초판발행 2022.08.31

본 교재는 인공지능을 이해하기 위한 기초적인 내용과 개념을 설명하는 내용을 담고 있다. 전 세계적으로 인공지능을 활용한 전자, 전기, 정보 통신분야의 지능형 제품들이 많이 개발되어 출시되고 있다. 특히, 빅데이터를 활용한 인공지능 서비스는 이미 우리 생활에 적용되고 사용되고 있다. 공학을 공부하고 연구하는 공학자로서 인공지능의 발전 속도는 학문을 연구하는 인간이 따라잡기 힘들 정도로 빠르게 진화되고 있다고 생각된다. 이러한 학문의 발전 속도는 인공지능의 힘을 얻어 속도로 상상하지 못했던 분야로 계속해서 융합하여 발전할 것으로 판단된다. 그러므로 본 교재는 인공지능의 개념을 파악하고 다양한 분야의 전문가들이 각자의 분야에서 협력하여 적용해볼 수 있도록 인공지능의 개념적인 내용을 파악하는 것을 주요 내용으로 작성된 교재이다.
우선, 첫 장에서는 인공지능의 기본적인 의미를 알아보고 역사와 기술의 발전 방향에 대해 소개하고 있다. 다음으로는 조금 더 자세히 인공지능의 개념을 이해하기 위해 인공지능의 개념과 분류 그리고 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝 기술에 대해 설명하고 있다. 그리고 인공지능 기술의 핵심이 되는 이론인 인공지능 모델과 머신러닝에 대하여 상세하게 소개하고 있다. 다음으로는 인공지능의 구현 기술을 통해 데이터의 중요성에 대해 알아보고 인공신경망 기술과 딥러닝 기술에 대해 학습한다. 마지막으로 인공지능의 활용 도구와 사례를 통해 인공지능의 활용에 대해 살펴본다.
마지막으로 이 교재는 관련 분야의 풍부한 실무 경험이 있고, 이론적으로 많은 경험이 있는 저자들로 구성하여 개발되었다. 본 교재를 통해 다양한 분야의 공학자가 인공지능을 융합하기 위해 활용되어질 수 있는 기본 교재로써 도움이 될 것으로 기대한다.

저자 하성재 · 김유두

Ⅰ 인공지능 개요 10
1. 인공지능 기초 12
가 인공지능이란? 12
나 머신러닝과 딥러닝 15
2. 인공지능 발전 방향 18
가 인공지능역사 18

Ⅱ 인공지능의 개념 26
1. 인공지능 개념 및 분류 28
가 인공지능 개념 28
나 인공지능 분류 29
2. 머신러닝의 종류 36
가 머신러닝 종류 36
나 머신러닝의 해결과제 44

Ⅲ 인공지능 모델과 머신러닝 46
1. 인공지능모델의 진화 48
가 규칙기반 모델 48
나 지식기반 모델 51
다 데이터기반 모델 52
라 빅데이터와 인공지능의 융합 53
2. 머신러닝의 유용성 58
가 인공지능 핵심기능 58
나 인공지능 취약성 64
3. 인공지능 활용 70
가 인공지능 활용 70

Ⅳ 인공지능의 구현 기술 76
1. 인공지능에서의 데이터 78
가 데이터의 중요성 78
나 데이터의 수집 81
다 데이터의 관리 87
2. 인공신경망 90
가 인공신경망의 개요 90
나 다층신경망과 심층신경망 95
3. 딥러닝 100
가 딥러닝의 개요 100
나 딥러닝의 발전 103
다 딥러닝 알고리즘 105

Ⅴ 인공지능의 활용 116
1. 인공지능 활용 도구 118
가 인공지능 프레임워크 118
나 클라우드에서의 활용 128
2. 인공지능 활용 사례 148
가 사물인터넷과 로봇에서의 활용 148
나 웹 기반의 인공지능 데모 153