Name: 멀티모달 생성 AI 인사이드
Price: 22400 KRW
Availability: OnlineOnly
Author: 홍정한, 변형균

멀티모달 생성 AI 인사이드작품 소개

<멀티모달 생성 AI 인사이드> 세상을 바꾸는 메가트렌드, 멀티모달 생성 AI

멀티모달 생성 AI는 AI 모델이 다양한 유형의 데이터를 활용하여 새로운 결과물을 만들어주는 기술로 이미지 생성, 자연어 처리, 음성 합성 등 다양한 형태로 활용되며 AI의 발전을 이끄는 주요 기술 중 하나다. 특히 미디어 엔터테인먼트, 리테일 마케팅, 교육 컨설팅, 제조업, 금융 분야, 의료 분야, 법률과 특허 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 크다.

이 책은 멀티모달 생성 AI의 핵심 개념과 원리를 쉽게 설명한다. 또한 다양한 사례를 통해 멀티모달 생성 AI의 활용 가능성을 탐구한다. 나아가 빅테크와 여러 나라의 움직임을 살펴봄으로써 향후 AI 시장이 어떻게 변화할지에 대한 전망도 제시한다. 이 책을 통해 멀티모달 생성 AI가 미래 사회의 변화와 혁신에 어떤 영향을 끼치는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있을 것이다.

출판사 서평

이 책은 AI와 빅데이터에 대해 막연한 관심이 있는 일반인, 멀티모달 생성 AI의 기본 개념을 쉽게 이해하고 싶은 비전공자, 멀티모달 생성 AI를 기반으로 새로운 비즈니스 아이디어를 찾고 싶은 독자를 대상으로 한다.

세상을 바꿀 혁신 기술인 멀티모달 생성 AI에 관해 기본 개념부터 핵심 원리, 다양한 분야에서의 활용 전략, AI를 주도하는 빅테크와 여러 국가 정책까지 이 책에 고스란히 담았다. 생성 AI 모델의 작동 원리나 구조 같은 기술적인 내용을 다루지만친절한 설명과 예시를 통해 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있다. 따라서 AI 기술에 관심이 있는 비전공자나 일반인도 쉽게 접근할 수 있을 것이다. 또한 AI의 윤리적, 사회적 측면에 대한 통찰도 제공하여 기술적 호기심뿐 아니라 그에 따른 책임과 영향까지깊이 생각할 수 있다.

멀티모달 생성 AI의 기본 개념과 원리
다양한 활용 분야와 적용 사례
빅테크와 여러 나라의 움직임
AI 관련한 윤리적 문제 및 법과 정책
향후 AI 시장 변화 전망

저자 프로필

저자
- 홍정한
- 변형균

홍정한

경력 UNIST 경영과학부 겸임교수

2024.02.28. 업데이트 작가 프로필 수정 요청

UNIST 경영과학부 겸임교수로 재직 중이다. 데이터 사이언스와 AI 기술을 이용한 바이오헬스 분야에서 전문성을 보유한 30년 경력의 데이터 사이언티스트다. UNIST와 통계교육원에서 데이터 사이언스 기본 과정, 통계적 머신러닝, 예측 분석 등을 가르치며 많은 학생에게 AI 빅데이터 분석 노하우를 전수했다. 베트남 호치민 국립의과대학과 AI 빅데이터 교육, 연구,기술 개발 협력 등 국제 활동도 활발하게 이어가고 있다. UNIST 재직 중 에이치앤비지노믹스라는 교원 벤처를 창업하여 AI 유전체 분석 기반 의료 솔루션을 제공하는 전문 기업으로 성장시켰다.

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저자 소개

홍정한

UNIST 경영과학부 겸임교수로 재직 중이다. 데이터 사이언스와 AI 기술을 이용한 바이오헬스 분야에서 전문성을 보유한 30년 경력의 데이터 사이언티스트다. UNIST와 통계교육원에서 데이터 사이언스 기본 과정, 통계적 머신러닝, 예측 분석 등을 가르치며 많은 학생에게 AI 빅데이터 분석 노하우를 전수했다. 베트남 호치민 국립의과대학과 AI 빅데이터 교육, 연구,기술 개발 협력 등 국제 활동도 활발하게 이어가고 있다. UNIST 재직 중 에이치앤비지노믹스라는 교원 벤처를 창업하여 AI 유전체 분석 기반 의료 솔루션을 제공하는 전문 기업으로 성장시켰다.

2022년 기술보증기금 투자 유치, 2023년 K-바이오헬스 대상과 과학기술정보통신부 대상을 받는 등 꾸준한 성과를 이루고 있다. 지능형 오믹스 빅데이터를 기반으로 한 복합 만성 질환 예측 진단 마커 실증 솔루션 소프트웨어 개발, 지능형 오믹스 기반 근골격계 예방 관리 솔루션 개발, AI 유전자 기반 만성 질환 예방 관리 솔루션, 스마트 헬스 블록체인 기반 정밀 의료 서비스 테스트베드 구축 사업 등 다양한 국가연구개발지원사업의 책임 연구자로서 멀티모달 생성 AI와 관련된 지식과 경험을 활용하여 개인 맞춤형 정밀 의료 플랫폼 개발에 주력하고 있다.

