실습으로 배우는 인공지능과 경영

실습으로 배우는 인공지능과 경영

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Description
4차산업혁명 시대의 핵심 기술이라 할 수 있는 인공지능의 활용은 이제 선택이 아니라 필수로 인식되고 있다. ChatGPT의 등장은 인공지능의 대중화 시대를 열었다. 모두의 예상을 뛰어넘는 놀라운 기능에 감탄함과 함께 많은 잠재적 우려를 동시에 갖고 있는 인공지능은 그 영향력이 날로 커질 것이라 모두가 예상하고 있다.

이제 경영에서도 인공지능의 활용은 필수적이다. 금융 분야에서 인공지능은 주가 예측, 신용평가, 사기 적발, 회계 부정 감시, 신상품 개발 등에 이용되고 있으며, 마케팅에서는 고객 응대, 고객의 욕구 파악, 소비자 감성 분석, 소비 트렌드 분석 등에 이용되고 있다. 인사관리에서는 직원의 선발, 부서 배치, 업무평가, 승진심사, 이직률 관리에 응용되며, 생산관리 분야에서는 불량 제품 검수, 제품 생산 라인의 모니터링, 공장 자동화 등에 이용되고 있다.

이와 같이 인공지능은 경영의 각 분야에서뿐만 아니라 우리가 모르는 사이 이미 우리 일상의 거의 모든 부분에 활용되고 있다. 세탁기, 냉장고, 로봇청소기와 같은 가전제품뿐 아니라 핸드폰은 인공지능의 주요 활동 도구가 되었다. 도로에는 이미 인공지능을 장착한 차량이 다니고 있으며, 더 나아가 무인자동차가 도로를 활주할 것이다.

인공지능은 또한 창업의 핵심 기술이 되었다. 질병을 판별하는 인공지능, 미래를 예측하는 인공지능, 시와 드라마 각본을 쓰는 인공지능, 작곡을 하는 인공지능, 언어를 가르치는 인공지능, 시각장애인들을 도와주는 인공지능 등 수많은 인공지능 기술 기반의 앱들이 활용되고 있다. 21세기 직업에 관한 핵심 키워드가 벤처, 창업이라면 벤처, 창업의 핵심 기술은 인공지능, 빅데이터, 메타버스, 블록체인, 에너지, 환경, 바이오 등이다. 이들 중에서도 인공지능은 이미 미국과 중국 등 국가의 핵심 역량 사업으로 이들 국가와 기업이 힘을 모아 인공지능의 선두를 차지하기 위해 경쟁적으로 기술 개발, 활용, 창업에 박차를 가하고 있다.

이러한 시대에서 우리의 인공지능 기술과 그 활용은 아직 후발주자에 머물러 있는 것이 현실이다. 하지만 IT 강국이라는 장점과 현재 교육 중인 우수한 인력, 기술 표준에 따른 공유 기술 및 플랫폼을 이용하면 이들 인공지능 강국과의 격차도 곧 상당히 좁혀지리라 예상한다.

이 책은 인공지능에 대한 이론과 프로그래밍보다는 경영학적 관점에서 인공지능 기술의 활용과 그 사례들에 중점을 두었다. 따라서 많은 수학적인 표현 및 이론보다는 경영학의 각 분야에서 인공지능이 어떻게 성공적으로 활용되고 있는지와 이러한 활용을 직접 프로그램으로 구현해 볼 수 있는 실습에 초점을 맞추었다. 실습을 위해서 Google Teachable Machine과 Google Colab을 주로 활용하나 Keras와 Tensor Flow 실습 방법도 소개하고 있다. 마지막으로는 chatGPT의 활용 방법도 간단히 소개했다.
저자

김진화

현)서강대학교경영학과(경영전문대학원)교수
대한산업경영학회편집위원장
한국지능정보시스템학회회장
국제미래학회미래경영예측위원장
데이터사이언스&아트포럼화장
한국빅데이터학회부회장

목차

CHAPTER1인공지능개요
1.인공지능의개요
1.1인공지능의등장
1.2인공지능관련기술
1.3인공지능의특징
1.4인공지능비즈니스모델
2.인공지능전략과활용
2.1미래사회의인공지능의역할
2.2인공지능활용
2.3인공지능을활용한전자상거래사례분석
2.4음성인식인공지능을활용한전자상거래사례
2.5챗GPT
■연습문제

CHAPTER2머신러닝개요
1.머신러닝의개요
2.머신러닝개념
3.머신러닝분류
3.1훈련지도
3.2실시간훈련
4.예측모델
4.1사례기반학습(Instance-basedlearning)
4.2모델기반학습(Model-basedlearning)
5.머신러닝활용사례
5.1챗봇
5.2번역시스템
5.3추천시스템
■연습문제

CHAPTER3딥러닝개요
1.딥러닝의개요
2.딥러닝의개념
3.인공신경망
3.1인공신경망(ArtificialNeuralNetwork)
3.2심층신경망(DeepNeuralNetwork)
3.3심층신뢰망
3.4합성곱신경망(ConvolutionalNeuralNetwork)
3.5경쟁적생성망(GenerativeAdversarialNetwork)
3.6강화학습(ReinforcementLearning)
3.7심층Q-망(DeepQ-Network)
3.8순환신경망(RecurrentNeuralNetwork)
4.심층망의학습방법
4.1사전학습(pre-training)
4.2드랍아웃(dropout)
4.3조기멈춤(Earlystopping)
5.딥러닝의사례
5.1핀터레스트(Pinterest)
5.2AccentureLabs
5.3Adobe
5.4SocialEyes
5.5후지필름인도
5.6산업활용사례
■연습문제

