AI 리터러시 기초

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책 정보

· 제목 : AI 리터러시 기초 (인공지능 초보자를 위한 쉬운 해설서)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791193091036
· 쪽수 : 296쪽
· 출판일 : 2025-08-01

책 소개

복잡한 수식과 난해한 설명을 제거하고, AI의 기초 개념만을 명확하게 알려 준다. 불평등 문제, 저작권 문제, 보안 문제, 딥페이크 문제, 존재론적 위협 등 AI로 인해 초래될 수 있는 사회적 문제를 함께 생각해 보는 책이다.

서문
이 책의 소개

PART 1. AI 소개
제1장. AI란 무엇인가?
1. AI의 정의
2. AI의 효과
3. 강한 AI와 약한 AI
4. 범용 AI(GPAI)
5. 일상 생활 속의 AI 사례
1) 스트리밍 영화 추천
2) 가상 비서
3) 얼굴 인식
4) 이메일 스팸 필터링
5) 기계 번역
6) 생성형 AI
6. 요약

제2장. AI의 간략한 역사
1. 튜링 테스트
2. AI 분야의 탄생
3. AI의 황금기, 1956?1974
* 로직 시어리스트
* 기호적 AI와 하위기호적 AI
* 일반 문제 해결기
* ELIZA의 "챗터봇"
4. 첫 번째 AI 겨울, 1974?1980
5. 전문가 시스템의 부상과 쇠퇴, 1980년대?1990년대 초
6. 신경망의 부상
* 1979: 후쿠시마의 네오코그니트론
* 1989년: 르쿤의 르넷
* 2009년: 페이페이 리의 이미지넷
* 2012년: 크리제브스키의 알렉스넷
* 2016년: 딥마인드의 알파고
* 2022년: 오픈AI의 챗GPT
7. 요약

PART 2. AI 기술
제3장. 머신러닝 기초
1. 기본 용어와 개념
2. 머신러닝의 역사적 맥락
* 요인 #1: AI 컴퓨팅 능력의 증가
* 요인 #2: 훈련 데이터의 가용성
3. 머신러닝의 세 가지 주요 형태
* 지도 학습
* 비지도 학습
* 강화 학습
4. 머신러닝의 다른 유형들
5. 과적합과 과소적합
6. 요약

제4장. 딥러닝 입문
1. 생물학적 뉴런
2. 인공 뉴런
3. 신경망
4. 심층 신경망
5. 심층 신경망 훈련
* 역전파
* 경사 하강법
6. 심층 신경망의 유형
* 컨볼루션 신경망 (CNN)
* 생성적 적대 신경망 (GAN)
* 트랜스포머와 대규모 언어 모델(LLM)
7. 요약

PART 3. AI에서의 중요한 고려사항
제5장. AI의 혜택 및 우려
1. 자동화 및 의사 결정
* 업무공간 내에서의 잇점
* 가정 내에서의 잇점
* 쉬움의 부담
* 소위 말하는 존재론적 위협
2. 경제적 및 금전적 영향
* 경제적 및 금전적 혜택
* 직업 대체와 경제적 불평등
3. 환경적 및 사회적 영향
* 환경적 및 사회적 지속 가능한 개발 목표
* 편향과 공정
4. 기타 혜택과 우려
* 정보, 그리고 정치 선전
* 안전, 보안, 그리고 프라이버시
* 잠재적인 저작권 침해
5. 요약

제6장. AI의 신화와 진실
1. 신화 #1: 구원자인가? 파괴자인가?
2. 신화 #2: 초지능, 지금? 아니면 절대 불가능?
3. 신화 #3: 인간 뇌와 비슷한가? 다른가?
4. 신화 #4: 객관적인가? 편향적인가?
5. 신화 #5: 경제적 번영? 파멸?
6. 신화 #6: 신뢰 가능? 신뢰 불가?
7. 신화 #7: 보안과 프라이버시는 위협인가, 방어인가?
8. 신화 #8: 지각 능력, 지금 당장인가? 영원히 불가능한가?
9. 신화 #9: 프로세스 효율이냐? 결함이냐?
10. 신화 #10: 유토피아인가, 디스토피아인가?
11. 요약

