1. 도서 선정 배경과 의미

『구글에서 배우는 딥러닝』은 구글의 엔지니어들과의 취재를 통해 어려운 용어나 수식 없이 전반적인 딥러닝 기술의 개요에 대해 쉽게 알 수 있도록 풀어내고 있다. 미래 비즈니스의 중심이 되는 딥러닝 기술에 대해 전혀 모르는 초보자부터 인공지능에 대해 기본적으로 이해하고 공부하고 싶은 개발자까지 누구나 이해할 수 있도록 한 편의 다큐멘터리처럼 쉽게 구성되었다. 이 책을 통해 딥러닝을 비롯한 인공지능 기술들이 어떻게 제 4차 산업혁명을 이끌고 있는지와 앞으로의 미래의 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지에 대해 알아볼 수 있다.

2. 도서의 주요 내용

(도서의 개요)

저자인 피터 디아만디스 박사는 15개가 넘는 하이테크 기업을 설립하고, 싱귤래리티대학 학장, X프라이즈재단 이사장, 스페이스X의 이사 등 수많은 일을 하고 있다. 구글, 애플 등에서 수조 원을 펀딩 받는 재주를 가진 사람이다. 실리콘벨리는 그가 하는 말 한마디에 방향을 바꾼다. 그가 미래라고 하면 미래가 된다.

저자는 먼저 흥미진진한 미래를 과감하게 예측한다. 이 예측은 이미 우리 곁에 성큼 다가온 모습으로 변화를 일으키고 있다. 아울러 그런 대변혁의 시대에 부자, 그것도 대단한 부자가 되기 위해서는 무엇을 어떻게 해야 하는가를 이야기한다. ‘기하급수적’으로 성장하는 기술의 지배를 받는 시대에서 기하급수 기술이 주는 자원과 기술의 풍요가 이끌어낼 기회에 대해 설명한다. 이를 통해 어떻게 하면 우리가 그것들을 세상에 없던 성공으로 연결시킬 수 있을 것인지에 대해 이야기한다.

(도서 목차의 서술적 표현 )

본 도서는 6장으로 이루어져 있다. 서문으로 딥러닝이 모든 비즈니스를 변화시킨다를 시작으로 Chapter 1. 기초 입문 인공지능과 머신러닝, 딥러닝에는 어떤 차이점이 있는가? 에서는 딥러닝은 머신러닝의 일부, 머신러닝은 인간이 프로그램을 만들지 않는다, 딥러닝을 가능하게 한 컴퓨터의 발달, ‘연구의 홍수’와 같은 인공 지능의 확산,‘모바일 퍼스트’에서 ‘AI 퍼스트’로 이루어져있으며,

Chapter 2는 입문편으로 딥러닝의 메커니즘에 대하여 머신러닝의 기본, 머신러닝에도 여러 가지 방법이 있다, 뉴럴 네트워크는 뇌의 신경구조, 분류하는 방법을 컴퓨터가 스스로 배워나간다, 인터넷의 ‘놀이터’를 통해 이해하는 뉴럴 네트워크, 지도학습과 강화학습, 강화학습을 활용한 ‘알파고’ 에 대하여,

Chapter 3. 구글 사례 편에서는 구글의 딥러닝 활용 사례를 미래를 향해 퍼져나가는 딥러닝의 활용, 자율주행을 지탱하는 딥러닝, 인간의 눈을 초월하여 사물을 분별하는 이미지 인식, 문장을 이해하는 텍스트 분석, 대화만으로 컴퓨터와 의사를 소통하는 ‘음성 인식’, 언어의 벽을 넘을 가능성이 보이기 시작한 ‘기계 번역’, 딥러닝 학습의 성과를 간편하게 사용할 수 있는 ‘머신러닝 API’,등을,

Chapter 4. 기업 사례 편 딥러닝을 활용한 업무의 효율성 향상사례편에서는 안도 하자마, 터널 공사 오크넷 IBS, 에어로센스, Peach 항공, 미쓰이 스미토모 FG의 사례를 얘기하고 있으며,

Chapter 5. 활용 프레임워크 편 데이터×목적으로 정리하고 활용 흐름도를 그리자에서는 데이터×목적에 따른 정리법, 성공에 필요한 상식과 인력의 전환 등을 얘기하고,

Chapter 6. 미래 전망 편 딥러닝이 문제를 해결하는 미래 에서는 AI 연구의 목표는 현실 세계의 문제 해결이다라고 끝을 맺고 있다.