변형균

연세대학교 경영학 박사와 미국 노스웨스턴대학의 켈로그경영대학원 MBA 과정을 마쳤다. 2010년부터 4년간 세계적인 경영 사상가 게리 해멀 교수와 32,000명의 조직을 변화시키기 위한 창의·혁신 프로젝트를 진행하며 정성적 혁신 경영 방법론을 체득했다. 2015년부터 KT 그룹의 AI·빅데이터 전략 수립을 시작으로 통신, 의료, 금융 분야 데이터 및 AI 기반의 사업 혁신과 신 사업 추진 경험을 갖고 있는 AI·빅데이터 전문가다. KT에서 데이터 거버넌스, 데이터 트랜스포메이션, AI 및 빅데이터 기반의 신규 서비스 및 디지털·바이오헬스 사업을 총괄하는 상무로 일했으며, BC 카드에서 AI빅데이터본부장과 데이터사업본부장을 역임했다.

K-방역으로 주목받은 통신 데이터를 활용한 이용자 동선 시스템인 GEPP의 개발과 글로벌 확산을 이끌었으며, 빌&멀린다 게이츠 재단으로부터 감염병 대응 과제 추진을 위해 1,000만 달러 투자 연구를 유치했다. WEF AI 위원, 신용정보원 금융데이터포럼위원, 보건부 AI 기반 조기 중재 플랫폼 개발 과제 자문위원 등으로 활동했으며, 현재 MIT Technology Review Korea 편집위원으로 임하고 있다. AI로 촉발된 기술 혁신의 시대에 어떤 리더십과 마음가짐을 지녀야 하는지, 무엇이 인간이고 무엇이 인간이 아닌지에 대한 관심이 많다. 『테크노 사피엔스』, 『기술경영』의 공동 집필에 참여했으며, 단독 저서로 『통찰하는 기계, 질문하는 리더(24년 출간 예정)』가 있다.

1장 멀티모달 생성 AI의 개념
1.1 멀티모달 생성 AI의 어원?
1.2 멀티모달의 개념?
1.3 멀티모달 데이터의 유형과 형식?
1.4 빅데이터 시대?
1.5 AI 시대의 부흥?
1.6 AI의 역사와 발전 과정?
1.7 머신러닝과 딥러닝?
1.8 AI 기술의 활용 사례?
1.9 AI 기초 수학 지식
1.10 AI 모델과 생성 AI 모델의 비교

2장 멀티모달 생성 AI 기술의 변천 과정
2.1 발전 요인?
2.2 VAE?
2.3 GAN?
2.4 확산 모델?
2.5 트랜스포머?
2.6 비전 트랜스포머?
2.7 CLIP?
2.8 스테이블 디퓨전?
2.9 DALL-E 2?
2.10 Imagen?
2.11 Parti?
2.12 LLaMA?
2.13 챗GPT-4?
2.14 바드?
2.15 챗GPT-4와 바드의 비교?
2.16 SAM?
2.17 ImageBind?
2.18 멀티모달 생성 AI 기술의 혁신과 도전

3장 멀티모달 생성 AI의 활용 분야와 애플리케이션
3.1 멀티모달 생성 AI 기술을 활용할 수 있는 주력 산업 분야?
3.2 미디어 엔터테인먼트?
3.3 리테일 마케팅?
3.4 교육 HR 컨설팅?
3.5 법률과 특허?
3.6 금융?
3.7 의료
3.8 제조?
3.9 건설 엔지니어링?
3.10 농기계 정밀농업 분야
3.11 새로운 비즈니스 모델과 분야

4장 AI 주도권을 위한 빅테크 기업의 경쟁
4.1 오픈AI
4.2 구글
4.3 마이크로소프트
4.4 메타
4.5 아마존
4.6 애플
4.7 테슬라
4.8 엔비디아
4.9 네이버
4.10 그 밖에 생각해야 할 것들

5장 AI 관련 주요 이슈
5.1 AI 관련 법과 정책
5.2 윤리적 AI 설계 및 사용
5.3 AI와 빅데이터의 법적 문제 및 책임 관계
5.4 AI의 신뢰성 확보 문제
5.5 AI와 일자리
5.6 AI와 에너지
5.7 정리

6장 글로벌 주도권 경쟁을 위한 국가별 AI 전략과 정책
6.1 미국
6.2 중국
6.3 EU
6.4 대한민국

7장 미래 시나리오와 제언
7.1 미래 시나리오
7.2 AI가 가져올 미래 모습
7.3 정부, 기업, 개인에게 주는 시사점

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