에 따라 CNN 보고서 에 따르면 일부 대형 기술 기업들은 인공지능 시스템을 학습시키기 위해 20만 권의 책을 사용하고 있습니다. 이 책들은 제너레이티브 AI가 정보 전달 방법을 학습하는 데 도움이 됩니다.
우리가 AI, 생성형 AI, 예측 분석에 관한 책을 읽는 동안 이 모델들은 더 많은 맥락을 얻기 위해 인간이 쓴 책을 읽고 있다는 점에 주목할 필요가 있습니다.
1년 만에 AI는 미래의 기술에서 우리의 직업 생활에 광범위하게 적용되기 시작했습니다. 신흥 기술 기업들은 AI 시스템과 그 생성 및 사고 능력을 활용해 여러 부서에서 반복적인 작업을 자동화하고 있습니다.
AI에 대해 더 자세히 알아보려면 2024년에 읽어야 할 최고의 AI 도서 목록을 살펴보세요.
올해 꼭 읽어야 할 AI 관련 도서 베스트 10
1. 인간 호환성: 인공지능과 통제 문제
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책 소개
- 저자: 스튜어트 러셀
- 페이지 수 : 349 페이지
- 추정 독서 시간 : 13 시간
- 출판 연도: 2019
- 권장 수준 : 초급 및 중급 독자
- 리뷰 및 평가 :
- 4.1/5 (Amazon)
- 4.1/5 (굿리즈)
스튜어트 러셀의 인간 호환성: 인공 지능과 통제 문제》는 2019년 전 세계를 강타했습니다. 가디언은 이 책을 "2019년 AI에 관한 가장 중요한 책"이라고 불렀습니다
이 책은 우리가 인공지능을 옹호하기 전에 필요한 맥락을 제공합니다.
러셀은 인간과 기계의 충돌은 피할 수 없으며, 일자리와 인간의 가치를 위협할 것으로 보고 있습니다. 하지만 AI를 근본부터 다시 생각한다면 이를 피할 수 있습니다. 저자는 인간의 이해력과 기계 학습에 대한 우리의 개념에 의문을 제기하면서 초인적인 AI의 가능성에 대해 이야기합니다.
그는 IQ를 설계하는 데 있어 가장 큰 과제는 소프트웨어에 있으며, 그 중 하나는 언어 이해에 대한 획기적인 발전이 필요하다고 주장합니다.
"아아, 인간은 하나의 이성적인 존재가 아닙니다. 인간은 지저분하고, 시기심이 강하고, 비합리적이고, 일관성이 없고, 불안정하고, 계산의 한도가 있고, 복잡하고, 진화하고, 이질적인 개체로 구성되어 있습니다."_스튜어트 러셀(Stuart Russell)
핵심 내용
- 자율 AI 시스템의 잠재적 위험에는 치명적인 자율 무기, 자동화된 감시, 가짜 뉴스 행동 조작, 자동화된 협박 등이 있습니다
- AI를 실제 애플리케이션에 도입할 때, 우리는 인간의 무력화를 피해야 합니다. 인간이 모든 것을 AI에 위임하고 자율성을 잃게 되는 시기를 말합니다
독자 의견
"필독서: AI의 진정한 선구자 중 한 사람의 지적 투어는 더욱 강력해지는 인공지능의 위험을 매력적이고 설득력 있게 설명할 뿐만 아니라 구체적이고 유망한 해결책을 제시합니다."
2. 초보자를 위한 머신 러닝
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책 소개
- 저자 : 크리스 세바스찬
- 페이지 수 : 163 페이지
- 추정 독서 시간 : 2 시간
- 출판 연도: 2019
- 권장 수준: 초보자
- 리뷰 및 평가 :
- 3.9/5 (Amazon)
- 3.9/5 (굿리드)
크리스 세바스찬은 초보자를 위한 기계 학습에서 기계 학습이 강화 학습에 대한 인간의 욕구에서 성장했다고 주장합니다. 예를 들어, 컴퓨터는 처음에 체커를 두는 방법을 학습한 후 세계 체스 챔피언을 이겼습니다.
세바스찬은 1834년 엔지니어들이 펀치 카드로 프로그래밍할 수 있었던 찰스 배비지의 기계 장치나 1950년 기계 지능에 대한 앨런 튜링의 '튜링 테스트' 같은 역사적 발명을 예로 들며 맥락을 설명합니다.
