안녕하세요. 오늘 읽은 책은 얕은 AI 지식 쌓기 책입니다.
지식과 감성 출판사에서 출간한 김도균 교수님의 책입니다.
지식과 감성 출판은 지식과 감성을 완성하는 것을 목표로 하는 국내 대형 출판사입니다.
이 책은 AI 여정을 시작하는 사람들에게 전 세계의 모든 AI 책을 요약한 장점을 제공합니다.
인공지능의 개념을 정리하기에 좋은 책입니다.
지식과 감성을 완성하는 책인 듯합니다.
인공지능은 인간의 지능을 모방하거나 대체하도록 설계된 기술입니다.
AI 책은 대체로 ANI, AGI, ASI의 세 가지 범주로 나뉩니다.
ANI는 특정 목적을 위해 제한된 범위에서만 사용되는 인공지능입니다.
약한 인공지능 또는 좁은 인공지능이라고 합니다.
스마트폰에서 ‘Hey Siri’ 또는 ‘OK Google’이라고 말하면 작동하는 스마트폰 음성 인식 기술이 ANI의 예입니다.
언어 번역도 이 범주에 속합니다.
주어진 텍스트를 다른 언어로 번역하는 프로그램입니다.
AGI는 인간의 지능과 유사한 범용 인공지능입니다.
‘강력한 인공지능’이라고 불리며, 인간처럼 학습, 추론, 이해, 창의성을 갖춘 AI 책입니다.
소설에서 인공지능은 인간을 돕는 존재로 묘사됩니다.
AGI 인공지능은 인간을 돕는 존재로 소개됩니다.
ASI는 인간 지능을 능가하는 인공지능입니다.
먼 미래에 등장할지도 모르는 ‘초인공지능’입니다.
ASI는 스스로 목표를 정하고 인간의 지식과 능력을 능가할 수 있습니다.
인간에게 큰 도움이 될 수 있지만, 반면에 예측할 수 없는 결과를 초래할 수 있어 두려움의 대상이 될 수도 있습니다.
현재의 인공지능은 ANI에서 AGI로 진화하고 있습니다.
인공지능이라고 하면 많은 사람이 머신러닝을 떠올립니다.
머신러닝이란 무엇일까요? 이 책에서는 간단하게 설명합니다.
데이터를 분석하고 그 안에서 패턴을 찾아내는 인공지능의 한 형태이며, 이 과정에서 인간의 개입이 중요한 역할을 합니다.
머신러닝은 지도학습과 비지도학습으로 나뉜다.
지도학습은 퀴즈와 답을 통해 학습하는 방법이다.
비지도학습은 스스로 패턴을 찾는 형태이다.
지도학습은 학습 데이터에서 명확한 패턴을 추출하고 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다.
비지도학습은 데이터에서 숨겨진 구조나 패턴을 발견한다.
클러스터링은 유사한 데이터를 그룹화하는 작업이다.
딥러닝은 머신러닝의 한 분야이다.
인간의 개입은 최소화되고 인공신경망이 직접 데이터를 처리하고 학습한다.
인공신경망은 인간의 신경망을 모방한 구조를 가진 여러 층으로 구성된다.
딥러닝 모델에서는 합성곱 신경망(CNN)을 이미지 처리에 사용한다.
인공지능의 핵심은 GPU다.
많은 분들이 AI와 GPU의 관계에 대해 궁금해하실 것 같다.
그리고 CPU 대 GPU 대 NPU 대 TPU의 차이점과 각각의 역할이 무엇인지 궁금하다.
인공지능은 복잡한 데이터 패턴을 학습하기 위해 동시에 수많은 계산을 수행해야 한다.
CPU를 매우 똑똑한 사람이라고 생각하면 된다.
GPU는 CPU만큼 똑똑하지는 않지만, 매우 짧은 표현을 동시에 계산할 수 있는 100개의 헤드가 있다고 생각하면 됩니다.
생성적 LLM은 대량의 텍스트 데이터를 학습합니다.
이 과정에서 모델은 단어, 문장, 맥락 간의 관계를 이해하고 내부적으로 복잡한 패턴을 학습합니다.
모든 프로세스에는 엄청난 양의 계산이 필요합니다.
GPU는 이러한 계산을 빠르게 처리할 수 있습니다.
NPU는 머신러닝을 위해 특별히 설계된 칩으로 GPU보다 더 효율적으로 계산을 수행할 수 있습니다.
TPU는 구글에서 개발한 NPU의 한 종류로 머신러닝 처리에 매우 효율적입니다.
인공지능에 대한 기본 지식을 쌓고 싶다면 이 책을 추천합니다.
현재 가장 인기 있는 ChatGPT(OpenAI)에 대한 정보도 한 챕터에 포함되어 있어 도움이 될 것 같습니다.
얕은 AI 지식 쌓기 저자 김도균 출판사 지식과 감정 출간일 2024.03.31. AI 비즈니스 입문서나 AI와 관련된 경제경영서를 찾고 있다면 이 책을 추천합니다.
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