저자소개
서울대학교 물리학부를 졸업하고 SK하이닉스에서 검증 분야 연구원으로 근무했다. 한국 경제에서 반도체가 차지하는 중요도에 비해 반도체에 대한 일반적인 상식이나 정보는 부족하다는 생각에 첫 책 『반도체 제국의 미래』를 집필했다. 이후 신기술에 대한 글을 좀 더 써서 알려야겠다는 생각을 하게 되었으며, 그 과정에서 옛 동기를 만나 인공지능 책을 쓰게 되었다. 현재는 개발자 겸 IT 기술 관련 작가로 일하고 있다.
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 약진 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
