인공지능의 이해와 활용(AI대전환시대)
AI의 모든 것
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
"AI 책은 많지만, 이 책처럼 AI 시대를 살아가는 방법을 알려주는 책은 드물다."
우리는 지금 역사상 가장 빠른 기술혁명의 시대를 살아가고 있다. 앞으로의 경쟁력은 지식을 얼마나 많이 암기했는지가 아니라, AI를 얼마나 잘 활용하느냐에 달려 있다.
『AI대전환시대의 인공지능 이해와 활용』은 AI를 기술로만 설명하지 않는다. AI가 우리의 일과 직업, 교육, 산업, 국가 경쟁력, 그리고 미래를 어떻게 바꾸고 있는지를 쉽고도 깊이 있게 보여준다.
이 책의 가장 큰 장점은 '한 권으로 AI의 전체 지도를 볼 수 있다'?는 점이다. AI의 역사와 원리, 생성형 AI, AI 에이전트, ChatGPT를 비롯한 최신 AI 도구, 산업별 활용, AI 윤리, 국가전략, Python 코딩까지 유기적으로 연결되어 있다.
무엇보다 저자는 어려운 기술을 누구나 이해할 수 있는 언어로 풀어냈다. 읽다 보면 AI가 더 이상 낯설고 두려운 존재가 아니라, 함께 일하는 가장 든든한 파트너라는 사실을 자연스럽게 깨닫게 된다.
학생에게는 미래를 준비하는 나침반이 되고, 직장인에게는 업무 혁신의 교과서가 되며, 공무원과 교사에게는 새로운 시대를 준비하는 실천 지침서가 되고, 기업과 기관에는 AI 전환의 전략서가 될 것이다.
몇 년 후 AI 시대를 준비한 사람과 그렇지 못한 사람의 차이는 지금보다 훨씬 커질 것이다.
그 차이를 만드는 첫걸음이 바로 이 책이다.
우리는 지금 역사상 가장 빠른 기술혁명의 시대를 살아가고 있다. 앞으로의 경쟁력은 지식을 얼마나 많이 암기했는지가 아니라, AI를 얼마나 잘 활용하느냐에 달려 있다.
『AI대전환시대의 인공지능 이해와 활용』은 AI를 기술로만 설명하지 않는다. AI가 우리의 일과 직업, 교육, 산업, 국가 경쟁력, 그리고 미래를 어떻게 바꾸고 있는지를 쉽고도 깊이 있게 보여준다.
이 책의 가장 큰 장점은 '한 권으로 AI의 전체 지도를 볼 수 있다'?는 점이다. AI의 역사와 원리, 생성형 AI, AI 에이전트, ChatGPT를 비롯한 최신 AI 도구, 산업별 활용, AI 윤리, 국가전략, Python 코딩까지 유기적으로 연결되어 있다.
무엇보다 저자는 어려운 기술을 누구나 이해할 수 있는 언어로 풀어냈다. 읽다 보면 AI가 더 이상 낯설고 두려운 존재가 아니라, 함께 일하는 가장 든든한 파트너라는 사실을 자연스럽게 깨닫게 된다.
학생에게는 미래를 준비하는 나침반이 되고, 직장인에게는 업무 혁신의 교과서가 되며, 공무원과 교사에게는 새로운 시대를 준비하는 실천 지침서가 되고, 기업과 기관에는 AI 전환의 전략서가 될 것이다.
몇 년 후 AI 시대를 준비한 사람과 그렇지 못한 사람의 차이는 지금보다 훨씬 커질 것이다.
그 차이를 만드는 첫걸음이 바로 이 책이다.
목차
목차
목 차
서 문
제1부 AI의 이해
제1장 왜 현대 인간과 조직은 인공지능(AI)을 알아야 하는가? ..........1
1.1 인공지능은 더 이상 미래가 아니라 현재이다.............................1
1.2 AI는 제4차 산업혁명의 핵심 엔진이다......................................1
1.3 AI를 모르면 미래의 문맹이 될 수 있다....................................2
1.4 모든 직업은 AI의 영향을 받게 된다.........................................2
1.5 조직은 AI를 활용하지 않으면 경쟁력을 잃게 된다.....................3
1.6 AI는 SDGs와 ESG 실현의 핵심 도구이다.................................4
1.7 AI 시대의 핵심 역량은 AI 자체가 아니라 AI 활용능력이다.........4
1.8 결론: AI를 이해하는 것은 생존과 성장의 조건이다....................4
제2장 AI의 역사와 발전...............................................................7
2.1 인간은 왜 인공지능을 꿈꾸었는가............................................7
2.2 컴퓨터의 탄생과 AI의 씨앗.....................................................7
2.3 앨런 튜링과 인공지능의 시작..................................................8
2.4 인공지능이라는 이름의 탄생....................................................8
2.5 초기 AI의 황금기(1956~1970년대)...........................................9
2.6 전문가 시스템의 등장.............................................................9
2.7 AI 겨울(AI Winter)...............................................................10
2.8 머신러닝의 등장....................................................................10
2.9 딥러닝 혁명..........................................................................11
2.10 알파고 충격........................................................................11
2.11 생성형 AI의 등장................................................................12
2.12 ChatGPT 혁명....................................................................12
2.13 AI의 현재...........................................................................13
2.14 AI의 미래 .........................................................................13
제3장 인공지능(AI)의 이해 ..........................................................17
3.1 인공지능이란 무엇인가 .........................................................17
3.2 인간의 지능과 AI의 차이 ......................................................17
3.3 AI는 무엇을 할 수 있는가 ....................................................18
3.4 AI는 무엇을 할 수 없는가......................................................19
3.5 AI의 유형: 약한 AI, 강한 AI, AGI .........................................19
3.6 AI의 주요 분야 ....................................................................20
3.7 AI와 인간의 협력 .................................................................20
3.8 AI가 가져오는 장점 ..............................................................21
3.9 AI의 위험성과 도전 과제 ......................................................21
3.10 AI와 윤리 ..........................................................................22
3.11 AI와 일자리의 미래 ............................................................22
3.12 AI와 미래 사회 ..................................................................23
3.13 AI 시대의 핵심 역량 ..........................................................23
3.14 AI를 바라보는 올바른 관점 .................................................24
제4장 AI 기술의 기초 .................................................................27
4.1 AI는 어떻게 생각하는가 ........................................................27
4.2 AI는 무엇으로 이루어지는가 ..................................................27
4.3 데이터: AI의 교과서 .............................................................28
4.4 알고리즘: AI의 사고방식 .......................................................28
4.5 모델(Model): AI의 두뇌 ........................................................29
4.6 학습(Training): AI가 공부하는 과정 .......................................30
4.7 머신러닝: AI가 스스로 배우다.................................................30
4.8 딥러닝: 머신러닝의 진화 ........................................................31
4.9 인공신경망: AI의 뇌 구조 ......................................................31
4.10 AI는 어떻게 평가되는가 .......................................................32
4.11 컴퓨팅 파워: AI의 엔진 ........................................................32
4.12 생성형 AI의 기술적 기반 ......................................................33
4.13 AI 개발은 어떻게 이루어지는가 .............................................33
4.14 AI 기술의 핵심 이해 ............................................................34
제5장 데이터와 AI .......................................................................37
5.1 데이터가 AI를 만든다 .............................................................37
5.2 데이터란 무엇인가 ..................................................................37
5.3 왜 데이터가 중요한가 .............................................................38
5.4 데이터는 어떻게 AI를 학습시키는가 .........................................39
5.5 데이터의 종류 ........................................................................39
5.6 데이터의 생애주기(Data Life Cycle) ........................................40
5.7 빅데이터(Big Data)의 등장 ......................................................41
5.8 데이터 품질이 AI 품질을 결정한다 ...........................................41
5.9 데이터 편향(Bias)의 위험 ........................................................42
5.10 데이터 거버넌스(Data Governance) ......................................42
5.11 개인정보 보호와 데이터 윤리 ................................................43
5.12 생성형 AI와 데이터 ..............................................................43
5.13 데이터 경제(Data Economy) ................................................44
5.14 데이터의 미래 .....................................................................44
제2부 AI 핵심기술
제6장 머신러닝(Machine Learning) .............................................47
6.1 머신러닝의 등장 ...................................................................47
6.2 머신러닝이란 무엇인가 ..........................................................47
6.3 머신러닝은 왜 중요한가 ........................................................48
6.4 머신러닝은 어떻게 학습하는가 ...............................................49
6.5 지도학습(Supervised Learning) ............................................49
6.6 회귀(Regression): 미래를 예측하는 AI ...................................50
6.7 분류(Classification): 무엇인지 판단하는 AI ............................51
6.8 비지도학습(Unsupervised Learning) .....................................52
6.9 군집분석(Clustering) ............................................................52
6.10 강화학습(Reinforcement Learning) .....................................53
6.11 과적합(Overfitting): 너무 열심히 외운 AI .............................53
6.12 모델 평가: AI 성적표 ..........................................................54
6.13 앙상블 학습(Ensemble Learning) ........................................54
