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1.
서론

1.1.
인공지능의 정의
1.2.
인공지능의 역사

2.
인공지능의 기본 원리

2.1.
데이터와 알고리즘
2.1.1.
데이터(Data)
2.1.2.
알고리즘(Algorithm)
2.1.3.
데이터와 알고리즘
2.2.
빅데이터(Big Data)와 기계학습(Machime Learning)
2.2.1.
빅데이터
2.2.2.
기계 학습
2.3.
인공 신경망과 딥러닝
2.3.1.
인공 신경망
2.3.2.
딥러닝(Deep Learning, DL)
2.3.3.
주요 딥러닝 모델
2.4.
인공지능의 주요 활용 분야
2.4.1.
자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)
2.4.2.
컴퓨터 비전(Computer Vision)

3.
파이썬과 기계 학습

3.1.
파이썬 프로그래밍 환경(Colab)
3.2.
실습을 위한 파이썬 기초
3.2.1.
변수의 선언, 할당과 참조
3.2.2.
함수
3.2.3.
라이브러리
3.2.3.
Scikit-learn 라이브러리와 SVM
3.3 Tensorflow Playground

4.
인공지능의 응용 분야

4.1.
민간분야 인공지능 기술활용
4.1.1.스마트팩토리(Smart Factory)
4.1.2 금융 및 경제
4.1.3 유통 및 소매
4.1.4 엔터테인먼트 및 미디어
4.2.
국방 분야 인공지능 기술활용
4.2.1.
미국
4.2.2.
이스라엘
4.2.3.
우크라이나
4.3.
대한민국 국방 분야 인공지능 활용사례
4.3.1.
국방 군수분야
4.3.2.
스마트 공장(Smart Factory)
4.3.3.
스마트 물류창고(Smart Warehouse)
4.3.4.
경계 및 감시지원 체계
4.3.5.
국방 의료분야
4.3.6.
업무혁신
4.3.7.
훈련 분야

5, 인공지능의 미래

5.1.
인공지능의 문제점
5.1.1.
데이터 문제
5.1.2.
블랙박스 문제
5.1.3.
오버피팅
5.1.4.
유연성 부족
5.1.5.
윤리적, 사회적 문제
5.2.
인공지능 윤리
5.2.1 인공지능 윤리의 중요성
5.2.2 인공지능 윤리의 주요 이슈
5.2.3 인공지능 윤리를 위한 가이드라인