제4차 산업시대의 신재생자원이자 미래의 핵심기술인 빅데이터와 인공지능은 그 높은 기술장벽으로 인해 현업의 서비스 기획자라도 접근하기 쉽지 않은 분야인데 그래서 딱딱한 기술서를 편하게 읽을 수 있도록 풀어낸 청송미 디어에서 출간한“인공지능 서비스 기획 가이드북”이 연일 서점가에 화제이다. 요즈음 출시되는 서비스앱의 트렌드를 보면 AI로 기능을 보강하면서 꾸준히 버전업을 하고 있고 아예 처음부터 AI 기반으로 출시되는 앱들도 생겨나고 있다. 이러한 현상은 오늘날 AI가 서비스를 차별화시키는 요소기술로써 받아들여지고 있을 뿐만 아니라 심지어 보편적인 기술로까지 확산되어져 가고 있음을 보여주는 것이고 이것은 다 양한 산업군과 공공 영역에서 인공지능 지식을 갖춘 서비스 기획자에 대한 수요가 점차 증가할 것을 의미한다. 따 라서 인공지능에 대한 문턱을 낮춰주어서 서비스 기획자들도 인공지능이 작동하는 메커니즘을 이해할 수 있게 해 주는 것이 시의적절한 시도라는 것이 저자가 이 책을 저술한 취지이다. “인공지능 서비스기획 가이드북”은 서비스 기획자의 역할과 기획자의 4차산업시대 커리어 전망에 대해 책에서 설명하면서 기획자로 진로를 준비하는 독자들을 대상으로 서비스 기획 전반에 대해 A부터 Z까지 친절히 안내해 주고 있다. 특히 비전공자들이라면 이해하기 어려운 빅데이터가 서비스에 연결되는 과정을 저자와 함께 들여다 보며 인공지능 분야로 역량을 확장하고자 하는 현업의 기획자들이 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자들과 소통할 때 알고 있어야 할 용어들을 책을 읽는 동안 자연스럽게 습득할 수 있도록 내용이 구성되어있다. 우리나라 최초로 800만 가입자를 대상으로 서비스를 개시한 국내 웹메일 개발자 1호이자 이 책의 저자인 최준삼 교수는 하이닉스, 삼성SDS, 삼성전자에서 포털서비스 개발, 프로젝트 관리, 서비스 기획, 모바일 마케팅, 신사업 개발, 전략기획, 법인 B2B 사업 총괄을 역임하면서 개발자, 기획자, 마케터, 사업전략 기획 및 경영자의 다양한 이력을 지냈고 현재는 알고리즘과 데이터 프로그래밍 과목을 가르치며 30년간 국내와 해외에서 체험한 다양한 경 험과 에피소드를 연세대학교 학생들에게 생생히 전수해 주고 있다 이 책은 서비스 출시 이후에 시간이 흐르면서 잊혀지는 서비스가 아닌 이용자가 순증하면서 활발하게 사용되는 앱이 되게 하는 서비스 활성화 방법도 현재 앱을 준비 중이거나 신규 서비스를 계획하고 있는 독자들을 위해 정리 하고 있어 현재 서비스 기획자로 진로를 모색하는 독자나 자신의 기획역량을 인공지능 분야로 확대하기를 원하는 현업에 있는 서비스 기획자들에게 길잡이가 될 만 한 도서로 추천할 만 하다.

Chapter 1. 서비스 기획 01. 인터넷 개요 02. 인터넷의 경제구조 03. 인터넷 비즈니스의 물결 04. 인터넷 비즈니스 전략 05. 인터넷 서비스 전략 06. 인터넷 비즈니스 모델 07. 인터넷 서비스 기획 08. 고객 중심의 서비스 09. 마게팅 10. 사업 계획서 Chapter 2. 서비스 기획자의 역할 01. 인터넷 서비스 개요 02. 서비스 기획자의 자질 03. 서비스 출시 프로세스 04. 서비스 유형 결정 05. 웹/앱 서비스 기획 06. 경쟁 서비스 분석 07. 정보구조(IA)설계 08. 콘텐츠 기획 09. 서비스 활성화 기획 10. 웹/앱 디자인 기획 11. 화면 디자인 12. 인공지능 서비스 기획 13. 서비스 기획의 실제 Chapter 3. 디지털 경제와 벤처 사업 01. 시간관리 02. 프로젝트 관리 03. 협상기법 Chapter 4. 빅데이터와 인공지능 01. 빅데이터 개요 02. 빅데이터의 출현 배경 03. 빅데이터의 가치 04. 빅데이터와 각종 산업 05. 기업과 빅데이터 06. 빅데이터 플랫폼 07. 데이터 마이닝 08. 인공지능 09. 빅데이터의 전망과 기회 10. 개인정보 보호 11. 빅데이터 담론 Chapter 5. 파이썬의 이해 01. 파이썬 개요 02. 넘파이 (NumPy) 03. 판다스 (Pandas) 04. 기타 문법 Chapter 6. 인공지능 모델링 01. 머신러닝 개요 02. 시각화 03. 머신러닝 알고리즘 소개 04. 최근접 이웃 알고리즘 (KNN) 05. 서포트 벡터 머신 (SVM) 06. 의사결정 트리 (Decision Tree) 07. 나이브 베이즈 알고리즘 08. 앙상블 모델 09. K-means 10. 계층적 군집합 (Hierarchical Clustering) 11. 주성분 분석 12. 선형회귀 (Linear Regression) 13. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) Chapter 7. 인공지능 신경망 01. ANN 02. DNN 03. CNN 04. RNN 05. LSTM 06. AE 07. U-NET 08. GAN 09. 강화학습 별첨 1. 오차역전파 별첨 2. 경사하강법 글을 맺으며 색인