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그림으로 쉽게 배우는 AI 사용설명서

그림으로 쉽게 배우는 AI 사용설명서

(인공지능으로 무엇을 할 수 있을까?)

에마 아리사 (지은이)
드루
18,000원

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그림으로 쉽게 배우는 AI 사용설명서
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 그림으로 쉽게 배우는 AI 사용설명서 (인공지능으로 무엇을 할 수 있을까?)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791169838603
· 쪽수 : 192쪽
· 출판일 : 2024-02-29

책 소개

AI와 함께하는 사회를 살아가는 독자들을 위한 단 한 권의 가이드다. AI의 기술적인 배경과 역사, 나아가 AI가 불러오는 사회적 문제와 대안까지 담았다. AI라는 렌즈를 통해 우리 사회의 문제를 살펴보고 사회 구성원으로서 우리가 할 수 있는 일을 생각해 보자.

목차

머리말

1장 다양한 미래상
1.1 미래 사회 상상하기
1.2 AI로 인한 트레이드 오프
1.3 인간과 AI의 관계
1.4 AI와 가치의 세계 지도
1.5 AI와 미래 비전
1.6 AI가 불러오는 과제
1.7 이 책의 개요도

2장 AI 기술의 기초
2.1 AI를 뒷받침하는 기술과 환경
2.2 AI의 역사와 겨울
2.3 학습하는 AI가 할 수 있는 일
2.4 기계를 학습시키는 방법
2.5 AI를 학습시키는 방법
2.6 뇌 구조를 응용한 심층 학습
2.7 인공 신경망에서 심층 학습으로
2.8 AI 연구 분야의 확대

3장 AI의 기술적 과제
3.1 AI 시스템 만들기: 요리에 빗대어 보기
3.2 AI의 품질 관리
3.3 설명 가능성과 투명성 향상하기
3.4 AI에 상식과 지식 도입하기
3.5 견고한 AI 만들기
3.6 생성적 AI
3.7 전이 학습
Column 데즈카 오사무 프로젝트
3.8 AI의 민주화

4장 AI가 만들어 낸 사회적 과제
4.1 어리버리 AI 탐정의 사건 수첩
4.2 문제가 발생하는 이유
4.3 데이터 세트 편향 문제
4.4 알고리듬과 사회 문제
Column 트롤리 문제
4.5 프로파일링
4.6 사회를 분단하는 AI
4.7 페이크와 혐오 발언
4.8 개인 정보 보호와 사생활권
4.9 보안과 안전

5장 기술과 사회의 디자인
5.1 AI 시스템 만들기: 평가와 조정
5.2 인터페이스 디자인
5.3 AI의 개발자와 평가자
5.4 사람다움을 추구하다
5.5 사람다운 대화
5.6 사람다운 외모와 동작
5.7 AI 시스템 설명하기
5.8 인간·기계의 생사 디자인

6장 사회적 과제 재검토
6.1 AI와 함께하는 생활 그리고 일
6.2 일과 과업
Column 과업 분담 워크숍
6.3 기계에 맡겨야 할 일
6.4 개량과 개혁
6.5 데이터 활용의 과제
6.6 AI 거버넌스
Column 코로나 바이러스와 데이터 거버넌스
6.7 인간의 관여와 리스크 대응
6.8 책임과 신뢰성
6.9 이중 용도와 군사 이용

7장 우리가 할 수 있는 일
7.1 어떤 미래로 나아갈까
7.2 포섭과 배제의 디자인
7.3 설계 사상과 바이 디자인
7.4 우리가 할 수 있는 일
Column 리스크 체인 모델

맺음말
참고 웹 사이트
찾아보기

저자소개

에마 아리사 (지은이)    정보 더보기
도쿄 대학 미래 비전 연구 센터 준교수. 2017년부터 국립 연구 개발 법인 이화학 연구소 혁신 지능 통합 연구 센터의 객원 연구원을 맡고 있고, 2012년부터 국립 연구 개발 법인 산업 기술 통합 연구소 정보·사람 공학 영역 연구 지원 고문을 역임하고 있다. 인공 지능 학회 윤리 위원회 위원이자 일본 딥 러닝 협회 이사다. 2012년 도쿄 대학 대학원 종합 문화 연구과 박사 과정을 수료했다(학술 박사). 전공은 과학 기술 사회론(STS)이다. 주요 저서로 『AI 사회의 행보AI社?の?き方』(2019)가 있다.
펼치기

책속에서

인공 지능과 함께하는 사회는 어떨까? 편리한 사회, 효율적인 사회, 친환경적인 사회 등 각자가 바라는 모습이 있을 것이다. 이 장에서는 AI와 우리 사회를 둘러싼 가치를 살펴보고 지리적·역사적 맥락에 따라 각기 추구하는 가치가 다름을 이해해 보자.


AI와 함께하는 사회에서 어떤 가치를 중시해야 할지 전 세계가 함께 합의해 나가고 있다. 각각의 국가가 강조하는 가치는 지역의 역사적·문화적·사회적 관점과 연결되어 있어 다양한 맥락을 고려해야 한다.


제3차 AI 열풍의 주역은 ‘학습하는’ AI다. 기계는 학습을 통해 인식하고 예측하고 생성하고 대화를 나눌 수 있게 되었다. 이러한 기술을 인간이 도구로 사용할 수도 있고, 인간이 개입하지 않은 채 자율적으로 작업을 실행하게 할 수도 있다.


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