최신 인공지능: 쉽게 이해하고 넓게 활용하기

▣ 제1장: AI 관련 기술의 최전선 ~ 과거에서 미래까지의 계보
1-1 바둑 승부에서 인간을 물리친 인공지능 '알파고'
1-2 예상한 것 이상으로 빠르게 진화한 바둑용 AI
1-3 전문가 시스템
1-4 'IBM 딥 블루'와 인간의 두뇌전
1-5 딥 러닝의 도입
1-6 알파고가 강력한 바둑 AI로 진화하기까지
1-7 인공지능 붐과 구글의 고양이
1-8 이미지 인식 기술 대회 'ILSVRC'에서 딥 러닝이 압승
1-9 딥마인드와 게임용 자율학습형 범용 AI
1-10 패턴 매칭과 식별 AI
1-11 강한 AI와 약한 AI
1-12 튜링 테스트
[칼럼] 중국어 방
1-13 싱귤래리티(기술적 특이점)
1-14 트랜지스터가 인간의 뇌를 넘어설 때
1-15 감정을 가진 로봇의 등장
1-16 지식과 지혜의 차이, 그리고 지능으로

▣ 제2장: AI 기술의 비즈니스 활용
2-1 인간과 자연스럽게 대화하는 컴퓨터
[칼럼] 아마존 에코와 알렉사
2-2 콜 센터의 상담원 지원
2-3 온라인 쇼핑 사이트 내의 고객 응대
2-4 컨시어지를 지원하는 AI 비서
2-5 챗봇과 대화 AI
2-6 챗봇 및 대화 AI의 사례
2-7 챗봇의 기술과 종류
2-8 인공지능을 탑재한 대화 앱
2-9 로봇의 딥 러닝 활용법
2-10 핀테크와 AI 활용
2-11 범죄 예측 시스템을 시 경찰청이 도입
2-12 무인 자동차의 현 상황과 미래
[칼럼] BMW가 무인 자동 주차 기능을 탑재
2-13 히트를 예측하는 AI 시스템
2-14 예술의 영역에 진출하는 AI
2-15 의료 분야에서 활약하는 IBM 왓슨
2-16 IoT와 빅데이터
2-17 미래를 맡기는 젊은이들

▣ 제3장: 왕초보를 위한 간단한 해설 ~ AI 관련 기술과 전문 용어
3-1 머신러닝과 특징값
3-2 신경망과 분류 문제
3-3 신경망의 구조.
3-4 딥러닝(심층 학습)
3-5 지도 학습과 비지도 학습
3-6 강화 학습
[칼럼] 알파고와 강화 학습
3-7 오차역전파법(Backpropagation)
3-8 신경망에 대해 더 깊이 알기
3-9 텐서플로로 대화 AI를 만들어 보기
[칼럼] 향후 주목 받을 머신러닝 기술

▣ 제4장: AI를 견인하는 주요 기업들
4-1 IBM
4-2 Microsoft
4-3 Google
4-4 Facebook
4-5 Amazon
4-6 Apple
4-7 토요타 자동차
4-8 NTT 그룹
4-9 소프트뱅크 그룹
4-10 일본 기업들의 동향