버스에 노을을 두고 내렸다 또는 AI 혁명의 미래 > NEW도서

버스에 노을을 두고 내렸다



도서명 : 버스에 노을을 두고 내렸다
저자/출판사 : 이병관, 한국문연
쪽수 : 144쪽
출판일 : 2023-03-20
ISBN : 9788961043328
정가 : 12000

● 시인의 말

제1부 벗은 이슬의 행적은 나무에 맺힌 새의 연혁도 모르고

환몽 10
평행 11
모조 시간 14
빈틈없이 텅 빈 어떤 투명의 단면 16
시작하는 잠시 18
통과하는 온갖 19
저기 유리 너머에, 우리 22
누누 25
우리가 모르는 빗소리의 일부와 28
구름 무렵 30
404 Not Found 33
반복되는 손 34
얕은 밤의 물고기 36
잠시의 모형 37
증발하는 정말 38
해부대 위에서 잠시 누구인가 하면서 40
반토막 45
무반주 46

제2부 그래도 여기가 아니면 어디서 꿈꿀까 싶어

분홍 무렵 48
빗소리의 정원 49
벚꽃이 지는 속도 52
새가 창업한 바다는 섬을 탕진하였다 54
모조 맥박 56
가히 캠프적인 종류 58
입 없는 밤의 소수의견 60
오래된 잠시 62
버스에 노을을 두고 내렸다 65

제3부 우리 같이 구름할래요?

종결어미 68
구름 연대기 70
구름하실 거예요? 76
구름 셈법 78
비形 미래 80
루틴 83
어떤 밤의 방문 84
반향실 86
어느 겨를 88
과도기적 거울 91
구름痛 92
미세 투명 94

제4부 당신은 정량으로 슬퍼질 수 있나요

비탈 96
영구적 잠시 97
버스에 노을을 두고 내렸다 98
某某 100
某요일 102
버스에 노을을 두고 내렸다 104
난반사 108
거울 나비 110
유리 우리 111
시작되지 않기 위해 끝나지 않는 112
존재하려는 만약 117
무향실 118
잇 120
행인 0의 행방 122

▨ 이병관의 시세계 | 이성혁 124




AI 혁명의 미래



도서명 : AI 혁명의 미래
저자/출판사 : 정인성 , 최홍섭, 이레미디어
쪽수 : 284쪽
출판일 : 2023-01-06
ISBN : 9791191328745
정가 : 18000

머리글 위기인지 기회인지는 지식에 달렸다
| 피할 수 없는 인공지능의 물결
| 두려움을 극복하기 위해서

[Chapter 1] 혁신을 향한 여정: 엔드 투 엔드를 향해

인간이 만드는 인공지능
| 인간이 짠 규칙: 규칙 기반 프로그래밍
| 규칙을 주입받은 인공지능: SVM

인간처럼 배우는 인공지능
| 인간 따라 하기: 엔드 투 엔드와 인공신경망
| 인공지능 겨울: 사람의 뇌를 따라 하는 데서 생기는 어려움
| 돌파구: 겨울 왕국에서 준비하는 봄
| 실리콘밸리에서 다가온 반도체 혁명
| 엔드 투 엔드 인공신경망의 데뷔전: ImageNet 2012

결전: IBM vs Google
| IBM: 인간이 만드는 인공지능
| Google: 인간처럼 배우는 인공지능

엔드 투 엔드의 승리
| 엔드 투 엔드의 승리가 알려 주는 교훈
| 엔드 투 엔드로 인한 세상의 변화
| 기존 방식이 적용 가능한 영역

[Chapter 2] 혁신의 결과: 현재의 인공지능 기술

인식 분야 연구의 완성
생성 분야 연구의 약진
강화학습 기술과 의사결정 분야의 가능성
초거대 언어 모델과 자연어처리
AI로 어디까지 할 수 있는가?

[Chapter 3] 인공지능을 만들고 적용하기

인공지능을 만들 때 꼭 알아야 할 것들
| 인공지능의 구성 요소
| 학습 데이터 만들기
| 데이터 증강
| 범용성과 최적화의 사이, 인공신경망 설계
| 좋은 AI의 두 가지 조건

기업의 성공적인 AI 트랜스포메이션을 위한 가이드
| AI 트랜스포메이션 프로세스와 단계별 체크 리스트
| AI 트랜스포메이션 선순환 구조 만들기
| AI 트랜스포메이션을 위한 조직 세팅

[Chapter 4] 미래 인공지능 기술 트렌드

빠르게 똑똑해지지는 못하는 AI

인공신경망 기술의 새로운 화두
| 보다 더 사람의 뇌처럼: SNN
| 사람의 기억을 어떻게 구현할 것인가: RETRO Transformer
| AGI: 일반 인공지능의 꿈은 이뤄질까?

게임 체인저인가, Nice Try인가? 인공지능 반도체들
| 딥러닝의 마중물: NVIDIA GPU
| 더욱 거대한 스케일로: WSE
| 가속기를 위한 가속기: PiM
| 소형 기기는 누가 하는가: 엣지 가속기
| 휴대 기기 속 인공지능 경쟁: NPU
| 컴퓨터를 넘어서: 뉴로모픽 칩
| 아메바 수준의 단순함: 아날로그형 인공지능 반도체

[Chapter 5] 미래 인공지능 기업

인공지능 개발 능력이 높은 기업
| 과감한 선택을 하는 기업
| 하드웨어 발전의 이해자
| 다양한 학문 분야에 발이 넓은 기업

서비스의 성공 요소를 알고 있는 기업
| 서비스의 부품으로서의 AI
| 문제를 이해하고 세분화하는 능력
| 호두까기 문제를 이해하는 기업

인공신경망이 잘할 수 있는 일을 찾는 기업

[Chapter 6] 미래 사회의 변화상

기업: 선택의 시간
| 제조 기업들 앞에 놓인 선택
| 인공지능 기업들을 기다리는 선택

정부: 안보와 인공지능의 관계

개인: 서서히, 하지만 변하는 세상

맺음말 혁신은 어떻게 시작되어 어디로 가는가
| 혁신의 발생과 개별 사건의 이해
| 인공지능의 시대 or 인공지능 겨울

| 부록 | 용어 설명
1 인공지능, 인공신경망, 기계학습, 엔드 투 엔드
2 인공지능 학습 기법: 역전파 방법론
3 인공지능 학습 기법: 드롭아웃
4 자료의 정확도: 16비트와 32비트
5 자료형: 정수와 부동소수점