73가지 핵심 키워드로 정리하는 AI 기술의 모든 것
AI 딥 다이브 도서는 AI 기술에 관심이 있거나 현업에서 AI를 다루는 전문가들에게 매우 유익한 지침서입니다. 이 책은 AI의 기초부터 최신 기술에 이르기까지, 복잡하고 넓은 AI 분야를 73개의 핵심 키워드로 체계적으로 정리하여 독자들에게 깊이 있는 통찰을 제공합니다.
특히, 이 책은 AI 기술의 발전사를 따라가며, 딥러닝의 초기 단계부터 최신의 생성 AI까지를 포괄적으로 다루고 있습니다. 이를 통해 독자들은 AI 기술이 현재에 이르기까지 어떤 경로를 거쳐 왔는지, 그리고 앞으로의 트렌드는 어떻게 발전할 것인지에 대해 명확하게 이해할 수 있습니다. 책에서 다루는 주요 개념들은 시류에 휘둘리지 않고, AI의 본질을 꿰뚫고 있어, 미래 기술의 흐름을 예측하는 데에도 중요한 역할을 합니다.
각 챕터별 내용은 다음과 같습니다.
1부: 지능이란 무엇인가, 딥러닝이란 무엇인가
1장: 인공지능의 원리 해명
이 장에서는 딥러닝 모델이 어떻게 학습하는지, 그리고 그 모델이 왜 잘 작동하는지를 설명합니다. 특히, 매니폴드 가설을 통해 현실 세계의 데이터를 모델링하는 방법을 다루며, 딥러닝이 일반화되는 이유와 신경망의 미해결 문제를 탐구합니다. 또한, 과다 파라미터 표현 신경망, 인과와 상관, 대칭성 학습, 그리고 머신러닝의 새로운 거듭제곱 법칙을 소개하며, 강건한 모델 개발에 필요한 요소들을 설명합니다.
2장: 사람의 학습
이 장에서는 인간 두뇌의 학습 시스템을 분석합니다. 특히, 뇌가 오차 역전파를 사용하는지와 인간의 학습 메커니즘이 AI 모델과 어떻게 비교되는지를 탐구합니다. 이는 인간 학습 원리와 AI의 학습 과정을 비교하며, AI가 인간 지능을 모방하려는 시도에 대해 심도 있는 논의를 제공합니다.
2부: 학습 기법
3장: 학습 기법
이 장에서는 다양한 학습 기법을 다룹니다. Adagrad, RMSProp, Adam과 같은 수리 최적화 기법부터 비지도 표현 학습, 지식 증류, 메타 학습 등 최신 기술까지 포괄적으로 설명합니다. 특히, 오차 역전파 기법뿐만 아니라 오차 역전파를 사용하지 않는 대안적인 학습 기법도 소개하며, 연속 학습, 예측 학습, 진화 전략 등 다양한 학습 접근법을 설명합니다.
4장: 강화 학습
강화 학습의 원리와 피드백을 통한 최적 행동의 획득 방법을 설명합니다. 월드 모델, 안전 강화 학습, 오프라인 강화 학습, 그리고 미래 예측에 기반한 플래닝 등을 다루며, 강화 학습이 어떻게 발전해 왔는지에 대해 심도 있게 논의합니다. 이 장은 강화 학습을 통해 실세계에서의 의사결정 과정을 시뮬레이션하는 방법을 배울 수 있게 해줍니다.
5장: 고속화, 저전력화, 인프라
이 장에서는 심층 신경망 학습의 고속화와 모바일향 신경망의 전력 효율 향상에 대해 다룹니다. 또한, AI 연구에서의 중요한 교훈과 세계 최고의 저소비전력 슈퍼컴퓨터 MN-3/MN-Core에 대해 소개하며, AI 연구 인프라의 발전 방향을 제시합니다.
3부: 모델과 아키텍처
6장: 생성 모델
이 장에서는 생성 모델의 다양한 접근법을 설명합니다. 적대적 생성 신경망(GAN), 트랜스포머, 에너지 기반 모델, 그리고 Glow와 같은 생성 모델의 아키텍처와 그 작동 원리를 소개하며, AI가 이미지를 생성하고 번역하는 과정에서 어떻게 높은 정확도를 달성할 수 있는지 설명합니다. 또한, 셀프 어텐션 메커니즘과 Perceiver 등의 최신 기술도 다룹니다.