3. 메모해 둘만한 가치가 있는 내용

(아이디어사업화 개발자에게 의미가 있는 지식)

머신러닝도 입력데이터와 출력데이터의 관계로부터 모델을 만든다는 의미에서는 블랙박스와 닮았습니다 단지 큰 차이점이라면, 입력 데이터와 출력데이터 세트가 대량으로 준비되어있다는 점과 블랙박스가 어떻게 변환할지를 기계스스로 판단한다는 점입니다. (p45)

규칙기반의 인공지능은 특정 입력데이터로 출력 데이터를 구하기 위해 조건식 등을 사람이 제공해야만했습니다. 반면 머신러닝에서는 조건식을 줄 필요가 없으며 기계가 자동으로 학습합니다. 그렇다고 해도 머신러닝을 하는 컴퓨터를 집안에 그저 내버려 둔다면 아무것도 바뀌지 않습니다. 학습을 위한 자료와 사고방식을 주어야만합니다.(p 43)

딥러닝의 장단점을 이해해야만 비로소 기업의 서비스를 만드는 방법을 근본적으로 바꿀 가능성이 생깁니다. 앞으로의 비즈니스 현장에서는 미래를 예측 해야만 하는 상황이 늘어날 것입니다. 지금까지 현장에서 감으로 대처하던 부분에 딥러닝을 적용하면 실태를 파악 하게되어 비용을 절감하게 될 수 있을지 모릅니다. 머신러닝과 딥러닝을 비즈니스의 어느 부분에 적용해야 좋을지 생각해내는 능력이 중요합니다. (p114)

이제는 머신러닝과 딥러닝이 반드시 다양한 영역으로 퍼질것입니다. 엔지니어는 물론이거니아, 비즈니스를 하는 사람도 이에 대해 어느정도 정확하게 파악해야만 할것입니다. 작금의 시대에 “인터넷을 팝니다”는 비즈니스가 되지 않습니다. 앞으로 딥러닝을 팝니다 없이는 비즈니스를 할 수 없는 시대가 옵니다. 어떤 상황에 딥러닝을 사용할 수 있고 어떤 상황에서 사용할 수 없는가, 머신러닝과 딥러닝으 본질으 ㄹ이해하지 못하면 브즈니스 기회르 ㄹ놓치거나 사기를 당할지도 모릅니다.(p113)

텐서플로는 휴대성과 확장성을 겸비하고 있습니다. 따라서, 처음에는 메킨토시와 윈도우 PC에서 딥러닝 모델을 테스트해보고, 실제 응용단계에 접어들었을 때는 구글 플랫폼의 GPU를 사용하여 본격적으로 가동하는 등의 단계적인 사용에도 적합합니다.(p111)

(도서를 대표 할 수 있는 핵심 지식)

제 4차 산업혁명의 중심이 되는 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 기술은 이제 많은 사람들에게 익숙한 용어가 되었지만. 실제로 자세히 알고 있는 사람은 많지 않다. 기계와 사람이 대화하는 CF의 한 장면처럼 인공지능 기술은 이미 일상에 많이 적용되고 있다. 딥러닝 기술은 수많은 데이터들을 토대로 마치 사람처럼 스스로 학습을 하는 머신 러닝 기술의 한 분야이다.

이 책은 구글의 엔지니어들과의 취재를 통해 어려운 용어나 수식 없이 전반적인 딥러닝 기술의 개요에 대해 쉽게 알 수 있도록 풀어내고 있다. 미래 비즈니스의 중심이 되는 딥러닝 기술에 대해 전혀 모르는 초보자부터 인공지능에 대해 기본적으로 이해하고 공부하고 싶은 개발자까지 누구나 이해할 수 있도록 한 편의 다큐멘터리처럼 쉽게 구성되었다. 이 책을 통해 딥러닝을 비롯한 인공지능 기술들이 어떻게 제 4차 산업혁명을 이끌고 있는지와 앞으로의 미래의 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지에 대해 알아볼 수 있다. 인공지능, 딥러닝, 머신러닝을 구분하는 기초 상식부터 딥러닝 기술의 메커니즘을 이해하고, 실제 기업에서 활용되는 딥러닝 사례들을 소개한다. 또한 구글의 제품에서 현재 사용되는 딥러닝 기술들을 소개하면서 앞으로 활용될 인공지능 기술에 대해 전망해 본다. 구글 외에 실제 다양한 기업에서의 활용되는 딥러닝 기술들의 사례를 통해 기술로 인한 변화와 영향력에 대해 실질적으로 느낄 수 있다. 후반부에는 구글 클라우드 머신러닝 그룹 연구 책임자와의 인터뷰를 통해 딥러닝 기술의 미래에 대해 짚어본다

4. 독서 권장 대상과 적용 방법

미래를 예측하고 대응하는 예비창업자, 기존 경영자, 기획자, 멘토들에게 추천하고 싶은 도서이다. 인공지능, 딥러닝, 머신러닝을 구분하는 기초 상식부터 딥러닝의 원리를 이해하고, 실제 기업에서 활용되는 딥러닝 사례들을 살펴볼 수 있습니다. 이해하기 쉽게 도표나 이미지를 활용하여 접근성을 높여 4차 산업혁명 관련 아이디어를 구상하고 구체화하는데 도움을 준다.

5. 관련 동영상 및 지식

구글에서 배우는 딥러닝 표지 머리말 및 목차

https://www.youtube.com/watch?v=7BaboMaEc8o

구글 머신러닝 단기집중과정 소개https://www.youtube.com/watch?v=IOxZwHlomx4