머리말 저자 소개 Chapter 1 인공지능 개요 Lesson 1 컴퓨팅의 역사 | Lesson 2 인공지능의 역사 Lesson 3 인공지능의 활용 | Lesson 4 인공지능과 다양한 학문 Lesson 5 인공지능에서 수학의 역할 Chapter 2 인공지능과 수학 Lesson 1 컴퓨팅 사고와 인공지능 사고 Lesson 2 알고리즘과 복잡도 | Lesson 3 인공지능의 문제 해결 Lesson 4 자연지능과 인공지능 Chapter 3 기호주의와 수학 Lesson 1 기호주의 | Lesson 2 지식의 표현 Lesson 3 명제와 논리 | Lesson 4 논리와 추론 Lesson 5 인공지능의 구현 및 활용 Chapter 4 유추주의와 수학 Lesson 1 유추주의 | Lesson 2 기하와 거리 Lesson 3 각도와 삼각 함수 | Lesson 4 집합 Lesson 5 인공지능의 구현 및 활용 Chapter 5 확률주의와 수학 Lesson 1 확률주의 | Lesson 2 불확실한 지식의 표현 Lesson 3 통계와 확률 | Lesson 4 베이즈 정리 Lesson 5 나이브 베이즈 | Lesson 6 확신도 Lesson 7 증거 이론 | Lesson 8 애매모호한 단어와 퍼지 집합 Chapter 6 연결주의와 수학 Lesson 1 연결주의 | Lesson 2 퍼셉트론과 XOR Lesson 3 다층 퍼셉트론 | Lesson 4 미적분과 신경망 Lesson 5 딥러닝 | Lesson 6 행렬과 CNN Lesson 7 언어 처리: RNN, GPT, OpenAI Chapter 7 행동주의와 수학 Lesson 1 행동주의 | Lesson 2 강화학습 Lesson 3 마르코프 결정 프로세스(MDP) Lesson 4 Q러닝과 DQN Chapter 8 진화주의와 수학 Lesson 1 진화주의 | Lesson 2 유전자 알고리즘 Lesson 3 진화 프로그래밍 | Lesson 4 최적화: 그래프 문제 Lesson 5 제약 만족 문제 | Lesson 6 게임 이론 Chapter 9 기계학습과 수학 Lesson 1 기계학습 | Lesson 2 지도학습 Lesson 3 비지도학습 | Lesson 4 데이터과학과 기계학습 Chapter 10 인공지능과 수학의 미래 Lesson 1 인공지능과 수학