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책소개

이론과 실전을 겸비한 AI 교육 마스터액션플랜!
놀랍게 쉬운 인공지능의 이해와 실습

미래 교육은 인공지능 인재 양성에 성패가 달려 있다 해도 과언이 아니다. 교과부의 최근 발표에 따르면 유치원은 놀이를 통한 AI 관련 교육을, 초·중학생은 수준에 맞는 AI 수업을, 고등학생에게는 2021년 2학기부터 [AI 기초]와 [AI 수학]이라는 진로 선택 과목이 신설된다. 온 세상이 인공지능으로 무엇을 어떻게 가르칠 것인지 앞을 다투어 연구가 진행 중이고 교육자들은 관련 커리큘럼 개발과 방향을 고민 중이다. 이런 가운데 AI 교육에 대한 이론과 실습을 병행할 수 있는 한국인공지능교육학회 한선관 학회장 팀의 교재가 출간되어 이런 고민을 해결해 줄 것으로 보인다.

이 책은 인공지능을 제대로 이해하고 이론과 실습 어느 한쪽에 치우치지 않고 균형 있게 교육함으로써 인공지능에 대한 활용도와 인공지능 사고를 높일 수 있도록 길잡이 역할을 해준다. 인공지능을 제대로 이해할 수 있도록 이론적인 부분은 인공지능의 이론적인 각 분야를 제대로 설명하며 1부 매 장 말미의 [시뮬레이션]에서는 알고리즘이나 실습을, [코딩으로 체험하기]에서는 프로그래밍을, [AI 토픽]에서는 최신 인공지능 관련 이슈가 소개되어 읽는 재미가 있다. 특히 내용 이해를 확인하는 평가 문제도 마련되어 있다. 2부는 실습으로 ML4Kids, 스크래치3, 엠블록(mBlock)을 활용한 블록 프로그래밍 프로젝트로 인공지능을 해볼 수 있다.

인공지능 교육에 대한 마스터 플랜(기본 계획)과 액션 플랜(실행 계획)을 이 책 한 권으로 해결 가능하며 특히 1부 15장, 2부 17장 구성으로 1학기 강의 과정 교재로도 좋다.

목차

Part 1 인공지능의 이해
Chapter 1. 인공지능의 개요
1 지능과 인공지능
1 지능의 정의
2 인공지능과 컴퓨팅 기기
3 인공지능의 기초와 응용

2 컴퓨팅 사고
1 사고력과 기계적 사고
2 컴퓨팅 사고의 개념
3 컴퓨팅 사고의 하위 요소

3 사고력 실습
1 컴퓨팅 사고력 실습
2 인공지능 실습
3 특이점 이후의 인공지능

Chapter 2. 인공지능의 역사
1 인공지능의 시작
1 용어의 기원
2 초기 발전과 긍정적 전망(1956-1974년)
3 인공지능의 첫 번째 암흑기(1974 -1980년)
4 꾸준한 연구(1980-1987년)
5 인공지능의 두 번째 겨울(1987-1993년)
6 신경망의 개발과 인공지능의 붐
7 인공지능은 어디까지 왔고 미래는 어떨까?

2 인공지능의 발전
1 인공지능의 역사적인 개념의 변천사
2 약인공지능과 강인공지능, 인공 일반지능(AGI)

Chapter 3. 문제와 탐색
1 문제와 문제 해결
2 인간적인 탐색, 휴리스틱
3 탐색의 구조적 표현, 컴퓨팅 사고
4 휴리스틱 알고리즘
[시뮬레이션] 다양한 휴리스틱 알고리즘
[코딩으로 체험하기] 길 찾기
[AI Topic] 내비게이션의 역사

Chapter 4. 지식과 추론
1 지식 54
2 지식표현과 추론
3 전문가시스템
4 지식기반 시스템의 한계
[코딩으로 체험하기 ?] 직업 상담 전문가 시스템
[코딩으로 체험하기 ?] AI 낱말학습 시스템
[AI Topic] 인간과 컴퓨터의 대결

Chapter 5. 불확실성
1 불확실한 세상
2 불확실성의 유형
3 불확실성의 표현: 확률
4 불확실성 처리: 베이지안 정리
5 불확실한 논리의 해결 방법
6 모호성(퍼지)
[코딩으로 체험하기] 몬티홀 문제
[AI Topic] 베이즈와 몬티홀 문제