6.14 머신러닝은 어디에 사용되는가 ..............................................55
6.15 머신러닝의 미래 ..................................................................55
제6장 딥러닝(Deep Learning) ...................................................59
7.1 딥러닝이란 무엇인가 ...........................................................59
7.2 왜 딥러닝이 중요한가 .........................................................60
7.3 인간의 뇌와 인공신경망 ......................................................60
7.4 딥러닝은 어떻게 학습하는가 ................................................61
7.5 가중치(Weight)와 편향(Bias) ...............................................62
7.6 AI는 왜 틀리면서 배우는가 .................................................62
7.7 딥러닝의 눈: 컴퓨터 비전 ...................................................63
7.8 CNN: AI가 사진을 이해하는 방법 ........................................63
7.9 자율주행차는 세상을 어떻게 보는가 .....................................63
7.10 음성을 이해하는 AI ..........................................................64
7.11 언어를 이해하는 AI ..........................................................64
7.12 딥러닝이 가져온 변화 .......................................................64
7.13 Transformer와 Attention ................................................65
7.14 ChatGPT의 원리 ..............................................................66
7.15 생성형 AI의 등장 .............................................................66
7.16 멀티모달 AI .....................................................................67
7.17 딥러닝의 한계와 윤리 .......................................................67
7.18 딥러닝의 미래 ..................................................................68
제8장 생성형 AI(Generative AI) ................................................73
8.1 생성형 AI 시대의 개막 ........................................................73
8.2 생성형 AI란 무엇인가 ..........................................................73
8.3 생성형 AI는 어떻게 작동하는가 ............................................74
8.4 대규모 언어모델(LLM) .........................................................74
8.5 ChatGPT의 원리 .................................................................75
8.6 생성형 AI의 주요 도구 .........................................................75
8.7 생성형 AI가 할 수 있는 일 ...................................................76
8.8 프롬프트 엔지니어링 ............................................................76
8.9 RAG: 검색과 생성의 결합 .....................................................77
8.10 AI 에이전트 .......................................................................77
8.11 멀티모달 생성형 AI .............................................................78
8.12 생성형 AI와 교육 ................................................................78
8.13 생성형 AI와 업무혁신 ........................................................79
8.14 생성형 AI와 ESG·SDGs .....................................................79
8.15 생성형 AI의 한계: 환각 .....................................................80
8.16 생성형 AI와 저작권 ...........................................................80
8.17 생성형 AI와 개인정보 보호 ................................................81
8.18 생성형 AI와 일자리 ...........................................................81
8.19 생성형 AI 활용 원칙 .........................................................82
8.20 생성형 AI의 미래 ..............................................................82
제9장 자연어처리(NLP)와 언어모델 .............................................85
9.1 인간의 언어를 이해하려는 AI의 도전 ....................................85
9.2 자연어처리의 역사 ..............................................................85
9.3 규칙 기반 자연어처리 .........................................................86
9.4 통계 기반 자연어처리 .........................................................86
9.5 딥러닝과 자연어처리의 혁신 ................................................87
9.6 토큰(Token): AI가 문장을 읽는 단위 ...................................87
9.7 언어모델(Language Model)이란 무엇인가 ............................88
9.8 대규모 언어모델(LLM) ........................................................88
9.9 Transformer와 Attention .................................................89
9.10 기계번역 .........................................................................89
9.11 자동요약 .........................................................................90
9.12 정보검색과 AI 검색 ..........................................................90
9.13 RAG: 검색과 생성의 결합 .................................................91
9.14 챗봇의 발전 .....................................................................91
9.15 질의응답 시스템 ...............................................................92
9.16 감정분석과 여론분석 .........................................................92
9.17 문서분류와 정보추출 .........................................................92
9.18 자연어처리와 생성형 AI ....................................................93
9.19 자연어처리의 한계 ............................................................93
9.20 자연어처리의 미래 ............................................................94
제10장 컴퓨터비전: 이미지인식, 영상분석, 객체탐지, 얼굴인식 ......97
10.1 AI는 어떻게 세상을 보는가 ................................................97
10.2 컴퓨터비전의 역사 ..............................................................97
10.3 이미지는 AI에게 어떻게 보이는가 .........................................98
10.4 이미지인식이란 무엇인가 .....................................................98
10.5 CNN: 이미지 AI의 핵심 기술 ...............................................99
10.6 객체탐지란 무엇인가 ............................................................99
10.7 영상분석과 움직임 이해 ......................................................100
10.8 얼굴인식 기술 ....................................................................100
10.9 이미지 분할과 장면 이해 .....................................................101
10.10 의료영상과 컴퓨터비전 .......................................................101
10.11 자율주행과 컴퓨터비전 .......................................................102
10.12 제조업과 품질검사 .............................................................102
10.13 농업과 환경 모니터링 .........................................................103
10.14 보안과 감시의 양면성 .........................................................103
10.15 딥페이크와 이미지 조작 ......................................................103
10.16 멀티모달 AI와 시각 이해 ....................................................104
10.17 컴퓨터비전의 한계 ..............................................................104
10.18 컴퓨터비전의 미래 ..............................................................105
제11장 AI 에이전트와 자율형 AI ...................................................109
11.1 AI 에이전트 시대의 시작 .......................................................109
11.2 에이전트란 무엇인가 .............................................................109
11.3 챗봇과 AI 에이전트의 차이 ....................................................110
11.4 AI 에이전트의 기본 구조 .......................................................110
11.5 Agentic AI란 무엇인가 ..........................................................111
11.6 AI 에이전트와 도구 사용 ........................................................111
11.7 계획 수립과 작업 분해 ...........................................................112
11.8 메모리와 맥락 이해 ................................................................112
11.9 자율형 AI란 무엇인가 .............................................................113
11.10 멀티에이전트 시스템 .............................................................113
11.11 멀티에이전트의 협력과 갈등 ..................................................114
11.12 AI 에이전트와 업무 자동화 ...................................................114
11.13 AI 에이전트와 교육 ..............................................................115
11.14 AI 에이전트와 ESG·SDGs ..............................................115
11.15 AI 에이전트와 로봇 .......................................................116
11.16 AI 에이전트의 위험 .......................................................116
11.17 Human-in-the-loop ....................................................116
