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인공지능만 믿고 공부는 안 해도 될까요?

인공지능만 믿고 공부는 안 해도 될까요?

(인공지능, 개정판)

이여운 (지은이)
글라이더
16,800원

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인공지능만 믿고 공부는 안 해도 될까요?
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 인공지능만 믿고 공부는 안 해도 될까요? (인공지능, 개정판)
· 분류 : 국내도서 > 청소년 > 청소년 인문/사회
· ISBN : 9791170411642
· 쪽수 : 188쪽
· 출판일 : 2025-05-15

책 소개

데이터 사이언티스트로 일하는 저자는 다른 책에서는 보기 힘든 인공지능의 학습 방법과 작동 원리를 구체적이고 흥미로운 예시를 들어 이해하기 쉽게 소개하며, 인공지능과 관련된 윤리 문제와 환경 문제, 미래 사회와 장래 직업을 함께 상상해 보는 시간도 갖는다.

목차

들어가며

1장. 인공지능이 무엇인가요?
1. 인공지능은 뭘 먹고 크나요?
2. 인공지능의 성장 과정
하나를 알려주면 하나만 아는 규칙 기반 인공지능 | 스스로 규칙을 알아내는 머신러닝 | 사람의 뇌를 닮은 딥러닝

2장. 인공지능은 어떻게 똑똑해질까요?
1. 학습 데이터를 다듬어 주자, 전처리
인공지능은 숫자만 아는 바보 | MBTI로 알아보는 벡터와 행렬
[똑똑이 아이템 1] 코사인 유사도
뭐든지 숫자로 바꿀 수 있는 주문, 원핫인코딩 | 숫자도 전처리가 필요해
2. 인공지능의 공부 비법
정답을 알려 주고 학습하는 지도 학습 | 정답 없이 학습하는 비지도 학습 | 당근과 채찍으로 학습하는 강화 학습
[똑똑이 아이템 2] 미분과 경사 하강법
3. 인공지능의 시험 성적표
몇 문제 맞혔니? 정확도 | 3번으로만 찍으면 안 돼! 정밀도, 재현율, F1 | 한눈에 들어오는 성적표, 혼돈 행렬
[똑똑이 아이템 3] 정밀도와 재현율의 상충 관계
[똑똑이 아이템 4] 번역 인공지능의 성적표, BLEU
[똑똑이 아이템 5] 인공지능과 체리의 상관관계

3장. 인공지능에는 어떤 것이 있나요?
1. 언어학이 인공지능에 미친 영향
단어로 덧셈과 뺄셈하기, Word2vec
[똑똑이 아이템 6] 요점만 공부하자, 불용어
추천템으로 덧셈과 뺄셈하기, Item2vec
[똑똑이 아이템 7] 처음 보는 단어도 끄떡없는 Fasttext
2. 유튜브 알고리즘은 내 취향을 어떻게 알까?
친구의 피드를 참고하는 협업 필터링 | 행렬 더 알아보기 | 취향을 알아내는 행렬 분해
[똑똑이 아이템 8] 매개변수와 초매개변수
3. 다음 말을 예측해 봐, ChatGPT
ChatGPT의 할머니, 트랜스포머
[똑똑이 아이템 9] 함수와 행렬
[똑똑이 아이템 10] 단어와 토큰
국어를 잘해야 공부를 잘하는 이유, 사전학습과 미세조정
[똑똑이 아이템 11] 트랜스포머와 <세서미 스트리트>
ChatGPT의 엄마, GPT
[똑똑이 아이템 12] 알쏭달쏭 인공지능 용어 풀이
ChatGPT
[똑똑이 아이템 13] 인공지능도 원샷을 한다

4장. LLM은 어떻게 발전하고 있나요?
1. LLM은 어떻게 발전하고 있나요?
말하기 전에 생각해 봐, 추론(Reasoning)하는 LLM | 일은 전문가에게 맡기세요, MoE | 말만 하다가 손발이 생긴 LLM, MCP
[똑똑이 아이템 14] 프롬프트 엔지니어링
[똑똑이 아이템 15] 느낌으로 코딩하기, 바이브 코딩

5장. 우리가 만들어 나가야 할 인공지능 윤리
1. 인공지능 판사는 인간 판사보다 공정할까?
2. 데이터 도둑, 인공지능
3. 인간의 희생이 필요한 인공지능
4. 인공지능의 거짓말에 속는 우리
[똑똑이 아이템 16] 인공지능이 쓴 글에 숨은 워터마크
5. 인공지능이 더럽히는 지구
[똑똑이 아이템 17] 유럽 연합의 인공지능 규제 법안

6장. 인공지능이 그려 갈 미래를 알아봐요
1. 취업한 인공지능, 실직한 우리?
2. 인공지능과 함께하는 일상
3. 인공지능의 미래

맺음말
부록_인공지능 연구원이 되고 싶다면?
미주
참고 문헌

저자소개

이여운 (지은이)    정보 더보기
서울대학교 독어독문학과를 졸업했다. 언어를 배우다 자연어처리에 마음을 빼앗겨 컴퓨터 언어학 전공으로 동 대학원에서 언어학 석사 학위를 받았다. 현재 카카오엔터테인먼트에서 데이터 사이언티스트로 근무하고 있다. 매일 코딩하며 지내지만, 여전히 인문대생의 정체성을 간직하고 있다. 글쓰기를 좋아하고, 잘나가는 ChatGPT보다 언어학 이론을 차용한 Word2vec 모델을 더 좋아한다.
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책속에서

인공지능 개념이 처음 도입된 1950년대까지만 하더라도 인공지능의 학습에 사용할 수 있을 만큼 충분히 많은 데이터를 확보하기 어려웠습니다. 그러나 지금은 인터넷 덕분에 누구나 전 세계 사람들이 만든 데이터에 접근할 수 있게 되었습니다. 실제로 여러분이 인터넷에 올린 글들도 ChatGPT 학습에 사용되었답니다. 덕분에 ChatGPT의 한국어 실력이 늘 수 있었죠.


여러분은 혹시 반려견을 키우고 있나요? 강아지에게 ‘앉아’를 가르치고 싶으면 어떻게 하세요? ‘앉아’라고 말했을 때 강아지가 앉는다면 간식을 주고, 앉지 않는다면 간식을 주지 않으면서 가르칩니다. 강화 학습(Reinforcement Learning)도 같은 방식으로 인공지능을 학습시킵니다. 이세돌을 이긴 알파고가 강아지와 같은 방식으로 학습했다는 사실이 신기하지 않나요?


다음의 행렬 A는 가로줄이 2개, 세로줄이 3개 있으므로 2행 3열의 행렬입니다. 행렬에서 특정 열의 숫자만 가져오면 열벡터, 특정 행의 숫자만 가져오면 행벡터라고 하는데요. 벡터면 차원을 알 수 있겠죠? 벡터의 차원은 벡터에 속한 숫자의 개수이므로 아래 그림에서 열벡터는 2차원, 행벡터는 3차원 벡터가 됩니다. 열벡터는 행의 개수를, 행벡터는 열의 개수를 차원으로 가집니다.


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