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브레인 이미테이션

이주완 저 | 제이펍 | 2019년 08월

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ISBN : 9791188621675 / 224쪽 170 x 225 (㎜)

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책 소개

반디앤루니스 리뷰

뇌와 뉴럴 네트워크의 평행이론으로 풀어 본 인공지능 입문서

딥러닝과 머신러닝으로 대표되는 인공지능을 전공자는 물론 일반인들도 쉽고 재미있게 이해할 수 있는 입문서가 있다면 얼마나 좋을까요? 국내 굴지의 대기업에서 근무하는 인공지능 연구원이 기발하고 다양한 사례를 통해 딱딱한 이론이나 복잡한 수식 없이 인공지능에 대해 명쾌하게 설명해 줍니다. 특히 인간의 뇌와 뉴럴 네트워크의 비교를 통해 인공지능은 우리의 뇌를 본떠 만든 훌륭한 모조품, 즉 ‘브레인 이미테이션’임을 설명합니다.

출판사 리뷰

저자 소개

  • 저자 : 이주완
저자 : 이주완
늘 주위에 임팩트를 주기 위해 노력하는 사람이다. 출생과 동시에 부모님에게, 웃음을 통해 친구들에게 임팩트를 주었다. 이후 더 큰 임팩트를 주겠다는 일념으로 카이스트(KAIST)에 입학해 인공지능으로 석사 학위를 받았다. 그리고 대기업에서 실무 경험을 쌓은 후 인공지능 스타트업을 공동 창업하였고, 이를 글로벌 대기업에 성공적으로 매각하면서 스타트업계에 비타민과 같은 임팩트를 선사했다. 현재는 글로벌 대기업의 인공지능 연구원으로 일하면서 인공지능 세상에 가할 또 다른 임팩트를 준비하고 있다.

책 속에서


뉴럴넷이 사물 인식과 같은 시기(2010년대)에 음성 인식에 적용되면서 비약적인 성능 향상이 이뤄졌다. 일반적인 음성 인식의 평가 기준은 사람이 자연스럽게 말한 단어 중 몇 개나 정확히 받아 적었는지를 계산하는 단어 인식률이다. 뉴럴넷이 등장하기 전의 단어 인식률은 계속 70%대에 머물러 있었지만, 뉴럴넷이 등장한 지금은 90% 중·후반대의 준수한 성능을 보이고 있다.
_7쪽

그 시작은 예쁜꼬마선충이라는 특이한 이름을 가진 동물이다. 한글 이름도 특이하지만, 영어 이름인 C. Elegans마저 ‘우아한(Elegance) 생명체’다. 크기는 1mm 정도이고, 지렁이처럼 생긴 이 동물은 단순하기 때문에 연결주의에 가장 크게 기여했다. 말이 다세포 생명체일 뿐, 세포 수는 온몸을 다 합쳐도 959개에 불과하며, 그중 뉴런은 고작 302개다. 사람의 세포 수인 860억 개에 비하면 무척 적은 숫자이기 때문에 서로 어떻게 연결돼 있는지 확인하는 일이 훨씬 수월할 것이다.
_60쪽

강화학습의 또 다른 예를 살펴보자. 강화학습이 가장 많이 쓰이는 분야는 자동차 자율 주행이다. 여기서는 차가 에이전트다. 처음 차도라는 환경에 나오면 아무런 정보가 없기 때문에 일단 도로 위의 시한폭탄처럼 아무렇게 행동할 것이다. 차도를 넘거나, 직진하거나, 후진하는 등 다양한 행동을 할 수 있다. 하지만 옆에 차가 있음에도 차선을 함부로 넘어 다른 차와 부딪히면 마이너스 보상, 즉 패널티를 받게 된다. 그러면 방침을 수정해서 옆에 차가 있는 경우, 차선을 함부로 넘지 않을 것이다.
_110쪽

근래 기계의 청각적 인지는 사람과 방법적으로 유사한 점이 많다. 하지만 차이점도 존재하는데, 그것은 바로 현재 기계의 청각은 시각에 그다지 의존적이지 않다는 것이다. 청각적 인지를 할 때 청각 정보만 사용하면 사람보다 적은 정보를 사용하므로 불리할 수밖에 없다. 따라서 사람에게 가까운 기계를 만들기 위해 시각과 청각을 통합해 사용하는 멀티모달(Multi-Modal) 연구가 종종 이뤄지고 있다. 대표적인 예로 음성을 인식할 때 시각 정보인 입 모양까지 인식해 인식률을 높이는 연구 등을 들 수 있다.
_147쪽

이를 설명해 줄 만한 재미있는 현상이 있다. 가끔 아주 특이한 상황으로 인간의 뇌가 정지됐다가 부활하는 경우가 있다. 타이타닉 사건처럼 매우 찬물에 빠졌다가 구조됐거나 생명이 위험한 환자들은 초저체온을 만든 후 혈액의 흐름을 정지시키고(DHCA, Deep Hypothermic Circulatory Arrest) 치료한다. 이 경우는 사실상 뇌가 완전히 정지됐다가 다시 돌아오는 경우다. 놀랍게도 이때 대부분의 사람들은 기억이 손상되지 않는다. 하지만 단기 기억은 흔적도 없이 사라진다.
_160쪽

목차

CHAPTER 1 기계적 인간 1
새로운 시작 2
용어 이해하기 13
인공지능 13
머신러닝 14
뉴럴넷, 딥러닝 21
뉴럴넷 세계의 장애물 25

CHAPTER 2 두뇌학 개론 27
뉴런 28
뉴런의 모임, 두뇌 32
두뇌의 구조 38
두뇌 속으로 49
두뇌 안의 연결 58

CHAPTER 3 두뇌와 기계에 대한 고정관념 63
10%만을 사용하는 두뇌 64
뉴런, 시냅스의 수와 지능의 상관관계 69
뉴런의 전문성 78

CHAPTER 4 두뇌와 기계의 학습법 83
학습하는 두뇌 86
뉴런 간 연결의 생성 및 강화 87
피복(미엘린)의 강화 89
산수를 품은 뉴런 92
심리학을 품은 기계 100
강화 이론(행동주의) 100
강화학습 107
평생 학습 113

CHAPTER 5 두뇌와 기계의 인지법 119
의미적 인지 124
시각적 인지 131
청각적 인지 140

CHAPTER 6 두뇌와 기계의 기억법 149
단기 기억 161
효율적 기억 167
장기 기억 173

CHAPTER 7 사람을 향해 179
직관적인 세계의 이해 181
심리적·도덕적 이해 185
학습의 노하우 188

에필로그 194
찾아보기 199

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