이 책은 AI, 컴퓨터 과학, ML, 군집 지능에 대해 배우는 데 관심이 있는 사람들을 위한 책입니다. 또한 AI 엔지니어에게 고급 알고리즘 개발을 위한 정보를 제공함으로써 대규모 데이터 세트가 기계 학습에 얼마나 중요한지 이해할 수 있습니다.
"기계 학습, 신경망, 군집 지능은 세상에 사고하고 반응할 수 있는 기계를 만들기 위한 탐구의 일환으로 서로 상호 작용하고 보완합니다."_ Chris Sebastian
주요 내용
- 수학자들은 오래 전에 머신 러닝의 초기 이론을 알아냈지만, 그 이론을 실제 예시로 전환하는 데는 수십 년이 걸렸습니다
독자 의견
"이 책은 머신 러닝에 대해 매우 개괄적으로 살펴보고 머신 러닝이 우리 삶에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 장단점을 살펴볼 수 있는 좋은 책입니다."
3. 인간을 위한 인공 지능
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책 소개
- 저자 : 제프 히튼
- 페이지 수 : 222 페이지
- 추정 독서 시간 : 8 시간
- 출판 연도: 2013
- 권장 수준 : 중급 및 고급 독자
- 리뷰 및 평가 :
- 4/5 (Amazon)
- 3.8/5 (굿리드)
몇 가지 인기 있는 AI 책이 있지만 대부분 기본적인 이해가 필요합니다. 인간을 위한 인공 지능: 제프 히튼의 1권은 비교적 팔로우하기 쉬운 스타일로 그 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다.
독자는 기계 학습 범주에 속하는 기본적인 AI 알고리즘을 이해할 수 있습니다. 1권에서는 컴퓨터 네트워크와 다양한 유형의 머신러닝의 맥락에서 학습을 설명합니다. 저자는 지도 학습과 비지도 학습을 다루면서 대규모 학습 모델을 개발하고 훈련하기 위한 회귀 및 클러스터링과 같은 필수 기술을 설명합니다.
"컴퓨터 기반 신경망은 범용 계산 장치가 아니라는 점에서 인간의 뇌와는 다릅니다. 아주 작은 특정 작업을 수행합니다."_제프 히튼(Jeff Heaton)
주요 요점
- 대부분의 AI 알고리즘은 입력된 숫자 배열을 받아 출력 배열을 생성합니다. 엔지니어는 종종 다음과 같은 양식으로 AI가 해결할 문제를 모델링합니다
독자 의견
"이 책의 정보가 매우 명확하고 간결하게 제시되어 있습니다. 당면한 주제의 기본 작동 방식을 이해하는 데 매우 유용합니다."
4. 사이버네틱 혁명가들: 아옌데 칠레의 기술과 정치
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책 소개
- 저자 : 에덴 메디나
- 페이지 수 : 326 페이지
- 읽은 시간: 11시간
- 출판연도: 2011
- 권장 수준 : 중급 및 고급 독자
- 리뷰 및 평가 :
- 4.3 (굿리즈)
사이버네틱 혁명가들: 아옌데 칠레의 기술과 정치』는 이 목록에 있는 두 권의 AI 책 중 유일하게 인공지능의 정치와 기술 교차점을 제공하는 책이다. 저자는 AI의 위험성을 드러내는 두 가지 실시간 프로젝트를 다룹니다.
첫 번째는 평화로운 사회주의 변화를 위한 칠레의 야심찬 실험이었습니다. 또 다른 예시는 국가 경제를 관리하기 위한 컴퓨터 시스템인 프로젝트 사이버신을 구축하려는 시도였습니다.
결과는 위험했습니다.
살바도르 아옌데가 이끄는 칠레 정부는 군사 쿠데타에 휘말렸고 다른 프로젝트는 실행되지 못했습니다.
이 책은 전체적인 설계 시스템, 인간과 컴퓨터의 상호 작용, 분산 관리, 국가 텔렉스 네트워크, 동적 시스템의 동작 모델링을 도입하고자 했던 칠레 정부의 사이버네틱 시스템에 대해 자세히 설명합니다.
인터뷰, 사진, 스타트렉 같은 네트워크 운영실에 대한 생생한 묘사가 이 책을 더욱 매력적으로 만들어 줍니다.