CHAPTER4이미지인식과자연어처리
1.이미지인식
1.1개요
1.2이미지인식태스크(Task)
1.3이미지인식기술동향
1.4이미지인식기술활용
2.자연어처리
2.1개요
2.2자연어처리의중요성
2.3자연어처리의작동원리
2.4자연어처리분류
2.5자연어처리기술동향
2.6자연어처리활용
■연습문제

CHAPTER5음성인식과예측인공지능
1.음성인식
1.1개요
1.2음성인식기술
1.3음성인식시장
1.4음성인식활용
2.예측AI
2.1개념
2.2예측기술의발전가능성
2.3인공지능예측연구
2.4인공지능예측예시
■연습문제

CHAPTER6경영과인공지능활용
1.인공지능과금융
1.1개요
1.2핀테크서비스와인공지능
1.3금융분야국내외인공지능활용현황
1.4금융분야의인공지능활용트렌드
1.5인공지능시대의자산관리사:로보어드바이저
1.6인공지능과회계
1.7인공지능과보험
2.인공지능과마케팅
2.1개요
2.2인공지능마케팅동향
2.3인공지능마케팅트렌드
2.4인공지능마케팅활용분야
2.5인공지능마케팅의창의적활용사례
3.인공지능과인적관리
3.1개요
3.2인사관리에서의인공지능활용분야
3.3인사관리에서의인공지능활용성공사례
4.인공지능과생산/제조
4.1개요
4.2제조혁신과인공지능
4.3인공지능의제조에의활용분야
4.4제조업에서의인공지능성공사례
5.인공지능과의료및헬스케어
5.1개요
5.24차산업혁명시대의인공지능헬스케어
5.3인공지능응용헬스케어선도기업
5.4인공지능의헬스케어분야에서의역할및활용사례
6.우리생활속의인공지능
6.1개요
6.2생활속의인공지능활용분야
6.3생활속의인공지능활용사례
7.인공지능과창의성
7.1개요
7.2인공지능활용예술분야:미술
7.3인공지능활용예술분야:음악
7.4인공지능활용예술분야:뉴스,문학,스토리
7.5인공지능과딥페이크및가상인간
7.6인공지능활용예술분야:요리
■연습문제

CHAPTER7비즈니스경쟁력의핵심인공지능
1.4차산업혁명과디지털전환
1.1디지털전환과인공지능
1.24차산업혁명시대의인공지능
2.인공지능의종류와분류
3.인공지능비즈니스모델
3.1인공지능비즈니스모델구성요소
3.2인공지능비즈니스생태계프레임워크
4.인공지능적용분야및비즈니스영역
4.1인공지능적용분야
4.2인공지능적용비즈니스영역
4.3인공지능기반의예측분석모델
■연습문제

CHAPTER8인공지능도입프로세스
1.인공지능이기업경영에중요한이유
2.인공지능비즈니스적용프로세스
3.인공지능의기업경영적용프레임워크
4.인공지능도입의성공요인과실패요인
4.1성공적인인공지능도입을위한선행조건
4.2인공지능도입프로세스의실패요인
5.머신러닝워크플로우
6.인공지능윤리
6.1인공지능윤리이슈및동향
6.2국내인공지능윤리동향
6.3인공지능윤리향후과제
■연습문제

CHAPTER9인공지능에서빅데이터의역할
1.빅데이터개요
1.1빅데이터등장배경
1.2빅데이터의개념및특성
2.빅데이터활용과인공지능기법
2.1머신러닝과빅데이터분석
2.2빅데이터기법:데이터마이닝(DataMining)
2.3빅데이터기법:텍스트마이닝(TextMining)
3.분야별빅데이터활용사례
3.1고객빅데이터분석을통한구매성향예측
3.2금융분야에서의빅데이터분석및활용
3.3의료분야에서의빅데이터분석및활용
4.빅데이터관련법제
4.1데이터3법(개인정보보호법,정보통신망법,신용정보법)
4.2데이터기본법
5.금융산업의빅데이터활용과마이데이터
5.1마이데이터의의미와주요개념
5.2마이데이터서비스의특징및참여자역할
6.인공지능에서빅데이터의역할과과제
7.인공지능도입프로세스시사점및전망
■연습문제

CHAPTER10인공지능실습
1.구글티쳐블머신
1.1구글티쳐블머신을이용한Image/Audio실습
2.구글코랩
2.1코랩설치하기
2.2CNN실습:CNN을활용한개와고양이이미지분류
2.3RNN실습:RNN을활용한네이버쇼핑감성리뷰(긍정/부정)분류
2.4GAN실습:GAN을이용한새로운패션아이템생성
2.5코랩실습:신용등급예측모형
3.케라스
3.1케라스설치
3.2케라스실습
4.텐서플로우
4.1텐서플로우설치방법1+RNN실습
4.2텐서플로우설치방법2+CNN실습(이미지인식)
5.ChatGPT활용실습
■연습문제

부록
부록1구글서치엔진으로로그인하기
부록2코랩에서데이터불러오기