마이크로소프트웨어 391호: 인공지능의 체크포인트(The Checkpoint of AI)

마소팀

IT조선

About this ebook

미래학자나 투자자들은 여러 매체를 통해 강인공지능을 기준으로 이야기하며 낙관과 비관을 오가며 설왕설래하고 있다. 그런 논쟁보다 기술적인 베이스나 준비를 먼저 갖춰 , 기반을 다지고 가능성을 점쳐보는게 우선이지 않을까? 어떤 데이터를 어디서 수집할지, 어떻게 정제할지, 어느 학습법을 적용할 것인지, 어떤 인프라를 사용할 것인지, 어떤 결과물을 예상하는지 등 어설픈 열 마디 말보다, 한 번의 행동이 더 중요하다. 인공신경망의 등장 이후 자주 듣게되는 CNN, RNN, GAN은 무엇이며, 어디에 접목할 수 있을까? 희망과 도전으로 인공지능 연구를 이어가는 고독한 개발자와 연구자분들께 힘찬 응원을 보낸다. - 조병승 마이크로소프트웨어 편집장

Schema
S1. 약인공지능의 발전과 딥러닝 알고리듬 - 박주형
S2. 딥마인드의 미션, 모든 것에 대한 이론 - 송호연

Opinions
O1. 부풀려진 기술, 인공지능에 관한 소고 - 김도균
O2. 인공지능과 법률분야 그리고 법률 전문가 시스템의 통섭 - 양종모

Future
F1. 라이언봇의 탄생과 성장 - 강병욱
F2. 알파고 제로의 알고리듬, 알파 제로 - 팀 휠러(번역 김광연)
F3. 자율주행의 세계에 뛰어들자 - 송영기
F4. 썸남썸녀 성공 확률을 예측하자 - 이준범

Technology
T1. 대용량 상품 카테고리 자동 분류 시스템 개발기 - 남상협, 조현재
T2. 머신러닝 개발자에게 문제 해결 능력을 묻는다 - 허민석
T3. 쉽게 쓰이는 GAN - 조용래
T4. 이미지를 문장으로 설명해주는 딥러닝 모델 - 다니엘 라시먼(번역 한영빈)
T5. 왓슨어게 한국어를 가르치다.(IBM 김대용 과장) - 오세용 기자

Words
W1. 글루온으로 구현해보는 한영기계번역 모형 - 전희원
W2. 구글의 자연어 처리 기술 - 이영민
W3. 인공지능의 목소리, 음성 합성과 음성 변조 - 배준현

Applied
A1. 스포츠 속 AI, 빅데이터 넘어 인공지능 시대로 - 김인범
A2. 머신러닝의 입술에 건배를 - 이종국
A3. 한의계의 인공지능 기술 현황 - 정원모
A4. 불리오 개발기를 통해 본 로보어드바이저의 간략한 역사 - 천영록
A5. CNTK를 이용한 딥러닝 입문 - 제이슨 김
A6. 한국 문화와 한글을 이해하는 인공지능, 왓슨 - 조현정
A7. 머신러닝 피드백을 이용한 게임 지표 분석 - 구상은

Research
R1. 인공지능 채색공부 시키기 - 강성민
R2. 가짜뉴스 찾기 - 변형진, Deepest팀
R3. 소리 속 잡음을 지워보자 RNNoise - 진 마크 발린(번역 윤성수)
R4. 당신의 인공신경망은 안전하십니까? - 김창훈, 윤성국

Enterprise
E1. Do You Know GW-Basic? - 서광민
E2. 고려 광종과 리드 헤이스팅스, 시작이 허름해도 꿈이 확실하다면! - 고평석

About the author

소프트웨어를 ‘S’, ‘O’, ‘F’, ‘T’, ‘W’, ‘A’, ‘R’, ‘E’ 각 낱말로 소주제를 구분해, IT 산업 전반에 걸친 다양한 이야기를 들어볼 수 있습니다.