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Digital Transformation Nomad
"넥스트 디지털" 출간 본문
3년간 틈틈히 써온 내용을 드디어 책으로 발간했습니다.
디지털 전환의 정의와 관련된 주요 기술인 클라우드, AI/ML, 생성형AI에 관한 지식과 경험을 담았습니다.
최대한 쉽게 쓰려고 노력했습니다.
많은 관심과 성원 바랍니다.
책소개
글로벌 리서치&자문 회사인 가트너가 선정한 한국 최초의 디지털 전환 글로벌 모범 사례 ‘AIDA’ 와 ‘HWADAP’ - 그 개발을 주도한 DT 담당 임원(CIO/CDO)이 알려주는 AI 시대 디지털 전환과 3가지 핵심 기술
저자는 한화그룹에서 약 30년 동안 IT, 스마트팩토리, AI, 클라우드, 블록체인 등의 사업을 추진하면서 디지털 전환의 모든 과정을 현장에서 생생하게 경험했다. 그리고 2023년에 (주)한화에 구축한 ‘데이터 분석 플랫폼(HWADAP)’과 ‘생성형 AI 기반 챗봇(AIDA)’은 글로벌 리서치&자문 회사인 가트너사에 의해 한국 최초로 디지털 전환의 글로벌 모범 사례로 선정되었다. 이러한 풍부한 현장경험과 개발 경험을 토대로 AI 시대의 디지털 전환과 3가지 중요한 기술, 즉 클라우드, AI/ML(머신러닝), 생성형 AI에 관해 곁가지를 걷어내고 그 핵심만을 뽑아서 실용적 관점에서 정리하여 이 책에 담았다. 한 마디로 이 책은 AI 시대의 디지털 전환과 3가지 핵심 기술에 관한 교과서라고 할 수 있다. |
목차
글을 시작하며
Chapter 1 디지털 전환의 개념과 원리
01 디지털 전환이란 무엇인가
02 디지털 전환과 IT
03 디지털 전환과 스마트팩토리
04 디지털 전환의 효과
05 디지털 전환에 필요한 핵심 기술
06 디지털 전환의 영역과 방향성
07 디지털 전환 수준과 혁신 사례
Chapter 2 디지털 전환의 핵심 기술 - 클라우드
01 클라우드는 어떻게 시작되었나
02 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드
03 온프레미스와 서버 룸
04 데이터센터
05 서버 가상화
06 블레이드 서버
07 클라우드의 사업화
08 스케일 아웃과 스케일 업
09 프라이빗 클라우드
10 퍼블릭 클라우드 - IaaS
11 퍼블릭 클라우드 - PaaS
12 퍼블릭 클라우드 - SaaS
13 하이브리드 & 멀티 클라우드
Chapter 3 디지털 전환의 핵심 기술 - AI/ML
01 AI와 모라벡의 역설
02 AI와 데이터 애널리틱스
03 머신러닝과 딥러닝
04 AI에서 알고리즘과 모델의 의미
05 AI와 학습
06 AI 프로젝트 수행 과정
07 AI 모델의 성능 평가
08 AI 모델의 성능 평가 사례
09 AI 모델 학습과 성능 평가를 위한 테스트 데이터
10 머신러닝의 3대 요소
11 AI 프로젝트에서 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, AI 엔지니어의 역할
12 AI를 기업에 적용하는 방법
Chapter 4 디지털 전환의 핵심 기술 - 생성형 AI
01 생성형 AI의 개념
02 챗GPT의 개념 및 특징
03 생성형 AI의 종류
04 LLM과 sLLM
05 RAG
06 백터화(임베딩)
07 프롬프트 엔지니어링
08 생성형 AI 적용 사례
09 생성형 AI의 이슈 - 환각 현상과 저작권
글을 마치며
참고 자료
Chapter 1 디지털 전환의 개념과 원리
01 디지털 전환이란 무엇인가
02 디지털 전환과 IT
03 디지털 전환과 스마트팩토리
04 디지털 전환의 효과
05 디지털 전환에 필요한 핵심 기술
06 디지털 전환의 영역과 방향성
07 디지털 전환 수준과 혁신 사례
Chapter 2 디지털 전환의 핵심 기술 - 클라우드
01 클라우드는 어떻게 시작되었나
02 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드
03 온프레미스와 서버 룸
04 데이터센터
05 서버 가상화
06 블레이드 서버
07 클라우드의 사업화
08 스케일 아웃과 스케일 업
09 프라이빗 클라우드
10 퍼블릭 클라우드 - IaaS
11 퍼블릭 클라우드 - PaaS
12 퍼블릭 클라우드 - SaaS
13 하이브리드 & 멀티 클라우드
Chapter 3 디지털 전환의 핵심 기술 - AI/ML
01 AI와 모라벡의 역설
02 AI와 데이터 애널리틱스
03 머신러닝과 딥러닝
04 AI에서 알고리즘과 모델의 의미
05 AI와 학습
06 AI 프로젝트 수행 과정
07 AI 모델의 성능 평가
08 AI 모델의 성능 평가 사례
09 AI 모델 학습과 성능 평가를 위한 테스트 데이터
10 머신러닝의 3대 요소
11 AI 프로젝트에서 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, AI 엔지니어의 역할
12 AI를 기업에 적용하는 방법
Chapter 4 디지털 전환의 핵심 기술 - 생성형 AI
01 생성형 AI의 개념
02 챗GPT의 개념 및 특징
03 생성형 AI의 종류
04 LLM과 sLLM
05 RAG
06 백터화(임베딩)
07 프롬프트 엔지니어링
08 생성형 AI 적용 사례
09 생성형 AI의 이슈 - 환각 현상과 저작권
글을 마치며
참고 자료
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