인공지능 구조 원리 교과서 - 개발자와 프로젝트 매니저를 위한 AI 수업, 머신러닝·딥러닝·CNN·RNN·LLM 메커니즘 해설 지적생활자를 위한 교과서 시리즈
송경빈 지음 / 보누스 / 2024년 3월
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인공지능 AI가 점점 생활속에 도입되고 있습니다. 그렇기 때문에 많은 분들이 인공지능에 대해서 관심을 가지는 시대가 아닐까 싶습니다. 하지만 인공지능의 구조와 어떤식으로 출력값을 내는지 등의 원리에 대해서는 잘 알지 못합니다. "인공지능 구조 원리 교과서"는 바로 이런점을 속 시원하게 풀어주는 일종의 참고서입니다. 수많은 인공지능 기술에 대해 다루며 코딩 전용 책은 아니지만 전반적인 인공지능의 원리와 구조를 이해하고 앞으로 인공지능 시대에 맞는 직군을 위한 다양한 생각을 키울 수 있습니다.



실제로 인공지능은 계획적이고 예측 가능한 전통적인 프로그래밍 방식과 달리, 이렇게 해보니깐 이렇게 나왔다라는등의 결과값을 내며 학습 결과값이 좋은 방향대로 교정하고 파라미터를 늘리고 맞추는 식으로 진행해 나간다고 하는데요. 때문에 실제 개발자들도 왜 이값이 나왔는지 정확한 원리는 알지 못하지만, 이런 학습 방법과 출력 방법이 매우 강력하고 이런 기술이 다양한 부분에 쓰이고 있다고 이야기합니다. 저도 유튜브로 다양한 인공지능 원리 영상을 보곤했지만 해당 책은 훨씬 다양한 인공지능 기술들을 상세하게 정리하고 설명해주기 때문에 (머신러닝, GAN, 비지도학습, 뉴런, 트랜스포머 등) 해당 기술들이 어떻게 돌아가고 학습하고 출력해내는지 재미있게 배울 수 있습니다. 그리고 인공지능의 역사부터 실제 인공지능 모델들의 출력값의 발전 과정 등이 재미있게 소개되어 있습니다.


그리고 모든 데이터는 숫자로 이루어지다 보니 이러한 패턴을 찾는것이 인공지능 학습의 역할이고, 이런 인공지능 기술들 중 기초적인 함수 소개와 다양한 모델들의 함수 발전과정도 확인할 수 있기 떄문에 전반적인 코딩 함수에 대한 부분과 원리에 대해 쉽게 배울 수 있습니다. 함수도 어떻게 보면 쉽기도 하고 어렵기도 한데요. 저자는 중학생 수준의 수학이나 그보다 약간 앞선 난이도라 그렇게 어렵지 않다고 하는데, 책을 통해 이런 함수도 같이 공부할 수 있어 이해하기가 좀 더 쉬운 것 같습니다. 그리고 데이터 학습에 있어 아무래도 잘 정돈된 데이터가 인공지능 학습에 유리하며, 잘못된 데이터의 예시나 여러가지 인공지능 학습에 불피요한 부분이나 단점들도 상세히 소개하고 있습니다. 또 가장 앞서가는 인공지능 분야인 이미지 생성형 AI 기술에 대해서도 언급하며 어떤식으로 이미지가 출력되고 GAN같이 인공지능 모델끼리 서로 대결을 시켜 최상위 레벨을 찾아가는 기술도 매우 흥미롭습니다.


이외에도 바이오, 음악, LLM 매커니즘 등 다양한 분야들도 소개하고 있어서 흥미롭게 읽을 수 있습니다. 또 단순 원리와 구조뿐만 아니라 AI의 한계점이나 기술의 취약점도 알 수 있는데요. 현재의 인공지능이라는것은 실제로 인간처럼 구별을 해서 출력을 해낸다기 보다는 고도로 학습된 기계와 같다고 설명하기 때문에 아직까지 발전 분야는 무궁무진한 것 같습니다. 이처럼 인공지능 구조 원리 교과서는 전통적인 프로그래밍 방식과 다른 인공지능의 현 기술들과 미래에 대해서 생각해보고 탐구할 수 있는 책이 아닐까 싶습니다. 그리고 소설 처럼 한번에 끝내는 책이 아니라 다양한 기술들에 대한 내용을 지속적으로 참고하며 읽기에 좋은 책 같습니다.



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