문과계열 비전공자를 AI 활용 인재로 만들어주는 책 (프로그래밍 지식이 전무해도 OK)

문과계열 비전공자를 AI 활용 인재로 만들어주는 책 (프로그래밍 지식이 전무해도 OK)

$19.00
Description
개발자가 아닌 기획, 영업, 홍보, 인사, 총무 등의 일반 업무를 담당하는 사람들이 인공지능을 제대로 이해하고 관리하며, 개발자와 소통하면서 제대로 활용할 수 있는 기술을 설명합니다. 실제로 인공지능을 적용하여 성공한 14개 사례도 소개합니다.

특징
기업에서는 AI를 만드는 사람도 중요하지만 구축한 AI를 제대로 이해하고 운용할 수 있는 사람을 원하고 있습니다.
사람들 대부분은 ‘AI를 이해하려면 전문 지식이 필요하지 않을까?’라고 생각합니다. 하지만 개발자가 아닌 일반 직무에 관련된 대부분의 사람에게는 전문 지식이 필요하지 않습니다. 프로그램 코드를 만들 필요도 없고, AI의 개념만 이해하고 있으면 됩니다. 수학이나 통계에 약해도, 컴퓨터를 잘 다루지 못해도 괜찮습니다.
이 책에는 비엔지니어가 AI 엔지니어와 의사소통하기 위한 지식을 한데 모아두었습니다. 디지털 기술로 가장 장래성이 있는 AI에 초점을 맞춰서 AI 엔지니어와 대화하면서 AI를 제대로 활용하기 위한 문과 계열의 AI 인재 만들기가 이 책의 목표입니다.
저자

오니시가나코

ㆍAI연구가
ㆍ2012년오차노미즈여자대학원박사후기과정수료.박사(자연과학).같은해에NTT도코모입사.2016년부터2년간,정보통신연구기구(NICT)에파견.대화시스템연구개발에종사.2020년부터AI기획담당자로대형IT기업근무.AI의설계및운용분야종사하면서AI에관한강연및세미나,기사,서적집필및감수등다양한분야에서활약.저서에는《가장쉬운AI입문서(인공지능)》(아티오)이있다.
ㆍ〈공식웹사이트〉https://kanakoonishi.com/

목차

제1장AI프로젝트의핵심인물은문과계열AI인재입니다.
AI를활용할수있는인재가되자.
거대한디지털의흐름에올라타자
AI지식은‘웬만큼’만으로도충분하다
AI는현대직장인의필수기술이다
최강의문과계열AI인재로가기위한필수요건
도대체AI란무엇일까?
광의적인AI와협의적인AI
AI의진화과정을4가지로구분하면핵심을알수있다
AI시스템의기본원리도입력데이터를처리하여출력하는것이다.
AI프로젝트의3가지함정
[함정①프로젝트의목표가모호한상태로시작하는경우
[함정②AI프로젝트는데이터가생명이다
[함정③PoC의무한반복만할뿐본격도입까지진행되지않는다
문과계열AI인재에게필요한3가지능력
AI는평소생활속어디에사용되고있을까?
AI로무엇을할수있을까?
AI의특기분야중하나인‘화상인식’
스마트폰으로익숙해진‘음성인식’
AI의‘미래예측’으로무엇이가능할까?
AI사례를알아두면아이디어가샘솟는다

제2장AI와기계학습에대한기초지식
‘기계학습’이라는말이뭐지?
‘기계학습’은AI를뒷받침해주는기술중하나이다
학습과정은‘입력→학습모델→출력’이다
문과계열AI인재가알아야할기계학습개념은3가지뿐이다
기계학습의3가지학습법
기계학습삼형제의장남,지도형기계학습
디지털사진의위치정보도학습데이터로이용할수있다
데이터에정답라벨을달아서학습시킨다
요구되는정확도는프로젝트마다다르다
분류외에미래예측에도강하다
[요약]장남격인지도형기계학습은‘학습데이터’로힘을발휘한다
차남,비지도형기계학습은숨겨진특징을밝혀낸다
비지도형기계학습은요약에도강하다
[요약]비지도형기계학습의클러스터링은요약에강하다
강화학습은스스로점점똑똑해진다
강화학습의기능은사람의지능에가깝다?
[요약]강화학습은보상을주면성장한다
AI활용의핵심을쥐고있는딥러닝
딥러닝은기계학습삼형제의여동생개념이다
딥러닝의대표적인알고리즘
현재AI의4가지취약점
AI는만능이아니다!여전히취약한부분들
[취약점①소량의데이터로는추리하기가어렵다
[취약점②‘합리적이지않은판단’을내리기가어렵다
[취약점③문맥에서의미파악하기가어렵다
[취약점④임기응변에대응하기가어렵다

