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PartⅠ.
일상생활과 프로그램 ………………………………………………………… 7
제1장. 문제해결과정의 순차적 표현 … ………………………………………… 9
제2장. 문제해결과정의 반복적 표현 … ……………………………………… 41
제3장. 문제해결과정의 선택적 표현 … ……………………………………… 73
Part Ⅱ.
효율적 컴퓨팅 사고 ……………………………………………………… 109
제4장. 자료에서 정보 찾기 ………………………………………………………… 111
제5장. 크기 순서대로 나열하기 - 정렬 … ……………………………… 149
제6장. 나누어서 처리하기 … ……………………………………………………… 179
Part Ⅲ.
인터페이스와 인공지능 …………………………………………… 209
제7장. 인터페이스와 프로그램 ………………………………………………… 211
제8장. 인공지능으로 말하는 컴퓨터 … …………………………………… 241
제9장. 인공지능으로 소통하는 컴퓨터 … ……………………………… 269
Part Ⅳ.
인공지능 학습과 프로그래밍 ……………………………… 295
제10장. 인공지능 학습의 첫걸음 … ………………………………………… 297
제11장. 스마트한 인공지능 … …………………………………………………… 329
제12장. 창의적인 인공지능 … …………………………………………………… 365
부록1.
엔트리(Scratch)……………………………………………………………………………… 407
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| 등록번호 | 청구기호 | 권별정보 | 자료실 | 이용여부 |
|---|---|---|---|---|
| 0002757279 | 005.1 -21-21 | 서울관 서고(열람신청 후 1층 대출대) | 이용가능 | |
| 0002757280 | 005.1 -21-21 | 서울관 서고(열람신청 후 1층 대출대) | 이용가능 | |
| B000046756 | 005.1 -21-21 | 부산관 서고(열람신청 후 2층 주제자료실) | 이용가능 |
출판사 책소개
미래를 준비하는 힘 - 컴퓨팅 사고와 인공지능
다가오는 미래는 모든 생활과 학문 분야에 정보통신기술이 융합되는 4차 산업혁명시대가 될 것이다. 이제는 어떤 분야에서 어떤 일을 하든지 관계없이 각각의 분야에서 경쟁력을 가진 인재로 성장하기 위해서는 컴퓨팅 사고와 인공지능 역량을 갖추는 것이 필수가 되었다. 그렇다면 컴퓨팅 사고(Computational Thinking)와 인공지능(Artificial Intelligence)란 무엇일까?
컴퓨팅 사고라는 말은 MIT의 시모어 페퍼트(Seymour Papert) 교수가 1980년에 최초로 사용했다고 알려져 있다. 하지만 이 용어가 널리 퍼진 계기는 카네기 멜론 대학의 지넷 윙(Jeannette M. Wing) 교수가 2006년에 컴퓨터 분야 학술지 ‘Communications of the ACM’에 언급하면서부터이다. 지넷 윙 교수는 단순히 컴퓨터 프로그램을 잘 사용하거나 프로그래밍 언어를 익혀 프로그램을 만들 줄 아는 것이 아니라, 주어진 문제를 분해하여 문제 속에 포함된 패턴을 인식하고 이를 추상화하여 해결 과정을 기술할 수 있는 능력이 컴퓨팅 사고의 핵심이라고 하였다. 컴퓨팅 사고의 대표적인 예로 우리 모두가 잘 알고 있는 독일의 수학자 가우스(Carl Friedrich Gauss, 1777~1855)의 어린 시절 일화를 들 수 있다. 겨우 8살이었을 때의 가우스는 선생님이 출제한 1부터 100까지의 합을 계산하라는 문제를 다른 학생들이 1+2+3+..과 같이 모든 숫자를 차례로 더하며 끙끙대고 있을 때 선생님이 놀랄 정도로 빠르게 정답을 말했다. 깜짝 놀란 선생님이 풀이 방법을 묻자 가우스는 “첫 번째 수인 1과 마지막 수인 100을 더하면 101이 되고, 두 번째 수인 2와 마지막에서 두 번째 수인 99를 더해도 101이 되고, 이렇게 앞에서 50번째 수인 50과 뒤에서 51번째 수인 51을 더할 때까지 모두 다 101이 되므로, 101에 50을 곱하면 됩니다.”라고 대답했다고 한다. 가우스는 1부터 100까지의 합 문제를 50쌍의 두 숫자의 합 문제로 ‘분해’했고, 이들 각각이 모두 101이 된다는 ‘패턴을 발견’했다. 그래서 숫자 100개의 합 문제를 101과 50이라는 두 개의 숫자의 곱으로 ‘추상화’하여 ‘해결 절차’를 설명하였다. 가우스가 살던 시절에는 컴퓨터가 없었으니 당연히 컴퓨터 프로그래밍은 할 수 없었겠지만 가우스의 이러한 문제 해결 방식이 바로 컴퓨팅 사고를 적용한 문제 해결의 예이다.
