상세정보

그동안 인공지능 입문서로 제 역할을 톡톡히 해낸 『모두의 인공지능 with 파이썬』이 요즘 주목 받고 있는 생성형 인공지능을 담아 기존 내용을 보강하여 개정 2판으로 돌아왔다. 생성형 인공지능의 개념과 원리 등 새로운 내용을 수록했고, LLM을 불러와서 실행해 보고 RAG, 파인튜닝까지 경험할 수 있게 구성했다. 생성형 인공지능을 위한 파이썬 문법을 추가했으며, 코드 한줄 한줄 자세히 설명하기 때문에 파이썬을 잘 몰라도 충분히 학습할 수 있다. AI를 제대로 이해하고 활용하고 싶다면 지금 이 책부터 펼쳐보자.

가장 쉬운 인공지능 입문서,
생성형 AI를 반영해 한층 더 탄탄하게 돌아왔다!

그동안 인공지능 입문서로 제 역할을 톡톡히 해낸 『모두의 인공지능 with 파이썬』이 요즘 주목 받고 있는 생성형 인공지능을 담아 기존 내용을 보강하여 개정 2판으로 돌아왔다. 생성형 인공지능의 개념과 원리 등 새로운 내용을 수록했고, LLM을 불러와서 실행해 보고 RAG, 파인튜닝까지 경험할 수 있게 구성했다. 생성형 인공지능을 위한 파이썬 문법을 추가했으며, 코드 한줄 한줄 자세히 설명하기 때문에 파이썬을 잘 몰라도 충분히 학습할 수 있다. AI를 제대로 이해하고 활용하고 싶다면 지금 이 책부터 펼쳐보자!

누구나 쉽고 빠르게
나만의 인공지능 모델을 만들 수 있다

준비 | 인공지능 이해하기
인공지능이란 무엇이며 인공지능을 구현하는 기술인 머신러닝은 무엇인지 살펴봅니다. 그런 다음 머신러닝의 세 가지 학습 방법과 인공지능을 가볍게 체험해 볼 수 있는 도구를 소개합니다. 나아가 요즘 주목 받고 있는 생성형 인공지능도 살펴봅니다.

개념 | 딥러닝과 생성형 인공지능 원리 살펴보기
인공지능 모델을 실제로 개발하는 데 필요한 딥러닝의 원리, 생성형 인공지능의 기초가 되는 대규모 언어 모델(LLM)의 원리를 설명합니다. 이러한 기술을 처음 접하는 초보자들도 쉽게 이해할 수 있도록 사례를 들어 설명하며, 딥러닝을 체험할 수 있는 도구인 ‘텐서플로 플레이그라운드’, 생성형 인공지능 모델을 사용할 수 있는 ‘허깅페이스’를 소개하고 직접 실습해 봅니다.

실습 | 세 가지의 딥러닝 프로젝트와 생성형 인공지능 프로젝트 만들기
파이썬 기초부터 하나하나 살펴보며 딥러닝 및 생성형 인공지능 프로젝트를 실습해 봅니다. 딥러닝의 기초인 숫자 인식 인공지능, 전염병 확진자 수 예측 인공지능, 숫자 이미지 생성 인공지능 프로젝트를 코랩에서 실습합니다. 그리고 공개된 대규모 언어 모델을 사용해 검색 증강 생성(RAG), 파인튜닝(Fine-tuning) 등을 실습합니다. 초보자도 프로그래밍의 내용을 알 수 있도록 코드 한줄 한줄 자세한 설명이 되어 있습니다.

[베타테스터 후기]
‘모두의 시리즈’답게 깔끔한 디자인과 시원한 구성이었습니다. LLM 서비스에서 파이썬과 딥러닝 개념이 어떻게 쓰이는지 구체적으로 설명하기 때문에 LLM 개발에 관심 있는 독자에게 유용합니다.
최준성 님

이 책은 문과생과 비전공자에게 인공지능을 직접 활용해 보라며 끊임없이 ‘시비’를 겁니다. 그렇다고 어려운 파이썬 코드를 내밀며 협박하지는 않습니다. 딥러닝 원리를 자연스럽게 설명하고, 이어지는 코딩 예제는 난이도가 낮아서 직접 실행하며 즐겁게 익힐 수 있습니다.
신년기 님

