GPT와 인공지능 입문용 학습자료 찾기

질문:

인공지능에 대해 공부를 시작하려고 하는데, 나는 웹 개발자고 파이썬은 조금 다룰 줄 알아. 나는 전반적인 지식을 습득하고 나서 세부 기술을 습득하고 싶어. 인공지능의 정의가 무엇인 지, 어떤 종류가 있는 지, 데이터를 통해 인공지능을 어떻게 교육시키는 지 등을 설명하는 책을 알려줘. 코드와 함께한 기술서를 빌려 왔는데 용어들이 익숙하지 않아서 어렵게 느껴져. 비전문가들이 AI의 전망 같은 것을 쓴 책 말고, AI 기술자가 쓴 국내 번역판이 있는 책들로 알려줘.

 

ChatGPT의 말:

인공지능에 대해 전반적인 이해를 돕는 책 중에서 기술자들이 쓴 도서 중, 국내에 번역된 유명한 책들을 소개할게.

1. 앤드류 응 - AI의 시대, 인간을 다시 묻다
   • 구글 브레인과 코세라의 공동 창립자이자 AI 분야에서 세계적인 권위자인 앤드류 응(Andrew Ng)의 책. 이 책에서는 AI 기술의 현황과 AI가 경제, 사회에 미치는 영향에 대해 다루며, 기술적 기반과 비즈니스적 관점에서 AI를 설명하고 있어.
2. 피터 노빅 - 인공지능: 현대적 접근 (Artificial Intelligence: A Modern Approach)
   • 피터 노빅(Peter Norvig)은 구글 리서치 디렉터이자 AI 분야에서 매우 유명한 연구자야. 이 책은 전 세계적으로 AI 교과서로 널리 사용되는 책으로, 알고리즘과 AI의 기초를 체계적으로 설명하고 있어. AI 기술을 심도 있게 다루고 있어, 전반적인 지식을 쌓기에 적합해.
3. 제프리 힌튼, 요슈아 벤지오, 얀 르쿤 - 딥러닝(Deep Learning)
   • AI 분야에서 중요한 역할을 한 딥러닝의 3대 거장, 제프리 힌튼, 요슈아 벤지오, 얀 르쿤이 공저한 책이야. 이 책은 딥러닝의 이론부터 실용적인 적용까지 다루며, AI 기술자들에게 필독서로 꼽히는 책이야.

이 책들은 AI의 기술적 측면을 잘 설명해주고 있어, 인공지능의 원리와 실제 기술 응용에 대해 깊이 있게 배울 수 있어.

 

 

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GPT에게 추천을 받아서, 우선 머신러닝 부터 배우고 싶어서 앤드류 응을 찾아봤다.

찾던 중 앤드류 응이 발행한 "How to build your career in AI*" 라는 무료 전자도서를 찾아내었다.

공부 방법이 있는데 대충 스크리닝 하고 나서 GPT에게 요약해 달라고 했다.

 

 

* 아래에서 몇 가지 개인정보 입력 후 다운받을 수 있다.

 

How to Build Your Career in AI eBook - Andrew Ng Collected Insights

 

질문:

build career.pdf

PDF

요약해줘 공부방법

 

ChatGPT의 말:

앤드류 응이 제시한 AI 공부 방법은 크게 세 단계로 나눌 수 있어. 그의 가이드 How to Build Your Career in AI에서 소개한 방법을 요약하면 다음과 같아:

1. 기초 기술 학습:
   • 기초 머신러닝 모델을 배우는 것이 중요해. 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망, 결정 트리, 군집화, 이상 탐지와 같은 모델들을 이해해야 해. 이뿐만 아니라 바이어스-분산 트레이드오프, 비용 함수, 최적화 알고리즘 같은 개념도 이해해야 AI 기술을 다룰 수 있어.
   • 딥러닝의 기본을 이해하는 것도 중요해. 신경망, 하이퍼파라미터 튜닝, 합성곱 신경망, 순차 모델, 트랜스포머 같은 모델들을 알아야 해.
   • 파이썬과 같은 프로그래밍 언어와 TensorFlow, PyTorch 같은 라이브러리를 익히는 것도 중요한 부분이야.
   • 기초적인 선형대수, 통계학, 확률과 같은 수학적 지식도 필요하지만, 이를 완벽하게 알 필요는 없어. AI 프로젝트를 시작하는 데 필요한 최소한의 수학적 직관을 익히면 충분해.
2. 프로젝트 작업:
   • 학습 후에는 다양한 프로젝트를 진행하며 실습을 통해 기술을 강화해야 해. 작은 규모의 프로젝트부터 시작해 점점 더 복잡한 프로젝트로 발전하는 것이 좋아. 이 과정에서 포트폴리오를 구축하는 것도 중요해.
   • 프로젝트를 선택할 때는 비즈니스 문제를 AI로 해결할 수 있는지 고민해보고, 실질적인 가치를 창출할 수 있는 문제를 찾는 것이 좋다고 제안해.
3. 커뮤니티와 네트워크 형성:
   • AI는 빠르게 발전하는 분야이기 때문에 지속적인 학습이 필수야. 이때 커뮤니티에 참여하고 동료와 의견을 나누며 학습할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요해.
   • 또한 인포멀 인터뷰와 같은 기회를 통해 전문가들과 교류하고 조언을 얻는 것이 커리어 성장에 많은 도움이 될 수 있어.

AI 공부는 꾸준한 학습과 실습을 바탕으로, 실제 문제 해결 능력을 키우는 것이 가장 중요한 포인트야​(build career).