인공지능은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 논증능력, 자연언어의 이해능력 등을 인공적으로 구현한 컴퓨터 프로그램 또는 이를 포함한 컴퓨터 시스템으로 정의될 수 있다. 컴퓨팅 사고가 주어진 문제를 논리적으로 분석하기 위한 것이라면, 인공지능은 마치 사람이 아주 오랜 경험을 통해 지식을 추적하여 문제를 해결하는 것과 같이 컴퓨터에게 특정 분야에 지식을 축적하게 하여 문제를 해결하게 하는 기술이다. 1950년대에 앨런 튜링(Alan Turing, 1912~1954), 존 매카시(John McCarthy, 1927~2011), 마빈 민스키(Marvin Minsky, 1927~2016) 등이 인공지능의 개념을 제시하였으나 오랜기간동안 괄목할 만한 성장을 보이지는 못하였다. 그러나 인공지능에 대한 연구는 지속적으로 진행되어 왔으며, 2000년대에 접어들어 저렴하고 고성능인 컴퓨팅 하드웨어의 보급과 인터넷의 활성화에 기반한 빅데이터 환경이 조성되어 인공지능 기술의 발전을 가속화시켰다. 특히 2016년 알파고의 등장으로 인공지능이 본격적으로 산업과 사회에서 역할을 할 수 있는 수준에 이르렀다. 현재 변역 서비스를 제공하는 네이버 파파고나 구글 번역 시스템, 음성 인식 시스템, 인터넷 쇼핑몰의 추천 시스템, 자율주행 자동차나 로봇 등의 다양한 분야에서 인공지능 기술을 사용하고 있다.
이 책은 4차 산업혁명 시대를 대응할 수 있는 문제 해결을 위한 컴퓨팅 사고 능력을 기르고 인공지능의 개념을 이해하는 데 초점을 두었으며 네 개 파트에 총 12개의 장으로 구성되어 있다.
Part Ⅰ일상생활과 프로그램
일상생활의 주어진 문제를 해결하기 위한 절차를 명확하게 기술하는 방법을 알아본다. 1장에서는 일상생활에서 순서가 있는 일들을 찾아 그 순서를 순차적으로 나열하는 방법에 대해서 생각해 보고, 2장에서는 주어진 문제에서 일정한 패턴을 찾아내고 이를 반복적 표현으로 기술하는 방법을 학습한다. 3장에서는 여러 가지 상황에 따른 선택적 행동을 표현하는 방법을 연습한다. 각 장마다 문제 해결 방법이 정확하고 분명하게 기술되었는지 확인하기 위하여 컴퓨터 프로그래 밍 도구인 네이버의 엔트리를 사용하여 확인한다.
PartⅡ 효율적 컴퓨팅 사고
대량의 자료를 처리하는 방법에 대하여 알아보려고 한다. 자료의 양이 적을 때에는 일일이 자료를 뒤져서 원하는 자료를 찾아도 상관없지만 자료의 양이 수천, 수만 건으로 늘어나면 자료를 하나하나 살펴보기란 말처럼 쉽지 않다. 자료의 양이 많아질 때 가장 우선으로 생각해야 하는 것은 많은 자료를 어디에, 어떻게 넣어 놓을 것인가에 대한 것이다. 자료가 저장되고 정리되는 방식에 따라 정보를 검색하는 방법도 달라지고, 검색에 소요되는 시간도 차이가 나게 된다. 그러므로 본 파트에서 대량의 자료(데이터)를 담아 놓을 수 있는 방법(자료구조)에 대해 알아보고, 그 안에서 빠르게 원하는 정보를 검색할 수 있는 다양한 방법도 살펴보도록 한다. 4장에서는 리스트 구조의 필요성과 편리성에 대해 생각해 보고, 자료를 리스트에 삽입, 삭제, 검색하는 방법을 알아본다. 5장에서는 리스트에 있는 자료들을 정렬하는 방법에 대해 알아본다. 6장에서는 문제 해결의 가장 기본 원칙이라고 할 수 있는 ‘나누어 정복하기(Divide & Conquer)’를 다룬다.
