제1장 인공지능이란
1.1 인공지능의 개요
1.1.1 인공지능의 위치
1.1.2 인공지능과 인접한 학문 분야
1.2 인공지능 분야의 다양한 영역
1.2.1 머신러닝
1.2.2 진화연산
1.2.3 떼지능
1.2.4 자연어처리
1.2.5 이미지 인식
1.2.6 에이전트
1.3 생활 속 인공지능 기술
1.4 산업에 응용되는 인공지능
1.5 인공지능의 정의
1.5.1 인공지능에 대한 두 가지 입장
1.5.2 왜 인공지능 기술이 주목받는 것일까
제2장 인공지능 연구의 역사
2.1 [1940년~] 컴퓨터 과학의 시작
2.1.1 존 포 노이만과 셀룰러 오토마톤
2.1.2 튜링 테스트
2.2 [1956년] 다트머스 회의에서 인공지능 분야의 확립
2.3 [1960년~] 자연어처리 시스템
2.3.1 1965년: 요제프 바이첸바움의 ELIZA
2.3.2 1971년: 테리 위노그래드의 블록 세계(SHRDLU
2.4 [1970년~] 전문가 시스템
2.5 [1960년~] 퍼셉트론과 오차역전파법
2.5.1 인공 신경망의 탄생
2.5.2 퍼셉트론
2.5.3 오차역전파법
2.6 [1950년~] 체스, 체커, 바둑 대전 프로그램
2.6.1 1950년~ : 체커 게임 프로그램
2.6.2 1990년~ : 체스 게임 프로그램
2.6.3 2010년~ : 바둑 프로그램
2.7 [2010년~] 딥러닝의 발견, 빅데이터 시대의 도래
2.7.1 딥러닝으로 이미지 인식 분야의 돌파구 마련
2.7.2 딥러닝과 빅데이터
2.8 과거의 인공지능 시스템 - 컴파일러, 한자 변환
2.8.1 컴파일러
2.8.2 한자 변환
2.9 인공지능에 적합한 프로그래밍 언어의 변천
2.9.1 LISP
2.9.2 프롤로그(Prolog
2.9.3 파이썬(Python
제3장 머신러닝
3.1 머신러닝의 원리
3.1.1 머신러닝이란
3.1.2 오컴의 면도날 법칙과 노 프리 런치 정리
3.1.3 다양한 머신러닝
3.2 머신러닝 학습 방법
3.2.1
