처음 만나는 인공지능

김대수 , 김경동

생능출판사

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9791192932385

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Publication Date	2023/12/13
Pages/Weight/Size	19026030mm
ISBN	9791192932385
Categories	IT 모바일 > 컴퓨터 공학

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Description

최근에 도입된 ChatGPT와 더불어 인공지능의 물결이 세차게 다가오고 있다. 최근 4차 산업혁명 시대에 접어들면서 인공지능의 중요성이 더욱 커지고 있다. 미국을 비롯한 세계 각국에서 인공지능의 중요성을 강조하며, 인공지능을 차세대의 시장 질서를 주도할 수 있는 핵심 기술로 주목하고 있다. 구글과 마이크로소프트를 비롯한 전 세계의 IT 기업들이 ‘AI First’를 선언했다. 그리고 많은 수의 회사들이 인공지능이란 새로운 시대적 변화의 물결에 발맞추어 인공지능 관련 조직을 신설하고 역량과 자원을 집중하고 있다. 시진핑의 책상에는 인공지능 관련 서적이 여러 권 비치되어 수시로 읽는다고 한다. 미국과 중국 사이의 무역 전쟁도 인공지능을 비롯한 첨단 기술의 첨예한 대결이 핵심적인 요소라고 볼 수 있다.

인공지능 기술은 예상보다 빠르게 성장하고 있다. 이러한 성장의 배경에는 ‘딥러닝’이 있다. 컴퓨터가 빅데이터를 분석하여 특징을 추출하고, 인공지능은 패턴을 인식하여 프로그래밍 과정을 거치지 않고도 다양하게 학습할 수 있다. 인공지능은 많은 영역에서 우리 사회를 변화시키고 있다. 4차 산업혁명의 물결과 함께 지능형 로봇을 비롯하여 많은 산업에 인공지능의 영향력이 커지고 있다. 또 인공지능은 음악, 미술, 법률의 분야뿐만 아니라 인공지능 서비스 등 우리의 일상생활에도 다가오고 있다.

Contents

CHAPTER 01 인공지능 개요와 발달사
1.1 인공지능이란 무엇인가?
1.2 인공지능의 도전과 한계
1.3 인간 두뇌 능력의 근원
1.4 인간의 지능과 인공지능
1.5 인공지능의 시작과 발전
1.6 인간 두뇌 영역에 도전하는 인공지능
1.7 생성형 인공지능 ChatGPT의 등장
가까운 곳에서 인공지능 경험하기
생각하고 토론하기
인공지능 실습하기
연습문제

CHAPTER 02 인공지능 기술과 최근 응용 동향
2.1 인공지능의 도우미와 소프트웨어 공개 동향
2.2 인공지능 기술 경쟁과 인공지능 교육
2.3 인공지능의 생활 속의 다양한 응용
2.4 인공지능의 타 학문 분야에의 응용
2.5 인공지능과 일자리 문제
가까운 곳에서 인공지능 경험하기
생각하고 토론하기
인공지능 실습하기
연습문제

CHAPTER 03 인공지능 연구와 구현
3.1 인공지능의 분류 체계
3.2 인공지능의 연구 분야
3.3 인공지능의 시대별 연구 요약
3.4 혁신적인 6개의 인공지능 시스템
3.5 앨런 튜링과 인공지능 테스트
3.6 인공지능에서의 문제 해결과 코딩
3.7 인공지능과 소프트웨어
가까운 곳에서 인공지능 경험하기
생각하고 토론하기
인공지능 실습하기
연습문제

CHAPTER 04 인공지능의 미래와 윤리
4.1 인공지능의 수준별 분류
4.2 약한 인공지능인 알파고와 ChatGPT
4.3 인공지능의 미래와 기술적 특이점
4.4 슈퍼 인공지능 시대의 도래와 지능의 폭발
4.5 인공지능 윤리 강령
가까운 곳에서 인공지능 경험하기
생각하고 토론하기
인공지능 실습하기
연습문제

CHAPTER 05 인공지능과 4차 산업혁명
5.1 4차 산업혁명의 시작
5.2 인공지능과 4차 산업혁명
5.3 지능형 로봇과 인공지능
5.4 사물인터넷
5.5 자율주행차와 드론
5.6 4차 산업혁명의 미래 기술
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생각하고 토론하기
인공지능 실습하기
연습문제

CHAPTER 06 규칙기반 인공지능
6.1 인공지능에 쓰이는 논리와 추론
6.2 인공지능에서의 탐색 기법
6.3 인공지능과 알고리즘
6.4 규칙기반 전문가 시스템
6.5 인공지능과 관련된 흥미로운 문제들
가까운 곳에서 인공지능 경험하기
생각하고 토론하기
인공지능 실습하기
연습문제

CHAPTER 07 신경망 개념과 응용
7.1 신경망의 개요
7.2 초기의 신경망
7.3 다층 퍼셉트론
7.4 신경망을 이용한 문자인식과 음성인식
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연습문제

CHAPTER 08 머신러닝의 학습과 분류
8.1 머신러닝의 개요
8.2 머신러닝의 학습 방법
8.3 머신러닝의 비지도 학습
8.4 강화 학습
8.5 베이지안 네트워크와 은닉 마르코프 모델
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인공지능 실습하기
연습문제

CHAPTER 09 딥러닝 기반의 심층신경망과 활용
9.1 딥러닝과 심층신경망
9.2 딥러닝 심층신경망의 종류
9.3 딥러닝의 활용과 동향
9.4 딥러닝을 지원하는 하드웨어
9.5 머신러닝과 딥러닝을 지원하는 소프트웨어들
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연습문제

CHAPTER 10 인공지능의 패턴인식
10.1 인공지능에서의 패턴인식
10.2 21세기의 황금어장 음성인식 기술
10.3 신경망과 딥러닝을 이용한 영상인식
10.4 인공지능의 자연어 처리
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인공지능 실습하기
연습문제

CHAPTER 11 인공지능을 위한 기초 수학과 프로그래밍
11.1 인공지능을 위한 수학적 바탕
11.2 인공지능과 함수
11.3 미분과 델타 규칙
11.4 벡터의 개념과 표현
11.5 행렬과 행렬의 연산
11.6 확률, 통계, 회귀직선
11.7 인공지능용 프로그래밍 언어들
11.8 Python 다운로드 및 프로그램 실행 예
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인공지능 실습하기
연습문제

CHAPTER 12 인공지능과 데이터 사이언스
12.1 데이터 사이언스 개요
12.2 데이터의 수집, 관리, 분석, 보고
12.3 데이터 분석 단계 - 분류와 클러스터링
12.4 빅데이터
12.5 데이터 마이닝과 데이터 사이언스의 미래
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연습문제

참고문헌

Author

김대수,김경동

미국 University of South Carolina의 Computer Science 학과에서 1990년 인공지능과 신경망 분야로 Ph. D(박사) 학위를 받은 인공지능 맨이다. 미국 Intelligent Systems Laboratory에서 Researcher로 근무하였고, 해외유치 과학자로서 ETRI에서 인공지능 개발을 수행하였다. 현재 한신대학교 컴퓨터공학과 명예교수이며, 그동안 SCI 국제논문을 비롯한 많은 논문을 발표하였다. 서울대학교 사대 수학과와 동 대학원을 수료한 후 미국에서 다시 석사와 박사 과정에서 컴퓨터공학을 전공하였는데, “컴퓨터개론”, “이산수학”, “선형대수학”, “인공지능”, “신경망 이론과 응용” 등을 펴냈으며 대한민국학술원과 세종도서 등의 우수학술 도서에 다수 선정된 바 있다.