"경제 관리 문제에 대한 기술적 해결책을 추구하는 것은 의존성 이론에서 발견되는 경제 진행의 아이디어와 일치하지만, 어느 정도까지만 일치합니다."_에덴 메디나(Eden Medina)
주요 내용
- 칠레의 프로젝트 사이버신은 사이버네틱스-시너지의 약자로, 사이버네틱스를 이용해 국유화된 공장을 관리하려는 시도였다
- 저자는 이러한 정치적 맥락을 통해 기술과 정치, 인간의 가치와의 관계에 대한 교훈을 제공합니다
독자 의견
"여기의 이야기와 연구는 매혹적이며 사이버네틱스, 관리, 메인 프레임 컴퓨터와 같은 내 골목 바로 위에 있습니다 !!!! 플로우차트!!! 이 책을 읽게 되어 기쁩니다."
5. AI 슈퍼파워: 중국, 실리콘밸리, 그리고 새로운 세계 질서
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책 소개
- 저자 : 카이 푸 리
- 청취 시간: 9시간 17분
- 출판연도: 2018
- 권장 수준: 초급, 중급 및 고급 독자
- 리뷰 및 평가 :
- 4.4 (청각)
AI 초강대국: 중국, 실리콘 밸리, 그리고 새로운 세계 질서는 AI 개발의 예상치 못한 결과로 청취자에게 충격을 주는 흥미진진한 오디오북입니다.
이 박사는 흥미로운 실제 AI 이벤트를 통해 미국과 중국이 AI 발명을 놓고 벌이는 치열한 경쟁을 다룹니다. 이 책은 신세계 질서 음모론과 일부 AI 혁신이 실제 세계 정부로 이어지고 있는지 여부에 대해 다룹니다.
저자는 인공지능으로 인해 영향을 받는 직업과 인공지능이 향상시킬 직업에 대해 조명합니다. 또한 우리가 AI 경제를 목전에 두고 있다고 예측합니다.
"AI가 우리 자신을 진정으로 이해할 수 있게 된 것은 알고리즘이 인간 지능의 기계적 본질을 포착했기 때문이 아닙니다. 최적화를 잊고 인간을 진정으로 인간답게 만드는 것, 즉 사랑하고 사랑받는 것에 집중할 수 있도록 우리를 해방시켰기 때문일 것입니다."_카이푸 리(Kai-Fu Lee)
키 테이크어웨이
- 중국은 치열한 경쟁, 높은 수준의 기업가 정신, 유능한 엔지니어 풀, 지원 정부, 위험을 감수하려는 의지로 특징지어지는 독특한 AI 생태계를 보유하고 있습니다
독자 의견
"2018년 가장 중요한 책 중 하나다. 머신러닝(집중 학습)을 사용하고 있거나 앞으로 사용할 비즈니스에 종사하는 사람이라면 반드시 읽어야 할 책입니다."
6. 마음의 사회
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책 소개
- 저자 : 마빈 민스키
- 페이지 수 : 336 페이지
- 추정 독서 시간 : 11 시간
- 출판연도: 1988
- 권장 수준 : 고급 독자
- 리뷰 및 평가 :
- 4.7/5 210 리뷰
소사이어티 오브 마인드는 한 페이지 분량의 에세이를 통해 인간의 마음에 대한 흥미로운 탐구를 진행하며, 각각 새로운 아이디어를 소개합니다.
이 책은 컴퓨터 비전, 머신러닝 네트워크, 예측 기계, 로봇 조작, 상식적인 추론에 대한 심도 있는 개념을 다룹니다.
현대 사회에서 인간 마음의 다양한 기능을 모방하는 모듈식 및 계층적 구조를 가진 시스템을 구축하는 것에 대해 독자들이 생각하도록 장려하는 이 AI 책은 인공지능 분야에 시사하는 바가 있기 때문에 이 책을 다룹니다.
"추론, 언어, 기억, '지각'의 '덩어리'는 더 광범위하고 더 구조화되어야 하며, 정신 활동의 명백한 힘과 속도를 설명하기 위해 사실적, 절차적 콘텐츠가 더 긴밀하게 연결되어야 한다."_마빈 민스키(Marvin Minsky)
키 테이크어웨이
- 지능은 마음속의 무수히 많은 요소들 간의 상호작용과 협력에서 비롯됩니다. 지능은 하나의 중앙 집중식 모델에 국한되지 않고 다음과 같은 에이전트들의 분산된 노력에서 발생합니다
독자 의견
"AI의 확실한 아버지 중 한 명인 저자는 인간의 마음이 어떻게 작동하는지에 대한 추상적인 모델을 설정하기 시작했습니다. 그의 논지는 우리의 마음은 특정 작업을 수행하도록 진화한 작은 미니 마인드 또는 에이전트의 거대한 집합체로 구성되어 있다는 것입니다."
