머리말

 

인공지능(AI)과 빅데이터는 더 이상 특별한 기술이 아니라 일상에 깊숙이 자리 잡고 있다. 스마트폰, 컴퓨터, 그리고 다양한 디지털 기기에서 AI는 끊임없이 학습하고 발전하며, 필요한 정보를 예측하고 복잡한 문제를 해결하는 역할을 한다. 이러한 변화 속에서 AI, 빅데이터, 그리고 챗지피티(ChatGPT)와 같은 기술의 개념과 원리를 이해하고 효과적으로 활용하는 능력, 즉 통계적 리터러시(statistical literacy)는 미래 사회를 주도할 데이터 과학자(data scientist)에게 필수적인 역량이 되고 있다. 이에 맞춰 이 책은 고등학생, 대학생, 그리고 일반 교양인들이 이러한 역량을 갖출 수 있도록 돕기 위해 기획되었다.

1장에서는 빅데이터의 정의, 속성, 종류를 살펴보며, 빅데이터가 어떻게 수집되고 AI의 학습 자료로 활용되는지를 설명한다. 과거에는 빅데이터의 수집과 분석이 기업과 연구소에 국한되었지만, 오늘날에는 누구나 정형, 반정형, 비정형 데이터를 생성하고 활용할 수 있다. 또한, 개인정보 보호의 중요성을 다루며, 가명정보, 비식별 처리, 재현자료 등의 개념을 소개하고, 공공빅데이터 개방을 통해 데이터댐 시대에서 핵심 역할을 하는 행정자료에 대해서도 설명한다.

2장에서는 AI의 개념과 원리를 소개한다. 인공지능의 아버지라 불리는 앨런 튜링(A. M. Turing)의 튜링 테스트(Turing Test)를 시작으로, AI 개념의 발전 과정과 핵심 원리를 살펴본다. AI의 탄생 배경과 학습 원리를 설명하며, 특히 머신러닝(Machine Learning)과 최적화(Optimization) 개념을 심층적으로 다룬다. 또한, 머신러닝과 딥러닝(Deep Learning)의 기본 원리를 설명하고, AI 모델이 학습하고 예측하는 과정에서 직면하는 한계와 도전에 대해서도 구체적으로 분석한다. 이를 통해 독자들이 AI 모델의 핵심 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 구성하였다.

3장에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 방법을 소개한다. ChatGPT는 단순한 대화형 AI를 넘어 질문에 대한 답변을 제공하고, 창의적인 콘텐츠를 생성하며, 복잡한 문제 해결을 돕는 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이 장에서는 ChatGPT를 학습과 연구에 효과적으로 활용하는 방법을 안내하며, 프롬프트 작성법(Prompt Engineering)과 다양한 응용법을 제시한다. 또한, 질문 기술(questioning skills)의 중요성을 강조하며, AI를 신중하고 책임감 있게 활용하는 방법을 익힐 수 있도록 돕는다. AI는 강력한 도구이지만, 잘못된 사용은 오히려 문제를 초래할 수 있기에 올바른 활용법을 배우는 것이 필수적이다.

4장에서는 AI 모델의 학습 과정과 평가 방법을 다룬다. AI 모델이 데이터를 학습하고 성능을 평가하는 과정은 AI 연구와 개발에서 매우 중요한 요소이다. 모델의 성능이 얼마나 신뢰할 수 있는지, 새로운 데이터에서도 일관된 성능을 유지할 수 있는지를 평가하는 과정은 AI 기술의 실효성을 결정짓는다. 이 장에서는 AI 성능 평가를 위한 다양한 방법을 소개하며, 평가 결과가 의미하는 바를 정확히 이해할 수 있도록 설명한다. 이를 통해 독자들은 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 판단하는 능력을 기를 수 있다.

마지막 5장에서는 AI 기술의 발전 역사와 미래 전망을 다룬다. AI의 탄생부터 현재까지 주요 발전 과정을 살펴보며, AI가 사회와 산업에 가져온 변화를 분석한다. 또한, AI 기술이 앞으로 어떤 영향을 미칠지, 그리고 윤리적 문제와 AI와 인간의 관계에 대해 논의한다. AI가 단순한 기술을 넘어 인간을 돕는 지속 가능한 도구로 자리잡기 위해서는 책임 있는 개발과 활용이 필수적이다. 이에 대한 가치와 방향성을 제시하며, 독자들이 AI 기술을 보다 깊이 있게 이해할 수 있도록 돕는다.

이 책은 AI와 빅데이터를 처음 접하는 고등학생, 대학생, 그리고 일반 교양인들도 쉽게 이해할 수 있도록 구성하였다. 각 장에서는 실제 사례와 개념 설명을 포함하여 독자들이 AI와 빅데이터를 체계적으로 학습할 수 있도록 돕는다. 또한, 이를 통해 데이터 사이언티스트로 성장하는 데 필요한 창의적이고 비판적인 통계적 사고력과 통계적 리터러시 역량을 키울 수 있도록 하였다. AI와 빅데이터의 기초 개념부터 고급 응용까지 폭넓게 다루며, 이 책이 데이터 사이언티스트가 되기 위한 학습 여정에서 든든한 길잡이가 되기를 바란다.

최선을 다해 집필하였지만, 부족한 점이 있을 수 있다. 이 점은 양해를 부탁드리며, 추후 나올 수 있는 수정사항 등은 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실을 통해 제공할 예정이니 참고하기를 바란다.

[목 차]
  

1장 빅데이터 진화

1.1 빅데이터 정의와 분류

1.2 빅데이터와 통계

1.3 빅데이터 수집과 인공지능 학습자료

1.4 개인정보보호 빅데이터

 

2장 튜닝 실험과 인공지능

2.1 튜닝 실험

2.2 인공지능 태생과 학습 원리

2.3 기계 학습 핵심 개념과 최적화

2.4 신뢰할 수 있는 인공지능

 

3장 ChatGPT의 이해와 활용: 원리부터 창의적 사고 확장까지

3.1 기계언어와 인간언어

3.2 ChatGPT 개요, 원리와 발전

3.3 창의적 ChatGPT 사용

3.4 창의적 문제 해결과 실용적 활용 도구 ChatGPT

 

4장 인공지능 학습과 평가

4.1 인공지능 학습

4.2 인공지능 모형 평가

4.3 데이터 분할과 인공지능 모델 성능 평가의 원리

4.4 인공지능 기계학습 알고리즘

 

5장 인공지능의 과거와 미래

5.1 진화하는 인공지능

5.2 차세대 심층학습 기술

5.3 인공지능과 함께 하는 인간

5.4 인공지능 발달에 따른 마주할 과제

 

■ 참고문헌