11.18 AI 에이전트 거버넌스 ....................................................117
11.19 AI 에이전트의 미래 .......................................................117
11.20 결론: 답변하는 AI에서 행동하는 AI로 ..............................118
제3부 생성형 AI 활용
제12장 AI와 글쓰기: 블로그, 기사작성, 출판, 전자책 ..................121
12.1 AI는 글쓰기를 어떻게 바꾸고 있는가 .................................121
12.2 AI 글쓰기의 기본 원리 .....................................................121
12.3 AI 글쓰기의 장점 .............................................................122
12.4 AI 글쓰기의 한계 .............................................................122
12.5 AI와 블로그 글쓰기 ..........................................................123
12.6 블로그 글의 기본 구조 ......................................................123
12.7 AI와 기사작성 ..................................................................123
12.8 보도자료와 AI ..................................................................124
12.9 AI와 책 원고 작성 ............................................................124
12.10 출판 원고에서 AI를 활용하는 방법 ....................................125
12.11 AI와 전자책 ....................................................................125
12.12 AI와 제목 만들기 ............................................................126
12.13 AI와 문체 다듬기 ............................................................126
12.14 AI와 자료조사 .................................................................126
12.15 AI와 각주·참고문헌 작성 ..................................................127
12.16 AI 글쓰기와 저작권 .........................................................127
12.17 AI 글쓰기와 표절 문제 ....................................................128
12.18 AI 글쓰기 프롬프트 예시 .................................................128
12.19 AI와 저자의 역할 ............................................................129
12.20 결론: AI는 글쓰기의 동반자이다 .......................................129
제13장 AI와 이미지 생성: Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion과 디자인 제작 .................................................................................133
13.1 AI는 어떻게 그림을 그리는가 ..............................................133
13.2 이미지 생성 AI란 무엇인가 .................................................133
13.3 이미지 생성 AI의 기본 원리 ................................................134
13.4 텍스트 프롬프트와 이미지 생성 ............................................134
13.5 Midjourney의 특징 ............................................................135
13.6 DALL·E와 GPT Image 계열의 특징 .....................................135
13.7 Stable Diffusion의 특징 .....................................................136
13.8 이미지 생성 AI 도구 비교 ...................................................136
13.9 디자인 제작과 AI ...............................................................137
13.10 책 표지 디자인과 AI .........................................................137
13.11 블로그와 SNS 이미지 제작 ................................................138
13.12 포스터와 홍보물 제작 ........................................................138
13.13 이미지 프롬프트 작성법 .....................................................139
13.14 부정 프롬프트와 품질 개선 .................................................139
13.15 이미지 편집: 인페인팅과 아웃페인팅 ....................................139
13.16 AI 이미지와 브랜드 디자인 ...............................................140
13.17 AI 이미지와 저작권 ............................................................140
13.18 AI 이미지와 초상권·개인정보 ...............................................141
13.19 딥페이크와 허위 이미지 ......................................................141
13.20 AI 이미지 생성의 미래 ........................................................142
제14 AI와 영상제작: AI 영상, AI 아바타, AI 음성, 콘텐츠 제작 ......145
14.1 AI 영상제작 시대의 개막 .......................................................145
14.2 AI 영상이란 무엇인가 ............................................................145
14.3 AI 영상제작의 기본 흐름 ........................................................146
14.4 AI 영상제작 도구의 종류 ........................................................146
14.5 텍스트-영상 생성 ...................................................................147
14.6 이미지-영상 변환 ...................................................................147
14.7 AI 아바타란 무엇인가 ...........................................................148
14.8 AI 아바타 활용의 장점과 한계 .................................................148
14.9 AI 음성이란 무엇인가 .............................................................149
14.10 AI 음성과 보이스 클로닝 .......................................................149
14.11 AI 영상 대본 작성 ..........................................................149
14.12 스토리보드와 장면 설계 ...................................................150
14.13 교육영상 제작 .................................................................150
14.14 홍보영상과 마케팅 콘텐츠 ................................................151
14.15 유튜브와 숏폼 콘텐츠 ......................................................152
14.16 AI 영상 편집 ..................................................................152
14.17 AI 콘텐츠 제작 워크플로우 ..............................................153
14.18 AI 영상과 저작권 ............................................................153
14.19 AI 영상과 윤리 ...............................................................154
14.20 AI 영상제작의 미래 .........................................................154
제4부 AI도구
제15장 AI 도구의 이해와 활용 ..................................................157
15.1 ChatGPT, Gemini, Claude 그리고 다양한 AI를 내 최고의 비서로 만드는 방법 ................................................................................157
15.2 ChatGPT : 생성형 AI 시대를 연 대표 주자 .........................160
15.3 Gemini : Google AI 생태계를 연결하는 멀티모달 인공지능 ..165
15.4 Claude : 긴 문서를 가장 잘 이해하는 AI, 전문가들이 선택하는 생성형 AI ......................................................................................169
15.5 Microsoft Copilot : 직장인의 업무를 혁신하는 최고의 AI 비서 ................................................................................................177
15.6 Perplexity : AI 검색의 새로운 기준, "답을 찾는" 것이 아니라 "근거를 함께 제시하는" AI .................................................................187
15.7 NotebookLM : 나만의 자료를 가장 잘 이해하는 AI 연구비서 .................................................................................................196
15.8 DeepSeek : 전 세계 AI 시장을 뒤흔든 중국의 오픈소스 생성형 AI .................................................................................................205
15.9 Grok : 실시간 정보를 가장 빠르게 이해하는 AI ....................214
15.10 Poe : 하나의 플랫폼에서 최고의 AI들을 비교하고 활용하는 AI 허브 .................................................................................................222
15.11 Pi : 사람과 가장 자연스럽게 대화하는 공감형 AI .................232
15.12 AI마다 잘하는 일이 다르다 ................................................241
15.13 어떤 AI를 언제 사용해야 할까? ........................................242
15.14 AI를 잘 사용하는 사람들의 공통점 ....................................243
15.15 AI가 사람의 일을 모두 대신할까? .....................................244
15.16 AI 시대에 반드시 길러야 할 다섯 가지 역량 ......................244
15.17 AI별 기능을 실제 생활 속에서 비교하기 ............................245
15.18 AI는 경쟁자가 아니라 협력자이다 .....................................248
15.19 직장인, 공무원, 교사, 학생, 연구자는 AI를 어떻게 활용해야 할까? ...............................................................................................249
15.20 누구나 AI를 사용할 수 있는 시대 .....................................252
15.21 AI를 활용한 실전 업무 사례 .............................................252
15.22 AI를 10배 더 잘 활용하는 질문의 기술 .............................256
15.23 AI 전문가가 반드시 알아야 할 AI 도구 ..............................261
15.23.1. 글쓰기 AI : ① ChatGPT ② Claude ③ Gemini .............262
15.23.2. 검색 AI : ① Perplexity ② NotebookLM ......................263
15.23.3. 사무업무 AI : Microsoft Copilot ..................................263
15.23.4. 프로그래밍 AI : GitHub Copilot, Cursor, Replit AI ......264
15.23.5. 이미지 생성 AI : DALL·E, Midjourney, Adobe Firefly, Ideogram .................................................................................264
