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인공지능(AI)을 이용한 빅데이터 처리 입문 (Loan 57 times)

Material type
단행본
Personal Author
小高知宏, 1960- 김성재, 역
Title Statement
인공지능(AI)을 이용한 빅데이터 처리 입문 / 오다카 토모히로 지음 ; 김성재 옮김
Publication, Distribution, etc
서울 :   길벗,   2014  
Physical Medium
260 p. : 삽화 ; 23 cm
Varied Title
AIによる大規模デ-タ處理入門
ISBN
9788966187201
General Note
빅데이터 분석에 위력을 더하는 인공지능 학습의 시작!  
AI = Artificial Intelligence  
부록: 1. 예제 프로그램 실행 환경, 2. 다운로드 파일 구하기, 3. 일본어 n-gram 작성 프로그램 jp.pl  
Bibliography, Etc. Note
참고문헌(p. 260)과 색인수록
Subject Added Entry-Topical Term
Artificial intelligence Big data -- Data processing Natural language processing (Computer science)
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No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.3 2014z1 Accession No. 121232669 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
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Contents information

Book Introduction

인공지능을 이용한 빅데이터 처리 기술을 다루는 책. 주어진 빅데이터에서 필요한 정보를 효율적으로 찾아내는 탐색, 빅데이터를 지식으로써 이용 가능하게 정리하는 지식 표현, 빅데이터 처리에 효과적인 진화적 기법과 집단 지능, 인터넷 상에 대량으로 축적된 자연 언어를 다루는 언어 처리 알고리즘을 다양한 예제 프로그램을 이용해 구체적으로 설명한다.

인터넷에는 다양한 성질과 형식의 데이터가 대량으로 유통되고 축적되고 있다. 이런 데이터는 오늘날과 같은 인터넷이 형성되기 전에는 상상조차 할 수 없었던 규모가 되었고 그 양도 나날이 증가하고 있다. 그리고 데이터가 대량으로 축적되자 축적된 데이터를 적극적으로 활용하는 시스템이 구축되기 시작했다.

이 책은 이러한 빅데이터 처리의 기반이 되는 인공지능 기술을 다양한 사례와 예제로 배우고 기초를 확립할 수 있도록 구성되어 있다. 인공지능을 이용한 빅데이터 분석에 관심과 열정이 있다면 약간의 C 프로그래밍 경험만으로도 분명 재미있게 학습할 수 있을 것이다.

빅데이터 분석에 위력을 더하는 인공지능 학습의 시작!
이 책은 인공지능을 이용한 빅데이터 처리 기술을 다룬다. 또한 주어진 빅데이터에서 필요한 정보를 효율적으로 찾아내는 탐색, 빅데이터를 지식으로써 이용 가능하게 정리하는 지식 표현, 빅데이터 처리에 효과적인 진화적 기법과 집단 지능, 인터넷 상에 대량으로 축적된 자연 언어를 다루는 언어 처리 알고리즘을 다양한 예제 프로그램을 이용해 구체적으로 설명한다. 이 책의 예제 프로그램은 일반 컴퓨터로도 충분히 실행할 수 있기 때문에 설명만으로는 도달할 수 없는 더욱 깊은 이해를 얻을 수 있다.

인터넷에는 다양한 성질과 형식의 데이터가 대량으로 유통되고 축적되고 있다. 이런 데이터는 오늘날과 같은 인터넷이 형성되기 전에는 상상조차 할 수 없었던 규모가 되었고 그 양도 나날이 증가하고 있다. 그리고 데이터가 대량으로 축적되자 축적된 데이터를 적극적으로 활용하는 시스템이 구축되기 시작했다. 예를 들면, 고객 한 사람 한 사람의 기호에 맞는 추천 상품을 제안하는 쇼핑몰 시스템이나 SNS의 방대한 텍스트 정보를 기반으로 주식 변동을 예측하는 주식 매매 시스템 등이 있다. 앞으로도 대규모 데이터를 기반으로 하는 시스템은 점점 발전해갈 것이다.
이 책은 이러한 빅데이터 처리의 기반이 되는 인공지능 기술을 다양한 사례와 예제로 배우고 기초를 확립할 수 있도록 구성되어 있다. 인공지능을 이용한 빅데이터 분석에 관심과 열정이 있다면 약간의 C 프로그래밍 경험만으로도 분명 재미있게 학습할 수 있을 것이다.

