책 소개
요약
4차 산업혁명과 기술 원리를 이해하고 투자 또는 학습의 방향을 정할 때뿐만 아니라, 실제 기술을 적용해 보고 싶은 전문가 모두를 위한 책이다. 과학기술논문 인용색인(SCI, Science Citation Index)을 통해 검증하고 특허로 출원한 새로운 비즈니스(Business) 컴포넌트(Component)를 발견하기 위한 설계 사례를 포함한다. 20년간의 데이터 및 아키텍처 경험을 토대로 실제 인공지능을 위한 데이터 과학 원리와 실습 사례를 제공한다.
이 책에서 다루는 내용
■ 4차 산업혁명과 정보기술(IT) 특성을 이해하기 쉽게 재구성해 독자 입장에서 설명
■ 기존 정보기술(IT)을 총망라해 새로운 시장 원리와 변화 방향을 차례로 설명
■ 입문자를 고려해 데이터 기술을 중심으로 기초 원리부터 적용 사례까지 설명
■ 여러 장에 걸쳐 다양한 관점에서 반복적으로 원리와 사례를 연계해 설명하는 나선형 방식
■ 일반인, 투자자가 4차 산업혁명 배경 기술을 이해할 수 있도록 개요편 제공
■ 전문가가 기술 원리를 이해하고 설계부터 실습까지 다뤄볼 수 있도록 사례 포함
■ 4차 산업혁명 기술 특성을 활용해 새롭게 비즈니스(Business)를 발견하는 과정 설명
이 책의 대상 독자
■ 4차 산업혁명 기술 원리, 알파고(AlphaGo) 배경 기술을 이해하고 싶은 일반인
■ 4차 산업혁명, 인공지능, 데이터 과학을 처음 접하거나 기초를 쌓고 싶은 학생
■ 새로운 비즈니스(Business) 컴포넌트(Component)를 발견해 시장을 선점하고 싶은 투자자
■ 디지털 혁신(Digital Transformation)을 준비하기 원하는 CEO 또는 HR, 채용 전문가
목차
목차
- 개요편
- 개요편 프롤로그
- 1장. 현재 시장의 고민
- 1.1 정체된 시장에 필요한 돌파구
- 1.1.1 레드오션과 블루오션
- 1.1.2 투자자의 고민
- 1.1.3 생산성이 높으면 성공할까
- 1.2 가치 있는 기술의 의미
- 1.2.1 자율주행 자동차를 만든 회사는 자동차회사가 아니다
- 1.2.2 전자레인지 발명가는 부자가 됐을까?
- 1.2.3 매트릭스, 아이언맨, 터미네이터
- 1.1 정체된 시장에 필요한 돌파구
- 2장. IT 기술의 위치와 방향
- 2.1 IT와 사회 파급 효과
- 2.1.1 시장이 원하는 기술과 엔지니어가 원하는 기술
- 2.1.2 IT란 무엇인가?
- 2.1.3 데이터와 데이터베이스, 그리고 데이터레이크
- 2.1.4 소프트웨어와 소프트웨어 공학, 그리고 아키텍처
- 2.1.5 한국과 미국의 IT 엔지니어
- 2.1.6 실행요약서의 작성
- 2.1 IT와 사회 파급 효과
- 3장. 인공지능과 노벨상
- 3.1 인공지능과 인간지능
- 3.1.1 인공지능과 인간지능의 관계
- 3.1.2 문학과 기술, 미래 교육?
- 3.2 코딩과 노벨상
- 3.2.1. 초등학생이 코딩을 알아야 하나?
- 3.2.2 입시와 취업과의 관계
- 3.2.3 노벨상은 어떻게 수상하는가?
- 3.1 인공지능과 인간지능
- 개요편 에필로그
- 실무자편
- 실무자편 프롤로그
- 4장. 기술의 변화 패러다임
- 4.1 기술 원리의 이해
- 4.1.1 클라우드와 빅데이터
- 4.1.2 인공지능과 기계 학습
- 4.2 기술 원리의 활용
- 4.2.1 데이터 분석 노블리스 오블리제
- 4.1.2 오픈소스 프로젝트의 파워
- 4.1 기술 원리의 이해
- 5장. 데이터 분석과 알고리즘 구현
- 5.1 데이터 분석 이해
- 5.1.1 디지털 아키텍트
- 5.1.2 언제부터 데이터 과학이 있었나?
