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서문
이 책의 소개
PART 1. AI 소개
제1장. AI란 무엇인가?
1. AI의 정의
2. AI의 효과
3.
강한 AI와 약한 AI
4.
범용 AI(GPAI)
5.
일상 생활 속의 AI 사례
1) 스트리밍 영화 추천
2) 가상 비서
3) 얼굴 인식
4) 이메일 스팸 필터링
5) 기계 번역
6) 생성형 AI
6.
요약
제2장. AI의 간략한 역사
1.
튜링 테스트
2. AI 분야의 탄생
3. AI의 황금기, 1956-1974
■ 로직 시어리스트
■ 기호적 AI와 하위기호적 AI
■ 일반 문제 해결기
■ ELIZA의 "챗터봇"
4.
첫 번째 AI 겨울, 1974-1980
5.
전문가 시스템의 부상과 쇠퇴, 1980년대-1990년대 초
6.
신경망의 부상
■ 1979: 후쿠시마의 네오코그니트론
■ 1989년: 르쿤의 르넷
■ 2009년: 페이페이 리의 이미지넷
■ 2012년: 크리제브스키의 알렉스넷
■ 2016년: 딥마인드의 알파고
■ 2022년: 오픈AI의 챗GPT
7.
요약
PART 2. AI 기술
제3장.
머신러닝 기초
1.
기본 용어와 개념
2.
머신러닝의 역사적 맥락
■ 요인 #1: AI 컴퓨팅 능력의 증가
■ 요인 #2: 훈련 데이터의 가용성
3.
머신러닝의 세 가지 주요 형태
■ 지도 학습
■ 비지도 학습
■ 강화 학습
4.
머신러닝의 다른 유형들
5.
과적합과 과소적합
6.
요약
제4장.
딥러닝 입문
1.
생물학적 뉴런
2.
인공 뉴런
3.
신경망
4.
심층 신경망
5.
심층 신경망 훈련
■ 역전파
■ 경사 하강법
6.
심층 신경망의 유형
■ 컨볼루션 신경망 (CNN)
■ 생성적 적대 신경망 (GAN)
■ 트랜스포머와 대규모 언어 모델(LLM)
7.
요약
PART 3. AI에서의 중요한 고려사항
제5장. AI의 혜택 및 우려
1.
자동화 및 의사 결정
■ 업무공간 내에서의 잇점
■ 가정 내에서의 잇점
■ 쉬움의 부담
■ 소위 말하는 존재론적 위협
2.
경제적 및 금전적 영향
■ 경제적 및 금전적 혜택
■ 직업 대체와 경제적 불평등
3.
환경적 및 사회적 영향
■ 환경적 및 사회적 지속 가능한 개발 목표
■ 편향과 공정
4.
기타 혜택과 우려
■ 정보, 그리고 정치 선전
■ 안전, 보안, 그리고 프라이버시
■ 잠재적인 저작권 침해
5.
요약
제6장. AI의 신화와 진실
1.
신화 #1: 구원자인가? 파괴자인가?
2.
신화 #2: 초지능, 지금? 아니면 절대 불가능?
3.
신화 #3: 인간 뇌와 비슷한가? 다른가?
4.
신화 #4: 객관적인가? 편향적인가?
5.
신화 #5: 경제적 번영? 파멸?
6.
신화 #6: 신뢰 가능? 신뢰 불가?
7.
신화 #7: 보안과 프라이버시는 위협인가, 방어인가?
8.
신화 #8: 지각 능력, 지금 당장인가? 영원히 불가능한가?
9.
신화 #9: 프로세스 효율이냐? 결함이냐?
10.
신화 #10: 유토피아인가, 디스토피아인가?
11.
요약
결론
감사의 말씀
부록
■ 부록 1: 프랭크 로젠블랫의 퍼셉트론에 대한 상세 다이어그램
■ 부록2: 인공 뉴런에 대한 상세 다이어그램
■ 부록3: 간단한 신경망의 사례에 대한 상세 다이어그램
■ 부록4: 심층 신경망의 사례에 대한 다이어그램
용어집
각주 모음