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(알고리즘으로 배우는) 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문 (Loan 176 times)

Material type
단행본
Personal Author
김의중
Title Statement
(알고리즘으로 배우는) 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문 / 김의중 지음
Publication, Distribution, etc
파주 :   위키북스,   2016  
Physical Medium
xv, 338 p. : 삽화(일부천연색), 도표 ; 24 cm
Series Statement
데이터 사이언스 시리즈 ;002
ISBN
9791158390419
Bibliography, Etc. Note
참고문헌(p. 310-329)과 색인수록
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No. 3 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.3 2016z5 Accession No. 121238003 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 4 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 006.3 2016z5 Accession No. 121238922 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 5 Location Medical Library/Monographs(3F)/ Call Number 006.3 2016z5 Accession No. 131051564 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B
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Contents information

Book Introduction

위키북스 데이터 사이언스 시리즈 2권. 이 책은 인공지능에 관심이 있는 모든 독자들을 위해 검증된 역사적 사실과 연구 배경 등을 다루고 있으며, 특히 머신러닝과 딥러닝 분야의 개발자들에게는 쉽게 설명된 핵심 이론과 함께 적용사례별 간단한 알고리즘 등을 보여준다.

“인공지능, 넓고 깊게 그리고 쉽게 이해하기”
궁금했던 인공지능의 모든 것. 역사와 이론, 적용 사례까지 알아보는 인공지능 지침서!


1950년 영국의 수학자 앨런 튜링은 '기계는 생각할 수 있을까?'라는 화두를 던진다. 생각하는 기계 ‘튜링 머신’으로 시작된 인공지능은 그동안 한계라고 여겨졌던 수많은 난제를 극복하고 지금은 IT 산업에서 핵심 기술로 떠오르고 있다. 구글, 페이스북 그리고 IBM 등 유수한 글로벌 IT 업체들은 인공지능을 그들의 차세대 성장동력으로 지목하고 전폭적인 투자를 아끼지 않고 있다. 이 책은 인공지능에 관심이 있는 모든 독자들을 위해 검증된 역사적 사실과 연구 배경 등을 다루고 있으며, 특히 머신러닝과 딥러닝 분야의 개발자들에게는 쉽게 설명된 핵심 이론과 함께 적용사례별 간단한 알고리즘 등을 보여준다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

◎ 인공지능의 개념과 발전사
◎ 머신러닝 기본 개념 및 적용 사례
◎ 지도학습 이론과 알고리즘: kNN, 서포트 벡터 머신, 의사결정 트리
◎ 비지도학습 이론과 알고리즘: k-means, DBSCAN, 계층형 군집
◎ 강화학습 개념 및 적용 사례: 마코프 디시즌 프로세스
◎ 딥러닝을 핵심 역량으로 키우는 글로벌 기업 분석
◎ 딥러닝 기본이론과 알고리즘: 단층/다층 퍼셉트론, 역전파 이론, 경사감소법
◎ 딥러닝 핵심 알고리즘: 컨볼루션 신경망, 심층신뢰망, 제한된 볼츠만 머신, 규제화


Information Provided By: : Aladin

Author Introduction

김의중(지은이)

카네기멜론 대학교에서 최적화 분야 병렬 컴퓨팅 알고리즘으로 컴퓨터공학 박사학위를 받았다. 미국 국립과학재단 그랜드 챌린지 과제인 'Quake' 프로젝트에서 핵심 연구원으로 참여하면서 미국 캘리포니아 부근에서 발생한 지진을 슈퍼컴퓨터를 이용한 분석모델로 가장 정확하게 예측한 공로로 고든벨 어워드 Gordon Bell Awards를 수상하였다. 듀크 대학교에서 리서치 펠로우와 한국 IT 기업에서 수석연구원 및 CTO로 근무하다가 최근 실리콘밸리의 인공지능 업체와 공동으로 설립한 아이덴티파이 (aidentify) 대표를 맡고 있다. 저서: 알고리즘으로 배우는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

[1부] 인공지능 

▣ 01장: 알파고와 구글 딥마인드 
__낭중지추 
__딥마인드 창업자이자 CEO 데미스 하사비스 
__인간과의 마지막 게임 

▣ 02장: 인공지능의 역사 
__인공지능이란? 
__인공지능의 서막을 올린 앨런 튜링 
__인공 지능 검사: 튜링 테스트 
__인공지능 뇌의 진화 
__최초의 인공신경망: 퍼셉트론 
__인공지능 용어의 등장 
__인공지능의 위대한 도전들 
__인공지능의 첫 번째 겨울 
__인공지능의 재도약 
__인공지능에서 파생된 머신러닝 
__두 번째 인공지능의 겨울 
__현재의 인공지능 
__IoT 시대의 인공지능 
__인공지능의 미래 

[2부] 머신러닝 

▣ 03장: 머신러닝 개요 
__머신러닝 정의 
__머신러닝의 분류 
__콜레라를 멈추게 한 160년 전의 머신러닝 
__진보된 머신러닝 
__알파고의 학습 모델: 강화학습 
__머신러닝에 필요한 사전학습 

▣ 04장: 통계와 확률 
__상관분석과 회귀분석 
__선형 회귀 
__로지스틱 회귀 
__빈도론 vs. 베이지안 
__현대 임상 실험 방법을 바꾼 베이지안 

▣ 05장: 분류 
__kNN 모델 
__서포트 벡터 머신 
__의사결정 트리 

▣ 06장: 군집 
__k-means 클러스터링 
__DBSCAN 클러스터링 
__계층형 군집 모델 

▣ 07장: 강화학습 
__강화학습 개요 
__마코프 프로세스 
__마코프 보상 프로세스 
__마코프 디시즌 프로세스 
__강화학습의 적용 사례 

[3부] 딥러닝 

▣ 08장: 딥러닝 개요 
__딥러닝 정의 
__딥러닝의 역사: 2000년대 이전 
__딥러닝의 역사: 2000년대 이후 
__인공지능의 핵심기술: 딥러닝의 미래 

▣ 09장: 딥러닝 전쟁의 시작 
__보고 싶은 영화를 로봇이 추천하는 넷플릭스 
__딥러닝의 선두주자 구글 
__딥러닝의 모범생 마이크로소프트 
__세계 2위의 검색 서비스 바이두 
__디지털 영토 확장을 위한 신무기 딥러닝: 페이스북 
__스마트 기업을 지향하는 IBM 
__인공지능에 소극적인 애플 
__딥러닝 기술의 공백을 메워주는 스타트업들 

▣ 10장: 인공신경망 
__최초의 인공신경망 
__단층 퍼셉트론 
__다층 퍼셉트론 
__피드포워드 신경망 
__역전파 
__경사감소법 

▣ 11장: 딥러닝의 핵심기술 
__컨볼루션 신경망 
__심층신뢰망 
__규제화 

▣ 12장: 딥러닝을 위한 오픈 프레임워크 
__시아노 
__카페 
__토치 
__텐서플로우 
__딥러닝포제이

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