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표제지
목차
Ⅰ. 인공지능 개요 9
1. 지능이란? 9
가. 인간의 지능이란? 9
나. 인공지능이란? 10
다. 인간지능과 인공지능의 차이 14
2. 인공지능 관련 기술 18
가. 인공지능 연구의 역사 18
나. 인공지능을 가능하게 하는 알고리즘 20
다. 인공지능 기술 32
Ⅱ. 인공지능 윤리 37
1. 인공지능에 왜 윤리가? 37
2. 인공지능 도덕성의 3유형에 대하여 39
3. 인공지능의 윤리원칙에 대하여 41
4. 윤리적 가이드라인에 대하여 44
가. 지능정보사회 윤리 가이드라인에 대하여 44
나. 인공지능 로봇(의 개발과 이용)에 대한 윤리가이드라인 45
5. 윤리 가이드라인의 구체적 예시: 자율주행자동차의 경우 47
Ⅲ. 인공지능 제품ㆍ서비스 54
1. 산업분야 54
가. 국내 제품ㆍ서비스 동향 및 사례 54
나. 해외 제품ㆍ서비스 동향 및 사례 63
2. 교육분야 75
가. 에듀테크 발전사 78
나. 에듀케이션과 AI의 만남 88
다. AI 에듀케이션 서비스 사례 94
라. 시사점 107
Ⅳ. 인공지능과 미래교육 111
1. 정보통신기술 발전과 교육제도의 발전 112
2. 인공지능은 인간처럼 학습하고 이해하는가? 114
3. 인공지능과 미래교육 117
가. 인공지능과 교육방식의 혁신 117
나. 미래 초ㆍ중등 교육 120
다. 인공지능이 가져올 교육 수요와 시스템의 변화 125
4. 정책적 시사점 127
Ⅴ. 결론 128
참고문헌 130
판권기 132
〈표 Ⅰ-1〉 알파고 제로와 알파고 리의 비교 32
〈표 Ⅱ-1〉 콜버그에 인지발달론에 따른 도덕판단 3수준 구분 39
〈표 Ⅲ-1〉 국내 인공지능 제품ㆍ서비스 현황 55
〈표 Ⅲ-2〉 국내 AI스피커 현황 60
〈표 Ⅲ-3〉 산업별 AI 적용분야 및 주요 AI기업 현황 64
〈표 Ⅲ-4〉 IBM 인공지능 솔루션 현황 65
〈표 Ⅲ-5〉 구글 클라우드 AI/머신러닝 빌딩블록 66
〈표 Ⅲ-6〉 MS 애저 AI API 제품 현황 69
[그림 Ⅰ-1] 인공지능과 컴퓨터의 비교 11
[그림 Ⅰ-2] 인공지능의 정의 및 목표 11
[그림 Ⅰ-3] DNA와 게놈 14
[그림 Ⅰ-4] 지능실현을 위한 뇌세포와 게놈의 상호적응성 15
[그림 Ⅰ-5] 신경회로망 원리 16
[그림 Ⅰ-6] 인간의 사물인식 과정 16
[그림 Ⅰ-7] 비용함수 17
[그림 Ⅰ-8] 인공지능의 역사 18
[그림 Ⅰ-9] 인공지능의 성공요인 20
[그림 Ⅰ-10] 퍼셉트론 모델 21
[그림 Ⅰ-11] 퍼셉트론의 한계점 22
[그림 Ⅰ-12] 여러 퍼셉트론의 패턴 결정 형태 23
[그림 Ⅰ-13] 3층의 퍼셉트론 모델 25
[그림 Ⅰ-14] 오류 역전파 알고리즘의 순서도 26
[그림 Ⅰ-15] 다층 퍼셉트론의 문제점 27
[그림 Ⅰ-16] 컨볼루션 신경회로망에서의 필터기반 연산 27
[그림 Ⅰ-17] 순환신경회로망에서 나타나는 사라지는 경사문제 29
[그림 Ⅰ-18] LSTM 네트워크를 이용한 사라지는 경사문제 해결 30
[그림 Ⅰ-19] 알파고 제로와 알파고 리(알파고)의 실력 비교 30
[그림 Ⅰ-20] 강화학습의 개념 31
[그림 Ⅰ-21] 신경회로망의 기본 구성 요소 34
[그림 Ⅰ-22] 다층 신경회로망과 딥러닝의 패턴분류 방법 35
[그림 Ⅲ-1] 아담(ADAMs) 오픈API 서비스 56
[그림 Ⅲ-2] 카카오 'Kakao i' 인공지능 플랫폼 57
[그림 Ⅲ-3] 네이버 클로바(Clova) 인공지능 플랫폼 57
[그림 Ⅲ-4] LG전자 AI로봇 클로이(CLOi) 58
[그림 Ⅲ-5] 삼성 빅스비(Bixby) 개발자 생태계 구축 전략 59
[그림 Ⅲ-6] 뷰노메드 본에이지 뼈 나이 영상 판독 例 61