15.23.6. 프레젠테이션 AI : Gamma, Canva AI, Microsoft Copilot .................................................................................................265
15.23.7. 영상 제작 AI : Runway, Pika, Veo, Synthesia ..............265
15.23.8. 음악과 음성 AI : Suno, Udio, ElevenLabs ....................266
제5부 AI 융합
제16 AI와 교육: AI 교육혁명, 개인맞춤학습, AI 튜터 ...................273
16.1 교육의 패러다임이 바뀌고 있다 ............................................273
16.2 AI 교육혁명이란 무엇인가 ....................................................273
16.3 교육에서 AI가 필요한 이유 ...................................................274
16.4 개인맞춤학습(Personalized Learning) ...................................274
16.5 적응형 학습(Adaptive Learning) ...........................................275
16.6 AI 튜터란 무엇인가 ..............................................................275
16.7 AI 튜터의 장점 ....................................................................276
16.8 AI 튜터의 한계 .................................................................276
16.9 생성형 AI와 교육 ..............................................................276
16.10 AI와 교사의 역할 변화 .....................................................277
16.11 AI와 학습평가 .................................................................277
16.12 AI와 온라인 교육 ............................................................277
16.13 AI와 평생학습 .................................................................278
16.14 AI와 교육격차 .................................................................278
16.15 AI와 장애인 교육 ............................................................279
16.16 AI와 창의성 교육 ............................................................279
16.17 AI와 미래역량 .................................................................279
16.18 AI 교육윤리 ....................................................................280
16.19 AI 교육의 미래 ...............................................................280
16.20 결론: AI는 교육의 동반자이다 ..........................................280
제17장 AI와 ESG: ESG 데이터 분석, 탄소배출관리, 지속가능경영, ESG 보고서 작성 ......................................................................283
17.1 AI와 ESG는 왜 함께 가야 하는가 ......................................283
17.2 ESG 데이터란 무엇인가 ....................................................283
17.3 ESG 데이터 관리의 어려움 ...............................................284
17.4 AI 기반 ESG 데이터 분석 ................................................284
17.5 ESG 데이터 거버넌스 ......................................................285
17.6 탄소배출관리와 AI ...........................................................285
17.7 Scope 1, Scope 2, Scope 3 이해 ...................................286
17.8 AI와 에너지 효율화 .........................................................286
17.9 AI와 기후위험 분석 .........................................................287
17.10 AI와 공급망 ESG 관리 ...................................................287
17.11 AI와 지속가능경영 전략 ..................................................287
17.12 AI와 중대성 평가 ...........................................................288
17.13 AI와 ESG 보고서 작성 ...................................................288
17.14 AI와 공시기준 대응 ........................................................289
17.15 AI와 ESG 보고서 검증 ....................................................289
17.16 AI와 그린워싱 방지 .........................................................290
17.17 AI 자체의 ESG 이슈 .......................................................290
17.18 AI 기반 ESG 교육과 컨설팅 ...........................................290
17.19 AI와 ESG 담당자의 미래역량 .........................................291
17.20 결론: AI는 ESG 실천을 고도화하는 도구이다 ...................292
제18장 AI와 산업: 제조업, 스마트팩토리, 물류, 농업 ..................295
18.1 AI가 산업을 바꾸고 있다 ..................................................295
18.2 산업 AI란 무엇인가 ......................................................... 295
18.3 제조업과 AI .....................................................................296
18.4 스마트팩토리란 무엇인가 ...................................................296
18.5 AI와 품질관리 ..................................................................296
18.6 예지보전(Predictive Maintenance) ....................................297
18.7 AI와 생산 최적화 ..............................................................297
18.8 물류와 AI .........................................................................297
18.9 AI와 공급망 관리 ..............................................................298
18.10 물류센터와 AI 로봇 .........................................................298
18.11 AI와 자율주행 물류 .........................................................298
18.12 농업과 AI .......................................................................299
18.13 스마트농업(Smart Farming) .............................................299
18.14 AI와 병해충 관리 .............................................................299
18.15 AI와 수확량 예측 .............................................................299
18.16 AI와 에너지 산업 .............................................................300
18.17 AI와 건설산업 ..................................................................300
18.18 산업 AI의 윤리와 과제 ......................................................300
18.19 산업현장의 미래 직업 ........................................................300
18.20 결론: AI는 산업혁신의 핵심 동력이다 ..................................301
제19장 AI와 의료: 진단, 신약개발, 헬스케어 .................................303
19.1 AI는 의료를 어떻게 바꾸고 있는가 ........................................303
19.2 의료 AI란 무엇인가 .............................................................303
19.3 의료 데이터의 중요성 ..........................................................304
19.4 AI와 의료영상 진단 .............................................................304
19.5 AI와 암 진단 ......................................................................304
19.6 AI와 심혈관질환 예측 ..........................................................305
19.7 AI와 정밀의료 ...................................................................305
19.8 AI와 신약개발 ...................................................................306
19.9 AlphaFold와 단백질 구조 예측 ..........................................306
19.10 AI와 임상시험 .................................................................307
19.11 AI와 병원 업무혁신 .........................................................307
19.12 AI와 원격의료 .................................................................308
19.13 AI와 웨어러블 헬스케어 ...................................................308
19.14 AI와 만성질환 관리 .........................................................308
19.15 AI와 정신건강 .................................................................309
19.16 AI와 고령화 사회 ............................................................309
19.17 AI 의료의 윤리 문제 .......................................................310
19.18 의료 AI 규제와 안전성 ....................................................310
19.19 의료진과 AI의 협력 .........................................................310
19.20 결론: AI 의료의 목적은 인간의 건강이다 ...........................311
제6부 AI 윤리와 거버넌스
제20장 AI 윤리와 거버넌스 ........................................................313
20.1 왜 AI 윤리가 필요한가 .......................................................313
20.2 AI는 가치중립적인가 ..........................................................313
20.3 인간 중심 AI .....................................................................314
20.4 공정성과 편향 문제 ............................................................315
20.5 투명성과 설명가능성 ...........................................................315
20.6 책임성과 인간의 감독 .........................................................316
20.7 개인정보 보호와 데이터 윤리 ...............................................316
20.8 안전성과 보안 ....................................................................317
20.9 생성형 AI의 윤리 문제 .................................