Chapter 6. 기계학습
1 자료와 학습
2 기계학습
3 기계학습과 분류, 회귀, 군집
4 기계학습의 유형
5 기계학습과 통계
6 기계학습 알고리즘
[시뮬레이션] 손글씨 인식하기
[AI Topic] 뷰티 휴먼 로봇 심사위원

Chapter 7. 지도학습
1 지도학습
2 지도학습 알고리즘의 유형
3 의사결정 트리
4 k-최근접 이웃 알고리즘
[시뮬레이션] 손글씨 인식하기
[AI Topic] 인공지능의 편견

Chapter 8. 비지도학습
1 비지도학습
2 k-평균 알고리즘
3 협업 필터링
4 생성적 적대 신경망, GAN
[시뮬레이션] k-평균 알고리즘
[코딩으로 체험하기] k-평균 알고리즘
[AI Topic] 딥페이크

Chapter 9. 강화학습
1 강화학습
2 지도학습, 비지도학습 및 강화학습의 차이점
3 강화학습의 사례
1 웹페이지에 광고 배치하는 문제
2 개인화(적응형, 지능형) 학습 시스템 만들기
3 워킹 로봇 제어하기
4 게임에서 적용하기
4 간단한 강화학습 에이전트 만들기
5 Q-Learning 알고리즘
[코딩으로 체험하기 ?] Q-Learning으로 길 찾기
[코딩으로 체험하기 ?] Q-Learning 게임
[AI Topic] 스키너의 강화 이론

Chapter 10. 신경망과 딥러닝
1 인공신경망
2 단층 퍼셉트론
3 다층 퍼셉트론
4 딥러닝
[시뮬레이션] 신경망 체험하기
[시뮬레이션] 얼굴과 신체 인식하기
[AI Topic] 민스키 vs 로젠블랫

Chapter 11. CNN과 이미지 인식
1 딥러닝과 이미지 인식
2 합성곱 신경망, CNN
[시뮬레이션] CNN 체험하기
[시뮬레이션] 이미지 인식 체험하기 ? Autodraw 활용
[시뮬레이션] 이미지 인식 체험하기 ? Quick, Draw! 활용
[AI Topic] CNN을 활용한 이미지 인식의 적용 사례

Chapter 12. 자연어 처리
1 자연어 처리
2 자연어 처리의 분야
3 자연어 처리의 과정
1 자연어 전처리
2 형태소 분석
3 구문 분석
4 의미 분석
5 담화 분석
4 딥러닝을 이용한 자연어 처리
[시뮬레이션] 챗봇(Dialog Flow) 만들기
[AI Topic] 인공지능 분야의 튜링상 수상자

Chapter 13. 로보틱스
1 지능을 갖춘 로봇
1 산업용 로봇과 이동 로봇, 자율 로봇으로 진화
2 로봇의 다양한 기술 분야
3 로봇의 물리적인 구성 요소
4 인지 기술
[시뮬레이션] AWS Robot Maker 사용하기
[코딩으로 체험하기] 로봇 팔 체험해보기
[AI Topic] 로봇 폭행 사건

Chapter 14. 빅데이터와 사물인터넷
1 4차 산업혁명의 3 키워드
2 정보의 폭발적 증가, 빅데이터
3 빅데이터의 5요소(3V+2V)
4 빅데이터의 활용 가능성
5 모든 기기의 네트워크 연결, 사물인터넷
6 사물인터넷 활용의 실제
7 빅데이터 플랫폼, 하둡
[시뮬레이션] 애저(Azure) IoT 시뮬레이션 서비스
[시뮬레이션] IBM 왓슨 뉴스 익스플로러(Watson News Explorer)
[시뮬레이션] 구글 트렌드(Google Trends)
[AI Topic] 빅데이터를 이용한 사례

Chapter 15. 인공지능 사회와 윤리
1 인공지능 사회
2 인공지능 사회의 윤리적 이슈
3 인공지능 사회의 윤리적 이슈 사례
1 안전성과 신뢰성: 제대로 작동할 것인가?
2 프라이버시: 진화하는 빅브라더
3 오남용: 사용자의 윤리
4 책임성: 누가 어떻게 책임질 것인가?
5 인간 고유성 혼란: 로봇과 인간 사이
6 인공지능 포비아(AI Phobia): 막연한 공포에서 생존의 위협으로
4 인공지능 사회의 윤리적 이슈에 대한 대응 방향
1 인공지능에 대한 법제 정비
2 개발자와 기업의 인공지능 윤리 지침 확보
3 AI 처리 과정의 투명성과 신뢰성 확보
[시뮬레이션] 트롤리 딜레마(Trolly Dilemma)