파이썬 기본 문법을 단순히 소개하는 데 그치지 않고, 왜 배워야 하는지 이유를 명확하게 알려 준 점이 좋았습니다. 직접 AI를 만들어 보는 경험을 할 수 있어서 의미 있었습니다.
조민혜 님

다양한 예시와 구체적인 실습으로 딥러닝 모델의 기본 원리를 익힐 수 있습니다. 생성형 AI 파트에서는 최신 트렌드와 실무 사례를 폭넓게 다루었습니다. 이 책은 AI를 처음 접하는 입문자와 실무자 모두에게 좋은 지침서가 될 것입니다.
강경목 님

머릿속에 쏙쏙 들어오도록 친절한 설명과 그림으로 구성되어 있습니다. 인공지능과 딥러닝 기본 이론부터 파이썬 문법, 구글 코랩과 허깅페이스 활용법, 생성형 AI까지 모든 내용이 알차게 담겨 있습니다.
김영익 님

정보제공 :

첫째 마당 인공지능 개념 이해



UNIT 01 인공지능 개념 이해하기 

1 인공지능이란 

2 머신러닝이란 

3 딥러닝이 머신러닝인가요? 

4 생성형 인공지능 



UNIT 02 머신러닝 학습 방법 살펴보기

1 지도 학습 

2 비지도 학습 

3 강화 학습



UNIT 03 인공지능 체험하기 

1 티처블 머신 체험하기 

2 퀵 드로우 체험하기 

3 오토드로우 체험하기 



둘째 마당 딥러닝 이해 

UNIT 04 딥러닝 원리 이해하기 

1 딥러닝과 인공 신경망 

2 사례로 살펴보는 인공 신경망의 원리 

3 인공 신경망의 재료, 여러 특징을 가진 데이터 

4 인공 신경망의 작동 모습 



UNIT 05 인공 신경망의 신호 전달 원리 

1 신호를 전달할 때 사용하는 가중치와 편향 

2 들어오는 신호 세기를 조절하는 활성화 함수 



UNIT 06 인공 신경망의 학습 원리 

1 인공 신경망의 오차 구하기 

2 인공 신경망의 핵심! 오차 줄이기 



UNIT 07 텐서플로 플레이그라운드로 딥러닝 체험하기 

1 텐서플로 플레이그라운드 접속하기 

2 시작 버튼 클릭하기 

3 출력 부분 살펴보기 

4 신경망의 구조 설계하기 

5 데이터 입력 형태 선택하기 

6 복잡한 형태의 데이터 구분하기 

7 텐서플로 플레이그라운드 2배로 즐기기 



UNIT 08 다양한 딥러닝 기술 살펴보기 

1 합성곱 신경망 살펴보기 

2 순환 신경망 살펴보기 

3 스케치 RNN으로 순환 신경망 체험하기 

4 생성 신경망 살펴보기 

5 디퓨전 모델 체험하기 



셋째 마당 인공지능 개발을 위한 파이썬 첫걸음 



UNIT 09 인공지능 개발의 기초, 파이썬과 코랩 

1 파이썬이란 

2 코랩으로 파이썬 환경 구축하기



UNIT 10 파이썬 프로그래밍 시작, 천리길도 변수부터

1 변수를 사용해서 숫자 더하기 프로그래밍하기 

2 변수를 사용해서 문자 더하기 프로그래밍하기 

3 변수의 자료형 살펴보기 

4 강제로 변수형 바꾸기 



UNIT 11 인공지능 파이썬 코딩의 주춧돌, 배열 

1 배열 만들기 

2 배열 길이 살펴보기 

3 배열의 각 원소에 접근하기 

4 슬라이싱 살펴보기



UNIT 12 인공지능을 위한 배열, 넘파이 

1 넘파이 설치하기 

2 넘파이 불러오기 

3 넘파이 배열 만들기 

4 넘파이 2차원 배열 만들기 

5 넘파이 배열 형태 바꾸기

6 넘파이 함수 살펴보기



UNIT 13 인공지능을 위한 반복문

1 배열과 반복문(for문) 