서 문
제1부 AI의 이해
제1장 왜 현대 인간과 조직은 인공지능(AI)을 알아야 하는가? ..........1
1.1 인공지능은 더 이상 미래가 아니라 현재이다.............................1
1.2 AI는 제4차 산업혁명의 핵심 엔진이다......................................1
1.3 AI를 모르면 미래의 문맹이 될 수 있다....................................2
1.4 모든 직업은 AI의 영향을 받게 된다.........................................2
1.5 조직은 AI를 활용하지 않으면 경쟁력을 잃게 된다.....................3
1.6 AI는 SDGs와 ESG 실현의 핵심 도구이다.................................4
1.7 AI 시대의 핵심 역량은 AI 자체가 아니라 AI 활용능력이다.........4
1.8 결론: AI를 이해하는 것은 생존과 성장의 조건이다....................4
제2장 AI의 역사와 발전...............................................................7
2.1 인간은 왜 인공지능을 꿈꾸었는가............................................7
2.2 컴퓨터의 탄생과 AI의 씨앗.....................................................7
2.3 앨런 튜링과 인공지능의 시작..................................................8
2.4 인공지능이라는 이름의 탄생....................................................8
2.5 초기 AI의 황금기(1956~1970년대)...........................................9
2.6 전문가 시스템의 등장.............................................................9
2.7 AI 겨울(AI Winter)...............................................................10
2.8 머신러닝의 등장....................................................................10
2.9 딥러닝 혁명..........................................................................11
2.10 알파고 충격........................................................................11
2.11 생성형 AI의 등장................................................................12
2.12 ChatGPT 혁명....................................................................12
2.13 AI의 현재...........................................................................13
2.14 AI의 미래 .........................................................................13
제3장 인공지능(AI)의 이해 ..........................................................17
3.1 인공지능이란 무엇인가 .........................................................17
3.2 인간의 지능과 AI의 차이 ......................................................17
3.3 AI는 무엇을 할 수 있는가 ....................................................18
3.4 AI는 무엇을 할 수 없는가......................................................19
3.5 AI의 유형: 약한 AI, 강한 AI, AGI .........................................19
3.6 AI의 주요 분야 ....................................................................20
3.7 AI와 인간의 협력 .................................................................20
3.8 AI가 가져오는 장점 ..............................................................21
3.9 AI의 위험성과 도전 과제 ......................................................21
3.10 AI와 윤리 ..........................................................................22
3.11 AI와 일자리의 미래 ............................................................22
3.12 AI와 미래 사회 ..................................................................23
3.13 AI 시대의 핵심 역량 ..........................................................23
3.14 AI를 바라보는 올바른 관점 .................................................24
제4장 AI 기술의 기초 .................................................................27
4.1 AI는 어떻게 생각하는가 ........................................................27
4.2 AI는 무엇으로 이루어지는가 ..................................................27
4.3 데이터: AI의 교과서 .............................................................28
4.4 알고리즘: AI의 사고방식 .......................................................28
4.5 모델(Model): AI의 두뇌 ........................................................29
4.6 학습(Training): AI가 공부하는 과정 .......................................30
4.7 머신러닝: AI가 스스로 배우다.................................................30
4.8 딥러닝: 머신러닝의 진화 ........................................................31
4.9 인공신경망: AI의 뇌 구조 ......................................................31
4.10 AI는 어떻게 평가되는가 .......................................................32
4.11 컴퓨팅 파워: AI의 엔진 ........................................................32
4.12 생성형 AI의 기술적 기반 ......................................................33
4.13 AI 개발은 어떻게 이루어지는가 .............................................33
4.14 AI 기술의 핵심 이해 ............................................................34
제5장 데이터와 AI .......................................................................37
5.1 데이터가 AI를 만든다 .............................................................37
5.2 데이터란 무엇인가 ..................................................................37
5.3 왜 데이터가 중요한가 .............................................................38
5.4 데이터는 어떻게 AI를 학습시키는가 .........................................39
5.5 데이터의 종류 ........................................................................39
5.6 데이터의 생애주기(Data Life Cycle) ........................................40
5.7 빅데이터(Big Data)의 등장 ......................................................41
5.8 데이터 품질이 AI 품질을 결정한다 ...........................................41
5.9 데이터 편향(Bias)의 위험 ........................................................42
5.10 데이터 거버넌스(Data Governance) ......................................42
5.11 개인정보 보호와 데이터 윤리 ................................................43
5.12 생성형 AI와 데이터 ..............................................................43
5.13 데이터 경제(Data Economy) ................................................44
5.14 데이터의 미래 .....................................................................44
제2부 AI 핵심기술
제6장 머신러닝(Machine Learning) .............................................47
6.1 머신러닝의 등장 ...................................................................47
6.2 머신러닝이란 무엇인가 ..........................................................47
6.3 머신러닝은 왜 중요한가 ........................................................48
6.4 머신러닝은 어떻게 학습하는가 ...............................................49
6.5 지도학습(Supervised Learning) ............................................49
6.6 회귀(Regression): 미래를 예측하는 AI ...................................50
6.7 분류(Classification): 무엇인지 판단하는 AI ............................51
6.8 비지도학습(Unsupervised Learning) .....................................52
6.9 군집분석(Clustering) ............................................................52
6.10 강화학습(Reinforcement Learning) .....................................53
6.11 과적합(Overfitting): 너무 열심히 외운 AI .............................53
6.12 모델 평가: AI 성적표 ..........................................................54
6.13 앙상블 학습(Ensemble Learning) ........................................54
6.14 머신러닝은 어디에 사용되는가 ..............................................55
6.15 머신러닝의 미래 ..................................................................55
제6장 딥러닝(Deep Learning) ...................................................59
7.1 딥러닝이란 무엇인가 ...........................................................59
7.2 왜 딥러닝이 중요한가 .........................................................60
7.3 인간의 뇌와 인공신경망 ......................................................60
7.4 딥러닝은 어떻게 학습하는가 ................................................61
7.5 가중치(Weight)와 편향(Bias) ...............................................62
7.6 AI는 왜 틀리면서 배우는가 .................................................62
7.7 딥러닝의 눈: 컴퓨터 비전 ...................................................63
7.8 CNN: AI가 사진을 이해하는 방법 ........................................63
7.9 자율주행차는 세상을 어떻게 보는가 .....................................63
7.10 음성을 이해하는 AI ..........................................................64
7.11 언어를 이해하는 AI ..........................................................64
7.12 딥러닝이 가져온 변화 .......................................................64
7.13 Transformer와 Attention ................................................65
7.14 ChatGPT의 원리 ..............................................................66
7.15 생성형 AI의 등장 .............................................................66
