Do it! 첫 인공지능

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01 인공지능, 너의 정체는 뭐니?
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01-1 인공지능이 뭐지?

인공지능이란?
인공지능과 딥러닝 그리고 머신러닝
인공지능의 단계
우리가 기대하는 인공지능
[5분 생각하기] 인공지능과 함께 살아가는 모습은 어떨까?

01-2 인공지능의 역사

인공지능의 등장
두 번째 겨울, 그리고 지금의 인공지능이 되기까지
[5분 생각하기] 기계와 인간을 구분할 수 있을까?

01-3 생활 속의 인공지능
추천 서비스
인공지능 스피커
챗봇
자율주행차
인공지능 엔터테이너
[5분 생각하기] 챗봇은 어떤 역할을 할 수 있을까?
01-4 왜 인공지능과 친해져야 할까?
인공지능과 미래의 일자리
인공지능에 없는 인간의 능력
[5분 생각하기] 다가오는 인공지능 사회, 우리는 무엇을 준비해야 할까요?

02 인공지능을 만드는 데이터
02-1 데이터와 빅데이터
모든 순간이 데이터가 되는 세상
'데이터'와 '정보'의 차이
데이터는 많을수록 좋을까?
[5분 생각하기] 내 일상 속 데이터에 어떻게 가치를 담을까?
02-2 데이터의 중요성
편향된 데이터가 인공지능에 미치는 영향
[5분 생각하기] 편향된 데이터로 학습한 인공지능은 인간에게 어떤 영향을 미칠까?
좋은 데이터의 4가지 조건
데이터 수집하기
[5분 생각하기] 편리함과 사생활 침해의 사이, 양날의 검 '데이터'

03 알고리즘이 궁금해
03-1 생활 속의 알고리즘
알고리즘은 문제를 해결하는 절차
03-2 좋은 알고리즘이란?
좋은 알고리즘의 4가지 조건
가장 좋은 알고리즘은 그때그때 달라요!
03-3 컴퓨터가 문제를 해결하게 하려면?
프로그램과 프로그래밍
눈으로 보는 알고리즘, 순서도
5분 생각하기 내 주변엔 어떤 알고리즘이 숨어 있을까?
03-4 머신러닝이란?
프로그래밍과 머신러닝의 차이
기계가 데이터를 학습하는 과정
03-5 머신러닝과 알고리즘
비지도 학습
지도 학습
강화 학습
03-6 딥러닝이 뭐예요?
인간의 두뇌를 모방한 인공 신경망
가중치와 편향 그리고 활성화 함수의 역할

04 티처블 머신으로 인공지능 만들기
04-1 다양한 인공지능 체험하기
퀵드로 & 오토드로 ― 그림을 인식하는 인공지능
딥 드림 제너레이터 & 비 더 인트루더 ― 사진을 재탄생시키는 인공지능
칸딘스키 & 페인트 위드 뮤직 ― 음악과 미술을 접목한 예술 인공지능
세미-컨덕터 & 스크루블리 ― 동작 인식 인공지능
애저 코그니티브 ― 얼굴 인식 인공지능
04-2 인공지능 만들기 전 알아 두기
머신러닝은 세상을 어떻게 '인식'할까?
문제를 정의한다는 것은 무엇일까?
모델 훈련에 필요한 데이터는 어떻게 수집할까?
모델을 구성하여 학습시킨다는 것은 무엇일까?
모델은 많이 학습할수록 똑똑해질까?
04-3 이미지 프로젝트 ― 사진을 분류하는 인공지능
이미지 분류 모델을 만들어 볼까요?
고급 설정으로 더 똑똑한 모델 만들기
04-4 오디오 프로젝트― 소리를 식별하는 인공지능
음성 분류 모델을 만들어 볼까요?
04-5 포즈 프로젝트 ― 동작을 인식하는 인공지능
포즈 분류 모델을 만들어 볼까요?
[5분 생각하기] 머신러닝 모델, 정말 누구나만들 수 있을까?

05 도전! 인공지능으로 동작하는 머신 만들기
05-1 문제 발견하기
문제 해결 과정 그려 보기
문제 발견하고 해결해야 하는 이유 생각해 보기
완성된 인공지능 모습 상상하기
5분 생각하기 내 인공지능은 어떤 모습이면 좋을까?
05-2 내 기분을 말해 줘!
표정을 해석하여 알려 주는 인공지능 만들기
티처블 머신으로 표정 인식하는 머신러닝 모델을만들어 볼까요?
05-3 스크래치로 표현하기
스크래치가 뭐예요?
스크래치로 인공지능 만들기
05-4 마이크로비트와 통신하기
마이크로비트란?
머신러닝 모델과 마이크로비트 연결하기

06 인공지능과 윤리
06-1 착한 인공지능? 나쁜 인공지능?
양날의 검, 딥페이크 기술
친구일까? 범죄의 씨앗일까? 말벗 인공지능
[5분 생각하기] 딥페이크 기술이 우리를 어떻게 도울 수 있을까?
[5분 생각하기] 인공지능과 사람을 위한 울타리는 무엇일까?
06-2 바람직한 인공지능을 위한 노력
인공지능과 함께 살기 위한 규칙, 아실로마 AI 원칙
[5분 생각하기] 자율주행차는 누구를 보호해야 할까?

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