[Review] 처음 배우는 인공지능

처음 배우는 인공지능

다다 사토시 저 | 송교석 옮김

한빛미디어

Chapter 1 인공지능의 과거, 현재, 미래

__01 인공지능이란

__02 인공지능의 여명기

__03 인공지능의 발전 흐름

 

Chapter 2 규칙 기반 모델의 발전

__01 규칙 기반 모델

__02 지식 기반 모델

__03 전문가 시스템

__04 추천 엔진

 

Chapter 3 오토마톤과 인공 생명 프로그램

__01 인공 생명 시뮬레이션

__02 유한 오토마톤

__03 마르코프 모델

__04 상태 기반 에이전트

 

Chapter 4 가중치와 최적해 탐색

__01 선형 문제와 비선형 문제

__02 회귀분석

__03 가중 회귀분석

__04 유사도

__05 텐서플로를 이용한 선형 회귀 예제

 

Chapter 5 가중치와 최적화 프로그램

__01 그래프 이론

__02 그래프 탐색과 최적화

__03 유전 알고리즘

__04 신경망

__05 텐서플로를 이용한 신경망 만들기 예제

 

Chapter 6 통계 기반 머신러닝 1 - 확률분포와 모델링

__01 통계 모델과 확률분포

__02 베이즈 통계학과 베이즈 추론

__03 마르코프 연쇄 몬테카를로 방법

__04 은닉 마르코프 모델과 베이즈 네트워크

 

Chapter 7 통계 기반 머신러닝 2 - 자율 학습과 지도 학습

__01 자율 학습

__02 지도 학습

__03 텐서플로를 이용한 K-평균 예제

 

Chapter 8 강화 학습과 분산 인공지능

__01 앙상블 학습

__02 강화 학습

__03 전이 학습

__04 분산 인공지능

 

Chapter 9 딥러닝

__01 신경망의 다층화

__02 제한 볼츠만 머신

__03 심층 신경망

__04 합성곱 신경망(CNN)

__05 순환 신경망(RNN)

__06 텐서플로를 이용한 오토인코더 예제

__07 텐서플로를 이용한 합성곱 신경망 예제

 

Chapter 10 이미지와 음성 패턴 인식

__01 패턴 인식

__02 특징 추출 방법

__03 이미지 인식

__04 음성 인식

__05 텐서플로를 이용한 GAN 구현하기

 

Chapter 11 자연어 처리와 머신러닝

__01 문장 구조 이해

__02 지식 습득과 통계 의미론

__03 구조 분석

__04 텍스트 생성

 

Chapter 12 지식 표현과 데이터 구조

__01 데이터베이스

__02 검색

__03 의미 네트워크와 시맨틱 웹

 

Chapter 13 분산 컴퓨팅

__01 분산 컴퓨팅과 병렬 컴퓨팅

__02 분산 컴퓨팅 하드웨어 환경

__03 분산 컴퓨팅 소프트웨어 환경

__04 머신러닝과 딥러닝 개발 환경

 

Chapter 14 빅데이터와 사물인터넷의 관계

__01 빅데이터

__02 사물인터넷과 분산 인공지능

__03 뇌 기능과 로봇

__04 메타 인지

__05 일본 인공지능 기술 동향

인공지능은 아주 오래전부터 연구되어오던 주제입니다. 

하지만 일반적으로 인공지능에 대한 지식이 많지 않은 일반인들에겐 영화나 드라마, 특히 Marvel사의 영화에 등장하는 Javis와 같은 형태로 알고있습니다.

인공지능에 대해 더욱 큰 관심과 인식을 바꿔준 사건이 바로 작년 3월경 이세돌과 AlphaGo 의 바둑경기라 생각합니다. 

이 경기로 인해 인공지능 관련된 직무를 하지 않던 분들도 큰 관심을 가지게 되었고, IT계열의 많은 사람들도 인공지능을 관련하여 학습하시는 분들이 부쩍 늘었다고 생각합니다. 그리고 그 사건 이후로 입문자를 위한 인공지능  관련 서적도 많이 쏟아졌습니다. 위 책도 그 중 하나입니다.

인공지능이란 분야를 들여다보면 굉장히 넓고 많은 전문분야가 존재하고 있습니다. 그 중 위 책은 기계학습에 치우쳐져 있는 책입니다.

제가 위 책을 보고 느낀 점을 결론부터 말씀드리면 위 책은 '처음 배우는' 이란 수식어를 제목에 있으나 입문자에게도 아무런 지식이 없는 일반인에게도 추천하기 애매하다는 점이 있습니다. 위 책을 보기 전 한빛 미디어의 '신경망 첫걸음', '딥러닝 첫걸음' 을 먼저 읽었습니다. 앞의 두개의 책 모두 입문자를 위한 책으로 출판되었죠, '처음 배우는 인공지능' 처럼 말이죠. 

/* 저는 인공지능, 특히 기계학습에 관련된 선지식이 있는 상태였음을 미리 말씀드립니다. */

먼저 책을 읽고 느낌 장점은  다양한 부분 대해 다루고 있다라는 것입니다. 기본적인 입문용 책보다는 많은 주제를 다루고 있습니다.

처음 인공지능에 대한 기초적인 내용이 무엇인지 알고 싶은 분들에게는 좋으며 다양한 그림들과 설명은 좀 더 이해하기 쉽게 만들어 주는 것 같습니다.

하지만 이게 큰 단점이라 생각됩니다. 

각 주제 하나 하나 주제는 굉장히 어렵운 내용임에도 불구하고 얇은 책에 모두 담으려 하다보니 그 깊이가 굉장히 얇습니다. 

읽으면서 이정도의 지식만을 전달하는 것 이라면 다른 주제를 더욱 상세히 설명하고 불필요한 부분은 제거해도 될 거라고 생각했습니다. 너무 많은 내용을 담으려다 보니 너무 얇은 지식만 전달하게 된 거죠, 수박 겉만 보고 수박이라 판단하고, 수박을 쪼개 놓으니 수박인지 모를정도의 얉은 지식만 포함되어 있습니다.

어느 목차에서는 이 얉은 내용이 쉽게 술술 읽힐 수 있으나 다른 부분에서 앞의 내용에 대한 이해도가 낮다보니 이해가 되지 않는 부분들이 생길 수 있습니다.

두 번째는 이론과 실습 둘 중 하나에 특화되지 못하였습니다. 물론, 요즘 책 중 이론과 실습을 모두 포함되어 있으면서 잘 설명된 책들도 많습니다.

하지만, 이 책은 아니라고 판단됩니다. '처음 배우는' 이란 수식어를 달고 있으면서 Tensorflow에 대한 설치 가이드나 다른 설명없이 Tensorflow에 대한 예제를 제시하는 것은 입문자를 위한 배려라고 생각되지 않습니다. 만약 이 책으로 학습을 하시는 분들이 있다면, Tensorflow 관련 서적 또한 하나 준비 또는 인터넷에서 많은 자료가 있으니 참고하면서 진행하면 좋을 것 같습니다.

위 책의 마지막 장까지 읽으며.. 친절하지도 불친절하지도 않은 내용이 너무 아쉬웠습니다...

입문자를 위해서도, 기초지식을 보유한 이들에게 좀 더 깊은 지식을 전달하지 않은 애매함이 너무 아쉬웠습니다.

/* #위 리뷰는 개인적인 의견일 뿐임을 말씀드리며,  참고만 부탁드립니다. */