7. 마스터 알고리즘: 궁극의 학습 기계에 대한 탐구가 세상을 재구성하는 방법
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책 소개
- 저자 : 페드로 도밍고스
- 페이지 수 : 352 페이지
- 추정 독서 시간 : 11 시간
- 출판 연도 : 2018
- 권장 수준 : 고급 및 중급 독자
- 리뷰 및 평가 :
- 4.3/5 (Amazon)
- 3.7/5 (굿리드)
AI에 관한 최고의 책 중 하나인 마스터 알고리즘은 디지털 기술의 데이터 클러스터에서 학습하여 ML 네트워크가 어떻게 작동하는지 설명합니다. 이러한 알고리즘은 온라인에서 우리의 행동을 관찰하고, 우리를 모방하고, 사용 가능한 정보를 가지고 실험합니다.
이 책의 전제는 대부분의 AI 연구소와 대학이 데이터에서 지식을 발견하고 우리가 원하는 것을 수행하기 위해 학습 알고리즘의 새로운 기반을 발명하려고 노력하고 있다는 것입니다. 저자는 하나의 마스터 알고리즘으로는 어떤 문제 영역도 예측할 수 없다고 주장합니다.
Amazon, Google 및 기타 기술 기업을 움직이는 학습 기계에 대해 자세히 알아보세요.
"게으르고 별로 똑똑하지 않은 컴퓨터 과학자라면, 학습 알고리즘이 모든 일을 하지만 모든 크레딧을 가져갈 수 있기 때문에 머신 러닝이 이상적입니다."_페드로 도밍고스(Pedro Domingos)
주요 내용
- 이 책은 머신 러닝에 대한 다양한 접근 방식을 통합할 수 있는 마스터 알고리즘이라는 하나의 중요한 학습 알고리즘에 대한 아이디어를 소개합니다
- 머신러닝 접근 방식을 다섯 가지 부족으로 분류할 수 있으며, 각 부족은 서로 다른 철학을 대표합니다. 여기에는 기호 논리, 연결주의 신경망, 진화 알고리즘, 베이지안 확률, 유추 추론이 포함됩니다. 마스터 알고리즘은 각 부족의 강점을 포괄해야 합니다
독자 의견
"페드로 도밍고스는 머신러닝을 이해하기 쉽게 설명하며 미래가 얼마나 놀랍고 흥미진진할지 보여줍니다."
8. 딥 러닝
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책 소개
- 저자 : 이안 굿펠로우, 요슈아 벤지오, 아론 쿠르빌
- 페이지 수 : 800 페이지
- 추정 독서 시간 : 23 시간
- 발행 연도: 2016
- 권장 수준 : 고급 및 중급 독자
- 평가 :
- 4.3/5 (Amazon)
- 4.4/5 (굿리드)
계산 및 기계 학습 분야에서 경력을 계획하는 학부생과 대학원생에게 딥러닝은 복잡한 개념을 배우기 위한 적절한 리소스입니다.
이 책은 선형 대수학, 확률 이론 및 정보 이론, 수치 계산, ML 등 다양한 주제를 다루는 수학적 및 개념적 배경을 제공합니다.
최적화, 컨볼루션 네트워크, 시퀀스 모델링, 정규화, 실용적인 방법론, 딥 피드포워드 등 업계에서 실무자들이 ML 학습을 어떻게 사용하는지 살펴볼 수 있습니다.
"신경망은 대부분의 다른 모델보다 훨씬 더 표현력이 뛰어나지만, 그 표현력이 데이터의 진정한 기본 구조를 학습하는 능력으로 자동적으로 이어지지는 않습니다."_ - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
주요 내용
- 다층 퍼셉트론(MLP)이라고 하는 심층 피드포워드 네트워크는 전형적인 딥러닝 모델입니다. 이러한 네트워크는 지도를 정의하고 매개변수의 값을 학습하여 결과적으로 최상의 기능 근사치를 도출합니다
독자 의견
"AI의 바이블... 빠르게 성장하는 차세대 기술 분야에서 제대로 된 발판을 마련하기 위해 모든 데이터 컴퓨터 과학자와 ML 실무자가 반드시 읽어야 할 텍스트입니다."
