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기존의 산업은 농업, 수산업 등 자연환경을 이용하여 인간의 삶을 위한 기본에 충실한 상품을 생산하는 1차 산업시대를 지나 생산된 물품을 가공하고 에너지를 생산하는 2차 산업시대로 발전하였습니다. 그 후에는 생산된 제품을 소비자에게 전달하고 편리한 서비스를 제공하는 3차 산업시대가 도래하였으며, 이를 구현하기 위한 다양한 컴퓨팅 시스템이 발전하게 되었습니다. 이러한 컴퓨팅 시스템은 논리적인 조건에 의해 단순 반복 업무를 빠르게 수행하는 데에 초점이 이루어져 있습니다. 하지만 4차 산업혁명 시대에서는 컴퓨터가 스스로 학습하고 판단하여 새로운 작업을 수행할 수 있는 인공지능 기반의 시대로 발전하고 있습니다.

이러한 4차 산업혁명 시대를 대비하기 위하여, 이 책에서는 인공지능의 기본 개념을 익히고, 인공지능으로 무엇을 어떻게 만들어 낼 수 있는지 실전 예제를 통해 학습할 수 있도록 구성하였습니다.

우선, 1장에서는 인공지능이란 무엇인지 전혀 모르더라도 쉽게 개념을 이해할 수 있도록 인공지능의 개요뿐 아니라 생활 속에서 활용하는 사례와 기술에 대해서 설명하여 인공지능의 기본 개념을 익힐 수 있도록 구성하였습니다.
2장에서는 텐서플로우란 무엇인지 이해하고 실제 개발 환경을 구성하는 것을 따라하며 수행할 수 있도록 구성하였습니다. 또한, 클라우드 기반의 텐서플로우 활용에 대한 내용도 다루고 있습니다.
3장에서는 실제 텐서플로우를 활용할 수 있도록 인공지능과 머신러닝에 대한 개념과 텐서 자료형, 변수 등 다양한 문법을 학습하고 머신러닝 알고리즘에 대한 학습을 할 수 있도록 구성하였습니다.
마지막으로 4장에서는 데이터 수집과 전처리, 신경망 구현 등을 통해 텐서플로우를 활용할 수 있도록 하였고, 실전 애플리케이션 개발 코드를 포함하여 실제로 텐서플로우 프로젝트를 수행할 수 있도록 구성하였습니다.

이 책을 통해 4차 산업혁명 시대의 가장 중요한 키워드가 되고 있는 인공지능에 대한 기본 개념을 학습하고 실전 프로젝트를 통해 텐서플로우를 활용하기 위한 기본기를 익힐 수 있을 것입니다.

문일영(KOREATECH 컴퓨터공학부 교수)
인공지능의 기초이론과 실습을 통하여 인공지능의 전문가가 되는 지름길의 기초 필수 입문서로서 이 책 한 권으로 4차 산업혁명의 핵심을 직접 파고들 수 있는 기회를 손쉽게 얻을 수 있을 것입니다.

최유경(세종대학교 지능기전공학부 교수)
최신 트렌드에 맞는 인공지능 관련 이론과 실습을 위한 기초 필수 입문서로써 　　　본과정 학습을 통해 자율주행 및 스마트공장의 비전 인식 역량을 쌓는 데 많은 　　도움을 얻을 수 있습니다

최은정(교수)
　인공지능에 관심이 있는 분들에게 적극 추천하고 싶은 책입니다. 책 내용이 　　　　실습 위주로 구성되어 있어　인공지능 입문자들이 쉽게 따라하면서 학습을 할 　　　수 있습니다. 인공지능 분야에 관심은 있지만 어떻게　접근해야 할지 고민이신 　　분들에게 많은 도움이 될 것입니다.
- 서울여자대학교 정보보호학과 교수

신동범(박사)
　인공지능 기반 학습 프로그래밍 역량을 통해 긴급 구조 및 재난 환경에서의 　　　　스마트화되고 지능화된 비전기술을 개발하는 신기술 개발 역량 향상에 많은 　　　　기여를 할 것으로 사료됩니다.
- 한국전자통신연구원 융합기술연구소 책임연구원

빈준길(뉴로핏 대표)
　어렵게만 느껴지던 인공지능의 핵심 이론인 머신러닝과 딥러닝을 쉽게 설명　　　　하며, 텐서플로우를 통한　실습으로 완벽하게 이해할 수 있어 처음 인공지능　　　　을 접하는 분들에게 적극 추천합니다.

CHAPTER 1. 인공지능 개요
　1. 인공지능과 머신러닝
　　1) 인공지능 발전과 활용
　　2) 머신러닝 기술
　2. 지도 학습과 비지도 학습
　　1) 지도 학습
　　2) 비지도 학습
　3. 강화 학습
　　1) 강화 학습 모델
　　2) 강화 학습 역사
　　3) 강화 학습 수행
　　4) 인공 신경망
　4. 딥러닝

CHAPTER 2. 텐서플로우 시작
　1. 인공지능과 머신러닝 텐서플로우란
　2. 텐서플로우 빌드 구조와 실행 구조
　　1) 빌드 단계
　　2) 실행 단계
　3. 텐서플로우 개발 환경
　　1) 텐서플로우 설치
　　2) 텐서플로우 개발 환경 구축
　4. 클라우드 기반 텐서플로우
　　1) AWS
　　2) 도커(Docker)
　　3) Google
　　4) Microsoft Azure

CHAPTER 3. 텐서플로우를 활용한 머신러닝
　1. 인공지능과 머신러닝 텐서플로우란?
　　1) 기본 개념
　　2) 텐서 자료형
　　3) 상수형(Constant)
　　4) 변수(Variable)
　　5) 플레이스홀더(Placeholder)
　2. 머신러닝 알고리즘
　　1) Linear Regression
　　2) Logistic Regression
　　3) Softmax Regression
　　4) Neural Network

　CHAPTER 4. 실전 프로젝트
　1. 개요
　2. 데이터 수집/전처리
　　1) 데이터 수집
　　2) 데이터 맞춤법 및 띄어쓰기 수정
　　3) 형태소 분석(Morphological Analysis)
　　4) 단어 임베딩
　3. 합성곱 신경망 구현
　　1) 합성곱 신경망 소개
　　2) 합성곱 신경망 모델 구현
　4. 장단기 기억 네트워크 구현
　　1) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 소개
　　2) 장단기 기억 네트워크 소개
　　3) 장단기 기억 네트워크 구현
　5. 웹 애플리케이션 실행 환경 구축
　　1) 자바 설치하기
　　2) Eclipse 설치
　　3) Apache Tomcat 설치
　6. 애플리케이션 개발
　　1) 학습된 알고리즘 모델에 대한 검증 구현
　　2) 웹 애플리케이션 구현 및 실행