intro.md

서론

매일 SNS, 인터넷, TV 뉴스 에서 미래는 인공지능의 시대라고 말합니다. 4차 산업 혁명이라는 말을 흔하게 듣는 시대입니다.

인공지능(人工知能, 영어: artificial intelligence, AI)은 기계로부터 만들어진 지능을 말합니다. 인공지능이란 철학적으로는 인간처럼 사고하는 시스템, 인간처럼 행동하는 시스템, 이성적으로 사고하는 시스템 그리고 이성적으로 행동하는 시스템이라는 뜻입니다. 컴퓨터 공학에서는 이상적인 지능을 갖춘 존재, 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 인공적인 지능을 뜻합니다. 초기 어린이 장남감 같았던 인공지능 시스템은 현재 머신러닝, 딥러닝 과 같은 기술들이 등장하면서 빠르게 발전하고 있습니다.

인공지능, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등의 기술이 융합되면서 4차 산업혁명이 발생하고 있습니다. 4차 산업혁명을 이끌고 있는 핵심 기술이 인공지능입니다. 세계는 이미 4차 산업혁명에 진입했으며 인공지능은 빠르게 인간을 대체해 나갈 것입니다. 최근에 뉴스에서 흔하게 접하는 무인자동차, 인공지능 스피커, 음성인식 스마트폰 등 우리가 살고있는 세계는 인공지능의 발전으로 새로운 세상이 만들어지고 있습니다. 이런 변화의 원동력에는 머신러닝, 딥러닝이라는 기술이 핵심 역할을 담당하고 있습니다.

머신러닝(Machine Learning)이란 인공지능 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하는 기술을 말합니다. 앞으로의 세상을 살아가려면 우리는 인공지능과 경쟁해야 할 지도 모릅니다.

인간의 인지적 능력을 초월하는 AI의 등장은 컴퓨터의 속도가 빨라지고 똑똑해 지는것에 국한되는 것으로 끝나지 않습니다. 여기에 사회과학 생명과학 등의 기술도 획기적으로 발전하여 인간의 노동력을 대체하던 단순한 기계에서 인간의 인지능력을 대체하는 막강한 경쟁자가 될지도 모릅니다.

현재 존재하는 직업의 절반이 50년후 없어 질 것이라고 합니다. 이미 많은 업종들이 사라졌고, 쇠퇴하고 있습니다. 손자병법에 "지피지기면 백전백승(知彼知己, 百戰不殆)"이라고 했습니다. 4차 산업혁명 생존을 위한 전쟁에서 살아남기 위해 우리는 적을 먼저 알아야 합니다. AI가 무엇인지 딥러닝이 무엇인지 알아야 합니다.

머신러닝이 신기술이기에 무조건 학습하라는 것이 아닙니다. 4차산업혁명 대변혁의 길에서 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 기술을 적용하지 않으면 개인은 물론 기업도 더 이상 생존할 수 없는 시대가 올 것이라고 예상하기 때문입니다.

인공지능, 머신러닝의 역사가 50년 이상된 오래된 기술이지만 아직도 초기 단계를 벗어나지 못하고 있는 것은 사실입니다. 컴퓨팅 능력과 데이터 수집의 한계가 있고, 모델링도 아직 정교하지 못한 것이 사실입니다. 이 때문에 일정 수준 이상의 용도로 쓰려면 상당히 많은 데이터를 모아야 한다는 점은 변하지 않았습니다. 이러한 점에서 우리에게 아직까지 기회가 있는 것입니다.

최근까지는 모바일 기술이 우리 산업 전반의 모습을 송두리째 바꿨습니다. 모든 제품과 서비스가 모바일을 중심으로 설계되고 출시되어 소비될 정도로 모바일이 우리 삶에 미친 영향은 컸습니다. 덕분에 모바일 플랫폼을 장악한 애플과 구글은 전 세계 시가총액 1위와 2위 기업으로 우뚝 설 수 있었습니다. 계속 지속되리라고 믿었던 모바일의 혁신은 이제 일상이 되었고 그 다음의 혁신, 혁명이 필요한 시기입니다.

구글, 마이크로소프트(MS), 아마존 등 IT 업계의 거물들이 모바일을 대신해 새롭게 주목하고 있는 분야는 바로 인공지능(AI)입니다. 이들은 인공지능을 장악한 업체가 미래의 IT 시장, 나아가 산업 전반을 이끌며 시가총액 1, 2위에 올라설 것임을 예견하고, 회사의 모든 역량을 인공지능을 개발하는데 쏟아 붓고 있습니다.

이렇게 인공지능 관련 신기술들이 빠르게 나타남에 따라 산업의 형태와 사업모델들도 변하고 있습니다. 기발한 기술을 가진 스타트업 기업/개발자들에게도 새로운 기회가 생기기 시작했습니다.

4차산업 혁명은 우리 산업 전반을 변화시킬 것입니다. 우리가 인공지능 전문가가 아니더라도 머신러닝, 딥러닝 기술을 이해하고 공부 해야 하는 이유라고 생각 합니다. 우리가 미래를 바꿀수는 없어도 미래가 어떻게 바뀌는지는 알아야 하기 때문입니다. 새로운 인공지능을 개발하라는 것이 아니고, 일류 기업들이 개발한 인공지능 기술을 우리가 속한 산업에 적용할 수는 있어야 합니다.

이 문서는 제가 공부하면서 정리한 내용들을 모아둔 것입니다. 이 문서에는 다음에 기술한 싸이트 이외에도 여러 인터넷 싸이트를 참조하여 작성했음을 밝힙니다.

•   [조대협의 블로그: https://bcho.tistory.com/](https://bcho.tistory.com/)
  

•   [김성훈님의 Youtube 모두를 위한 딥러닝 강좌:](https://hunkim.github.io/ml/)
  

•   위키피디아: [https://ko.wikipedia.org/wiki/](https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%84%A0%ED%98%95_%ED%9A%8C%EA%B7%80)
  

•   위키독스:[ https://wikidocs.net/](%20https://wikidocs.net/)
  

•    [https://www.tutorialspoint.com/python/](https://www.tutorialspoint.com/python/)
  

•    [https://www.toptal.com/machine-learning/machine-learning-theory-an-introductory-primer](https://www.toptal.com/machine-learning/machine-learning-theory-an-introductory-primer)
  

여기서 언급되지 않은 많은 싸이트에서 다양한 자료를 발췌했지만 다 기억할 수가 없어서 양해를 구합니다.