제3장[기획력]가설과현장의목소리를형상화한다
어디에AI를사용할것인가?
AI프로젝트의목표는효율화(업무개선)또는새로운콘텐츠?
프로젝트의목표는2가지중하나이다
프로젝트의대략적인흐름을확인하자
AI로어떤과제를해결하고싶은가?
업무과제를발견해내는3가지질문
[사례연구]콜센터의인력부족을해소하고싶다
결론부터생각한후에전체를한번에파악한다
3단계로가설을세운다
AI의‘작업’과‘기술’을구분해서생각해본다
[1단계]AI의‘작업’에서추리한다
AI가잘하는작업에초점을맞춰생각해본다
[지도형기계학습①분류
[지도형기계학습②예측
[비지도형기계학습③클러스터링
[비지도형기계학습④차원축소
[강화학습⑤행동패턴학습
[2단계]AI의‘기술’에서추리한다
화상인식이나음성인식은다양한용도로사용된다
[사례연구]콜센터의자동음성은어떻게만들어졌을까?
[3단계]목표를이미지화한다
입력부터출력까지의흐름을정리한다
AI에서한발짝떨어져서고객입장에서기획을재검토하는것도중요하다
[고객여정지도]고객의도달과정과행동을가시화한다
CJM에서무엇을파악할수있는가?
고객시점에서자사서비스의제공범위를재검토해보자
[KPI]프로젝트의목표를수치화한다
업무개선도KPI로관리한다
‘요건정의’는전문가에게맡겨마무리한다
‘요건정의’는AI시스템의사양서이다

제4장[분석력]데이터가프로젝트의성패를쥐고있다
어떤데이터를이용할것인가?
프로젝트팀의역할과멤버구성
역할을이해하여최적의체제를갖춰보자
[벤더①AI도입을위해폭넓게제대로지원
[벤더②개발팀의역할은3가지로구분하여생각한다
AI의학습에필요한데이터를준비
문과계열AI인재를중심으로학습데이터준비를진행한다
‘데이터’란무엇인가?
AI에서사용할수있는5가지종류의디지털데이터
데이터를가공해서‘사용가능한상태’로만들어야한다
무작정모은데이터는사용할수없을수도있다
[해결책①클렌징으로질을높인다
[해결책②공개데이터세트를활용한다
[해결책③데이터세트를새롭게만든다
대량의데이터를정확하게라벨링하기
어노테이션은AI개발에서매우중요하다
[사례연구]통신판매사이트의챗봇
읽는사람의관점에서매뉴얼을작성하자
주관에의지하는어노테이션이란?
어노테이션을외주로주고싶지만비용이걱정되는경우
학습모델의평가방법을알고싶어!
AI의정확도는어느정도까지요구할수있는가?
AI의정확도는어떻게판정하는가?
‘긍정의정답’비율에중점을두는적합률
정답을놓치지않으려면재현율,균형을생각할때는F값
데이터세트종류와사용방법
기계학습에서사용하는3종류의데이터세트
사고훈련으로상상을넓혀보자

제5장[추진력]AI시스템도입을위한7단계-어디를향해나아갈것인가?
기계학습의개발과정에다가가다
‘추진력’은개발을관리하는능력이다
우선7단계의개발절차를파악하자
[1단계]알고리즘선택하기
알고리즘에따라AI의정확도가현격히바뀐다?!
기계학습에사용되는대표적인알고리즘
‘분류’는식별,‘회귀’는미래예측!
비슷한것끼리그룹으로묶는‘클러스터링’
[2단계]데이터정리하기
학습데이터는기계학습엔지니어가정리한다
[3단계]프로토타입개발하기
‘프로토타입모델’로이미지를공유한다
[4단계]PoC(포크)
본개발전단계의검증및데모
PoC를진행할필요가없는경우는언제일까?
PoC를진행하는최적의시기는?
신기술과조합하려면서둘러서PoC를진행하라!
수정및검증을반복하여적절한모델을구축한다
지금가능한일과가까운미래에가능한일을구분한다
과제및문제점을정리하여구분하자
[5단계]개발하기
개발기간중에는기계학습엔지니어를돕는다
[6단계]본격도입하기
개발을이어나가면AI시스템이진화한다
[7단계]시스템운용하기
관리및보수방법을결정하는단계까지도문과계열AI인재의업무이다
KPI의결과를살펴보면서방향을정하자
실패를실패로끝내지않기위한마음가짐

제6장AI를사용해서과제를해결하고싶다![성공사례14]
IntroductionAI를활용하여비즈니스의이상과현실의간극을메운다!
01찾기힘든IT인재!기계학습으로대량의결과를추출
02당신이원하는상품은이것인가요?AI가추천의질을높인다
03위험예지활동을AI로지원!건설현장의산업재해를방지한다
04특정장소를방문한사람들의감상이나인상등을데이터화해다시방문할수있도록매력적인거리로만든다
05말투,표정,목소리를수치로평가.첫인상이좋아지도록도와주는지원서비스
06회전초밥체인‘구라스시’가참치의품질을판정하는AI를도입
07영상과GPS로도로의균열및파손을감지!인프라정비에도빼놓을수없는AI
08택배회사의운송장집계를자동화데이터입력및분리시간을단축
09자주사용하는단어나말버릇을학습하여점점똑똑해지는의사록작성툴
10통신판매사이트사용자의질문에높은정확도로대답해주는챗봇
11아나운서수준의정확한발음으로뉴스를읽어준다
12‘아이돌자동생성AI’로의류업계버추얼모델을제작
13글로벌기업의필수품은기계학습을통한다언어번역툴
14수다는AI의대화엔진으로!대화상대가되어주는로봇,Romi