7장: 기억의 얼개
이 장은 AI 모델이 정보를 저장하고 접근하는 방법을 설명합니다. Fast Weight, 미분 가능 신경 컴퓨터와 같은 기술을 통해 단기 기억과 외부 기억을 갖춘 신경망의 작동 원리를 분석합니다. 이는 AI가 복잡한 작업을 처리하는 데 필요한 메모리 구조를 이해하는 데 중요한 내용을 담고 있습니다.
4부: 애플리케이션
8장: 이미지
이미지 인식에서 Convolutional Neural Networks(CNN)의 역할과 성과를 설명하며, 파싱 트리 기반의 이미지 인식 가능성을 탐구합니다. 이 장은 AI가 이미지 데이터를 처리하고 해석하는 방법을 중점적으로 다루고 있습니다.
9장: 음성
이 장에서는 자연스러운 음성 생성 및 음악 생성에 사용되는 웨이브넷 기술을 소개합니다. 음성 인식과 생성에 있어 AI가 어떻게 발전해 왔는지에 대한 통찰을 제공합니다.
10장: 공간생성/인식
Generative Query Network를 통해 3차원 구조를 이해하고 생성하는 방법을 설명하며, 자기 지도 학습에 의한 깊이와 자기 이동 추정 기법을 다룹니다. 이 장에서는 AI가 물리적 공간을 이해하고 해석하는 방법에 대해 깊이 있게 논의합니다.
11장: 언어
이 장은 seq2seq 모델, BERT와 같은 언어 이해 모델을 중심으로 언어 처리 기술을 설명합니다. 기계 번역, 텍스트 생성, 그리고 로봇의 자연어 명령 처리에 관한 최신 기술들을 소개합니다.
12장: 제어
AI의 제어 능력을 다루는 이 장에서는 확률적 제어, 온라인 학습, 그리고 최적 제어 기법을 설명합니다. AI가 미지의 환경에서도 강건한 제어를 유지할 수 있는 방법을 탐구합니다.
13장: 시뮬레이션
AI가 시뮬레이션을 통해 복잡한 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. 매틀란티스와 같은 원자 레벨 시뮬레이터를 포함하여, 시뮬레이션 기반 추론과 물리 시뮬레이션의 고속화에 대해 논의합니다.
14장: 게임
알파고와 알파스타와 같은 AI 기반 게임 기술을 설명합니다. 강화 학습을 통해 AI가 인간 수준의 게임 능력을 어떻게 달성했는지, 그리고 그것을 넘어서는 방법을 탐구합니다.
15장: 바이오 생명 과학
이 장에서는 AI가 생명 과학에서 어떻게 활용되는지를 설명합니다. 알파폴드와 같은 모델이 단백질 구조 예측 문제를 해결하며 생명 과학의 그랜드 챌린지를 극복하는 과정을 소개합니다.
16장: 로봇
마지막으로, 이 장에서는 AI가 로봇 공학에서 어떻게 적용되는지 설명합니다. 자동 정리 로봇 시스템과 도메인 무작위화를 통한 로봇의 학습 기법을 중심으로 AI가 로봇의 실용적 응용에서 어떻게 진보하고 있는지를 탐구합니다.
이 책은 기술적 내용이 풍부함에도 불구하고, 비전문가도 이해할 수 있도록 잘 구성되어 있어 AI 입문자부터 숙련된 개발자까지 다양한 독자층을 만족시킬 수 있습니다. 특히 AI 분야에서 현업에 종사하는 이들에게는 최신 트렌드를 체계적으로 정리한 이 책이 필독서로 다가올 것입니다.
이 도서는 AI 기술의 전반적인 흐름을 이해하고자 하는 모든 이들에게 매우 유용한 자료입니다. 기술의 핵심을 짚어주면서도 미래를 내다보는 통찰을 제공하는 이 책은 AI 기술의 현재와 미래를 이해하는 데 있어 탁월한 가이드가 될 것입니다.
![AI 딥 다이브](https://shopping-phinf.pstatic.net/main_4941122/49411223618.20240728073025.jpg)