인공지능이 일상 깊숙이 스며든 시대에 고등학생들이 체계적으로 인공지능을 이해할 수 있도록 구성된 전문 교양서이다. 27개 챕터를 통해 인공지능의 탄생부터 최신 기술까지 단계적으로 다루며, 복잡한 수학적 개념들을 구체적 사례와 함께 설명한다. 앨런 튜링의 튜링 테스트부터 ChatGPT까지 인공지능 발전사의 핵심 순간들을 짚어가며, 각 기술이ㅆ등장한 배경과 해결하고자 한 문제들을 명확히 제시한다. 딥블루가 체스 챔피언을 이긴 순간, 알파고가 바둑계를 뒤흔든 사건들을 통해 인공지능이 인간 지능에 도전해온 역사를 생생하게 전달한다.

인공지능의 이론적 토대가 되는 문제 해결 방법론과 지식 표현 기법들을 체계적으로 설명한다. 상태 공간 탐색부터 A* 알고리즘까지 컴퓨터가 복잡한 문제를 해결하는 방식을 단계별로 보여주며, 논리학과 확률론이 어떻게 기계의 추론 능력을 가능하게 하는지 다룬다. 베이즈 정리가 불확실한 상황에서 합리적 판단을 내리는 원리와 스팸 메일 필터링 같은 실제 적용 사례를 연결하여 설명한다. 온톨로지와 지식 그래프를 통해 방대한 정보를 체계화하는 방법을 구글 지식 그래프와 위키데이터 사례로 구체화한다.

기계학습의 기본 개념부터 최신 딥러닝 기술까지 학습 알고리즘의 전체 스펙트럼을 다룬다. 지도학습과 비지도학습의 차이점을 명확히 하고, k-최근접 이웃부터 서포트 벡터 머신까지 각 알고리즘의 작동 원리를 설명한다. 신경망의 구조와 역전파 알고리즘을 통해 기계가 어떻게 학습하는지 보여주며, 합성곱 신경망이 이미지를 인식하고 순환 신경망이 언어를 처리하는 과정을 자세히 분석한다. 트랜스포머 구조와 어텐션 메커니즘을 통해 BERT와 GPT 시리즈가 자연어 처리 분야에 가져온 혁신을 설명한다. 과적합 방지와 성능 평가 방법론도 함께 다뤄 실무적 관점을 제공한다.

인공지능의 다양한 응용 분야와 미래 전망을 포괄적으로 제시한다. 강화학습이 게임과 로봇 제어에서 보여준 성과를 알파고 사례를 중심으로 분석하고, 컴퓨터 비전 기술이 자율주행차와 의료 영상 진단에 미치는 영향을 구체적으로 설명한다. 유전 알고리즘과 퍼지 논리 같은 생체 모방 기술들의 원리와 실제 적용 사례를 다루며, 다중 에이전트 시스템과 로보틱스 분야의 최신 동향을 소개한다. 인공지능의 편향성과 투명성 문제를 다루는 AI 윤리 챕터를 통해 기술적 성취와 함께 고려해야 할 사회적 책임을 강조한다. 인공일반지능의 가능성과 4차 산업혁명에서 인공지능이 가져올 변화를 전망하며 미래 사회 준비 방안을 제시한다.