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끌리는 제목이어서 더 큰 호감을 가지고 열심히 보게 된 책이 바로 이 [인공지능(AI)을 만들기 위한 핵심 지식]이라고 할 수 있겠어요. 이 책은 ''한 권으로 끝내는 AI 솔루션 개발 프로젝트의 모든 것''이라고 소개하면서 말그대로 인공지능 개발과 관리에 대한 절차들을 잘 소개해주고 있는 종합적인 책이라고 할 수 있습니다. 지금까지 총괄적으로 인공지능 개발과 관리에 관한 교육을 담당하여 다루어주던 책이 희귀하였기에 더 관심을 갖고 읽어볼 수 있었습니다. 

이 책의 구성에서 두드러져 보이는 것은, 본문을 시작하기 전에 저자의 경험에 대한 이야기들을 통해 저자가 어떻게 IT 전문 컨설팅 기업을 세우고, 또 그와 연관된 다양한 일들을 하고 있으며, 이러한 IT 관련 비즈니스, 또 프로젝트에 필요한 교육에 대한 관심을 가지고 실제로 그러한 교육 서비스를 하게 되었는가에 대한 내용들을 파악하도록 소개해주는 글이 실려있어서 책을 읽어나가는 준비를 시켜주는 듯해서 더 마음에 들었습니다. 더불어 인공지능 관련 프로젝트가 얼마나 대세인가에 대한 내용들도 연이어 들어볼 기회를 선사해주어서 깊이 몰입하면서 독서할 수 있었습니다. 

이 책의 1장은 인공지능을 토대로 하는 솔루션 개발의 필요성과 이를 위한 프로세스를 잘 이해할 수 있도록 소개해주고 있습니다. 그리고 세심하게 챙겨보게 되는 것이 프로젝트 계획 수립에 대한 내용과, 개발 실행과 관련된 내용, 모니터링 및 통제에 대한 내용 및 모든 단계를 거쳐서 프로젝트 종료에 대한 이야기를 다룬 내용, 그리고 마지막에서는 시스템 운영에 대한 정보들까지도 총망라해서 소개하고 있으니, 전체적으로 총괄하여 인공지능 기반 내용들을 파악해볼 수 있다는 점이 두드러집니다. 또한 마지막에서는 프로젝트 관리자를 고려하는 사람들에게 일러둘 말을 전하면서 프로젝트 또는 비즈니스의 수행에서 무엇이 가장 중요한 것인가를 잘 정리해주고 있습니다. 인공지능 서비스 개발을 포함한 IT 솔루션 개발 프로젝트 관리 역량을 향상시키고 싶은 여러 관련 분야의 사람들에게 도움을 줄, 프로젝트 개발은 물론, 관리 프로세스의 다채로운 일들을 제대로 다루고 있다는 점에서 큰 의의를 가진다고 봅니다.

챗GPT가 나오면서 인공지능(AI) 사용은 누구나에게도 쉽게 접할 수 있는 아이템이 되었다.

이렇게 인공지능은 우리의 일상과 함께하며 어느덧 다양한 분야에서 인공지능 요소가 적용되고 있다.

그렇게 비지니스에 있어서도 인공지능을 접목할 수 가능성이 예전보다 높아지기도 하고 날이 갈 수록 커져가는 인공지능 산업의 니즈로 바야흐로 인공지능의 시대가 아닌가 쉽다.

'인공지능(AI)을 만들기 위한 핵심 지식' 은 이러한 분위기 속에서 인공지능과 관련된 프로젝트를 진행하는 IT종사자들이 어떠한 프로세스를 통해 진행하는지 가장 합리적인 방향성을 제시해주는 샘물같은 서적같다.

이 책을 읽게 된 계기는지금 하고 있는 온라인 플랫폼과 챗GPT를 비롯해 인공지능 요소를 접목해 기획하고 있는 프로젝트에 도움이 될 까 싶고 전문 개발자와의 소통에도 도움이 될까 싶어 접하게 되었다.

책은 총 8장으로 이루어져 있다.

1장 인공지능 기반 솔루션을 기획 프로세스에 관한 내용으로 헬스케어 분야를 샘플로 해서 실무에서 실제 쓰이는 단계별 프로세스 플랜의 예를 들어주는 등 전반적인 과정에 대해 쉽게 이해할 수 있었다.