Part Ⅲ 인터페이스와 인공지능
인터페이스와 인공지능에 대해서 알아본다. 7장에서는 사용자와 컴퓨터와의 의사소통 방식인 인터페이스에 대해서 알아보고, 엔트리 프로그램의 신호를 이용하여 프로그램 인터페이스에 대해 확인한다. 8장에서는 컴퓨터 사용자 인터페이스의 과거와 현재에 대해서 알아보고, 엔트리에서 제공하는 인공지능 블록의 번역과 읽어주기를 이용하여 대화형 인공지능 프로그램을 학습한다. 9장에서는 컴퓨터 인지 도구의 미래와 발전방향에 대해서 알아보고, 엔트리에서 제공하는 인공지능 블록의 오디오감지를 이용한 음성인식 프로그램을 학습한다. 이와 같이 인공지능 블록을 이용한 문제해결은 넓고 다양한 인공지능의 세계를 경험하고 미래사회에 대한 통찰력을 키워 줄 것이라 기대한다.
Part Ⅳ 인공지능 학습과 프로그래밍
인공지능의 개념부터 활용까지 다양한 예제들을 통해 접근해 보려고 한다. 먼저 10장에서는 인공지능이란 과연 무엇이고, 어떠한 방식으로 인간과 같은 사고를 할 수 있는지에 대해 알아본다. 11장에서는 학습기반 인공지능의 대표적인 학습 방법으로 지도학습, 비지도학습, 강화학습에 관해 소개한다. 이를 통해 학습 상황에 따른 효율적 활용 방법과 인공지능 기술을 사용하는 컴퓨터 비전에 대하여 살펴보고 자신의 학문 영역에서의 응용 분야를 탐색해 본다. 12장에서는 창작하는 인공지능에 대해 알아보고 인공지능이 과연 창의적인 생산물을 만들어 낼 수 있는지, 가능하다면 과연 어떠한 학습으로 그러한 일들이 가능한 건지에 대해 자세히 알아본다.
복잡다단해지는 사회에서 우리가 맞닥뜨리게 되는 문제도 점점 더 복잡해진다. 모두가 전문적인 컴퓨터 프로그래머가 되거나 인공지능 알고리즘의 세세한 원리를 알 필요는 없다. 그러나 복잡한 문제를 잘 분석하여 해당 문제가 가지는 규칙을 찾아 정확하고 효율적으로 해결하는 컴퓨팅 사고 능력과 인공지능 도구를 사용하는 능력은 미래 사회를 살아가는 데 필요한 핵심소양이 될 것이다.
다가오는 미래는 모든 생활과 학문 분야에 정보통신기술이 융합되는 4차 산업혁명시대가 될 것이다. 이제는 어떤 분야에서 어떤 일을 하든지 관계없이 각각의 분야에서 경쟁력을 가진 인재로 성장하기 위해서는 컴퓨팅 사고와 인공지능 역량을 갖추는 것이 필수가 되었다. 그렇다면 컴퓨팅 사고(Computational Thinking)와 인공지능(Artificial Intelligence)란 무엇일까?