Part 2 인공지능 실습
Chapter 1. 스크래치
1 스크래치 소개
2 스크래치 명령 블록
3 스크래치 3.0 매뉴얼
1 메뉴
2 블록 팔레트
3 스크립트 영역
4 실행 영역
5 스프라이트와 무대 영역
4 기타 스크래치 사용 방법
1 스크래치 회원 가입하기
2 그림판 사용하기
3 도움말 사용하기
4 프로젝트 공유하기
5 스튜디오에 프로젝트 추가하기

Chapter 2. 엠블록
1 엠블록 소개
2 엠블록 명령 블록
3 엠블록의 장치 연결
1 USB를 통해 연결
2 블루투스 4.0을 통해 연결
4 엠블록 장치의 기본 조작
1 장치 라이브러리 및 확장 기능
2 라이브 모드와 업로드 모드
3 스프라이트와 상호 작용

Chapter 3. 명령과 이벤트
1 들어가기
2 블록 살펴보기
1 명령
2 이벤트
3 예제로 배우기
1 명령 블록 배우기
2 이벤트 블록 배우기
4 컴퓨팅 사고와 인공지능 사고

Chapter 4. 변수와 연산
1 들어가기
2 블록 살펴보기
1 변수
2 연산
3 예제로 배우기
1 변수 블록 배우기
2 연산 블록 배우기
4 컴퓨팅 사고와 인공지능 사고

Chapter 5. 제어 구조와 감지
1 들어가기
2 블록 살펴보기
1 제어
2 감지
3 예제로 배우기
3 컴퓨팅 사고와 인공지능 사고

Chapter 6. [나만의 블록] 확장
1 들어가기
2 블록 살펴보기
1 [나만의 블록]
2 [확장]
3 예제로 배우기
3 컴퓨팅 사고와 인공지능 사고

Chapter 7. 인공지능 인식 서비스(1) - 나이와 감정 인식
1 AI Intro
2 AI Starting
1 나이 분석하기
2 감정 분석하기
3 AI Making
1 셀카 분석 프로그램 만들기
2 친구 만들기
4 AI Extending

Chapter 8. 인공지능 인식 서비스(2) - 제스처와 이미지 인식
1 AI Starting
1 안경 인식, 성별 인식, 제스처 인식
2 이미지 및 브랜드 인식
2 AI Making
3 AI Extending

Chapter 9. 머신러닝(1)
1 AI Intro
2 AI Starting
3 AI Making
1 가위바위보
2 모션 인식으로 벽돌 깨기 게임하기
4 AI Extending

Chapter 10. 머신러닝(2)
1 AI Starting
2 AI Making
1 연예인 닮은 꼴 찾기
3 AI Extending
1 수화 통역기

Chapter 11. 음성인식
1 AI Intro
2 AI Making
3 AI Extending

Chapter 12. 텍스트 음성변환 서비스
1 AI Starting
2 AI Making
1 리스트 만들기
2 시작 부분 안내에 대한 코드 만들기
3 학번 입력하기
4 강좌 코드 입력하기
5 코드 실행해보기
3 AI Extending

Chapter 13. 번역 서비스(1)
1 AI Intro
2 AI Starting
3 AI Making
4 AI Extending

Chapter 14. 번역 서비스(2)
1 AI Starting
2 AI Making
3 AI Extending

Chapter 15. 데이터 과학
1 AI Intro
2 AI Making
1 API 사용하기
2 기상 캐스터 만들기
3 AI Making
4 AI Extending

Chapter 16. 스프레드시트
1 AI Intro
2 AI Starting
3 AI Making
4 AI Extending

Chapter 17. 팀 프로젝트
1 메이커 프로젝트
1 Thinkering
2 Making - 아이디어 구체화하기
3 Sharing - 공유하기
4 Improving - 개선하기
2 해커톤 프로젝트
1 프로젝트 준비하기
2 프로젝트 계획하기
3 프로젝트 설계하기
4 프로젝트 개발하기
5 프로젝트 검토와 평가
6 발표와 공유하기