인문테크놀로지 입문

서문: 인문학적 사고가 첨단 과학 기술 영역으로 확장되는 ‘인문테크놀로지’


제1장. 과학 기술의 인문학적 이해
1. 과학기술이란 무엇인가
1) 인문학으로 과학 기술 읽기
2) 과학과 기술의 여러 얼굴
2. 형식적 활동으로서의 과학
1) 과학 이론에 대한 논리적 분석
2) 과학 제도에 관한 기능주의적 분석
3. 과학 활동 자체로 돌아가기
1) 토머스 쿤의 과학 사상
2) 과학 혁명 다시 보기: 실험 과학의 등장
4. 과학 속의 사회, 사회 속의 과학
1) 지식의 사회적 구성
2) 행위자-연결망 이론
5. 기술에 관해 물음을 던지기
1) 기술이 왜 문제인가
2) 낙관주의
3) 비관주의
4) 낙관주의와 비관주의를 넘어

제2장. 빅데이터 시대와 인문학
1. 인공지능과 포스트휴먼 시대
1) 알파고의 등장
2) 생활 세계의 변화
3) 인공지능과 기술의 자율성
4) 변화의 정체
5) 새로운 도전
2. 빅데이터와 하이퍼히스토리
1) 하이퍼히스토리
2) 빅데이터
3) 기술의 사이성과 3차 기술
4) 인터페이스와 프로토콜
3. 인간학의 4차 혁명과 인간중심주의의 극복
1) 기계의 도덕적 지위 물음
2) 인간중심주의
3) 피동자 윤리학의 출현
4) 기계질문
4. 인공지능의 윤리학
1) 전자인격
2) 인공적 도덕 행위자와 종류
3) AI의 자율성과 행위자성
4) 전통적인 책임 개념과 그 한계
5) 확장된 행위자 책임 모형
6) 예방적 의무로서의 책무성

제3장. 인문학과 데이터사이언스
1. 수학과 인문학
2. 수학의 기초
1) 시그마와 파이
2) 지수함수
3) 미분
4) 행렬과 벡터
3. 인문학과 데이터사이언스

제4장. 인공지능과 자연언어 처리
1. 인공지능의 흐름
1) 인공지능이란
2) 인공지능의 이해
3) 기계학습의 이해
2. 초기 모델
1) 전문가 시스템과 규칙 기반 시스템
2) 오토마타와 자동화 이론
3. 기계학습적 방법론
1) 특징 추출과 모델링
2) 모델 적합도 평가
4. 기계학습의 종류
1) 분류
2) 군집
5. 신경망과 딥러닝
1) 신경망 기초
2) 딥러닝
6. 자연언어 처리
1) 자연언어 처리란
2) 언어의 구조적 분석
3) 언어 의미 분석
4) 정보 추출과 정보 검색
7. 언어지능
1) 대화형 인공지능
2) 기계 번역
8. 인공지능의 과거, 현재 그리고 미래


참고문헌
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