7.16 멀티모달 AI .....................................................................67
7.17 딥러닝의 한계와 윤리 .......................................................67
7.18 딥러닝의 미래 ..................................................................68
제8장 생성형 AI(Generative AI) ................................................73
8.1 생성형 AI 시대의 개막 ........................................................73
8.2 생성형 AI란 무엇인가 ..........................................................73
8.3 생성형 AI는 어떻게 작동하는가 ............................................74
8.4 대규모 언어모델(LLM) .........................................................74
8.5 ChatGPT의 원리 .................................................................75
8.6 생성형 AI의 주요 도구 .........................................................75
8.7 생성형 AI가 할 수 있는 일 ...................................................76
8.8 프롬프트 엔지니어링 ............................................................76
8.9 RAG: 검색과 생성의 결합 .....................................................77
8.10 AI 에이전트 .......................................................................77
8.11 멀티모달 생성형 AI .............................................................78
8.12 생성형 AI와 교육 ................................................................78
8.13 생성형 AI와 업무혁신 ........................................................79
8.14 생성형 AI와 ESG·SDGs .....................................................79
8.15 생성형 AI의 한계: 환각 .....................................................80
8.16 생성형 AI와 저작권 ...........................................................80
8.17 생성형 AI와 개인정보 보호 ................................................81
8.18 생성형 AI와 일자리 ...........................................................81
8.19 생성형 AI 활용 원칙 .........................................................82
8.20 생성형 AI의 미래 ..............................................................82
제9장 자연어처리(NLP)와 언어모델 .............................................85
9.1 인간의 언어를 이해하려는 AI의 도전 ....................................85
9.2 자연어처리의 역사 ..............................................................85
9.3 규칙 기반 자연어처리 .........................................................86
9.4 통계 기반 자연어처리 .........................................................86
9.5 딥러닝과 자연어처리의 혁신 ................................................87
9.6 토큰(Token): AI가 문장을 읽는 단위 ...................................87
9.7 언어모델(Language Model)이란 무엇인가 ............................88
9.8 대규모 언어모델(LLM) ........................................................88
9.9 Transformer와 Attention .................................................89
9.10 기계번역 .........................................................................89
9.11 자동요약 .........................................................................90
9.12 정보검색과 AI 검색 ..........................................................90
9.13 RAG: 검색과 생성의 결합 .................................................91
9.14 챗봇의 발전 .....................................................................91
9.15 질의응답 시스템 ...............................................................92
9.16 감정분석과 여론분석 .........................................................92
9.17 문서분류와 정보추출 .........................................................92
9.18 자연어처리와 생성형 AI ....................................................93
9.19 자연어처리의 한계 ............................................................93
9.20 자연어처리의 미래 ............................................................94
제10장 컴퓨터비전: 이미지인식, 영상분석, 객체탐지, 얼굴인식 ......97
10.1 AI는 어떻게 세상을 보는가 ................................................97
10.2 컴퓨터비전의 역사 ..............................................................97
10.3 이미지는 AI에게 어떻게 보이는가 .........................................98
10.4 이미지인식이란 무엇인가 .....................................................98
10.5 CNN: 이미지 AI의 핵심 기술 ...............................................99
10.6 객체탐지란 무엇인가 ............................................................99
10.7 영상분석과 움직임 이해 ......................................................100
10.8 얼굴인식 기술 ....................................................................100
10.9 이미지 분할과 장면 이해 .....................................................101
10.10 의료영상과 컴퓨터비전 .......................................................101
10.11 자율주행과 컴퓨터비전 .......................................................102
10.12 제조업과 품질검사 .............................................................102
10.13 농업과 환경 모니터링 .........................................................103
10.14 보안과 감시의 양면성 .........................................................103
10.15 딥페이크와 이미지 조작 ......................................................103
10.16 멀티모달 AI와 시각 이해 ....................................................104
10.17 컴퓨터비전의 한계 ..............................................................104
10.18 컴퓨터비전의 미래 ..............................................................105
제11장 AI 에이전트와 자율형 AI ...................................................109
11.1 AI 에이전트 시대의 시작 .......................................................109
11.2 에이전트란 무엇인가 .............................................................109
11.3 챗봇과 AI 에이전트의 차이 ....................................................110
11.4 AI 에이전트의 기본 구조 .......................................................110
11.5 Agentic AI란 무엇인가 ..........................................................111
11.6 AI 에이전트와 도구 사용 ........................................................111
11.7 계획 수립과 작업 분해 ...........................................................112
11.8 메모리와 맥락 이해 ................................................................112
11.9 자율형 AI란 무엇인가 .............................................................113
11.10 멀티에이전트 시스템 .............................................................113
11.11 멀티에이전트의 협력과 갈등 ..................................................114
11.12 AI 에이전트와 업무 자동화 ...................................................114
11.13 AI 에이전트와 교육 ..............................................................115
11.14 AI 에이전트와 ESG·SDGs ..............................................115
11.15 AI 에이전트와 로봇 .......................................................116
11.16 AI 에이전트의 위험 .......................................................116
11.17 Human-in-the-loop ....................................................116
11.18 AI 에이전트 거버넌스 ....................................................117
11.19 AI 에이전트의 미래 .......................................................117
11.20 결론: 답변하는 AI에서 행동하는 AI로 ..............................118
제3부 생성형 AI 활용
제12장 AI와 글쓰기: 블로그, 기사작성, 출판, 전자책 ..................121
12.1 AI는 글쓰기를 어떻게 바꾸고 있는가 .................................121
12.2 AI 글쓰기의 기본 원리 .....................................................121
12.3 AI 글쓰기의 장점 .............................................................122
12.4 AI 글쓰기의 한계 .............................................................122
12.5 AI와 블로그 글쓰기 ..........................................................123
12.6 블로그 글의 기본 구조 ......................................................123
12.7 AI와 기사작성 ..................................................................123
12.8 보도자료와 AI ..................................................................124
12.9 AI와 책 원고 작성 ............................................................124
12.10 출판 원고에서 AI를 활용하는 방법 ....................................125
12.11 AI와 전자책 ....................................................................125
12.12 AI와 제목 만들기 ............................................................126
12.13 AI와 문체 다듬기 ............................................................126
