이 책의 특징

인공지능과 관련된 알기 쉬운 설명과 다양한 응용을 포함한 종합적인 안내서에 대한 요구가 커졌으며, 인공지능과 같이 복잡하고 어려운 개념을 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 해설한 책의 필요성에 따라 이 책이 기획되었다. 이 책은 다음과 같은 주요 특징들을 가진다.
첫째, 인공지능과 관련된 최신의 지식을 포괄적으로 이해하는데 도움이 되도록 다양한 주제들과 이에 따른 응용들을 서술하였다.
둘째, 각 주제에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 가급적 쉽고 간단명료하게 설명하였고, 일상생활에서 만날 수 있는 친근한 예를 많이 활용하였다.
셋째, 시각적인 효과를 통하여 효율적으로 이해할 수 있도록 다양한 컬러 그림, 표 형태로의 요약, 적절한 삽화 등의 멀티미디어 정보를 통해 이해의 효과를 높이도록 하였다.
넷째, ‘가까운 곳에서 인공지능 경험하기’ 코너와 ‘인공지능 실습하기’ 코너를 통해 점차 우리 곁으로 다가오고 있는 인공지능을 경험으로 느낄 수 있도록 하였다.
다섯째, ‘생각하고 토론하기’ 코너에서 인공지능을 좀 더 심도 있게 생각하고 의견을 나눌 수 있도록 하였다.

개정3판에서 추가되거나 달라진 부분

첫째, 이전에 다루었던 기술들을 최신의 정보를 바탕으로 곳곳을 업데이트하였다. 새로운 관점에서 전체를 검토하였으며 필요한 내용들을 삭제, 수정, 추가함으로써 최신의 내용으로 적절하게 보완하였다.
둘째, 비교적 최근에 등장한 ChatGPT 관련 주제들을 Section 1.7에 신설하였고 관련된 여러 곳에서 최신 정보를 반영하고 업데이트하였다. 또 각 장의 순서를 바꾸어 배치하였다.
셋째, ‘여기서 잠깐!’ 코너를 각 장의 여러 곳에 첨가하여 궁금한 이슈들을 추가로 해설하였다. 이를 통하여 보다 쉽고 풍부한 정보를 접할 수 있을 것이다.
넷째, 각 장마다 ‘가까운 곳에서 인공지능 경험하기’와 ‘인공지능 실습하기’ 코너를 새로 만든 것을 중심으로 유익한 내용으로 개편하였으며 연습문제도 보완하였다.

이 책의 내용

제1장에서는 인공지능의 개요와 인공지능의 발달사 등을 탐구한다. 인공지능의 정의, 도전과 한계, 인간의 지능과 인공지능, 시작과 발전, 인간 두뇌 영역에 도전하는 인공지능 등을 살펴본다. 또 생성형 인공지능인 ChatGPT의 배경과 다양한 능력을 살펴본다.

제2장에서는 인공지능 기술과 최근 응용 동향을 알아본다. 인공지능 도우미와 소프트웨어, 인공지능 기술 경쟁과 인공지능 교육, 인공지능의 생활 속의 응용, 타 학문 분야에의 응용, 인공지능과 일자리 문제를 알아본다.

제3장에서는 인공지능 연구와 구현을 다룬다. 분류 체계를 비롯하여 연구 분야, 5개의 시스템, 인공지능 테스트, 문제 해결과 코딩, 인공지능과 소프트웨어 등을 살펴본다.

제4장에서는 인공지능을 수준별로 살펴보고 지능의 폭발과 인공지능 윤리 등을 알아본다. 수준별 분류, 약한 인공지능인 알파고와 ChatGPT, 기술적 특이점, 지능의 폭발, 윤리 강령 등을 다룬다.

제5장에서는 4차 산업혁명을 알아보고 4차 산업혁명 기술과 인공지능의 역할을 살펴본다. 4차 산업혁명, 지능형 로봇, 사물인터넷, 자율주행차와 드론, 미래 기술 등을 다룬다.

제6장에서는 규칙기반 인공지능의 추론 및 전문가 시스템과 인공지능 문제들을 탐구한다. 논리와 추론, 탐색 기법, 알고리즘, 전문가 시스템, 흥미로운 인공지능 문제들을 다룬다.

제7장에서는 인공지능의 주요 영역인 신경망의 개념과 발전 및 응용 분야들을 살펴본다. 신경망의 개요, 초기 신경망, 다층 퍼셉트론, 문자인식과 음성인식 등을 다룬다.

제8장에서는 머신러닝의 개념을 이해하고 여러 가지 학습 방법과 응용 분야들을 고찰한다. 머신러닝의 개요, 각종 학습 방법, 은닉 마르코프 모델 등을 다룬다.

제9장에서는 딥러닝 기반의 심층신경망 활용과 텐서플로 등에 관해 고찰한다. 딥러닝 심층신경망의 종류, 활용과 동향, 하드웨어와 소프트웨어 등을 다룬다.
제10장에서는 인공지능에서 음성, 영상, 자연어 처리 등의 패턴인식 등에 관해 알아본다. 패턴인식의 주요 영역인 음성인식, 영상인식, 자연어 처리 등을 다룬다.

제11장에서는 인공지능을 위한 기초 수학과 프로그래밍 주제를 다룬다. 인공지능을 위한 수학적 바탕, 함수, 벡터, 미분, 행렬, 확률, 통계, 회귀직선, 인공지능용 프로그래밍 언어들, Python 다운로드 및 프로그램 실행 예 등을 살펴본다.

제12장에서는 데이터 사이언스 영역에서의 응용이나 분석과 관련된 다양한 논제들을 탐구한다. 데이터의 수집을 비롯한 단계들, 분석, 빅데이터, 데이터 마이닝 등을 다룬다.