[독서-944] 그림으로 배우는 AI - 인공지능의 모든 것

그림으로 배우는 AI ㅣ 그림으로 배우는 시리즈
미츠무라 나오키 지음, 양성건 옮김 / 영진.com(영진닷컴) / 2023년 10월

"그림으로 배우는 AI"는 인공지능의 기본 원리부터 실용적인 응용 사례 그리고 미래 전망까지 다양한 주제를 다루며 인공지능에 관한 이해를 돕는다. 인공지능의 발전 과정을 역사적으로 살펴보고 인공지능의 등장과 발전 단계를 다루며, 커넥셔니즘과 기호주의가 어떻게 AI 발전에 영향을 주었는지 설명한다. 이러한 역사적 배경을 이해하면 인공지능의 현재와 미래를 좀 더 명확하게 바라볼 수 있다.

인공지능의 기본 구조와 기술을 설명하고 인공지능이 어떻게 프로그램되며 동작하는지를 그림과 함께 쉽게 이해할 수 있다. 다양한 탐색 알고리즘, 암호화 알고리즘 등을 다루어 인공지능의 핵심 기술을 설명한다. 인공지능에서 데이터의 역할과 중요성도 강조한다. 데이터를 다루는 방법, 데이터 과학, 통계 분석, 그리고 데이터를 통해 인공지능이 개념을 형성하는 과정을 설명한다. 이를 통해 데이터 처리와 분석을 이해할 수 있다.

기계학습과 딥러닝에 관한 내용과 통계와 네트워크를 기반으로 한 기계학습 방법부터 심층 학습, 순환 신경망, 그리고 GAN과 같은 딥러닝 기술까지 설명한다. 인공지능의 학습 방식과 더불어 어떻게 신경망이 정보를 처리하고 이해하는지를 파악할 수 있다. 다양한 실용 분야에서의 인공지능 활용 사례를 다루며, 의료, 핀테크, 로보틱스, 자율주행차, 드론, 하드웨어 등 다양한 분야에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지를 설명한다. 이를 통해 인공지능의 실제 적용과 현실 세계에서의 역할을 이해할 수 있다.

인공지능에 관한 다양한 토론과 미래 전망을 다루는데 인공지능의 윤리, 인간과의 상호작용, 그리고 인공지능과 인간의 경계가 흐려지는 가능성 등에 대한 논의가 포함되어 있다. 인공지능의 미래에 대한 낙관론과 비관론을 제시하여 AI의 전망에 대한 다양한 관점을 제시한다. 이 책은 인공지능에 대한 전문 지식이 없이 호기심만 있으면 누구나 쉽게 읽을 수 있다. 인공지능에 관심 있는 사람에게 추천한다.

출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.

[100자평] 스크래치 for 아두이노

스크래치 for 아두이노 - S4A : Scratch for Arduino
우지윤 지음 / 아이생각(디지털북스) / 2015년 6월

돈을 아끼지 않고 책을 구매하는 편인데 이 책은 돈이 좀 아깝다는 생각이 든다. 아이들에게 코딩 학습을 위해 구매를 하였는데 그냥 도서관에서 빌려볼걸 그랬다. ㅠㅠ

[독서-943] 초심력 - 돈, 시간, 자유를 얻는 6가지 성공 마인드

초심력 - 생각의 전환으로 돈, 시간, 자유를 얻는 6가지 성공 마인드
임형재 지음 / 지니의서재 / 2023년 11월

"초심력"은 남들이 말하는 흙수저로 시작했지만 성공을 이루어낸 청년사업가의 이야기이다. 주변에 널려 있는 기회를 파악하고 그를 활용하는 방법에 대한 중요한 통찰을 제시하고 있다. 평소에는 보이지 않던 것들도 학습하고 이해할 수 있으며, 편견과 고집을 버릴 때 새로운 기회가 나타난다. 저자의 경험을 통해 어떻게 유연한 사고와 끊임없는 학습을 통해 성공으로 나아갈 수 있는지 배울 수 있다.