컴퓨팅 사고라는 말은 MIT의 시모어 페퍼트(Seymour Papert) 교수가 1980년에 최초로 사용했다고 알려져 있다. 하지만 이 용어가 널리 퍼진 계기는 카네기 멜론 대학의 지넷 윙(Jeannette M. Wing) 교수가 2006년에 컴퓨터 분야 학술지 ‘Communications of the ACM’에 언급하면서부터이다. 지넷 윙 교수는 단순히 컴퓨터 프로그램을 잘 사용하거나 프로그래밍 언어를 익혀 프로그램을 만들 줄 아는 것이 아니라, 주어진 문제를 분해하여 문제 속에 포함된 패턴을 인식하고 이를 추상화하여 해결 과정을 기술할 수 있는 능력이 컴퓨팅 사고의 핵심이라고 하였다. 컴퓨팅 사고의 대표적인 예로 우리 모두가 잘 알고 있는 독일의 수학자 가우스(Carl Friedrich Gauss, 1777~1855)의 어린 시절 일화를 들 수 있다. 겨우 8살이었을 때의 가우스는 선생님이 출제한 1부터 100까지의 합을 계산하라는 문제를 다른 학생들이 1+2+3+..과 같이 모든 숫자를 차례로 더하며 끙끙대고 있을 때 선생님이 놀랄 정도로 빠르게 정답을 말했다. 깜짝 놀란 선생님이 풀이 방법을 묻자 가우스는 “첫 번째 수인 1과 마지막 수인 100을 더하면 101이 되고, 두 번째 수인 2와 마지막에서 두 번째 수인 99를 더해도 101이 되고, 이렇게 앞에서 50번째 수인 50과 뒤에서 51번째 수인 51을 더할 때까지 모두 다 101이 되므로, 101에 50을 곱하면 됩니다.”라고 대답했다고 한다. 가우스는 1부터 100까지의 합 문제를 50쌍의 두 숫자의 합 문제로 ‘분해’했고, 이들 각각이 모두 101이 된다는 ‘패턴을 발견’했다. 그래서 숫자 100개의 합 문제를 101과 50이라는 두 개의 숫자의 곱으로 ‘추상화’하여 ‘해결 절차’를 설명하였다. 가우스가 살던 시절에는 컴퓨터가 없었으니 당연히 컴퓨터 프로그래밍은 할 수 없었겠지만 가우스의 이러한 문제 해결 방식이 바로 컴퓨팅 사고를 적용한 문제 해결의 예이다.
인공지능은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 논증능력, 자연언어의 이해능력 등을 인공적으로 구현한 컴퓨터 프로그램 또는 이를 포함한 컴퓨터 시스템으로 정의될 수 있다. 컴퓨팅 사고가 주어진 문제를 논리적으로 분석하기 위한 것이라면, 인공지능은 마치 사람이 아주 오랜 경험을 통해 지식을 추적하여 문제를 해결하는 것과 같이 컴퓨터에게 특정 분야에 지식을 축적하게 하여 문제를 해결하게 하는 기술이다. 1950년대에 앨런 튜링(Alan Turing, 1912~1954), 존 매카시(John McCarthy, 1927~2011), 마빈 민스키(Marvin Minsky, 1927~2016) 등이 인공지능의 개념을 제시하였으나 오랜기간동안 괄목할 만한 성장을 보이지는 못하였다. 그러나 인공지능에 대한 연구는 지속적으로 진행되어 왔으며, 2000년대에 접어들어 저렴하고 고성능인 컴퓨팅 하드웨어의 보급과 인터넷의 활성화에 기반한 빅데이터 환경이 조성되어 인공지능 기술의 발전을 가속화시켰다. 특히 2016년 알파고의 등장으로 인공지능이 본격적으로 산업과 사회에서 역할을 할 수 있는 수준에 이르렀다. 현재 변역 서비스를 제공하는 네이버 파파고나 구글 번역 시스템, 음성 인식 시스템, 인터넷 쇼핑몰의 추천 시스템, 자율주행 자동차나 로봇 등의 다양한 분야에서 인공지능 기술을 사용하고 있다.
이 책은 4차 산업혁명 시대를 대응할 수 있는 문제 해결을 위한 컴퓨팅 사고 능력을 기르고 인공지능의 개념을 이해하는 데 초점을 두었으며 네 개 파트에 총 12개의 장으로 구성되어 있다.
Part Ⅰ일상생활과 프로그램
일상생활의 주어진 문제를 해결하기 위한 절차를 명확하게 기술하는 방법을 알아본다. 1장에서는 일상생활에서 순서가 있는 일들을 찾아 그 순서를 순차적으로 나열하는 방법에 대해서 생각해 보고, 2장에서는 주어진 문제에서 일정한 패턴을 찾아내고 이를 반복적 표현으로 기술하는 방법을 학습한다. 3장에서는 여러 가지 상황에 따른 선택적 행동을 표현하는 방법을 연습한다. 각 장마다 문제 해결 방법이 정확하고 분명하게 기술되었는지 확인하기 위하여 컴퓨터 프로그래 밍 도구인 네이버의 엔트리를 사용하여 확인한다.
