들어가며 - 8P

제1부. AI 기초 용어 - 12P
1장. AI : Artificial Intelligence 혹은 Autonomous Intelligence - 13P
2장. Machine Learning : 기계적인 학습 혹은 기계가 하는 학습? - 20P
3장. Deep Learning : ‘딥러닝’ 땜에 영화의 감동이 사라진다니? - 30P
4장. Artificial Neural Network : Network은 본래 ‘그물 짜기’? - 37P
5장. Large Language Model(LLM) : ‘화성인’만큼이나 신비로운 LLM? - 47P
6장. Token : 버스 승차권 Token이 AI랑 무슨 상관? - 57P
7장. Context Window : 버스와 창문의 관계는? - 66P
8장. Reasoning : 좋건 나쁘건, 이유를 알아내는 과정이 Reasoning? - 74P
9장. Prompt : 같은 듯 다른 프롬프트(Prompt)와 커서(Cursor)? - 83P
10장. Multimodal : 0.2초 만에 말의 순서를 바꿀 수 있는 AI는 없다? - 89P
*1부를 마치며 - 97P

제2부. AI 트렌드 관련 용어 - 99P
1장. Singularity(특이점) - 100P
2장. Uncanny Valley(불쾌한 골짜기) - 103P
3장. Slop(슬롭) - 108P
4장. Hallucination(환각) - 112P
5장. AI Washing(AI 워싱) - 117P
6장. Sovereign AI(소버린 AI) - 122P
7장. AI Black Box(AI 블랙박스) - 127P
8장. Prompt Fatigue(프롬프트 피로감) - 131P
9장. Asilomar AI Principles(아실로마 AI원칙) - 134P
*2부을 마치며 - 138P

제3부. 한 단계 더 나아가는 AI 실무 용어 - 140P
1장. RAG (검색 증강 생성) - 141P
2장. Embedding (임베딩) - 145P
3장. Vector Database(벡터 데이터베이스) - 148P
4장. Agent (에이전트) - 151P
5장. Tool Calling (툴 콜링) - 155P
6장. MCP (Model Context Protocol) - 158P
7장. Synthetic Data(합성 데이터) - 162P
8장. Edge Computing(엣지 컴퓨팅) - 166P
*3부을 마치며 - 170P