1장 인공지능이란? 1
인공지능과 자연지능 _ 2
지능을 인공지능으로 옮기기 _ 4
인공지능의 대부분은 문제 특화형 지능 _ 6
작은 지능을 하나로 모아도 전체 지능이 되지 못한다 _ 8
뇌란 무엇인가? _ 10
뉴런 _ 12
뉴럴 네트워크 & 딥러닝 _ 14
인공지능의 두 가지 종류 _ 16
학습 _ 17
사회적 지능 _ 18
현실은 만만치 않다 _ 20
우주와 지능은 똑같이 어렵다 _ 22
힘내! _ 24

2장 사회와 역사 속의 인공지능 25
1 특이점 _ 26
2 수확 가속화의 법칙 _ 28
3 다트머스 회의 _ 30
4 전뇌 아키텍처 _ 33
5 자율 주행 _ 36
6 스마트 시티 _ 39
7 사회적 뇌(소셜 브레인) _ 40
8 인공지능과 윤리 _ 42
9 고전적 AI _ 46

3장 학습하고 진화하는 인공지능 51
10 딥러닝 _ 52
11 머신러닝 _ 55
12 비지도 학습의 중요성 _ 58
13 강화 학습 _ 60
14 유전 알고리즘 _ 63
15 인공 생명 _ 66

4장 인간을 넘어선 인공지능 69
16 IBM 왓슨 _ 70
17 알파고 _ 72
18 전문가 시스템 _ 75
19 검색 엔진 _ 78

5장 인간의 뇌를 닮은 인공지능 81
20 딥Q네트워크 _ 82
21 네오코그니트론 _ 85
22 미러 뉴런 _ 88
23 뉴럴 네트워크 _ 90
24 퍼셉트론 _ 93
25 헵의 규칙 _ 95
26 시그모이드 함수 _ 97

6장 빅데이터와 인공지능의 예측 99
27 데이터 마이닝 _ 100
28 협업 필터링 _ 103
29 검색 알고리즘 _ 106
30 최고 우선 탐색 _ 108
31 클라우드상의 인공지능 _ 111
32 스파스 모델링 / 스파스 코딩 _ 114
33 마르코프 모델 _ 115
34 은닉 마르코프 모델 _ 118
35 베이즈의 정리 / 베이지안 네트워크 _ 120

7장 게임 속의 인공지능 123
36 게임 AI _ 124
37 워울프 AI _ 131
38 완전 정보 게임 / 불완전 정보 게임 _ 133
39 게임 이론 / 죄수의 딜레마 _ 136
40 몬테카를로 트리 탐색 _ 139

8장 인공지능의 다양한 형태 143
41 에이전트 지향 _ 144
42 지식 지향 _ 146
43 분산 인공지능 _ 147
44 포섭 구조 _ 149
45 멀티 에이전트 _ 152

9장 수다쟁이 인공지능 155
46 자동 대화 시스템 _ 156
47 인공무능(人工無能) _ 158
48 온톨로지 _ 161
49 시맨틱 _ 163
50 LDA _ 165
51 지식 표현 _ 167
52 자연 언어 처리 _ 168

10장 의사를 결정하는 인공지능 171
53 반사형 AI / 비반사형 AI _ 172
54 의사 결정 알고리즘 _ 173

11장 생물을 모방하는 인공지능 181
55 보이드 _ 182
56 사이버네틱스 _ 184
57 영상 인식 _ 186
58 군집 지능 _ 187

12장 인공지능의 철학적 문제 189
59 인공지능과 자연지능 _ 190
60 심벌리즘과 커넥셔니즘 _ 192
61 튜링 테스트 _ 192
62 프레임 문제 _ 195
63 심신 문제, 심뇌 문제 _ 197
64 강한 AI, 약한 AI _ 199
65 심벌 그라운딩 문제 _ 201
66 중국어 방 _ 202

13장 인공지능이 사용하는 숫자 205
67 경사하강법 _ 206
68 지역 최솟값 _ 208
69 퍼지 이론 _ 208
70 카오스 _ 211

14장 인공지능이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것 215

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