[그림 Ⅲ-7] 루닛 인사이트 CXR 폐결절 의심 판독 例 62
[그림 Ⅲ-8] 라온피플의 AI NAVI를 이용한 불량품 검출 63
[그림 Ⅲ-9] 구글홈 AI스피커 기반 스마트홈과 구글렌즈 67
[그림 Ⅲ-10] 알렉사 탑재 AI스피커 '에코'와 '스킬' 앱 사례 68
[그림 Ⅲ-11] 애플 스마트홈 솔루션(홈킷과 홈팟) 69
[그림 Ⅲ-12] 변호사를 위한 AI 법률 연구검색 서비스 '로스(ROSS)' 70
[그림 Ⅲ-13] 톰슨로이터의 AI법률서비스 'Westlaw Edge' 71
[그림 Ⅲ-14] AI 신약개발 지원도구 '왓슨 포 드럭 디스커버리' 72
[그림 Ⅲ-15] AI기반 휴대용 초음파진단기기 '버터플라이 아이큐' 73
[그림 Ⅲ-16] 다크트레이스 AI기반 사이버보안 솔루션 74
[그림 Ⅲ-17] 소포스 인터셉트 엑스 대시보드 화면 74
[그림 Ⅲ-18] 왓슨 포 사이버 시큐리티 학습도구 75
[그림 Ⅲ-19] 우버 홍보 사진 76
[그림 Ⅲ-20] 에어비앤비 홍보 사진 77
[그림 Ⅲ-21] 김기훈 강사 외국 언론 기사 78
[그림 Ⅲ-22] 인터넷 강의를 공부하고 있는 학생 79
[그림 Ⅲ-23] 씽크유 화면 81
[그림 Ⅲ-24] 영어학원을 그만두는 이유 54%, 영어가 재미없고 무서워서 82
[그림 Ⅲ-25] 호두잉글리시 내 다양한 게임적 요소들 83
[그림 Ⅲ-26] 호두잉글리시의 다양한 학습적 장치들 84
[그림 Ⅲ-27] 호두잉글리시 학습자의 학습 전.후 fMRI이미지 84
[그림 Ⅲ-28] 웅진빅박스가 고객 맞춤형 동영상을 추천하는 화면 85
[그림 Ⅲ-29] 웅진빅박스 메인 서비스 화면 85
[그림 Ⅲ-30] 웅진빅박스 화면 86
[그림 Ⅲ-31] 클래스카드 교실 사용 장면 87
[그림 Ⅲ-32] 에듀테크 프로젝트 흐름 90
[그림 Ⅲ-33] 스킬 프레임워크 예시 91
[그림 Ⅲ-34] 대시보드 예시 92
[그림 Ⅲ-35] 인사이트 예시 92
[그림 Ⅲ-36] 건너뛰는 행동의 위험성 95
[그림 Ⅲ-37] 문항 풀이 시간과 정답률의 상관 관계 96
[그림 Ⅲ-38] 빨리푸는 행동과 천천히 푸는 행동의정답률 97
[그림 Ⅲ-39] 웅진에서 출시한 AI코칭 서비스 홍보 화면 97
[그림 Ⅲ-40] 문항분석 예시 98
[그림 Ⅲ-41] 고쳐야 할 행동 분석 98
[그림 Ⅲ-42] 웅진씽크빅 학습자역량 측정 모델 99
[그림 Ⅲ-43] AI코칭 론칭 전 후, 국어과목의 성취도 곡선 100
[그림 Ⅲ-44] 산타토익 점수 향상 그래프 101
[그림 Ⅲ-45] 뉴럴 네트워크 기반의 다차원 유저 모델링 101
[그림 Ⅲ-46] 산타토익 진단평가 예시 102
[그림 Ⅲ-47] 딥러닝 기반의 평가 최소화 모델 103
[그림 Ⅲ-48] 스마트북 예시 화면 및 복습 기능(오) 105
[그림 Ⅲ-49] 알렉스 화면 예시 105
[그림 Ⅲ-50] 스마트북(왼) 및 커넥트 인사이트(오) 예시 화면 106
[그림 Ⅲ-51] 반도체 관련 기술의 혁신 107
[그림 Ⅲ-52] 디비스쿨 변환 화면 109
[그림 Ⅲ-53] 스탠포드의 타임캡슐 복도 110
[그림 Ⅳ-1] 과거 교육정보화 기본계획과 중점사항 112
[그림 Ⅳ-2] e학습터 화면 121
[그림 Ⅳ-3] 에듀테크 설문 응답 자료 122
[그림 Ⅳ-4] Intelligent adaptive learning model 123
[그림 Ⅳ-5] VIP KIDS 수업 화면 124
[그림 Ⅳ-6] 홀로그램 예시 124
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원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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