PartⅡ 효율적 컴퓨팅 사고
대량의 자료를 처리하는 방법에 대하여 알아보려고 한다. 자료의 양이 적을 때에는 일일이 자료를 뒤져서 원하는 자료를 찾아도 상관없지만 자료의 양이 수천, 수만 건으로 늘어나면 자료를 하나하나 살펴보기란 말처럼 쉽지 않다. 자료의 양이 많아질 때 가장 우선으로 생각해야 하는 것은 많은 자료를 어디에, 어떻게 넣어 놓을 것인가에 대한 것이다. 자료가 저장되고 정리되는 방식에 따라 정보를 검색하는 방법도 달라지고, 검색에 소요되는 시간도 차이가 나게 된다. 그러므로 본 파트에서 대량의 자료(데이터)를 담아 놓을 수 있는 방법(자료구조)에 대해 알아보고, 그 안에서 빠르게 원하는 정보를 검색할 수 있는 다양한 방법도 살펴보도록 한다. 4장에서는 리스트 구조의 필요성과 편리성에 대해 생각해 보고, 자료를 리스트에 삽입, 삭제, 검색하는 방법을 알아본다. 5장에서는 리스트에 있는 자료들을 정렬하는 방법에 대해 알아본다. 6장에서는 문제 해결의 가장 기본 원칙이라고 할 수 있는 ‘나누어 정복하기(Divide & Conquer)’를 다룬다.
Part Ⅲ 인터페이스와 인공지능
인터페이스와 인공지능에 대해서 알아본다. 7장에서는 사용자와 컴퓨터와의 의사소통 방식인 인터페이스에 대해서 알아보고, 엔트리 프로그램의 신호를 이용하여 프로그램 인터페이스에 대해 확인한다. 8장에서는 컴퓨터 사용자 인터페이스의 과거와 현재에 대해서 알아보고, 엔트리에서 제공하는 인공지능 블록의 번역과 읽어주기를 이용하여 대화형 인공지능 프로그램을 학습한다. 9장에서는 컴퓨터 인지 도구의 미래와 발전방향에 대해서 알아보고, 엔트리에서 제공하는 인공지능 블록의 오디오감지를 이용한 음성인식 프로그램을 학습한다. 이와 같이 인공지능 블록을 이용한 문제해결은 넓고 다양한 인공지능의 세계를 경험하고 미래사회에 대한 통찰력을 키워 줄 것이라 기대한다.
Part Ⅳ 인공지능 학습과 프로그래밍
인공지능의 개념부터 활용까지 다양한 예제들을 통해 접근해 보려고 한다. 먼저 10장에서는 인공지능이란 과연 무엇이고, 어떠한 방식으로 인간과 같은 사고를 할 수 있는지에 대해 알아본다. 11장에서는 학습기반 인공지능의 대표적인 학습 방법으로 지도학습, 비지도학습, 강화학습에 관해 소개한다. 이를 통해 학습 상황에 따른 효율적 활용 방법과 인공지능 기술을 사용하는 컴퓨터 비전에 대하여 살펴보고 자신의 학문 영역에서의 응용 분야를 탐색해 본다. 12장에서는 창작하는 인공지능에 대해 알아보고 인공지능이 과연 창의적인 생산물을 만들어 낼 수 있는지, 가능하다면 과연 어떠한 학습으로 그러한 일들이 가능한 건지에 대해 자세히 알아본다.
복잡다단해지는 사회에서 우리가 맞닥뜨리게 되는 문제도 점점 더 복잡해진다. 모두가 전문적인 컴퓨터 프로그래머가 되거나 인공지능 알고리즘의 세세한 원리를 알 필요는 없다. 그러나 복잡한 문제를 잘 분석하여 해당 문제가 가지는 규칙을 찾아 정확하고 효율적으로 해결하는 컴퓨팅 사고 능력과 인공지능 도구를 사용하는 능력은 미래 사회를 살아가는 데 필요한 핵심소양이 될 것이다.
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