12.14 AI와 자료조사 .................................................................126
12.15 AI와 각주·참고문헌 작성 ..................................................127
12.16 AI 글쓰기와 저작권 .........................................................127
12.17 AI 글쓰기와 표절 문제 ....................................................128
12.18 AI 글쓰기 프롬프트 예시 .................................................128
12.19 AI와 저자의 역할 ............................................................129
12.20 결론: AI는 글쓰기의 동반자이다 .......................................129
제13장 AI와 이미지 생성: Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion과 디자인 제작 .................................................................................133
13.1 AI는 어떻게 그림을 그리는가 ..............................................133
13.2 이미지 생성 AI란 무엇인가 .................................................133
13.3 이미지 생성 AI의 기본 원리 ................................................134
13.4 텍스트 프롬프트와 이미지 생성 ............................................134
13.5 Midjourney의 특징 ............................................................135
13.6 DALL·E와 GPT Image 계열의 특징 .....................................135
13.7 Stable Diffusion의 특징 .....................................................136
13.8 이미지 생성 AI 도구 비교 ...................................................136
13.9 디자인 제작과 AI ...............................................................137
13.10 책 표지 디자인과 AI .........................................................137
13.11 블로그와 SNS 이미지 제작 ................................................138
13.12 포스터와 홍보물 제작 ........................................................138
13.13 이미지 프롬프트 작성법 .....................................................139
13.14 부정 프롬프트와 품질 개선 .................................................139
13.15 이미지 편집: 인페인팅과 아웃페인팅 ....................................139
13.16 AI 이미지와 브랜드 디자인 ...............................................140
13.17 AI 이미지와 저작권 ............................................................140
13.18 AI 이미지와 초상권·개인정보 ...............................................141
13.19 딥페이크와 허위 이미지 ......................................................141
13.20 AI 이미지 생성의 미래 ........................................................142
제14 AI와 영상제작: AI 영상, AI 아바타, AI 음성, 콘텐츠 제작 ......145
14.1 AI 영상제작 시대의 개막 .......................................................145
14.2 AI 영상이란 무엇인가 ............................................................145
14.3 AI 영상제작의 기본 흐름 ........................................................146
14.4 AI 영상제작 도구의 종류 ........................................................146
14.5 텍스트-영상 생성 ...................................................................147
14.6 이미지-영상 변환 ...................................................................147
14.7 AI 아바타란 무엇인가 ...........................................................148
14.8 AI 아바타 활용의 장점과 한계 .................................................148
14.9 AI 음성이란 무엇인가 .............................................................149
14.10 AI 음성과 보이스 클로닝 .......................................................149
14.11 AI 영상 대본 작성 ..........................................................149
14.12 스토리보드와 장면 설계 ...................................................150
14.13 교육영상 제작 .................................................................150
14.14 홍보영상과 마케팅 콘텐츠 ................................................151
14.15 유튜브와 숏폼 콘텐츠 ......................................................152
14.16 AI 영상 편집 ..................................................................152
14.17 AI 콘텐츠 제작 워크플로우 ..............................................153
14.18 AI 영상과 저작권 ............................................................153
14.19 AI 영상과 윤리 ...............................................................154
14.20 AI 영상제작의 미래 .........................................................154
제4부 AI도구
제15장 AI 도구의 이해와 활용 ..................................................157
15.1 ChatGPT, Gemini, Claude 그리고 다양한 AI를 내 최고의 비서로 만드는 방법 ................................................................................157
15.2 ChatGPT : 생성형 AI 시대를 연 대표 주자 .........................160
15.3 Gemini : Google AI 생태계를 연결하는 멀티모달 인공지능 ..165
15.4 Claude : 긴 문서를 가장 잘 이해하는 AI, 전문가들이 선택하는 생성형 AI ......................................................................................169
15.5 Microsoft Copilot : 직장인의 업무를 혁신하는 최고의 AI 비서 ................................................................................................177
15.6 Perplexity : AI 검색의 새로운 기준, "답을 찾는" 것이 아니라 "근거를 함께 제시하는" AI .................................................................187
15.7 NotebookLM : 나만의 자료를 가장 잘 이해하는 AI 연구비서 .................................................................................................196
15.8 DeepSeek : 전 세계 AI 시장을 뒤흔든 중국의 오픈소스 생성형 AI .................................................................................................205
15.9 Grok : 실시간 정보를 가장 빠르게 이해하는 AI ....................214
15.10 Poe : 하나의 플랫폼에서 최고의 AI들을 비교하고 활용하는 AI 허브 .................................................................................................222
15.11 Pi : 사람과 가장 자연스럽게 대화하는 공감형 AI .................232
15.12 AI마다 잘하는 일이 다르다 ................................................241
15.13 어떤 AI를 언제 사용해야 할까? ........................................242
15.14 AI를 잘 사용하는 사람들의 공통점 ....................................243
15.15 AI가 사람의 일을 모두 대신할까? .....................................244
15.16 AI 시대에 반드시 길러야 할 다섯 가지 역량 ......................244
15.17 AI별 기능을 실제 생활 속에서 비교하기 ............................245
15.18 AI는 경쟁자가 아니라 협력자이다 .....................................248
15.19 직장인, 공무원, 교사, 학생, 연구자는 AI를 어떻게 활용해야 할까? ...............................................................................................249
15.20 누구나 AI를 사용할 수 있는 시대 .....................................252
15.21 AI를 활용한 실전 업무 사례 .............................................252
15.22 AI를 10배 더 잘 활용하는 질문의 기술 .............................256
15.23 AI 전문가가 반드시 알아야 할 AI 도구 ..............................261
15.23.1. 글쓰기 AI : ① ChatGPT ② Claude ③ Gemini .............262
15.23.2. 검색 AI : ① Perplexity ② NotebookLM ......................263
15.23.3. 사무업무 AI : Microsoft Copilot ..................................263
15.23.4. 프로그래밍 AI : GitHub Copilot, Cursor, Replit AI ......264
15.23.5. 이미지 생성 AI : DALL·E, Midjourney, Adobe Firefly, Ideogram .................................................................................264
15.23.6. 프레젠테이션 AI : Gamma, Canva AI, Microsoft Copilot .................................................................................................265
15.23.7. 영상 제작 AI : Runway, Pika, Veo, Synthesia ..............265
15.23.8. 음악과 음성 AI : Suno, Udio, ElevenLabs ....................266
제5부 AI 융합
제16 AI와 교육: AI 교육혁명, 개인맞춤학습, AI 튜터 ...................273
16.1 교육의 패러다임이 바뀌고 있다 ............................................273
16.2 AI 교육혁명이란 무엇인가 ....................................................273
16.3 교육에서 AI가 필요한 이유 ...................................................274
16.4 개인맞춤학습(Personalized Learning) ...................................274
16.5 적응형 학습(Adaptive Learning) ...........................................275
16.6 AI 튜터란 무엇인가 ..............................................................275
16.7 AI 튜터의 장점 ....................................................................276
16.8 AI 튜터의 한계 .................................................................276
16.9 생성형 AI와 교육 ..............................................................276
16.10 AI와 교사의 역할 변화 .....................................................277
16.11 AI와 학습평가 .................................................................277
