AI 리터러시

1. AI 리터러시 입문
AI 리터러시 정의
AI 리터러시의 중요성
AI 리터러시의 범위

2. AI의 역사와 진화
초기 시작
AI 겨울
AI의 르네상스
AI의 미래

3. AI 기술 및 애플리케이션 이해
기계 학습
딥 러닝
자연어 처리
컴퓨터 시각 인식
로보틱스
산업 전반에 걸친 AI 애플리케이션

4. AI의 윤리적 고려 사항
편견과 공정성
개인 정보 보호 및 데이터 보안
투명성과 설명 가능성
책임과 책임

5. 비즈니스와 산업에서의 AI
비즈니스 프로세스 자동화
의사 결정 향상
고객 경험 개인화
AI 기반 혁신 및 새로운 비즈니스 모델

6. 교육 및 기술 개발에서의 AI
맞춤형 학습
지능형 튜터링 시스템
인재 평가 및 육성
평생 학습 및 기술 향상

7. 의료 및 의학 분야의 AI
진단 및 치료 계획
약물 발견 및 개발
맞춤 의학
AI 기반 의료 서비스

8. 예술과 창의성의 AI
AI 지원 예술 창작
음악 및 사운드 디자인의 AI
영화 및 비디오 프로덕션의 AI
디자인 및 아키텍처의 AI

9. 정책 결정 및 공공분야 AI
정보에 입각한 의사 결정을 위한 AI
공공 서비스 및 인프라용 AI
사회적 선과 지속 가능한 발전을 위한 AI
국제 협력 및 규제

10. AI 지원 인력 구축
AI 기술 격차 식별
AI 커리큘럼 및 교육 프로그램 개발
협업 및 학제 간 학습 촉진
미래의 업무와 AI 통합을 위한 준비

11. 개인 AI 리터러시 개발
AI 학습 목표 식별
AI 학습 리소스 및 플랫폼 선택
개인 AI 프로젝트 포트폴리오 구축
AI 생태계의 네트워킹 및 커뮤니티 참여

12. 결론 및 향후 전망
개인과 사회를 위한 AI 리터러시의 중요성
AI 기술의 지속적인 개발
윤리적이고 책임감 있는 AI 구현
AI를 긍정적인 변화를 위한 촉매로 수용