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들어가는 글

01 인공지능이 변화시키는 우리의 삶, 우리의 세상
강력한 파괴자, 인공지능
인공지능이란 무엇인가
인공지능은 감정과 의지를 가질
수 있을까
인공지능이 항상 윤리적일까
인간을 능가하는 인공지능이 가능할까

02 인공지능을 만드는 기본 기술
사람처럼 vs 합리성 추구
인공지능 도전의 역사
목표를 달성하는 문제 해결 기법
사람의 지식을 이용하는 인공지능
스스로 배우는 기계 학습

03 더욱 똑똑해지는 인공지능
인간 두뇌 작동 메커니즘, 인공 신경망
학습 잘하는 딥러닝의 등장
사람처럼 보고 이해하는 컴퓨터 비전
사람과 기계, 자연스럽게 대화하기
배운 것을 활용하는 전이 학습
딥러닝의 몇 가지 한계
최고의 인공지능은 아직 발명되지 않았다

04 인공지능을 지배하는 자, 미래를 지배한다
인공지능은 양면의 칼
사라지고, 생기고 일자리 대변혁
인공지능 시대의 시민교육

부록 속풀이 인공지능 Q&A
저자 소개
저자 : 김진형
대한민국을 대표하는 인공지능 분야 과학자로 현재 인천재능대 총장 및 KAIST 명예교수로 활동 중이다. 주력 연구 분야는 인공지능, 그중에서도 베이지안 네트워크, 신경망, 패턴인식이다. 1세대 소프트웨어 개발자로서 1973년부터 KIST에서 개발자로 일했다. UCLA에서 컴퓨터과학 박사 학위를 받은 후 미국 휴즈연구소에서 인공지능을 연구했다. 1985년부터 KAIST 전산학과 인공지능연구실을 이끌며 약 100명의 석·박사 전문 인력을 양성했다. KAIST에서 학과장, 인공지능연구센터 소장, 소프트웨어 대학원장을 역임했다. 정보과학회 인공지능연구회 초대 연구회장, 정보과학회장, 과학기술정보연구원장, 소프트웨어정책연구소 초대 소장, 공공데이터전략위원회 초대 위원장, 인공지능연구원 초대 원장 등을 지냈다. 저서로 이 책의 기본이 된 베스트셀러 《AI 최강의 수업》이 있다.

저자 : 김태년
현재 영화초등학교 교사로 재직 중이다. 성균관대에서 전기전자정보공학을 전공했다. 경기도교육청 초등 평가개선 온라인 상담 핵심요원, 서울교육대 평생교육원 독서논술 지도사 양성과정 강사로 활동했으며, 대한민국 독서토론논술대회 심사위원, 한국인지과학산업협회 인지과학콘서트 자문위원으로 활동 중이다. 저서로 《아빠와 함께 드론 만들기》 《맛있게 읽는 독서요리 II》(공저)가 있다.
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출판사 서평
기계 학습, 딥러닝, GPT-3, 유망직종, 인공 신경망, 챗봇 …
당신이 꼭 알아야 하는 AI의 모든 것을 짚어보다!

인공지능, 로봇, 딥러닝, 기계 학습, 인공 신경망 등 인공지능 시대에 꼭 알아야 할 핵심 키워드를 이해하기 쉽게 설명한다. 다양한 그림과 사진을 통해 내용을 쉽게 이해하고 오래 기억되도록 구성함으로써 혼자서도 공부할 수 있도록 했다. 책의 내용을 믿고 끝까지 따라가다 보면 인공지능을 처음 접하는 청소년부터 인공지능 전문가가 되고 싶은 청소년까지 알찬 지식을 얻을 수 있을 것이다.

기계 학습 & 딥러닝
수많은 작품을 학습함으로써 작품의 패턴을 배우고, 여기에 약간의 변화를 줘서 새로운 예술 작품을 만들어낸다. 고흐의 화풍을 배운 AI에 풍경 사진을 주면 고흐풍의 그림으로 순식간에 바꿔놓는다. 작곡, 연주, 시, 소설, 안무 등도 가능하다.

인공 신경망
인공 신경망 기법은 인간 두뇌와 신경세포의 작동 메커니즘에서 영감을 받아 만들어진 학습 및 의사결정을 하는 방법론이다. 특히 기계 학습의 범용 알고리즘으로 주목받고 있다. 지도 학습은 물론, 비지도 학습과 강화 학습에도 사용된다. 현재 인공지능에서 사용되는 여러 학습기법 중에서 가장 일반적이고 이해하기도 쉽다.

GPT-3
주제를 주면 그와 연관된 에세이를 직접 작성한다. 창의성을 넘어 모방하기도 가능하다. 셰익스피어의 시구절을 주면 이를 학습해서 그의 시풍으로 시를 짓기도 한다. 딥페이크 동영상의 출연자를 원하는 얼굴로 바꾼다. 이 기술로 오바마 미국 대통령이 엉뚱한 발언을 하고, 펠로시 미국 연방하원의장이 음주 후 횡설수설하는 가짜 동영상까지 만들어져 SNS에 떠돌았다.

챗봇
사용자가 질문을 하면 인터넷을 검색해 대답하는 것은 기본이고 심심풀이 말동무도 된다. 일정표와 연결해 계획된 업무를 원하는 시간에 수행시키고, 개인 비서처럼 사용자가 해야 할 일을 기억했다가 알려준다.

유망 직종
전통적 공장 자동화 시스템은 주로 공정이 표준화된 제조 대기업에서 도입했다. 요즘에는 고도의 지적 능력이 필요한 변호사, 의사, 기자 등의 전문적 업무도 차츰 자동화되고 있다. 이런 상황에서 현재 일자리의 상당수가 소멸하리라 예상된다. 앞으로의 일자리는 과학기술 분야에서 많이 생길 것으로 여러 연구소에서 예측하고 있다. 과학기술 분야에서도 특히 컴퓨터, 인공지능 분야에서 많은 일거리가 생길 것이다.
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