16.12 AI와 온라인 교육 ............................................................277
16.13 AI와 평생학습 .................................................................278
16.14 AI와 교육격차 .................................................................278
16.15 AI와 장애인 교육 ............................................................279
16.16 AI와 창의성 교육 ............................................................279
16.17 AI와 미래역량 .................................................................279
16.18 AI 교육윤리 ....................................................................280
16.19 AI 교육의 미래 ...............................................................280
16.20 결론: AI는 교육의 동반자이다 ..........................................280
제17장 AI와 ESG: ESG 데이터 분석, 탄소배출관리, 지속가능경영, ESG 보고서 작성 ......................................................................283
17.1 AI와 ESG는 왜 함께 가야 하는가 ......................................283
17.2 ESG 데이터란 무엇인가 ....................................................283
17.3 ESG 데이터 관리의 어려움 ...............................................284
17.4 AI 기반 ESG 데이터 분석 ................................................284
17.5 ESG 데이터 거버넌스 ......................................................285
17.6 탄소배출관리와 AI ...........................................................285
17.7 Scope 1, Scope 2, Scope 3 이해 ...................................286
17.8 AI와 에너지 효율화 .........................................................286
17.9 AI와 기후위험 분석 .........................................................287
17.10 AI와 공급망 ESG 관리 ...................................................287
17.11 AI와 지속가능경영 전략 ..................................................287
17.12 AI와 중대성 평가 ...........................................................288
17.13 AI와 ESG 보고서 작성 ...................................................288
17.14 AI와 공시기준 대응 ........................................................289
17.15 AI와 ESG 보고서 검증 ....................................................289
17.16 AI와 그린워싱 방지 .........................................................290
17.17 AI 자체의 ESG 이슈 .......................................................290
17.18 AI 기반 ESG 교육과 컨설팅 ...........................................290
17.19 AI와 ESG 담당자의 미래역량 .........................................291
17.20 결론: AI는 ESG 실천을 고도화하는 도구이다 ...................292
제18장 AI와 산업: 제조업, 스마트팩토리, 물류, 농업 ..................295
18.1 AI가 산업을 바꾸고 있다 ..................................................295
18.2 산업 AI란 무엇인가 ......................................................... 295
18.3 제조업과 AI .....................................................................296
18.4 스마트팩토리란 무엇인가 ...................................................296
18.5 AI와 품질관리 ..................................................................296
18.6 예지보전(Predictive Maintenance) ....................................297
18.7 AI와 생산 최적화 ..............................................................297
18.8 물류와 AI .........................................................................297
18.9 AI와 공급망 관리 ..............................................................298
18.10 물류센터와 AI 로봇 .........................................................298
18.11 AI와 자율주행 물류 .........................................................298
18.12 농업과 AI .......................................................................299
18.13 스마트농업(Smart Farming) .............................................299
18.14 AI와 병해충 관리 .............................................................299
18.15 AI와 수확량 예측 .............................................................299
18.16 AI와 에너지 산업 .............................................................300
18.17 AI와 건설산업 ..................................................................300
18.18 산업 AI의 윤리와 과제 ......................................................300
18.19 산업현장의 미래 직업 ........................................................300
18.20 결론: AI는 산업혁신의 핵심 동력이다 ..................................301
제19장 AI와 의료: 진단, 신약개발, 헬스케어 .................................303
19.1 AI는 의료를 어떻게 바꾸고 있는가 ........................................303
19.2 의료 AI란 무엇인가 .............................................................303
19.3 의료 데이터의 중요성 ..........................................................304
19.4 AI와 의료영상 진단 .............................................................304
19.5 AI와 암 진단 ......................................................................304
19.6 AI와 심혈관질환 예측 ..........................................................305
19.7 AI와 정밀의료 ...................................................................305
19.8 AI와 신약개발 ...................................................................306
19.9 AlphaFold와 단백질 구조 예측 ..........................................306
19.10 AI와 임상시험 .................................................................307
19.11 AI와 병원 업무혁신 .........................................................307
19.12 AI와 원격의료 .................................................................308
19.13 AI와 웨어러블 헬스케어 ...................................................308
19.14 AI와 만성질환 관리 .........................................................308
19.15 AI와 정신건강 .................................................................309
19.16 AI와 고령화 사회 ............................................................309
19.17 AI 의료의 윤리 문제 .......................................................310
19.18 의료 AI 규제와 안전성 ....................................................310
19.19 의료진과 AI의 협력 .........................................................310
19.20 결론: AI 의료의 목적은 인간의 건강이다 ...........................311
제6부 AI 윤리와 거버넌스
제20장 AI 윤리와 거버넌스 ........................................................313
20.1 왜 AI 윤리가 필요한가 .......................................................313
20.2 AI는 가치중립적인가 ..........................................................313
20.3 인간 중심 AI .....................................................................314
20.4 공정성과 편향 문제 ............................................................315
20.5 투명성과 설명가능성 ...........................................................315
20.6 책임성과 인간의 감독 .........................................................316
20.7 개인정보 보호와 데이터 윤리 ...............................................316
20.8 안전성과 보안 ....................................................................317
20.9 생성형 AI의 윤리 문제 .................................
저자
저자
박창수 저자 박창수는 서울대 및 동 행정대학원(행정학 석사), 미국 University of Wisconsin-
Madison (발전정책.행정학석사, MA in Development Policy and Public Administration), 미국 Florida State University(행정학박사, Ph.D in Public Administration)에서 수학하였
고, 미국 아시아태평양연구소(APSI, Duke대)에서 Visiting Scholar로 연구활동을 하였다.
일찌기 제24회 행정고시를 거쳐 중앙인사위원회 인사정책과장, OECD대표부 공사(France, Paris), 행정안전부 국장을 거쳐 국민권익위원회 상임위원 등 정부와 국제기구에서 다양한 업무를 수행하고 2017년 공직을 은퇴하였다. 2017년 대한민국리더스포럼 배려와섬김 출범 및 회장에 취임한 이래 배려와섬김의 리더십(Servant Leadership) 함양을 위해 노력하고 있고, 2021년부터는 UN 경제사회이사회 특별협의지위(Special Consultative Status)기구 FLML 국제녹색휴머니티기구 총재로서 UN의 지속가능발전목표(SDGs : Sustainable Development Goals)달성을 위해 노력하면서 특히 지구환경보호와 어려운 분들을 위한 나눔봉사.인도주의실천을 중점적으로 하고 있으며, 2026년 FLML 산하 SDG.ESG교육연구원(Institute for SDG & ESG Education and Research)과 AI융합교육연구원(AI Convergence Education and Research Institute)을 설립하여 SDG와 ESG,, 그리고 AI와 AI융합에 대한 체계적인 교육과 연구에도 심혈을 기울이고 있다. <상훈>은 홍조근정훈장(2003) ? 대통령표창(1993)이 있고, 저서로는 , , , 이 있다.
공동 저자 김은주는 국제녹색휴머니티기구 사무총장이자 SDG·ESG교육연구원 이사장으로, 환경 보호와 나눔, 그리고 지속가능한 삶의 가치를 널리 알리는 교육과 캠페인을 기획하고 운영해 왔습니다. 학교와 지역사회, 다양한 기관과 협력하여 SDGs와 ESG를 쉽게 이해하고 실천할 수 있도록 돕고 있으며, 특히 아이들과 어른이 함께 공감할 수 있는 이야기와 프로그램을 만드는 데 힘쓰고 있습니다.
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