AI로 일하는 철도기술자

PART 1. AI를 만난 철도기술자 AI 시대, 기술자의 일은 어떻게 달라지는가 CH01. AI 시대, 기술자의 일은 어떻게 달라지는가 CH02. 철도기술자의 하루는 왜 바쁜가 CH03. AI가 기술자에게 되돌려주는 시간 CH04. AI는 기술자의 사고 파트너다 CH05. 철도업무에 AI를 적용하기 전에 알아야 할 것 CH06. 현장 AI 교육에서 확인한 가능성 PART 2. 기술보고서부터 시작하라 가장 빠르게 체감하는 AI 업무혁신 CH07. 기술보고서는 왜 쓰기 어려운가 CH08. 복잡한 기술문제를 한 장으로 구조화하기 CH09. AI로 기술보고서 다시 쓰기 — 데이터에서 기술자의 판단까지 CH10. 현장 언어를 관리자 언어로 바꾸기 CH11. AI와 함께 만드는 기안문 CH12. 유지보수 개선안을 의사결정 문서로 만드는 법 PART 3. 규정·매뉴얼·법령을 AI와 읽는 법 찾는 시간은 줄이고 근거는 더 정확하게 CH13. 수백 페이지 기술자료를 어떻게 읽을 것인가 CH14. 자료 기반 AI 활용 CH15. 필요한 규정과 근거 찾기 CH16. 여러 기준을 비교하는 방법 CH17. AI가 만들어낸 가짜 근거를 발견하는 법 CH18. 기술보고서에 근거를 연결하는 방법 PART 4. 데이터를 읽고 고장을 분석하는 기술자 데이터에서 판단까지 CH19. 고장 로그는 설비가 남긴 언어다 CH20. 데이터를 AI가 읽을 수 있게 만드는 법 CH21. 반복고장과 취약개소 찾기 CH22. Pareto·Trend·Hot Spot 분석 CH23. AI와 함께하는 Root Cause Analysis CH24. CBM·예방·예측보전으로 확장하기 CH25. 데이터에서 유지보수 개선 기안까지 PART 5. AI와 함께 배우는 철도기술 모르는 기술을 스스로 학습하는 방법 CH26. 처음 보는 철도기술을 만났을 때 CH27. 30분 안에 기술 구조 지도 만들기 CH28. 기술기준·공식자료·논문 찾기 CH29. 기존 시스템과 새로운 기술 비교하기 CH30. 최신 철도기술을 AI와 공부하는 법 CH31. 철도분야 기술사 기출문제 구조화 CH32. 외우는 공부에서 이해하는 공부로 CH33. 설명할 수 있을 때 내 기술이 된다 PART 6. AI의 답을 의심하라 보안·오류·검증·책임 CH34. AI는 틀릴 수 있다 CH35. AI ERROR CASE — 존재하지 않는 규정 CH36. 잘못 해석한 데이터 CH37. 그럴듯하지만 불가능한 대책 CH38. 기술자 검증 4원칙 CH39. 철도·공공기관의 AI 보안과 책임 CH40. AI OUTPUT ≠ ENGINEERING DECISION PART 7. 경험을 다음 기술자의 지식으로 사용하는 기술자에서 남기는 기술자로 CH41. 학회논문을 기술자의 언어로 읽기 CH42. 경험에 기술적 근거를 붙이는 법 CH43. 보고서에서 교육자료로 CH44. 기술사 노트에서 전문지식으로 CH45. 개인의 암묵지를 조직의 지식으로 CH46. 후배에게 설명하고 전수하기 CH47. MY FIRST KNOWLEDGE CH48. 다음 기술자에게

출처: 국립중앙도서관 서지정보