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문과계열 비전공자를 AI 활용 인재로 만들어주는 책 - 프로그래밍 지식이 전무해도 OK
전지혜 옮김, 박정환 검토, 오니시 가나코 감수 / 아티오 / 2022년 7월
평점 :
문과계열 비전공자를 AI 활용 인재로 만들어주는 책
프로그래밍 지식이 전무해도 OK
전지혜 (옮긴이), 오니시 가나코 (감수), 박정환. 아티오
제목만 보면 세 가지가 가능합니다.
첫째, 문과계열도 할 구석이 있다는 겁니다.
둘째, 비전공자도 가능하다는 겁니다.
셋째, AI 활용을 할 수 있다는 겁니다.
과연 그렇게 될까요?
일단 1장에서 마음은 편하게 해줍니다. AI 별거 아니다. 웬만큼만 알고 있으면 시작할 수 있다. AI가 최신기술이라지만 이익으로 연결되지 않으면 비즈니스가 아니다.
1단계 : 단순한 제어 프로그램을 '인공지능'이라 부르고 있다.
2단계 : 고전적인 인공지능
3단계 : 기계학습을 도입한 인공지능
4단계: 딥러닝을 도입한 인공지능
( 'AI'라고 불리는 것에는 4단계가 있다)
31p
이렇개 정리하니 별거 아니죠? 그래도 4단계의 딥러닝은 어마어마한 수준이 아닐까요.
AI전문기업이 아니라 일반회사에서 AI를 이용하려면 문과계열의 장점이 필요하네요. 모호한 프로젝트의 개선, 데이터의 질량을 준비, 개념검증이 필요합니다. 바로 기획력, 분석력, 추진력이 중요합니다.
1장을 읽고 나면 갑자기 회사에서 내 자리가 안정적으로 보입니다. 책이 위안을 주는군요.
2장은 기초 지식입니다. 저자는 2장이 어려울 수 있으니 대충 보고 3장으로 넘어가도 좋다고 합니다. 대충 보죠.
지도형 기계학습, 비지도형 기계학습, 강화학습 삼형제가 보입니다. 딥러닝(심화학습)은 여동생이랍니다. 너무 쉽세 설명하려고 노력합니다.
AI의 약점이 나옵니다.
취약점1. 소량의 데이터로 추리하기
취약점2. 합리적이지 않은 판단 내리기
취약점3. 문맥에서 의미 파악하기
취약점4. 임기응변에 대응하기
100p
아니. 이건 나의 약점이기도 한데... 인간의 약점아닌가요.
1장에서 문과계열이 할 수 있는 3 가지를 하나씩 충분히 설명을 합니다.
3장 기획력은 질문으로 목표를 정합니다. 결론을 생각하고 전체를 파악합니다. 이거 멋집니다. AI를 컨트롤하는 기분이 듭니다.
4장 분석력은 데이터의 준비, 가공, 라벨링, 정확도의 평가를 다룹니다. 밑바닥의 데이터는 문과가, 아니 인간이 하는 일 아닐까요? 굳이 문과계열이 필요할까요.
5장 추진력은 본격적인 진행입니다.
1 알고리즘 선택
2 데이터 정리... 1, 2는 준비 단계
3 프로토타입 개발
4 PoC (개념 검증)
5 개발... 3, 4, 5는 개발 단계
6 본격 도입
7 시스템 운용... 6, 7은 도입단계
214p
5장이 제일 어렵네요. 쉽게 그림과 도표로 설병하는데 쉽지않아요. 오히려 2장은 쉬웠는데 5장이 복병입니다.
그러나 6장의 성공사례 14선이 이 책의 핵심 가치였습니다. 기계학습, 맞춤추천, 위험예지, 말투.표정.목소리평가, 의사록작성, 챗봇활용, 다언어번역 등 첨단기술로 수월하게 일을 하는 것이 AI시스템입니다.
이 책의 장점은?
문과계열도 이해할 수 있는 AI의 활용 방법을 일려줍니다.
비전공자도 시스템이 돌아가는 방식을 이해할 수 있습니다.
14가지 성공사례로 AI를 어떻게 도입할 건지 파악할 수 있습니다.