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    [POD]우리집 AI 의사·수의사·헬스코치

    • 이석창 저
    • 부크크
    • 2026년 07월 22일
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    상품 규격 정보
    상품상세정보
    ISBN ISBN-13 : 9791112243331
    쪽수505쪽
    크기B5(188mm X 257mm, 사륙배판)
    제품구성POD : 주문형 출판 (Publish on Demand)
    ※ 고객 주문 후 제작되는 도서로 단순변심 및 착오로 인한 취소/반품이 불가하며, 발송까지 영업일 기준 7일정도 소요됩니다.
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    책 소개
    ChatGPT는 어제 우리 어머니가 약을 드셨는지 모릅니다. 그건 우리집의 일이니까요.

    이 책은 남의 집 평균으로 학습된 클라우드 AI 대신, 우리집 사진 30장과 영상 30분으로 우리 가족, 우리 강아지, 우리집만을 아는 온디바이스 AI를 직접 만드는 법을 다룹니다. 안 쓰는 폰과 로봇청소기, 약통 위에 작은 센서와 카메라를 얹어 5만 원으로 집 전체에 AI를 입힙니다.

    세 가지 앱을 완성합니다. 우리 가족 주치의 MyDoc은 복약 관리와 처방전 알람, 안색 트렌드를, 우리 반려동물 수의사 OurPet은 청소기 카메라로 우리집 강아지와 고양이를 자동 학습해 식이와 행동, 이상을, 우리집 헬스코치 HomeSense는 수면과 자세, 심박에 러닝·웨이트·골프 폼 코치까지 담당합니다.

    핵심 사상은 하나입니다. 이상이란 우리집 평소와 지금의 차이다. 이 책의 AI는 진단이 아니라 눈치의 도구입니다. GPU 0개, 클라우드 0원, 의료와 생체 데이터의 외부 유출 0건, 모두 우리집 안에서 끝납니다.

    YOLO, DINOv2, RTMPose, Vision Transformer, PatchTST 같은 최신 모델과 Grad-CAM 계열 설명가능 AI 시각화를 다루고, Flutter 앱과 온디바이스 파인튜닝, 베이스라인 이상탐지를 30장의 실습으로 완성합니다. All That AI 시리즈 두 번째 책입니다.
    목차
    Part 0. 우리집 모델의 기초
    01 왜 우리집 AI인가 / 02 Flutter + 미니컴퓨터 듀얼 셋업 / 03 30장 라벨링 루틴 / 04 YOLO·임베딩·분류기 결정 트리 / 05 사물에 모델 붙이기

    Part 1. 우리집 베이스라인의 기초
    06 왜 한 프레임으로는 부족한가 / 07 시계열 모델 4종 / 08 이상탐지 4가지 패턴 / 09 베이스라인 30분 프로젝트

    Track A. 우리 가족 주치의 MyDoc
    10 약통 무게셀 모듈 / 11 우리집 약 30종 사진관 / 12 처방전 한 장에서 가족별 알람 / 13 셀카 트렌드 트래커 / 14 음성 증상 일지 / 15 베이스라인 응용 — 어머니 알림

    Track B. 우리 반려동물 수의사 OurPet
    16 청소기 위 카메라 / 17 우리집 강아지·고양이 임베딩 / 18 사료 그릇 무게와 식이속도 / 19 변·구토 자동 분석 / 20 24시간 행동 리포트 / 21 베이스라인 응용 — 반려동물이 평소와 달라요

    Track C. 우리집 헬스코치 HomeSense
    22 현관 mmWave와 카메라 / 23 침대 밑 수면 트래커 / 24 책상 위 안 쓰는 폰 / 24+ 우리집 운동 코치(러닝·웨이트·골프) / 25 손목 PPG 심박 / 26 MQTT Flutter 대시보드 / 27 베이스라인 응용 — 우리집 평소 리듬

    Part 4. 우리집 AI를 키우기
    28 Google Drive 모델 OTA / 29 Discord 라벨링 가족 / 30 Claude Code 1인 개발 워크플로

    부록 A~F: 5만원 BOM, 30장 라벨링 템플릿, 부착 도면(STL), 강의안·평가 루브릭, 이상탐지 결정 트리, 베이스라인 수집 매뉴얼
    저자 소개
    저자 : 이석창
    이석창 (Seokchang Lee)
    Adjunct Professor / AI Specialist Lecturer

    현장 AI 전문 강사이자 연구자입니다. 국내 교육 현장에서 Tesla·Physical AI와 온디바이스 AI 스택을 한국어로 가장 먼저 가르쳐 온 사람 중 하나로, 2026년 자율주행 로봇 모방학습 연구 See-ParkingNet을 발표했습니다. "남의 집 평균이 아니라 우리집 한 명을 위한 AI"라는 관점으로 All That AI 시리즈를 씁니다. 전작으로 『테슬라처럼 만드는 비전 자율주행과 피지컬 AI』(All That AI Vol.01)가 있습니다.

    [주요 이력]
    - 강의·협력 · Korea IT Academy, 미래융합교육원, Elice, ESTsoft, 한국기술교육대학교
    - 수상 · 2026 공정거래위원장상, 2025 한국장애인개발원 이사장상, 서울AI허브재단 이사장상, 고용노동부 수상

    GitHub github.com/leelang7 · YouTube @aidoer · leescvsir@gmail.com
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