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
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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
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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
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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
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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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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
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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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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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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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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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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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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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참고문헌