2장은 잘 만들어진 프로젝트 관리가 곧 빠른 목표달성으로 이루어짐의 중요성을 얘기해주고 잇다.

3장은 본격적으로 인공지능 개발 프로젝트 과정에 대한 내용으로 이 책의 가장 중요한 단락이라고 할 수 있다. SW개발 프로젝트 기획을 배워 본 적이 있다보니 프로세스에 대해 어렵지 않게 이해할 수 있었고 인공지능 개발에 대한 이해에 있어서도 도움이 많이 되었다.

4장과 5장은 프로젝트 계획은 목표에 맞추어 수립해야 하는 부분과 궁극적으로 고객의 니즈를 잘 파악해 그들이 원하는 소프트웨어를 개발해야 하는 중요성에 대해 강조한다.

6장, 7장과 8장은 지속적인 모니터링과 고객과의 소통 및 유지보수 즉 AS에 대해서 다루고 있다.

인공지능은 이제 우리와 뗄래야 뗄 수 없는 친숙한 요소가 되어가고 있으며 앞으로 더욱 더 많은 소프트웨어가 쏟아질 것이다. 좀더 체계적이고도 효율적인 방법을 통해 성공적인 AI플랫폼을 개발하는데 이 책은 큰 도움이 될 것이라 확신한다.

＜인공지능을 만들기 위한 핵심지식＞ 이호영, 슬로미디어

대부분의 IT개발 프로세스는 공정단계별로 프로젝트 매니저와 개발자, 품질관리자가 협업하며 요구사항 분석, 설계, 구현, 테스트, 배포의 단계를 거치게 된다.

설계 단계 이전에 진행하는 요구사항 분석은 보통 실제 시스템을 사용할 현업 사용자의 의견청취나 필요한 기능에 대한 조사로 시작해서 해당 기능을 설계하고 구현하는 단계로 진행하게 된다.

인공지능 프로젝트는 이보다 복잡한 단계를 거치게 된다. 데이터셋 구축 단계에서 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 가공, 데이터 검수, 데이터 저장/배포를 수행하고 해당 데이터를 이용해 AI학습모델을 개발과 AI 서비스 단계의 요구사항 분석을 통해 실제 구현과 검증 단계를 거쳐 인공지능 프로젝트가 완성되는데 검증단계로 모델검증과 서비스 검증으로 또 단계가 구분되어 진행되게 된다.

이렇게 인공지능 서비스를 개발한다는 것은 복잡한 단계를 거쳐야 하고 중간중간 검증해야할 것들도 많기때문에 일반적인 소프트웨어 개발 방법론보다 좀더 정교한 프로세스가 필요하다.

이 책은 그런 인공지능 서비스 개발 프로세스에 대해 개발부터 유지보수까지 모든 단계에서 점검해야할 포인트들을 필자의 경험에 기초해서 잘 짚어주고 있다.

일반적인 소프트웨어 개발 방법론과 유사한 것 같으면서도 디테일에서 차이나는 부분들에 대해 알려주고 있어 여러모로 인공지능 서비스 프로젝트 진행에 도움이 될 것 같다.

다음번 프로젝트를 진행하게 되면 이 책의 내용을 좀더 꼼꼼히 살펴보며 진행하도록 준비해야 겠다.
 

＜인공지능을 만들기위한 핵심지식＞은 AI솔루션개발 프로젝트를 다룹니다. 이 책을 통해 인공지능개발과 관리를 어떻게 할 것인지에 관해 교과서라는 찬사를 받고 있습니다. 프로젝트는 프로세스를 기반으로 합니다. 이 프로세스를 관리하는 사람을 PM(프로젝트 매니저)이라고 하기도 하고 PMP라고 프로젝트관리 전문가라고도 하죠. 인공지능 솔루션 프로젝트 관리를 성공하기위한 필수사항, 프로세스과정, 꼭 알아야 할 점을 설명합니다. 개발자를 하다보면 나이에 한계가 있습니다. 일정나이가 넘으면 PM이 되지 못한다면 아마 젊은 친구들에게 치이게 되죠. 자신의 발전을 위해서라도 주니어개발자부터 착실히 준비를 해서 전체를 관리하는 시야를 키우는데 도움이 될겁니다.

