Chapter 1. 인공지능, 대체 뭐길래?
- 인공지능이란 무엇인가?
- AI의 역사: 꿈에서 현실로
- 여러분은 이미 AI를 쓰고 있다
- AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계
- AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것

Chapter 2. 머신러닝: 기계가 배우는 방법
- 전통 프로그래밍 vs 머신러닝
- 지도학습: 선생님이 있는 학습
- 비지도학습: 스스로 패턴을 찾다
- 강화학습: 시행착오로 배우다
- 데이터: AI의 연료

Chapter 3. 딥러닝: AI의 두뇌, 신경망
- 신경망이란 무엇인가?
- 딥러닝은 왜 '딥'인가?
- CNN: 이미지를 이해하는 AI
- RNN과 트랜스포머: 언어를 이해하는 AI
- AI 학습에 필요한 것: 데이터, 컴퓨팅, 알고리즘

Chapter 4. 생성형 AI: ChatGPT와 그 친구들
- 생성형 AI란? 만들어내는 인공지능
- ChatGPT는 어떻게 작동할까?
- 이미지 생성 AI: 그림 그리는 인공지능
- 프롬프트 엔지니어링: AI와 대화하는 기술
- AI 환각과 한계: AI도 거짓말을 한다

Chapter 5. 컴퓨터 비전: AI의 눈
- 컴퓨터는 이미지를 어떻게 볼까?
- 이미지 분류: 이것은 고양이인가 개인가?
- 객체 탐지: 사진 속 물건 찾기
- 얼굴 인식: 편리함과 프라이버시
- 의료 영상 AI: 질병을 발견하는 눈
- 자율주행: AI가 운전하는 세상

Chapter 6. 자연어 처리: AI의 언어 능력
- 자연어 처리란?
- 기계 번역: 파파고와 구글 번역의 비밀
- 감성 분석: AI가 감정을 읽다
- 챗봇과 가상 비서
- 음성 인식과 음성 합성
- 한국어 AI의 도전과 성과

Chapter 7. AI 윤리와 사회적 영향
- AI 편향: 공정하지 않은 인공지능
- 딥페이크: 진짜와 가짜의 경계
- AI와 일자리: 직업의 미래
- AI 규제와 법률
- 책임감 있는 AI 개발

Chapter 8. AI 실전 활용 가이드
- ChatGPT 200% 활용법
- 이미지 생성 AI 활용하기
- 업무에 AI 도입하기
- AI 도구 비교: 어떤 것을 쓸까?
- AI 시대에 필요한 역량

Chapter 9. 산업별 AI 활용 사례
- 의료: AI가 생명을 살리다
- 금융: 똑똑한 돈 관리
- 제조: 스마트 팩토리
- 유통과 물류: AI가 배달하는 시대
- 교육: 맞춤형 학습의 시대
- 엔터테인먼트: 창작하는 AI

Chapter 10. AI의 미래
- AGI: 범용 인공지능은 올 것인가?
- 멀티모달 AI: 보고, 듣고, 말하는 AI
- AI 에이전트: 스스로 행동하는 AI
- 온디바이스 AI: 스마트폰 속 AI
- 한국 AI 산업의 미래