이 책에서 다루는 내용
1장 인공지능에서의 지식 표현과 지식 처리 알고리즘
- 대규모 데이터를 활용한 지적 응용 시스템
- 인공지능 기술과 대규모 데이터 처리
- 이 책의 프로그래밍 환경
2장 탐색
- 맹목적 탐색 방법
- 경험적 탐색
- 상대가 있는 탐색
3장 지식 표현
- 지식 네트워크
- 논리적 표현
4장 진화적 기법 집단 지능
- 유전 알고리즘 유전 프로그래밍
- 집단 지능 알고리즘
5장 언어 처리 알고리즘
- 텍스트 처리 알고리즘
- 언어 처리와 통계적 기법의 융합

이 책의 독자
- 기업 CRM, 데이터 분석 서비스 업체, 포탈 등 빅데이터 분석 분야에서 일하는 개발자
- 인공지능과 인공생명 분야의 연구원


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

오다카 토모히로(지은이)

2004년 현재 후쿠이대학 대학원 교수로 재직. 1983년 와세다대학 이공학부를 졸업하고 1990년 와세다대학 대학원 이공학 연구과 후기과정 수료(공학박사) 후 규슈대학 의학부 부속병원 조수, 1993년 후쿠이대학 공학부 정보공학과 조교수, 1999년 후쿠이대학 공학부 지능 시스템공학과 조교수를 역임했다. 주요 저서로는 <이 정도면 나도 할 수 있다! C 프로그래밍 입문>, , , <컴퓨터시스템)(모리기타출판), <인공지능시스템의 구성>(근대과학사, 공저), (번역과 감수), <기초부터 배우는 TCP/IP 애널라이저 작성과 패킷 분석(제2판)>, , <머신러닝과 딥러닝 C언어로 시뮬레이션>, <강화학습과 딥러닝 C언어로 시뮬레이션>, , <머신러닝과 딥러닝 Python으로 시뮬레이션>(옴사)이 있다.

김성훈(옮긴이)

현재 컴퓨터 기술 분야 번역을 주로 한다. 평소 관심 분야는 IT 기술 동향과 어학 교육 콘텐츠 기획 등이며, 최근에는 macOS 및 iOS를 기반으로 작업 환경을 바꾸고 더 나은 작업 방법을 찾는 중이다. 옮긴 책으로는 『3D 게임 비주얼과 연출의 기술』, 『인공지능을 이용한 빅데이터 처리 입문』, 『인프라 엔지니어의 교과서』등이 있다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

목차
1장 인공지능에서 지식 표현과 지식 처리 알고리즘 = 9
 1.1 대규모 데이터를 활용한 지적 응용 시스템 = 10
  1.1.1 대규모 데이터와 인터넷 = 10
  1.1.2 대규모 데이터 활용 = 14
 1.2 인공지능 기술과 대규모 데이터 처리 = 20
 1.3 이 책의 프로그래밍 환경 = 25
2장 탐색 = 31
 2.1 맹목적 탐색 = 32
  2.1.1 탐색이란 = 32
  2.1.2 너비 우선 탐색 = 40
  2.1.3 너비 우선 탐색 알고리즘 = 42
  2.1.4 너비 우선 탐색 프로그램 = 47
  2.1.5 깊이 우선 탐색 = 61
  2.1.6 깊이 우선 탐색 알고리즘 = 63
  2.1.7 깊이 우선 탐색 프로그램 = 64
 2.2 경험적 탐색 = 75
  2.2.1 최상 우선 탐색과 등산법 = 75
  2.2.2 최적 경로 탐색 = 88
  2.2.3 A 알고리즘과 A*알고리즘 = 100
 2.3 상대가 있는 탐색 = 111
3장 지식 표현 = 117
 3.1 지식 네트워크 = 118
  3.1.1 의미 네트워크 = 118
  3.1.2 의미 네트워크의 구현 = 123
  3.1.3 프레임 = 137
  3.1.4 프레임의 구현 = 138
  3.1.5 스크립트 = 150
 3.2 논리적 표현 = 152
  3.2.1 프로덕션 룰 = 152
  3.2.2 프로덕션 시스템 구현 = 156
4장 진화적 기법ㆍ집단 지능 = 169
 4.1 유전 알고리즘ㆍ유전 프로그래밍 = 170
  4.1.1 생물의 진화 모델 = 170
  4.1.2 진화 연산 기법의 유전 알고리즘 = 173
  4.1.3 유전 알고리즘의 실제 = 175
  4.1.4 유전 알고리즘의 구현 = 180
  4.1.5 유전 알고리즘 프로그래밍 = 184
 4.2 집단 지능 알고리즘 = 201
  4.2.1 집단 지능 알고리즘이란 = 201
  4.2.2 입자 군집 최적화 구현 = 205
5장 언어 처리 알고리즘 = 213
 5.1 텍스트 처리 알고리즘 = 214
  5.1.1 자연어 처리 기술 = 214
  5.1.2 n-gram을 이용한 특징 추출 = 216
  5.1.3 단어 수준에서 특징 추출 = 223
 5.2 언어 처리와 통계적 기법의 융합 = 228
  5.2.1 tf-idf란 = 228
  5.2.2 tf-idf 처리 프로그램 구현 = 232
  5.2.3 한글 데이터를 이용한 tf-idf = 253
부록 = 257
 01 예제 프로그램 실행 환경 = 258
 02 다운로드 파일 구하기 = 258
 03 일본어 n-gram 작성 프로그램 jp.pl = 259
참고문헌 = 260
INDEX = 261

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