저자는 김동혁 이노비엠대표입니다. 학부는 정보통신공학부를 나왔고 경영학석사도 획득하신 분입니다. IT회사에서 10년동안 경력을 쌓은 후 2015년 창업을 했습니다. 연수로는 IT개발자 겸 컨설팅으로 20년의 경력자십니다. 이노비엠은 인공지능솔루션 개발전문 컨설팅기업이라고 합니다. 다양한 공모전에서 수상을 했으며 유명기관에서 관련 강의를 하신 전문가십니다.

프로젝트를 하면 대부분 여러명이 붙어서 하기때문에 관리자가 필요합니다. 1-2명이 하는 프로젝트라도 명확한 서비스목표가 있어야 혼란에 빠지지 않습니다. 우선 서비스목표를 확인하고 솔루션개발프로세스를 진행합니다. 여기에는 데이터셋구축, AI학습모델개발, AI서비스개발, 의료기기일때는 인허가까지 처리해서 사업화까지 책임져주는 것이 역할입니다. 인공지능이니까 모델개발을 할때, 지도학습, 비지도학습, 강화학습중에서 데이터에 맞게 학습방법을 선택해야 합니다. 두께가 있는 책은 아닌데 과정상의 인공지능설명도 잘되어 있는 편입니다 대상독자는 인공지능에 지식이 초보급에 있는 분에게 매우 크게 도움이 될듯합니다.

항상 프로젝트에는 프로젝트를 맡긴 고객이 있습니다. 그들이 요청하는 제한된 조건에서 결과물을 내야합니다. 예산제한같은거죠. 그리고 일정도 관리해야 하고 이는 시작과 끝이 있다는 의미입니다. 그리고 과정전체에서 위험관리는 매번신경을 써야 하는 부분입니다. 저자는 프로젝트관리를 '상상'이라고 합니다. 과정과 결과를 상상하는 것이 매우 중요한거라는 거죠. 그래야 좋은 결과물, 즉 목표에 맞는 결과물을 뽑을 수있다고 합니다. 결과물이 좋더래도 고객이 만족을 못하면 문제가 되죠. 그래서 고객과 프로젝트인수기준을 명확히 해야 합니다. 키맨이 누구인지, 그리고 설득력있는 설명하고 프로젝트 목표와 범위를 고객과 정하는 것은 매우중요합니다.

프로젝트에서 모니터링은 매우 중요한 방법입니다. 이는 변경사항과 시정조치를 요청하는 프로세스입니다. 모니터링은 전체 진행과정에 적용이 됩니다. SW개발의 대부분은 유지보수도 프로젝트라고 합니다. 이때 모니터링, 시정조치 등으로 이루어집니다. 물론 고객이 요청하는 SR과정도 소개합니다. 저자는 맨끝에 PM이 가져야 할 덕목으로 비젼을 수립하라. 확고한 원칙을 갖고 리더십을 발휘하라, 문제를 해결하라 등의 핵심을 썼습니다. AI솔루션개발의 전문적 설명이 좋았고 그리고 표를 통해 좀더 이해가 쉽게 AI개발을 어떻게 하고 전체 프로세스가 어떻게 되는지도 알게 된 좋은 기회였습니다.

본 도서는 출판사로 부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

데이터는 수집 단계에서 저장/배포 단계까지 절차적 안정성이 보장되어야 하고,인공지능 알고리즘은 오류를 최소화하기 위해 충분히 성능을 검증해야 하낟. (-27-)

잠재고객: 해당 솔루션의 가치르 제공할 수 있는 고객의 목록화 및 범주화

고객관계:해당 솔루션의 잠재고개과 우리의 관계, 연결가능성

사업방안: 해당솔루션의 사업을 전개하기 위한 영업, 의사소통 방안,

솔루션 가치:사용자를 위한 솔루션의 가치, 고객으 가치 확보를 위한 제안 내용

시장 규모:해당산업의 시장 규모(그로벌/국내),사업의 확장성

차별화 기술:핵심 기술과 자원의 차별성,가치의 차별성

파트너 관계:아웃소싱 등 외부에서 특정기술과 자원의 확보를 통한 가치 향상

비용:사업 전개에 드는 비용

수익:사업으로 벌어들일 수 있는 매출 (-39-)

