1 인공지능 : 위대한 인공지능, 깨어나다 인간을 이긴 최초의 체스 기계 = 21 진정한 인공지능이 등장하다 = 26 규칙 기반, 인공지능을 구현하다 = 28 머신러닝, 스스로 규칙을 찾아내다 = 31 인공지능의 핵심기술, 딥러닝의 등장 = 38 데이터, 인공지능의 원유 = 43 시스템, GPU가 인공지능을 완성하다 = 47 오픈소스, 모두가 참여하는 혁신 = 53 일상을 움직이는 AI = 57
2 알파고 : 인간을 능가하는 기계의 등장 딥 블루는 어떻게 체스 챔피언이 되었을까? = 61 인공지능, 바둑을 넘보다 = 68 도박의 확률을 이용하는 몬테카를로 방법 = 72 정책망, 어디에 돌을 내려놓을까? = 76 가치망, 형세를 판단하다 = 80 알파고가 수를 두는 방법 = 82 신의 한 수 = 89 인간은 필요 없다 = 90
3 자율주행 : 테슬라가 꿈꾸는 기계 자율주행의 시작, 다르파 그랜드 챌린지 = 97 자율주행차 스탠리가 우승한 비결은? = 100 자율주행의 공식, 베이즈 정리 = 105 센서 전쟁 : 레이더, 라이다 그리고 카메라 = 114 카메라, 동물의 눈으로 도로를 바라보다 = 120 주행 데이터와 모방학습 = 126 완전 자율주행은 가능할까? = 130 자율주행의 딜레마, 누구를 희생해야 할까? = 136 자율주행차가 바꿀 미래 = 139
4 검색엔진 : 구글이 세상을 검색하는 법 검색엔진의 등장 = 145 엄청난 돈을 벌어들이다 = 149 엄청난 문서를 수집하다 = 151 검색엔진은 어떻게 검색할까? = 157 랭킹, 수십 조 가치의 줄 세우기 기술 = 161 최신 문서를 찾아서 = 167 품질 좋은 문서를 찾아서 = 168 페이지 랭크, 구글의 시대를 열다 = 171 쿼리에 딱 맞는 문서 찾는 법 = 176 검색 결과의 개선을 어떻게 확인할까? = 188 검색엔진 최적화와의 싸움 = 193 점점 더 똑똑하게, 구글 MUM = 195
5 스마트 스피커 : 시리는 쓸모 있는 비서가 될 수 있을까 인공지능 비서의 탄생 = 203 애플 시리, 음성인식 비서의 시대를 열다 = 205 아마존 알렉사, 스마트 스피커의 시대를 열다 = 210 스마트 스피커는 어떻게 말을 알아들을까? = 212 음성인식, 목소리를 알아듣다 = 214 자연어 이해, 의도를 이해하다 = 226 다이얼로그 매니저, 명령을 실행하다 = 232 딥러닝, 인간보다 더 자연스러운 = 239
6 기계번역 : 외국어를 몰라도 파파고만 있다면 하루키 번역을 앞선 구글 번역 = 247 기계번역의 시작 = 253 규칙 기반, 모든 규칙을 정의하다 = 254 예시 기반과 통계 기반, 가능성을 보이다 = 257 신경망 기반, 자연스러운 번역의 시작 = 262 문장을 통째로 압축하기 = 263 번역 규칙을 스스로 학습하다 = 274 인간을 뛰어넘은 기계번역 = 277
7 챗봇 : 카카오 챗봇에게 고민 털어놓기 챗봇 이루다는 왜 2주 만에 서비스를 멈췄을까? = 285 컴파일러, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하다 = 292 좌표, 기하학을 숫자로 바꾸다 = 298 워드투벡, 언어를 숫자로 바꾸다 = 302 코사인 거리로 비슷한 단어를 찾다 = 309 기계와 자유롭게 대화할 수 있을까? = 313 GPT, 인간을 능가하는 언어 생성 모델 = 319 기계가 언어를 이해할 수 있을까? = 327 튜링 테스트와 중국어 방 = 335 인공지능이 진정한 이해를 묻다 = 339
8 내비게이션 : 티맵은 어떻게 가장 빠른 길을 알까 내비게이션, 당신의 스마트한 운전 비서 = 345 오컴의 면도날 원칙 = 349 예측을 좌우하는 데이터 = 354 의사결정나무, 단순한 모델의 힘 = 358 랜덤 포레스트, 대중의 지혜를 발휘하다 = 362 그레이디언트 부스팅, 정답과 거리를 줄여나가다 = 365 데이크스트라 알고리즘, 최단 거리 탐색의 비밀 = 368 모든 내비게이션이 채택한 A 알고리즘 = 371 내비게이션, 경로 안내 그 이상의 것 = 374
9 추천 알고리즘 : 알 수 없는 유튜브 알고리즘이 여기로 이끌다 추천 서비스의 역사, 넷플릭스부터 유튜브까지 = 379 맥주와 기저귀는 함께 팔린다 = 385 10대 소녀의 임신을 예측한 알고리즘 = 391 추천 시스템의 시작 = 392 협업 필터링, 비슷한 고객을 추천하다 = 396 행렬 인수분해, 잠재요인을 찾아내다 = 398 딥러닝을 도입한 유튜브 추천 알고리즘 = 406