을 통해 인공 지능에 대한 지식을 갖추고 당당하게 이야기하자.

추천평

이 책은 최근 인공 지능 개발 분야의 ‘내부에서 무엇이 일어나는지’를 살펴볼 수 있는 흥미롭고 통찰이 가득한 책입니다. 게리시는 복잡하고 중요한 개념을 대중이 쉽게 이해할 만한 언어로 소개합니다.
- 레이 커즈와일(Ray kurzweil) (구글 엔지니어링 이사, 『마음의 탄생』, 『특이점이 온다』의 저자)

비전문가를 위한 최신 인공 지능과 기계 학습 입문서입니다. 게리시는 자율 주행차의 DARPA 그랜드 챌린지, 질문-답변 시스템의 [제퍼디!] 퀴즈 쇼와 같은 경쟁에서 좋은 성적을 거둔 인공 지능의 저변에 어떤 중요한 아이디어가 있었는지 명쾌하게 설명합니다. 또한, 이러한 시스템을 만들 때, 공개적인 연구와 그에 따른 프로젝트에서 공동 협력의 중요성을 강조하고 있습니다. 공동 협력을 통한 인공 지능 분야의 진보는 기계의 지배를 받을 거라는 걱정을 덜어 줍니다.
- 케빈 머피(Kevin Murphy) (구글 수석 연구원, 과학자, 『Machine Learning 머신 러닝』의 저자)

알파고와 자율 주행차에 이르기까지, 최신 인공 지능이 어떻게 성공을 거둘 수 있었는지 궁금했던 독자에게 매혹적인 책이 될 것입니다.
- 페드로 도밍고스(Pedro Domingos) (워싱턴 대학교 컴퓨터 과학 교수, 『마스터 알고리즘』의 저자)

게리시는 자율 주행차, 넷플릭스, 스타크래프트, 바둑, 체스, 스도쿠 등과 같이 우리에게 익숙한 요소들이 인공 지능 기술과 어떻게 결합했는지를 보여줌으로써 인공 지능, 기계 학습, 딥 러닝에 대한 최신 주제들을 쉽게 설명합니다.
- 인사이드 빅데이터(Inside Big Data)

인공 지능의 활용에 관심이 많은 엔지니어가 꼭 읽어야 하는 훌륭한 입문서!
- E&T 매거진(E&T Magazine)

이 책은 비전문가도 쉽게 이해할 수 있도록 여러 가지 사례를 들어 인공 지능을 흥미롭게 소개합니다. 인공 지능이 궁금했다면 이 책과 함께 베일 속에 감춰진 인공 지능의 세계로 탐험을 떠나 보세요!
- 박해선 (ML Google Developer Expert, 『Do it! 딥러닝 입문』의 저자)

이 책은 지능적 기계들이 생각하는 방식을 재미있는 이야기를 통해 쉽게 설명하여 기계 학습의 구성 요소와 구조의 원리에 대한 직관력과 통찰력을 길러준다.
- 윤경구(파수닷컴 개발본부장)

게리시의 비유는 핵심을 잘 짚어 줍니다. 이 책은 일반인들이 이해하기 어려운 개념을 쉽게 풀어서 설명합니다.
- 키아나(Khiana) (아마존 독자)

게리시는 어려운 수학 개념을 사용하지 않고도 인공 지능이 어떻게 작동하는지 명확하고 정확히 설명합니다.
- 오닐(W. D ONEIL) (아마존 독자)

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