저자는 어려움과 시험을 성공을 위한 중간 단계로 보며 긍정적인 마인드로 자신의 사업에 성공하였다. 생애 첫 매장 8평짜리 작은 가게에서 시작하여 300억 매출을 달성하는 과정을 구체적으로 담고 있다.  많은 사람이 놓치는 핵심 원칙과 마인드에 대한 이야기를 담고 있어 성공을 꿈꾸는 대학생 또는 장사에 관심 있는 사람에게 도움이 된다. 

각자의 이야기와 경험을 소중히 여기고, 평범한 사람들의 삶에서도 진정성 있는 이야기가 강력한 퍼스널 브랜딩 요소가 될 수 있다고 말한다. 스토리텔링은 우리에게 강력한 퍼스널 브랜드로 만들어주며, 이는 비즈니스에서도 중요한 역할을 담당한다. 무슨 일이든 아이를 키우듯 관리하고 헌신하면, 그 일에 대한 더 큰 성공을 이룰 수 있다.

완벽한 상황은 없으며, 성공을 위해서는 결정적인 순간에 행동해야 한다. 완벽한 준비를 기다리는 대신 일단 출발하고 끊임없이 학습하며 노력해야 한다. 어떤 일이든 처음 가는 길은 헤맬 수 있지만 그것이 변화와 성공을 이룰 수 있는 출발점이다. 독서를 통해 배움에 열중하며, 진행하는 과정에서 변경이 필요하면 과감하게 바꿀 준비가 되어야한다.

이 책은 성공과 성장에 필요한 기본 마인드와 전략과 장사에 필요한 조언을 다루고 있다. 목적과 방향이 일치하는 일을 찾았을 때 열정을 가지고 결과가 나타날 때까지 지속적으로 추진해야 한다. 지금 있는 자리가 어떤 곳이든 그것이 중요하지 않으며, 현재에 집중하고 현재를 사랑하라고 조언한다. 자신의 목표와 방향을 잃지 않고 초심을 유지하면 꿈은 현실이 된다.

출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.

[독서-942] 폴리매스 - 세상을 바꾼 천재 지식인의 역사

폴리매스 - 세상을 바꾼 천재 지식인의 역사
피터 버크 지음, 최이현 옮김 / 예문아카이브 / 2023년 10월

"폴리매스 - 세상을 바꾼 천재 지식인의 역사"는 고대 동서양 시대부터 현대에 이르기까지 폴리매스와 지식의 역사, 그리고 그들이  사회에서 어떻게 중요한 역할을 하고 있는지에 대한 내용을 다루고 있다. 폴리매스와 지식의 가치, 그리고 어떻게 디지털 시대에 살아남을 수 있는지에 대한 내용을 다룬다. 폴리매스와 폴리매스들의 지식과 그들의 다양한 특징에 대한 흥미로운 관점을 다룬다. 

폴리매스란 여러 가지 언어, 기술, 또는 분야에 대해 다재다능하게 이해하고 능숙하게 다룰 수 있는 사람을 가리킨다. 이 용어는 다양한 분야나 기술 영역에 관심을 가지고 여러 분야에서 전문적인 지식을 가지고 있는 사람을 묘사하는 데 사용하는데 다양한 분야에 대한 지식과 열정을 가지고 있다. 이러한 다재다능성은 문제 해결, 혁신, 창조성, 협업 등 다양한 상황에서 가치 있을 수 있으며, 특정 분야나 기술에 국한되지 않고 다양한 도메인에서 능숙하게 작업할 수 있는 능력을 의미한다.

중세 시대와 르네상스 시대를 비교하며 폴리매스가 어떠한 사람인지 그리고 어떠한 역할을 담당하였는지 살펴본다. 르네상스 시대에서 폴리매스를 이상적으로 여겼고, 이런 다재다능한 지식을 추구하는 인물들을 소개한다. 폴리매스의 능력은 부러워 보이지만, 이러한 다재다능한 관심과 재능은 동시에 그들의 생활을 복잡하게 만들 수 있다. 다양한 분야의 지식을 통합하고 연결시키는 능력을 가지고 있지만, 이것이 부담으로 다가갈 때도 있다.

