책소개
베이지안 뉴럴 네트워크(Bayesian Neural Network, BNN)은 데이터 분석 및 모델링 과정에서 예측 결과에 대한 신뢰도를 정량적으로 평가해야 하는 경우 강력한 도구로 작용합니다. 예측 결과에 대한 신뢰 구간을 제공함으로써 의사결정 과정의 투명성과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다. 또한, 학문적 관점에서 BNN을 연구하는 경우에도 이 책은 탄탄한 이론적 배경과 실습 중심의 예제를 통해 실질적인 도움을 줄 것입니다.
이 책은 BNN을 처음 접하는 독자들뿐만 아니라 이를 심화적으로 활용하려는 독자들에게도 적합한 내용을 담고 있습니다. 데이터 과학자, 연구자, 개발자, 엔지니어 등 다양한 역할을 가진 사람들이 각자의 필요에 따라 BNN의 이론과 실제를 익히고, 이를 바탕으로 보다 정교한 모델을 설계하거나 AI 모델의 불확실성을 효과적으로 다루고자 하는 이들에게 명확하고 실질적인 지침을 제공하여, 다양한 실무와 연구 환경에서 BNN을 성공적으로 적용할 수 있도록 돕는 것이 이 책의 목표입니다.
저자소개
AI와 빅데이터 분야에서 두드러진 성과를 이루어낸 저자 고우주는 Swiss School of Management 에서 AI 및 빅데이터 박사 학위를 취득했으며, 학부에서는 전기공학을 전공하며 기술적 전문성을 다졌으며, 서울종합과학대학원대학교(aSSIST)와 Aalto University에서 각각 AI 및 빅데이터 MBA와 Executive MBA 석사 학위를 받았습니다.
현재 AI 전문 기업의 CEO 출신으로 혁신적인 인공지능 솔루션 개발을 이끌고 있으며, 2020년부터 2024년까지 명지대학교 응용소프트웨어학부의 겸임교수로 재직하며 인문, 사회학과 학생들을 대상으로 데이터 사이언스 강의로 인재 양성에 기여를 했습니다. 이전에는 센싸타테크놀러지스와 슈나이더일렉트릭에서 Technical & Product Manager로 활동하며 풍부한 실무 경험을 쌓았습니다.
저자는 기술과 데이터를 활용하여 인문학적, 사회학적, 공학적 접근으로 다양한 현상을 탐구하고 규명하는 데 깊은 관심을 가지고 연구를 수행해 왔습니다. 석사는 B2B Value Added donation model: Pledge 1% Case와 박사 논문 Developing an Explainable & Causal AI in Manufacturing Industries를 통해 AI와 빅데이터 기술의 실질적 응용과 산업적 기여를 탐구했으며, 이를 통해 학문적 연구와 실제 비즈니스 문제 해결을 연결하는 통찰력을 보여주었습니다.
저자의 주요 연구 분야는 LLM 및 생성형 AI(프롬프트 엔지니어링, RAG, Agent, SLM, 파인튜닝, 최적화), 에너지/환경/제조 분야의 IoT 데이터 신호처리와 이상치 탐지, 시계열 분석, 설명 가능한 AI(XAI), 인과추론, 그리고 디지털 마케팅(멀티모달 LLM 활용을 통한 CRM 분석)을 포함합니다. 이를 통해 기술적 도구를 넘어 데이터와 AI를 사회적 맥락에서 활용하여 인류와 산업이 직면한 복잡한 문제를 해결하고자 노력하고 있습니다.
저자는 산업계와 학계 모두에서 폭넓은 경험과 통합적 시각을 바탕으로 데이터 사이언스와 AI의 융합적 활용을 통해 사회적 가치를 창출하고, 기술을 인간과 사회를 이해하는 수단으로 확장하기 위해 끊임없이 도전하고 있습니다.
