제1부 AI, 도대체 정체가 뭐야? 9
제1장 ▮ 인공지능의 탄생과 진화 11
1.1 앨런 튜링과 이미테이션 게임: 기계도 생각할 수 있을까? 12
1.2 AI의 두 번의 겨울과 세 번의 붐 17
1.3 약한 AI vs 강한 AI: 우리는 어디쯤 와 있나? 22
1.4 정리: 우리는 어디쯤 와 있나? 25

제2장 ▮ 컴퓨터는 어떻게 똑똑해지는가? 27
2.1 전통적 프로그래밍과 머신러닝: 요리법을 주는 것 vs 맛을 보여주는 것 28
2.2 데이터: 인공지능이 먹는 밥과 영양소 32
2.3 정리: 데이터, 인공지능 학습의 시작과 끝 36

제2부 까만 상자 속 들여다보기 37
제3장 ▮ 기계를 가르치는 세 가지 방법 39
3.1 지도 학습: 정답지를 보고 공부하기 40
3.2 비지도 학습: 스스로 패턴 찾기 45
3.3 강화 학습: 당근과 채찍으로 훈련하기 49
3.4 정리: 인공지능 학습의 완성 54

제4장 ▮ 뇌를 닮은 기계, 딥러닝 56
4.1 인공신경망 아주 쉽게 이해하기: 뉴런과 시냅스 57
4.2 왜 딥러닝이 혁명인가?: 특징을 스스로 찾아내는 능력 61
4.3 합성곱 신경망: 세상을 조각조각 스캔하는 눈 64
4.4 순환 신경망: 기억을 가지고 문맥을 읽는 귀 67
4.5 정리: 뇌를 모방한 기계의 완성 69

제3부 생성형 AI의 시대가 열리다 71
제5장 ▮ 언어를 이해하는 거인들 73
5.1 ChatGPT의 원리: 다음 단어 맞히기 게임의 끝판왕 74
5.2 트랜스포머 모델: 문맥을 이해하는 핵심 기술 78
5.3 프롬프트 엔지니어링: AI에게 일을 잘 시키는 주문 85
5.4 정리: 질문이 곧 능력인 시대 90

제6장 ▮ 상상력을 그려내는 AI 93
6.1 글자가 그림이 되기까지: 확산 모델의 마법 95
6.2 미드저니, 스테이블 디퓨전 활용 사례 101
6.3 창작의 민주화인가, 예술의 종말인가? 103
6.4 정리: 상상의 끝에서 전공의 시작으로 106

제4부 내 전공에 AI 더하기 109
제7장 ▮ 분야별 AI 도입 사례 111
7.1 인문/예술: 감성의 영역에 기술을 더하다 112
7.2 사회/경영: 숫자의 흐름을 읽다 116
7.3 과학/의학: 생명을 구하는 기술 120
7.4 생활: 넷플릭스/유튜브 추천 알고리즘의 비밀 123
7.5 정리: 구경꾼에서 주인공으로 127

제8장 ▮ 비전공자가 AI를 활용하는 법 129
8.1 코딩 없이 AI 앱 만들기 131
8.2 자신의 전공 지식이 무기가 되는 순간 135
8.3 협업 도구로서의 AI: Copilot과 함께 과제하기 139
8.4 정리: 무기는 준비되었다 142

제5부 빛과 그림자, 그리고 미래 145
제9장 ▮ AI가 던지는 불편한 질문들 147
9.1 편향성: AI도 차별을 할까? 148
9.2 저작권 전쟁: 학습 데이터의 주인은 누구인가? 151
9.3 딥페이크와 가짜 뉴스: 무엇을 믿을 것인가? 156
9.4 보이지 않는 청구서: AI의 환경 비용 158
9.5 정리: 거울 앞에 선 우리 159

제10장 ▮ AI와 공생하는 호모 사피엔스 161
10.1 내 일자리는 안전할까?: 대체되는 직업 vs 진화하는 직업 162
10.2 AI 시대에 인간에게 남는 고유한 능력은? 166
10.3 정리: 경쟁자가 아닌 파트너로 169

[부록] 이 책 다음, 어디로 갈까 171