2 반복문(for문) 만들기 

3 range( ) 함수 살펴보기



UNIT 14 인공지능을 위한 조건문 

1 if문 살펴보기 

2 if else문 살펴보기 

3 홀짝 구별하는 함수 만들기 



UNIT 15 생성형 인공지능 개발을 위한 파이썬 문법 

1 딕셔너리: 이름표가 붙은 주머니 

2 리스트 컴프리헨션, 스마트한 리스트 만들기 

3 람다 함수: 짧고 간단한 계산기 만들기

4 map과 filter: 리스트 전체에 변화 주기

5 객체와 클래스: 기능을 가진 도구를 만드는 방법 



넷째 마당 딥러닝 프로그래밍 시작 



UNIT 16 딥러닝 개발 환경 살펴보기 

1 텐서플로 살펴보기 

2 케라스 살펴보기 

3 GPU 살펴보기 



UNIT 17 숫자 인식 인공지능 만들기 

1 개발 환경 만들기 

2 데이터셋 불러오기 

3 MNIST 데이터셋에서 X 형태 바꾸기 

4 MNIST 데이터셋에서 Y 형태 바꾸기 

5 인공지능 모델 설계하기 

6 모델 학습시키기 

7 모델 정확도 살펴보기 

8 모델 학습 결과 확인하기 

9 잘 예측한 데이터 살펴보기 

10 잘 예측하지 못한 데이터 살펴보기 



UNIT 18 전염병 예측 인공지능 만들기 

1 코로나 19 확진자 수 예측 인공지능 개발 원리

2 데이터 가져오기 

3 데이터 정규화 및 분류하기

4 데이터 형태 변경하기 

5 입력 데이터 생성하기 

6 인공지능 모델에 넣어 줄 형태로 변환하기 

7 인공지능 모델 만들기 

8 모델 학습시키기 

9 데이터 예측하기 

10 모델 정확도 살펴보기 

11 결과를 그래프로 확인하기 



UNIT 19 숫자 생성 인공지능 만들기 

1 숫자 생성 인공지능 개발 원리 

2 개발 환경 만들기 

3 데이터 불러오기 

4 생성자 신경망 만들기 

5 판별자 신경망 만들기 

6 GAN 생성 함수 만들기 

7 결과 확인 함수 만들기 

8 생성적 적대 신경망 훈련시키기 



다섯째 마당 생성형 인공지능 프로그래밍 시작 



UNIT 20 생성형 인공지능 원리 살펴보기 

1 텍스트 토큰화와 임베딩 

2 트랜스포머 이전 문장을 다루던 방법

3 어텐션의 등장과 트랜스포머 

4 트랜스포머를 구성하는 인코더와 디코더 

5 트랜스포머의 후손 

6 왜 디코더 모델이 더 강세를 보이고 있을까? 



UNIT 21 코랩에서 LLM 실행하기

1 개방형 LLM 작동 원리 

2 허깅페이스 접근 코드 발급받기 

3 코랩 환경 설정하기

4 LLM 내려받기 

5 LLM에 질문하기 



UNIT 22 양자화하여 LLM 실행하기

1 LLM의 양자화 원리

2 코랩 환경 설정하기 

3 라이브러리 설치 및 불러오기 

4 모델 양자화 설정하기

5 토크나이저 및 모델 불러오기

6 LLM에 질문하기

7 phi-4 모델 양자화하여 불러오기 

8 phi-4 모델로 추론하기



UNIT 23 RAG로 Open LLM을 개인 비서로 만들기 

1 검색 증강 생성 작동 원리 

2 라이브러리 설치 및 가져오기 

3 LLM 양자화하여 불러오기

4 검색 증강 생성을 위한 데이터베이스 만들기 

5 검색 증강 생성으로 모델 추론하기 



UNIT 24 나만의 데이터로 LLM 파인튜닝하기 

1 LLM 파인튜닝 작동 원리 

2 필요한 라이브러리 설치 및 불러오기 

3 모델 불러오기 

4 LoRA 설정하기 

5 학습 데이터셋 불러오기 

6 SFT 트레이너 설정 및 학습 시작 

7 학습 모델 추론하기 



* 부록 

부록 A 코랩이 아닌 파이썬 환경 만들기

1 아나콘다 설치 방법

2 텐서플로 및 케라스 설치 방법 

3 주피터 노트북 사용 방법 

부록 B git 설치하기

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