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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 과학 > 기초과학/교양과학
· ISBN : 9791167960986
· 쪽수 : 276쪽
· 출판일 : 2022-02-07
책 소개
목차
머리말
LECTURE 01 AI와 뇌공학이 바꿀 인류의 미래
01 뇌과학과 AI지구
뇌를 바꾼 AI / AI를 이용한 뇌 연구 / AI를 이용한 상상 언어 인식 /
AI를 바꾼 뇌 / 신경세포-교세포 회로망 /
02 뇌와 AI, 하나가 되다
자비스 시스템 / 학습과 AI / 뉴럴 코드의 이해 / Q&A
LECTURE 02 수학을 통하여 세상을 3차원으로 보는 법
01 세상과 상호작용하는 인공지능
인공지능이 데이터를 수집하는 방식 / 인공지능이 3차원 세계를 지각하는 방법
02 3차원 영상 재구성의 주요 수학적 문제
캘리브레이션, 대응점 찾기, 곡면 재구성 / 레이저 스캐닝 / Q&A
LECTURE 03 게놈 데이터를 이용한 정밀의학
01 게놈과 정밀의학
정밀의학과 게놈이란? / 게놈 변이와 질병 / 암 게놈 프로젝트
02 AI와 게놈 정보
암 게놈 빅데이터와 항암제 반응 데이터 / AI와 우울증 및 자살 위험도 예측 / Q&A
LECTURE 04 인공지능으로 엘니뇨 예측하기
01 엘니뇨와 기후 예측
엘니뇨와 날씨 / 엘니뇨 예측의 어려움 /
02 인공지능과 엘니뇨 예측
기후 예측에 딥러닝을 활용하기 어려운 이유 / 전이 학습 /
엘니뇨 예측의 중요성 / Q&A
LECTURE 05 컴퓨터 비전과 딥러닝의 현재와 미래
01 컴퓨터 비전과 딥러닝
합성곱 신경망과 재귀적 신경망 / 딥러닝의 응용: 영상 /
딥러닝의 응용: 멀티모달 / 딥러닝의 응용: 영상 생성 및 개선 / 강화 학습
02 컴퓨터 비전의 한계
컴퓨터 비전의 문제점 / 컴퓨터 비전의 부작용 / Q&A
LECTURE 06 AI의 사고 과정을 이해하다!
01 설명가능 인공지능과 딥러닝
AI의 현재 / AI의 영향 / 설명가능 딥러닝 / 딥러닝 돋보기
02 기계학습 모델과 딥러닝
기계학습 모델을 설명할 수 있을까? / 산업 응용과 미래의 AI / Q&A
LECTURE 07 인공지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가?
01 인공지능의 현주소
인공지능의 탄생과 역사 / 딥러닝의 문제 해결법과 한계
02 슈퍼지능의 출현
지능이란? / 인간 수준의 인공지능 / 끊임없이 스스로 학습하는 인공지능은 가능한가? /
인간을 대체하는 인공지능 / AI의 미래 / Q&A
LECTURE 08 바이오메디컬 인공지능
01 의료 인공지능
의료 인공지능과 의료 영상 / 인공지능과 비둘기 / 텍스트 데이터 /
스피치 데이터
02 바이오 인공지능
바이오메디신 피라미드 / 의료에 이용되는 인공지능 사례 /
의생명 분야의 인공지능 / Q&A
LECTURE 09 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기
01 프로그래밍과 인공지능
프로그래밍과 신경망 / 지도 학습
02 딥러닝과 인공지능
딥러닝의 응용 / 패턴 찾기 / Q&A
LECTURE 10 음악과 인공지능의 만남
01 음악이 인공지능을 만나면?
음악은 왜 필요한가? / 음악 추천 인공지능 / 음악 창작 인공지능 /
02 인공지능의 음악 연주
인공지능 연주자 및 가수 / 인공지능과 춤 / Q&A
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저자소개
리뷰
책속에서
2017년 당시 머스크는 액체형 전자 그물망을 뇌에 주입해서 뇌세포의 모든 신호와 자극을 읽어내는 방식을 시도하겠다고 밝혔습니다. 이렇게 읽어낸 뇌 신호를 인공지능 컴퓨터와 연결시키면 각종 뇌질환을 치료하는 것은 물론, 인지, 사고, 기억력 등 뇌 기능을 향상시킬 수 있을 것입니다. 일론 머스크는 “인공지능에 맞서는 가장 좋은 방법은 뇌에 인공지능을 이식하는 겁니다. 인체와 공생할 수 있는 제3의 층을 대뇌피질 위에 만들면 됩니다”라고 이야기합니다.
_ AI와 뇌공학이 바꿀 인류의 미래
그러면 어떻게 게놈 정보와 AI를 이용해서 신생 항원 백신 기반의 면역 치료를 개발했을까요? 우선 피부암 환자의 암 조직에서 DNA와 RNA를 추출해서 게놈 정보를 확보한 다음, 기계학습 기술을 이용해서 환자 특이적인 백혈구 항원 정보를 예측합니다. 그리고 게놈 정보에서 주어진 암 환자 특이적인 변이 정보를 가지고 발생하는 이상펩타이드가 백혈구 항원과 얼마나 잘 결합할지를 기계학습적인 방법을 통해 예측합니다. 그렇게 예측한 결과를 가지고 신생 항원을 기반으로 한 펩타이드 백신을 개발해서 백신을 환자에게 주입하고 면역 시스템을 자극하는 식으로 암을 치료하는 전략을 개발했습니다.
_ 게놈 데이터를 이용한 정밀의학
지금까지는 입력 데이터가 있으면 데이터에서 정보를 추출해서 인식하려 했다면, 실제로 이미지 데이터를 만들어내는 작업도 있습니다. 이미지를 생성하는 가장 유명한 방법은 적대적 생성 신경망이라는 것입니다. 상당히 최근에 나온 방법으로 2014년에 발표된 논문인데, 적대적 생성 신경망에는 제너레이터(Generator)라는 생성 신경망과 디스크리미네이터(Discriminator)라는 검증 신경망의 2가지 네트워크가 있습니다.
_ 컴퓨터 비전과 딥러닝의 현재와 미래