9. 라이프 3.0: 인공지능 시대에서 인간으로 살아가기
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책 소개
- 저자 : 맥스 테그 마크
- 페이지 수 : 364 페이지
- 추정 독서 시간 : 11 시간
- 출판 연도 : 2018
- 권장 수준 : 초급, 중급 및 고급 독자
- 리뷰 및 평가 :
- 4.4/5 (Amazon)
- 4/5 (굿리즈)
타임스 올해의 책 중, 라이프 3.0: 인공지능 시대의 인간은 초인간 지능이 우리의 도구가 될 것인지 신이 될 것인지 묻습니다. 저자는 AI에 대한 최신 사고의 핵심으로 여러분을 안내하고 신화와 현실, 유토피아와 디스토피아를 구분하는 데 도움을 줍니다.
테그마크는 자동화가 어떻게 인류가 목적이나 소득을 잃지 않고 번영을 이룩하는 데 도움이 될 수 있는지 설명합니다. 그는 미래의 인공지능 시스템이 오작동하거나 해킹당하지 않고 작업을 수행할 수 있는 방법을 모색합니다.
"우리가 직접 목표를 지정하는 방법을 모르더라도 기계가 우리가 원하는 것을 이해하고 이를 달성하도록 돕는 방법, 즉 정렬 문제는 초지능 AI 구축의 핵심 과제입니다."_ - Max Tegmark
키 테이크어웨이
- 생명의 첫 번째 단계인 라이프 1.0은 생물학적, 두 번째 단계(라이프 2.0)는 문화적, 세 번째 단계(라이프 3.0)는 소프트웨어와 하드웨어를 설계할 수 있는 기술적인 생명의 양식입니다
- 인공 지능에서 의식의 역할과 의식적 기계 생성의 윤리적 의미
독자들의 의견
"이 논픽션의 허구적 프롤로그는 인공 일반 지능을 향한 진행 상황을 관리하는 것의 중요성을 강조합니다."
10가지 신경망과 딥 러닝
책 소개
- 저자(들): Charu C. 아가르왈
- 페이지 수 : 553 페이지
- 추정 독서 시간 : 14.8 시간
- 출판 연도: 2023
- 권장 수준 : 초급, 중급 및 고급 독자
- 리뷰 및 평가 :
- 4.1/5 13 리뷰
신경망과 딥러닝은 고전적인 모델을 다루면서 딥러닝에 대한 현대적인 접근 방식을 취합니다. 저자는 신경망의 이론과 청사진이 다양한 사례 연구에서 예측 분석 및 신경 아키텍처와 같은 복잡한 주제를 이해하는 데 필수적이라고 주장합니다.
신경망 모델이 기성 머신러닝 모델보다 더 나은 성능을 보이는 이유는 무엇이며, 이러한 네트워크를 훈련하는 것이 어려운 이유는 무엇일까요?
엔지니어가 다른 문제를 해결하기 위해 신경망 아키텍처를 만드는 방법을 배웁니다. 저자는 트랜스포머, 메커니즘, 사전 학습된 언어 모델과 같은 최신 ML 학습 아이디어에 중점을 둡니다.
"신경망의 중요한 측면은 긴밀하게 통합된 데이터 저장소와 계산입니다. 예를 들어 신경망의 상태는 일종의 과도기적 메모리로, 컴퓨터의 중앙 처리 장치에서 끊임없이 변화하는 레지스터와 매우 유사하게 작동합니다."_Charu C. Aggarwal
주요 요점
- 신경망 모델의 강점은 학습 프로세스를 신중하게 설계하지 않으면 학습 데이터를 과도하게 적합시키는 경우가 많기 때문에 가장 큰 약점이기도 합니다
- 기존의 ML 방법은 매개변수화된 모델을 학습하기 위해 최적화 및 경사 하강 방법을 사용합니다. 신경망 시스템도 다르지 않습니다
독자 의견
"딥러닝에 관한 몇 안 되는 학술적인 스타일의 책 중 하나로, 딥러닝을 구동하는 이론과 애플리케이션 등 주제의 기본에 초점을 맞추고 있습니다."
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