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원산지 국내산
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    AI 혁명의 미래

    9791191328745.jpg

    도서명:AI 혁명의 미래
    저자/출판사:정인성 , 최홍섭/이레미디어
    쪽수:284쪽
    출판일:2023-01-06
    ISBN:9791191328745

    목차
    머리글 위기인지 기회인지는 지식에 달렸다
    | 피할 수 없는 인공지능의 물결
    | 두려움을 극복하기 위해서

    [Chapter 1] 혁신을 향한 여정: 엔드 투 엔드를 향해

    인간이 만드는 인공지능
    | 인간이 짠 규칙: 규칙 기반 프로그래밍
    | 규칙을 주입받은 인공지능: SVM

    인간처럼 배우는 인공지능
    | 인간 따라 하기: 엔드 투 엔드와 인공신경망
    | 인공지능 겨울: 사람의 뇌를 따라 하는 데서 생기는 어려움
    | 돌파구: 겨울 왕국에서 준비하는 봄
    | 실리콘밸리에서 다가온 반도체 혁명
    | 엔드 투 엔드 인공신경망의 데뷔전: ImageNet 2012

    결전: IBM vs Google
    | IBM: 인간이 만드는 인공지능
    | Google: 인간처럼 배우는 인공지능

    엔드 투 엔드의 승리
    | 엔드 투 엔드의 승리가 알려 주는 교훈
    | 엔드 투 엔드로 인한 세상의 변화
    | 기존 방식이 적용 가능한 영역

    [Chapter 2] 혁신의 결과: 현재의 인공지능 기술

    인식 분야 연구의 완성
    생성 분야 연구의****진
    강화학습 기술과 의사결정 분야의 가능성
    초거대 언어 모델과 자연어처리
    AI로 어디까지 할 수 있는가?

    [Chapter 3] 인공지능을 만들고 적용하기

    인공지능을 만들 때 꼭 알아야 할 것들
    | 인공지능의 구성 요소
    | 학습 데이터 만들기
    | 데이터 증강
    | 범용성과 최적화의 사이, 인공신경망 설계
    | 좋은 AI의 두 가지 조건

    기업의 성공적인 AI 트랜스포메이션을 위한 가이드
    | AI 트랜스포메이션 프로세스와 단계별 체크 리스트
    | AI 트랜스포메이션 선순환 구조 만들기
    | AI 트랜스포메이션을 위한 조직 세팅

    [Chapter 4] 미래 인공지능 기술 트렌드

    빠르게 똑똑해지지는 못하는 AI

    인공신경망 기술의 새로운 화두
    | 보다 더 사람의 뇌처럼: SNN
    | 사람의 기억을 어떻게 구현할 것인가: RETRO Transformer
    | AGI: 일반 인공지능의 꿈은 이뤄질까?

    게임 체인저인가, Nice Try인가? 인공지능 반도체들
    | 딥러닝의 마중물: NVIDIA GPU
    | 더욱 거대한 스케일로: WSE
    | 가속기를 위한 가속기: PiM
    | 소형 기기는 누가 하는가: 엣지 가속기
    | 휴대 기기 속 인공지능 경쟁: NPU
    | 컴퓨터를 넘어서: 뉴로모픽 칩
    | 아메바 수준의 단순함: 아날로그형 인공지능 반도체

    [Chapter 5] 미래 인공지능 기업

    인공지능 개발 능력이 높은 기업
    | 과감한 선택을 하는 기업
    | 하드웨어 발전의 이해자
    | 다양한 학문 분야에 발이 넓은 기업

    서비스의 성공 요소를 알고 있는 기업
    | 서비스의 부품으로서의 AI
    | 문제를 이해하고 세분화하는 능력
    | 호두까기 문제를 이해하는 기업

    인공신경망이 잘할 수 있는 일을 찾는 기업

    [Chapter 6] 미래 사회의 변화상

    기업: 선택의 시간
    | 제조 기업들 앞에 놓인 선택
    | 인공지능 기업들을 기다리는 선택

    정부: 안보와 인공지능의 관계

    개인: 서서히, 하지만 변하는 세상

    맺음말 혁신은 어떻게 시작되어 어디로 가는가
    | 혁신의 발생과 개별 사건의 이해
    | 인공지능의 시대 or 인공지능 겨울

    | 부록 | 용어 설명
    1 인공지능, 인공신경망, 기계학습, 엔드 투 엔드
    2 인공지능 학습 기법: 역전파 방법론
    3 인공지능 학습 기법: 드롭아웃
    4 자료의 정확도: 16비트와 32비트
    5 자료형: 정수와 부동소수점
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