- 5.1.2 통계 기초, 요인 분석, 그리고 콘텐츠 룰
- 5.1.3 경로 분석과 구조 방정식
- 5.2 알고리즘 발견 및 구현
- 5.2.1 연구 모형 및 지표 설계
- 5.2.3 알고리즘 발견 및 요약
- 5.2.4 알고리즘 증명 및 적합화
- 5.1 데이터 분석 이해
- 6장. 인공지능 생성 과정 실습
- 6.1 개발 환경 설치 및 준비
- 6.1.1 개발 언어 설치
- 6.1.2 라이브러리 준비
- 6.2 시나리오와 데이터 준비
- 6.2.1 시나리오 작성
- 6.2.2 데이터 준비
- 6.3 코드 구현과 딥러닝 적용
- 6.3.1 코드의 구현과 실행
- 6.3.2 딥러닝 적용
- 6.3.3 인공지능 동작 이해
- 6.1 개발 환경 설치 및 준비
관련 블로그 글
새로운 비지니스 컴포넌트를 발견하려면
데이터 속에 묻힌 비밀 공식들은 적어도 사람들에게 가치를 줄 수 있는 인식의 흐름 속에 깊게 숨어 있다.
데이터를 생산하고 소유하는 조직은 단지 데이터의 중개인이 아니라
데이터 속에서 공식을 발굴해 상품과 서비스로 설계할 수 있어야 한다.
임성렬 지음, 『4차 산업혁명 기술 원리』, 81쪽
'4차 산업혁명'은 2016년
다보스 세계경제포럼에 언급되면서,
아직까지도 우리나라의 뉴스 토픽, 실시간
검색어에 자주 오르락 내리락한다.
단순한 화제거리에서 네트워크와의 융합으로 분야간의 경계가 허물어지고
모든 것이 연결되는 세상으로 점차 실현되고 있다.
최근의 뉴스에서도 국내의 각 업계에서도
인공지능, 빅데이터,
사물인터넷 등의 첨단 기술을 기존 산업에 접목 시켜 변화, 발전의 방향을 모색하는 움직임을
볼 수 있다.
그리고 디지털 혁신으로 일컫어지며, 현재 클라우드, 빅데이터, 인공지능의 딥러닝과 같은 신기술이 활용되면서
비용 절감
뿐 아니라 서비스 중심 회사로 전환하게 되는 혁신을 이루고 있다.
"사회에 없던 가치 있는 알고리즘을 발굴하고
인공지능 서비스로 증명해내는 여정은 독특한 것이며,
이라는 것을 강조한다.
이 책은 4차 산업혁명과 정보기술(IT)의 특성을 이해하기 쉽게 재구성돼, 4차 산업혁명을 위한 기술들을 이해하고 적용하려는 목적을 가진 투자자, 경영진, 학생, 일반인을 위한 실행요약서다. 데이터 과학을 좀 더 쉽게 이해할 수 있게 도우며, 어떻게 적용할 수 있을지 이끌어준다.
실제 데이터 발명가로서 데이터를 분석하고 모형을 설계할 수 있도록 돕고 공식을 만들어 나가는 과정을 살펴보며, 데이터 기술과 인공지능을 연계해 새로운 비지니스 컴포넌트를 발견할 수 있도록 인사이트를 제공한다.
저자는 클라우드, 빅데이터, 인공지능의 딥러닝 등
새로운 신기술을 이해하고, 이를 활용해 제품이나 서비스를 설계하고 사람들에게 가치를 줄 수 있는 솔루션을
발견하고 증명해보는 능력을 강조한다.
설계 및 개발 과정과 적용을 돕기 위해 실무자편에서는 딥러닝을 적용해보는 예시를 담고 있다. AI 서비스를 발굴하기 위해 필요한 기초 개념과 실행을 위한 준비 사례를 체험해볼 수 있으며, 경력을 전환하거나 전공 영역을 확장하고 싶은 엔지니어, 학생, 과학자 모두에게 추천한다.
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