모든 비즈니스의 시작은 상상에서 시작한다. 프로젝트도 결과를 상상하는 것부터 시작한다. 프로젝트 결과를 분명하게 머릿속에 그려놓고 목표를 향해 간다면 원하는 목적을 달성할 수 있다. (-58-)

첫째, 프로젝트 목표를 명확히 한다. 인공지능 솔루션 개발은 입력값이 다양하게 정의될 수 있으므로 프로젝트 착수 시 개발 목표를 좀 더 세분화하여 정확하게 정의한다. 또한 비즈니스의 가치를 고려하여 고객의 이익을 최우선으로 하되 범위를 한정하여 불필요한 요구 사항을 배제한다.

둘째, 사용자의 기대사항을 관리한다. 사업의 계획과 목표의 괴리를 줄이고, 프로젝트에 참여하는 이해관게자와 사용자가 프로젝트 결과에 만족할 수 있도록 기대사항을 지속적으로 관리하여 품질을 높인다.

셋째, 지속적인 위험 관리가 필요하다. 쉽고 빠르게 진행할 수 있는 직업부터 수행하고,어려운 작업은 나주에 진행하면서 위험을 식별해야 하며,식별된 위험은 지속적으로 줄여가며 프로젝트의 성공률을 높인다. (-83-)

프로젝트의 품질관리는 품질보증 Quality Assurance과 품질 통제 Quality Control 로 구분할 수 있다. 품질보증은 프로젝트를 체계적으로 수행할 수 있도록 표준 프로세스를 준수하도록 지원하는 것이고, 품질통제는 고객이 요구한 기능이 제대로 동작하는지 검증하기 위한 것이다. 이러한 품질관리 업무는 프로젝트 전반에 걸친 것이므로 효과적으로 수행하기 위해서는 경험이 많은 품질관이 전문가가 필요하다. (-125-)

데이터 구축과 알고리즘 개발이 완료되어 성능이 확보되면, 사용자에게 서비스를 제공하기 위한 소프트웨어를 개발해야 한다.소프트웨어 개발은 프로젝트 계획서의 내용을 이행하고 진행상황을 관리하는 것으로, 모든 이해관계자가 기대 수준(요구사항)에 맞춰 활동을 실행하고 이슈가 발생하며 신속하게 처리해야 한다. 방법론에 따라 일부 활동은 생략할 수도 있다. (-174-)

알파고 이후 인공지능(AI)이 우리 삶을 지배하고 있으며,인공지능(AI) 개발 툴에 대한 관심이 증폭되고 있다. 아직 실생활과 직결되는 인공지능(AI) 은 피부로 와닿진 않지만,가랑비에 옷 젖듯 인공지능 기술은 우리 실생활에 스며들고 있었다.대표적인 예가 챗GPT의 등장이다. 특기 인공지능(AI) 이술은 여러가지 협업툴이 필요하며, 개발자, 사업관리자, 프로젝트 관리자, 투자자, CEO까지 ,이해관계자들에게,IT 핵심기술 이해를 요구하고 있다. 즉 인공지능(AI) 의 핵심기술을 이해하는 이유는 소프트웨어 개발이 어떻게 진행되는지 명확하게 이해하고,그 다음 수순으로 인공지능(AI) 의 프로세스 구동 원리를 살펴 보는 것이며, 데이터를 어떻게 수집하고,재배부하며, 데이터 정제 후,고객의 요구에 맞는 데어터 처리까지 이해하는 것이 급선무다.

인공지능은 데이터이며, 알고리즘이며,비즈니스다. 제품의 퀄리티가 떨어지면, 아무리 성능이 좋은 인공지능 개발툴이라하더라도 외면받울 수 있다.고객이 요구하는 것을 정확하게 이해하고,그것을 사업화 프로젝트로 진행될 수 있어야 한다.다른 산업과 달리 IT 산업은 프로젝트 전반에 소프트웨어기술과 알고리즘, 비즈니스까지 통칭해서 다루어야 한다. 핵심 기술을 이해하지 못한 채 비즈니스가 진행된다면,고객이 요구하는 제품의 가치는 떨어질 수 있으며,'체계적인 인공지능 개발 프로세스'가 요구되는 이유다.