- 저자 소개: 박빈
- 서평
- 출판사평
제1부: AI의 현재와 미래 비전
Chapter 1. AI 빅뱅: 2026년 AI 생태계 진단
1. 2025년 주요 AI 기술 및 서비스 성공 사례 분석
2. 생성형 AI가 바꾼 산업 지형도와 그 한계
3. AI 혁신을 가속화하는 핵심 인프라 (반도체, 클라우드)
4. AI 기술 격차와 글로벌 리더십 경쟁 현황
5. AI 기술 발전의 윤리적·사회적 쟁점 (AI 거버넌스)
Chapter 2. 미래 AI의 최종 목표: AGI (범용 인공지능)의 서막
1. AGI 개념 재정립: 현행 AI와의 근본적 차이점
2. AGI 구현을 위한 핵심 연구 방향 및 난제
3. AGI 시대의 일자리와 인간의 역할 변화 예측
4. 초기 AGI 모델이 산업에 미칠 파급 효과 분석
5. AGI 안전성 및 제어 기술 (Alignment)의 중요성
제2부: 미래를 바꿀 10가지 핵심 기술
Chapter 3. 멀티모달 AI: 감각의 통합과 현실 세계의 이해
1. 텍스트-이미지-음성 통합 모델의 발전 현황
2. 멀티모달 AI의 산업별 혁신 애플리케이션 (예: 의료, 교육)
3. 실시간 인터랙션을 위한 초저지연 멀티모달 통신 기술
4. 멀티모달 데이터셋 구축 및 품질 확보의 중요성
5. 인간 수준의 '상황 이해' 능력 확보 방안
Chapter 4. 양자 컴퓨팅과 AI의 융합: 계산 혁명의 가속화
1. 양자 컴퓨팅의 기본 원리와 AI 분야의 잠재력
2. 양자 머신러닝 (QML): 알고리즘 및 구현 사례
3. 난제 해결을 위한 양자 컴퓨팅의 실제 적용 분야 (예: 신약 개발, 금융 모델링)
4. 양자 오류 수정 기술의 발전과 상용화 시점 예측
5. 포스트-양자 암호화와 보안 문제
Chapter 5. 온디바이스 AI와 엣지 컴퓨팅의 대두
1. 클라우드 의존도를 낮추는 경량화 AI 모델 개발
2. 스마트폰, 웨어러블 기기에 탑재되는 초개인화 AI
3. 엣지 AI를 활용한 실시간 데이터 처리 및 보안 강화
4. 통신 인프라 (예: 6G) 발전과의 시너지 효과
5. 하드웨어 가속기 (NPU 등)의 발전 방향
Chapter 6. AI를 위한 새로운 데이터 인프라 및 아키텍처
1. 데이터 합성 (Synthetic Data) 기술의 발전과 활용
2. 분산 학습과 연합 학습 (Federated Learning)의 보안 강화
3. 지식 그래프 (Knowledge Graph)와 AI 모델의 결합
4. 데이터의 실시간성과 정확성을 높이는 데이터옵스 (DataOps)
5. AI를 위한 메모리 컴퓨팅 기술 동향
Chapter 7. 신뢰할 수 있는 AI (Trustworthy AI) 구축
1. AI 투명성 및 설명 가능한 AI (XAI)의 최신 연구 동향
2. AI 공정성 (Fairness) 확보를 위한 편향성 제거 기술
3. AI 보안 (Adversarial Attacks) 방어 및 복원력 강화
4. AI 시스템의 검증 및 지속적인 모니터링 체계
5. 글로벌 AI 규제 동향과 기업의 대응 전략
Chapter 8. AI Agents와 자동화: 자율 시스템의 확장
1. 멀티 에이전트 시스템의 설계 원리와 협업 구조
2. 로봇 공학 및 자율 주행 시스템에 적용되는 AI 에이전트
3. 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화 (BPA)의 미래
4. LLM 기반 개인 비서 및 코파일럿의 진화
5. 에이전트 간 상호작용 프로토콜 및 표준화
제3부: 2027년도 시장 전망과 미래 산업의 변화
Chapter 9. 2027년, 산업별 AI 시장 예측과 투자 전략
1. 메타버스-AI 융합 산업의 폭발적 성장 전망
2. AI 의료 및 헬스케어: 신약 개발 및 개인 맞춤형 치료
3. 금융 및 핀테크 분야의 초자동화 및 리스크 관리
4. 제조업 및 공급망의 지능형 디지털 트윈 도입
5. 국방 및 공공 분야의 AI 도입 현황 및 미래 시사점
Chapter 10: AI 시대의 새로운 인재상과 미래 교육
Chapter 10: AI 시대의 새로운 인재상과 미래 교육
1. AI 역량을 갖춘 프롬프트 엔지니어 및 AI 거버넌스 전문가, 이제는 필수 생존 능력입니다!
2. AI 공동 작업 (Human-AI Collaboration) 능력의 중요성, '나+AI'가 곧 경쟁력!
3. AI 시대에 요구되는 비판적 사고 및 창의성 교육, 진짜 실력을 키웁시다!
4. 평생 학습 및 리스킬링(Reskilling)의 필요성 증대, 학습 민첩성을 키우세요!
5. 미래를 대비하는 개인 및 기업의 실천 전략, 행동이 답입니다!
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