 

 

질문: 

혹시 해외 선형회귀 같은 기초 머신러닝 모델과 머신러닝 기초 강의 중에 무료로 공개 된 명강의가 있니?

 

ChatGPT의 말:

해외에서 무료로 공개 된 선형회귀 기초 머신러닝 모델 강의 중에서 유명한 몇 가지를 추천할게.

1. Andrew Ng의 Machine Learning 코스 (Coursera):
   • 앤드류 응의 Machine Learning 강의는 Coursera에서 무료로 제공되며, 선형 회귀부터 시작해 더 복잡한 머신러닝 알고리즘까지 다루고 있어. 선형 회귀의 수학적 배경뿐만 아니라 실제로 구현하는 방법도 배울 수 있어.
   • 링크: Andrew Ng's Machine Learning on Coursera
2. Google의 Machine Learning Crash Course:
   • 구글에서 제공하는 이 무료 코스는 선형 회귀와 같은 기초적인 머신러닝 알고리즘을 배우기 좋은 강의야. 파이썬을 기반으로 실습 예제도 함께 제공돼 실용적인 학습이 가능해.
   • 링크: Google Machine Learning Crash Course
3. Fast.ai의 Practical Deep Learning for Coders:
   • Fast.ai에서 제공하는 이 강의는 딥러닝 중심이지만, 기본적으로 머신러닝과 선형 회귀 같은 기초 모델들을 다루면서 시작해. 무료로 제공되며, 실제 코딩 실습을 통해 개념을 쉽게 익힐 수 있어.
   • 링크: Fast.ai Practical Deep Learning for Coders

이 강의들은 모두 무료로 제공되며, 입문자에게도 적합해. 각 코스는 실습 중심으로 진행되기 때문에 이론을 이해한 뒤 실제 코드로 경험해볼 수 있어.

 

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추천받아서 앤드류 응(Andrew Ng)*의 Machine Learning 코스 (Coursera) 수강을 하게 되었다.

이 분은 스탠포드 대학 교수님인데 아이에게 하듯 굉장히 쉽고 다정하게 설명해주신다. 귀엽게 느껴질 정도?

 

coursera는 앤드류 응 교수님이 다프네 콜러(Daphne Koller)**교수님과 함께 2012년에 공동 창립한 강의 플랫폼이다.

누구나 인터넷을 통해 고품질의 교육을 받을 수 있도록 창립했다고 한다.

 

* 앤드류 응(Andrew Ng)는 스탠포드 대학교의 컴퓨터 과학, 전기공학 교수이다. Google Brain 팀의 공동 창립자이자 Baidu AI 그룹의 수석 과학자로 활동했던 AI 분야의 권위자이다.

** 다프네 콜러(Daphne Koller) 컴퓨터 과학자이자 스탠포드 대학의 교수로, Alphabet Calico 에서 노화 및 인간 수명 연장 연구에서 수석 컴퓨팅 책임자로 활동했고, 머신러닝 러닝을 활용한 신약개발을 가속화하는 스타트업을 운영중이다.

 

 

 

 

 

전반적인 구성이 깔끔하고 수강하기가 편하다. 자막 번역도 다소 뒤늦게 번역되어 한꺼번에 표시 되는 문제는 있지만, 유튜브 보다 훨씬 어색하지 않게 잘 된다. 이 강의는 무료지만 처음에 결제 등록을 하고 7일간 무료로 사용하라고 한다. 월 49달러면 다른 강의는 둘러보지 못했으나 현 강의 퀄리티나 플랫폼 사용성에 비해 비싸지는 않은 것 같다. 일단 이 강의가 기초강의이고 33시간 정도 된다 하니 7일 이내 모두 수강하고 결제여부를 결정해야 겠다.

 

 

 

 

 

그리고, 다시 GPT에게 했던 첫번째 질문으로 돌아가, "인공지능에 대해 전반적인 이해를 돕는 책 중에서 기술자들이 쓴 도서 중, 국내에 번역된" 책을 추가로 찾아보았다. 스튜어드 러셀&피터 노빅 - 인공지능: 현대적 접근 (Artificial Intelligence: A Modern Approach)이 집에서 가까운 도서관에 있길래 빌려왔다. 나는 인공지능은 많이 사용하지만 이론적 기반에 대해서는 거의 모르기 때문에 이 개론서로 유명하다는 이 책을 보기로 했다. 

 

 

 

 

 

시작은 굉장히 철학적이다. 컴퓨터에게 이성을 가르치려면 논리가 필요하고 논리는 철학으로 부터 출발했다. 또, 사람의 지성과 이 지성을 자동화 할 수 있는 지에 대한 물음들의 역사를 개괄한다. 이런 본질적인 물음에 대한 발전과정이 참 흥미로웠다. 내가 좀 먹물이라 그런 지 몰라도... 이런 게 정말 재밌다! 아직 1장을 보고 있긴 하지만 끝까지 재미있을 것 같다. 가장 기초적인 개념과 용어정의, 역사적 배경을 먼저 설명하고 점차 확장해 나가기 때문에 단계별로 지식을 늘릴 수 있을 것 같아 기대가 된다. 왜 인공지능 개론서로 널리 쓰이는 지 알겠다.

 

 

 

 

 

 

책정보는 아래에!

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적절한 공부 자료나 책을 찾는 것도 정말 큰 일이고 자주 실패하곤 하는데 GPT에게 도움을 받아 쉽게 찾아 갈 수 있었다.

GPT야 오늘도 열일해 주어서 고마워!