결론

감사의 말씀

부록
* 부록 1: 프랭크 로젠블랫의 퍼셉트론에 대한 상세 다이어그램
* 부록2: 인공 뉴런에 대한 상세 다이어그램
* 부록3: 간단한 신경망의 사례에 대한 상세 다이어그램
* 부록4: 심층 신경망의 사례에 대한 다이어그램

용어집

저자소개

Ben Jones (지은이) 정보 더보기

“데이터 리터러시”사의 설립자이자 CEO이며, 사람들에게 데이터라는 언어를 가르치는 것을 미션으로 하는 교육 기업을 운영하고 있다. 그는 기업 교육 현장과 워싱턴대학교를 비롯한 대학 강의실에서 수 천 명에게 데이터를 가르쳐온 풍부한 경험의 명강사이다. 그는 《데이터 리터러시 기초》(Data Literacy Press, 2020), 《데이터의 함정 피하기》(Wiley, 2019), 《태블로를 사용한 데이터 커뮤니케이션》(O’Reilly, 2014)의 저자이기도 하며, 뛰어난 강연자이자 데이터 분야에서 널리 인정받는 이론가이다. 디지털 중심 시대에서, 삶의 균형을 맞추기 위해, 그는 미국 북서부 산악 지대에서 가족과 함께 거주하며 카약, 하이킹, 백패킹을 즐기고 있다.

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한국마케팅교육 (옮긴이) 정보 더보기

2013년 설립된 한국마케팅교육연구소를 모태로 하는 마케팅 교육 전문 기관이다. 마케팅의 바이블로 꼽히는 Philip Kotler의 『Kotler 마케팅관리론』, 영업관리 분야의 독보적 교과서인 Johnston & Marshall의 『영업관리론』, 마케팅 분야 세계 1위 학교인 Kellogg School of Management의 15년 연속 최고 교수상을 수상한 Alexander Chernev의 『마케팅 플랜 핸드북』 같은 번역서 출간부터, 『한권으로 끝내는 AMA PCM Marketing Management』, 『미국마케팅협회 공인마케팅자격증 AMA PCM Marketing Management』, 『SNS 광고 마케터 1급 7일 단기완성』 등 실용서 집필 및 출간, 그리고 미국마케팅협회(AMA)와 공식 파트너 제휴를 통한 AMA PCM 자격증의 국내 보급 등을 위해 노력하고 있다.

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책속에서

“인공지능, 딥러닝, 머신러닝 ? 여러분들이 무엇을 하고 있든 이들을 이해하지 못한다면 배워야 한다. 그렇지 않으면 3년 안에 공룡이 될 것이다.”

“AI를 이해하는 것은 머신러닝, 그리고 머신러닝의 특별한 하위 집합인 딥러닝에 대한 이해에 달려 있다.”

“자전거를 타는 법을 배우는 것을 생각해 보라. 만약 누군가가 (지도 학습처럼) 자전거 타기에 대한 옳고 그름의 정답 세트를 알려준다고 하더라도, 심지어 그러한 필기 시험에서 만점을 받더라도 실제로 자전거를 탈 수는 없을 것이다. 그리고 (비지도 학습처럼) 하루 종일 앉아서 동네 다른 아이들이 자전거를 타는 모습을 관찰하며, 그들의 움직임에서 어떤 패턴들을 신중히 찾아낸다고 하더라도, 여전히 자전거를 탈 수 없을 것이다. 자전거를 타는 법을 배우기 위해서는 실제로 자전거에 올라타서 움직여 보아야 한다. 처음에는 한두 번 페달을 밟고 넘어질 것이다. 넘어지면 다칠 것이고, 무릎이 까지거나 어깨에 멍이 들 수도 있다.”