디지털 시대에는 이전보다 더 많은 융합 연구와 지식 통합이 필요하다. 학문적 지식에 초점을 맞춘 학자뿐만 아니라, 지적 과정이나 교육 전반을 다룬 학자들과 그들이 가진 호기심, 창의성, 기억력, 학습 능력, 상상력, 즐거움 등에 초점을 맞춘다. 폴리매스가 어떻게 지식을 획득하고 활용하는지에 대한 인사이트를 제공하며, 그들이 어떻게 여러 분야에 걸쳐 활동하고 독창적인 기여를 할 수 있는지를 보여준다.

출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.

[독서-941] 데이터사이언스를 위한 기초수학 with 파이썬

데이터사이언스를 위한 기초수학 with 파이썬 ㅣ Learn IT
박민서 지음 / 길벗캠퍼스 / 2023년 1월

데이터 과학(Data Science)은 대규모의 데이터를 수집, 분석, 해석하고 이를 통해 통찰력을 얻는 학문이다. 데이 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 도메인 지식과 결합하여 데이터를 수집하고 정보를 추출한 뒤 문제의 본질을 파악해 의사결정과 문제 해결을 지원한다. 데이터 과학은 특정 도메인(예: 의학, 금융, 마케팅)에서 진행되기 때문에 해당 도메인에 대한 전문 지식이 필요하다.

1) 데이터 수집

데이터 과학의 첫 번째 단계는 데이터를 수집하는 것이다. 이 데이터는 다양한 출처에서 오며, 구조화된 데이터베이스, 비정형 텍스트 문서, 센서 데이터, 웹에서 스크랩한 데이터 등이 될 수 있다.

2) 데이터 전처리

수집한 데이터는 종종 노이즈, 결측값, 이상치를 포함하며, 전처리를 통해 데이터의 품질을 개선한다. 이 과정에는 데이터 정제, 변환, 스케일링 및 피처 엔지니어링이 포함된다.

3) 데이터 분석

데이터 과학자는 데이터를 분석하여 패턴, 관계, 통계적 특성을 발견한다. 이를 위해 통계 분석, 머신 러닝, 데이터 시각화 등 다양한 도구와 기술을 사용한다.

4) 예측 및 모델링

데이터 과학자는 데이터 분석을 기반으로 예측 모델을 구축한다. 이 모델은 문제 해결, 의사결정, 추천 시스템 등 다양한 응용 분야에 사용된다.

5) 결과 해석

모델을 사용하여 예측하거나 분석한 결과를 이해하고 해석한다. 비전문가에게도 설명 가능한 결과를 제공해야 한다.

6) 데이터 시각화

데이터를 시각화하여 인사이트를 시각적으로 전달하고 의사결정을 지원한다.

데이터 과학은 다양한 산업 및 분야에서 중요한 역할을 하며, 데이터 중심 의사결정과 문제 해결을 위한 핵심 도구 중 하나로 자리 잡았다. 데이터 과학은 계속해서 발전하며, 새로운 도구와 기술이 나타난다. 데이터 과학자는 지속적인 학습과 업데이트가 필요하다. 데이터 과학 작업은 데이터 처리, 알고리즘 구현, 대용량 데이터 처리 등의 컴퓨터 과학적 측면을 포함한다. 프로그래밍 언어(예: Python, R)와 데이터베이스 관리 기술을 갖추어야 한다.

데이터 과학은 수학적 원리와 통계를 활용하여 데이터를 분석하고 모델링 하는 학문이다. 이 책은 데이터 과학을 이해하고 수행하기 위한 기초 수학 개념을 설명한다. 지금까지 읽었던 기초수학을 설명한 책 중에서 설명이 가장 깔끔하고 이해하기가 쉬웠다. 미분, 벡터, 선형대수, 확률, 통계 등의 개념을 설명하는 흐름도 매끄럽고 논리적이다. 수학적 개념을 학습하기에 좋은 내용으로 구성되어 있다.

데이터 과학을 수행하려면 이러한 기초 수학 개념을 이해하고 그것을 실제 데이터 분석 및 모델링에 적용할 수 있어야 한다. 수학 및 소프트웨어를 사용하여 계산을 수행하고 데이터를 시각화하며, 프로그래밍 언어를 사용하여 수학적 개념을 구현할 수 있는 능력도 중요하다.