디지털 시대에 인공지능과 머신러닝은 우리 일상과 비즈니스의 핵심 도구로 자리 잡았습니다. 그러나 많은 사람들이 인공지능과 머신러닝을 배우는 데 큰 진입 장벽을 느끼는 것도 사실입니다. 이 교재는 이러한 어려움을 해결하고자 노코드 도구를 활용한 접근법을 제안합니다. 복잡한 프로그래밍 지식 없이도 인공지능 기술을 쉽게 이해하고 실생활에 적용할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 이 책은 ChatGPT와 AI Wonder를 통해 노코드 방식의 학습을 지원합니다. ChatGPT를 이용해 기본 개념을 배우고, AI Wonder를 통해 더 복잡한 문제를 다루며 단계적으로 실력을 쌓을 수 있도록 설계되었습니다. 또한 데이터 수집부터 모델 배포까지의 전체 머신러닝 프로세스를 경험하게 함으로써 실무에 직접 응용 가능한 능력을 키울 수 있습니다. 특히, 실무 문제 해결 중심의 예제를 통해 학습자가 실제 비즈니스 환경에서 인공지능을 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 구체적으로 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 설명 가능한 인공지능(XAI)과 생성형 인공지능을 적극 활용하여 학습자가 예측 결과를 해석하고 의사결정에 적용하는 방법을 쉽게 배울 수 있도록 하였습니다. 개정판은 기술 환경의 변화와 도구의 발전을 반영하여 다음과 같은 주요 내용을 보완하고자 하였습니다. 특히 ChatGPT의 고급 데이터 분석 기능(Advanced Data Analysis)의 고도화와 AI Wonder 및 Image Wonder의 로컬 설치 버전 제공과 같은 중요한 변화를 반영하여 독자 여러분이 더욱 다양한 실무 환경에서 노코드 인공지능 도구를 효과적으로 활용할 수 있도록 일부 내용을 개정하였습니다.
작가 소개
김명호 박사는 한국과학기술원(KAIST) 전산학과에서 공학박사 학위를 취득한 후, 동아대학교와 중앙대학교에서 교수로 재직하며 학계에 큰 기여를 해왔습니다. 현재는 재능대학교 AI Microdegree 프로그램 책임교수로 활동하며 인공지능 인재 양성에 앞장서고 있습니다. 벤처기업에서 3년여의 경험을 쌓은 후, 13년 가까이 한국마이크로소프트에서 최고기술임원(NTO)으로 근무한 바도 있습니다. 이처럼 학계와 업계를 두루 섭렵한 전문가로서 40년 이상의 소프트웨어 개발 경험과 수많은 인공지능/머신러닝 프로젝트 수행 이력을 가지고 있습니다. 김명호 박사는 실무에 필요한 인공지능 역량을 갖추고자 하는 독자를 위해, 전통적인 이론 중심의 교육에서 벗어나 실무 문제 해결을 중심으로 이론과 기술을 결합하는 점진적 학습(Spiral Learning) 교육 방법을 제안했습니다. 이 접근법은 실무 상황에서 마주하는 문제를 중심으로 난이도와 규모를 점진적으로 높여가며 학습하는 방식입니다. 이를 효과적으로 지원하기 위해 김 박사는 노코드 방식으로 프로젝트 전 과정을 지원하는 셀프서비스 머신러닝 자동화도구 AI Wonder, Image Wonder, Chat Wonder를 개발했습니다. 이 교재 또한 노코드-우선 점진적 학습 방식을 바탕으로 한 초·중급 학습자를 위한 교육 자료로 집필되었습니다. 김명호 박사는 인공지능 기술의 대중화를 꿈꾸며, 누구나 실무에서 인공지능을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 데 열정을 쏟고 있습니다.
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