안내
확인
U
회원관리
로그인
가입
찾기
회원아이디
패스워드
로그인유지
회원아이디
이름
이메일
휴대폰번호
패스워드
패스워드 재입력
회원이용약관 및 개인정보 취급방침에 동의 합니다
회원이용약관 보기
개인정보처리방침 보기
본인 이름 입력
회원가입시 이메일 입력
AI 공부: 아주 쉽게 하다
판권 페이지
유페이퍼
|
김종태
|
2025-05-23
2
읽음
0
0
0
1 / 78 목차보기
처음
1 / 78 목차
다음
로그인
회원가입
더
더북앤북스
판권 페이지
저자소개
추천사
목차
프롤로그
제1부. AI의 특성과 활용
1. 검색과 챗GPT는 뭐가 다를까?
2. AI는 어떻게 말을 만들어낼까?
3. AI는 우리 삶에서 어디에 쓰일까?
4. AI가 만든 글, 사람의 글과 어떻게 다를까?
5. AI를 잘 쓰려면 무엇을 알아야 할까?
제2부. AI, 왜 이렇게 뜨거운가?
6. AI는 새로운 미디어다: ‘미디어는 메시지다’
7. TV는 ‘모니터가 붙은 라디오’가 아니었다
8. 정보는 점점 더 빠르게, 더 빨리 온다
9. 운영체제로 진화한 AI
10. 스마트폰 다음은? 맥락 인터페이스의 시대
11. AI는 도구가 아니라 파트너다
12. AI는 듣고 보고 말하는 멀티모달 존재다
13. AI는 작고 빠르고 저렴해진다
14. 인간형 로봇과 AI의 만남: 휴머노이드(임베디드 AI)
제3부. AI는 어떻게 생각하고 학습할까?
15. 몬테카를로 알고리듬: AI의 확률적 사고법
16. 고양이 사진을 가려내라: 이미지 분류의 비밀
17. 패턴을 찾아내는 AI의 눈
18. GPT는 ‘그럴듯한 말’을 한다
19. AI는 쉬운 건 못하고, 어려운 건 잘한다?
20. AI는 틀릴 수도 있다: 할루시네이션의 문제
21. GPT-4는 인간처럼 추론할 수 있을까?
22. AI는 어떻게 ‘생각’을 모방할까?
제4부. AI가 잘하고 못하는 것들
23. 생각의 연결고리: 단계적 추론이란?
24. AI가 추론을 할 수 있게 된 이유
25. AI는 왜 말은 잘하는데 생각은 못 할까?
26. AI는 감정을 느낄까? 의식을 가질 수 있을까?
27. AI는 우리보다 더 창의적일 수 있을까?
제5부. AI가 가져올 세상의 변화
28. OpenAI는 정말 ‘열려’ 있을까?
29. 윤리를 포기한 기업들: AI 윤리팀 해고 사건
30. 오리지널의 실종: 검색은 끝났다
31. AI가 만든 정보 독점: 자연 독점의 위험성
32. 오염된 데이터, 오염된 결과
33. AI는 차별을 재생산할 수도 있다
34. AI 시대의 지적재산권, ‘잊힐 권리’는 보호받을까?
35. AI는 누구의 것인가? – 데이터 주권과 공공성
36. Welcome to AI Monopoly – AI 독점 사회를 경계하라
제6부. 신뢰할 수 있는 AI란?
37. 공론화란 무엇인가: 독일의 녹서와 백서
38. AI는 어떤 윤리 원칙을 따라야 할까?
39. 로마 교황청도 AI 윤리를 말하다
40. 유럽연합과 미국의 AI 규제법
41. AI를 만드는 사람들: 선출되지 않은 슈퍼 엘리트
42. 장기주의, 효과적 이타주의, 효과적 가속주의란?
제7부. 한국 사회, 준비되고 있나?
43. 한국의 AI 대응, 충분한가?
44. 정의를 내리지 않는 사회란 무엇인가?
45. 캐나다와 미국은 어떻게 하고 있나?
46. 대한민국 정부가 하지 말아야 할 일과 해야 할 일
47. AI 시대, 우리가 할 수 있는 선택
제8부는 AI 혁명, 2.0에서 3.0으로
48. 산업혁명의 본질: 기술과 욕망의 공진화
49. 기술에서 가치로: 디지털 혁신의 세 단계
50. AI의 진화는 어디를 향하는가? 분석에서 실행까지의 10년
51. AI 에이전트란 무엇인가?
52. 에이전트가 기존 AI와 다른 점은?
53. AI 에이전트의 핵심 능력 7가지
54. AI 에이전트가 바꿀 미래, 어디까지 왔는가?
55. 피지컬 AI란 무엇인가?
56. AI는 이제 몸까지 학습한다: 시뮬레이션에서 현실로
에필로그
부록
1. 용어 쉽게 풀이한 ‘AI 미니 사전’
2. 교사와 부모를 위한 AI 토론 주제
3. AI 공부에 도움 되는 웹사이트 & 영상 추천
4. AI 시대, 나의 진로를 위한 체크리스트
5. AI는 어디까지 왔고, 어디로 가는가? (피지컬/임베디드 AI)
6. 기술은 어디로 가고 있는가? (좌/우파 가속주의)
7. LLM을 넘어서: AI 모델의 진화 지도 (LLM → LMM → LWM)
8. AI 윤리 국제 기준 총정리 (2025년 기준)