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머신러닝기술의 이해 : 기술사회학과 공학적측면을 중심으로

머신러닝기술의 이해 : 기술사회학과 공학적측면을 중심으로 (Loan 18 times)

Material type
단행본
Personal Author
김지연, 저 박주영, 저 박정호, 저 김재인, 저 김태환, 저
Title Statement
머신러닝기술의 이해 : 기술사회학과 공학적측면을 중심으로 / 김지연 [외]
Publication, Distribution, etc
서울 :   드림미디어,   2018  
Physical Medium
ix, 341 p. : 삽화, 도표 ; 24 cm
ISBN
9788991051546
General Note
공저자: 박주영, 박정호, 김재인, 김태환  
Bibliography, Etc. Note
참고문헌과 색인수록
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Contents information

Table of Contents

Part I 기술사회학적 측면 
CHAPTER 01 기계의 이미지 | 3 
골렘(Golem) 이야기 | 3 
피그말리온(Pygmalion) 신화 | 5 
기계는 무엇인가 | 7 
“기계-같은(machine-like)” | 10 
기술은 세계를 이해하는 방식 | 10 
의미의 프레임(Frame of Meaning) | 13 
기술시스템 | 14 
인공지능을 위한 의미의 프레임 | 15 

CHAPTER 02 자동인형 이야기 | 17 
도시 공공 건축물, 시계탑 | 17 
기계주의(mechanism) | 21 
기계장치, 행동의 번역 | 22 
체스 두는 기계인형, 투르크 | 24 
계몽 | 25 
철학적 존재로서 자동인형 | 28 
행동의 대체인가 | 29 

CHAPTER 03 튜링 테스트(Turing Test) 논쟁 | 31 
튜링 기계 | 31 
“생각한다”란 무엇인가 | 33 
튜링기계 비판 | 34 
튜링 테스트 | 35 
엘리자 프로그램 | 38 
강한 인공지능 비판 | 40 
생각하는 기계, 인간을 돕다 | 42 

CHAPTER 04 지식의 사회적 성격 | 45 
과학, 구성되는 지식 | 45 
고전물리학과 현대물리학의 대결 | 47 
지식은 사회적 실천의 결과 | 49 
실험자 회귀(experimenter''s regress) | 50 
튜링테스트의 사회적 성격 | 51 
기계지능의 사회적 차원 | 52 
지식의 사회적 구성문제가 인공지능문제에서 중요하게 언급되어야 하는 이유는 
무엇인가? | 54 

CHAPTER 05 SF와 인공지능(1) | 57 
최초의 SF 소설, 프랑켄슈타인 | 57 
아이 로봇 | 60 
블레이드 러너 | 63 
로봇 G | 65 

CHAPTER 06 SF와 인공지능(2) | 67 
2001 스페이스 오디세이 | 67 
매트릭스 | 68 
공각기동대 | 73 
로봇, 소리 | 76 

CHAPTER 07 알파고와 인간(1) | 79 
뢰브너상 대회(Leobner’s Prize Contest) | 79 
알파고의 대국 | 81 
알파고의 복기 | 84 
알파고의 자기 대국 | 86 
스스로 개선하는 기계 | 87 
알파고의 바둑 이해하기 | 87 
기계의 독자성 문제 | 89 

CHAPTER 08 알파고와 인간(2) | 93 
확장된 튜링테스트 | 93 
(A) : 알파고, 인간의 진실을 흔들기 | 95 
(B) : 이세돌, 인간의 진실을 증언하기 | 97 
(C) : ‘인간면접관’의 등장 | 99 
기계와 인간의 공존이 가능하려면 | 102 

CHAPTER 09 인공지능의 전망들 (1) | 105 
영국 과학기술위원회 보고서 | 105 
유럽의회 권고(안) | 108 
아실로마 인공지능 원칙 개발회의 | 111 
IBM 의견서 | 115 
제4차 산업혁명 | 117 
KISTEP / KISDI 보고서 | 118 

CHAPTER 10 인공지능의 전망들 (2) | 121 
인공지능 100년 연구 | 121 
백악관 과학기술위원회 보고서 | 124 
IEEE, AI/AS 윤리적 숙고를 위한 자료 | 128 

CHAPTER 11 인공지능과 노동 | 137 
일의 종말? | 137 
인간노동과 기계노동의 관계 문제 | 139 
인간노동의 분해와 조합 | 140 
인간노동의 재현이라는 이데올로기 | 141 
노동과 지능의 관계 | 145 
기계와 인간의 불화를 넘어서 | 147 

CHAPTER 12 포스트 휴먼(Post-Human) | 151 
근대적 정체성 | 151 
사이보그 | 153 
포스트 휴먼 | 157 
포스트휴먼의 주체성 | 158 
인간과 기계의 합성 | 160 
포스트휴먼: 컴퓨터 사용자 | 161 
포스트휴먼: 디지털 시민 | 162 
정보주체와 개인정보 문제의 함의 | 164 

Part II 공학적 측면 
CHAPTER 01 서론 | 169 
머신러닝 어떻게 공부하면 좋을까? | 169 
주요 머신러닝 코스 | 170 

CHAPTER 02 기초확률이론 | 175 
확률 공리(probability axioms) | 176 
랜덤 변수 | 177 
다변수 가우시안 분포 | 179 

CHAPTER 03 함수근사를 위한 선형 모델 | 185 
최소자승법(least-squares method) | 186 
최우추정법(maximum likelihood estimation, MLE) | 190 
정칙화된 최소 자승법(regularized least squares method) | 192 
베이지안 방법(Bayesian approach)에 의한 선형 함수 근사 | 193 

CHAPTER 04 이진분류를 위한 선형 모델 | 197 
선형 판별 분석(linear discriminant analysis, LDA) | 198 
로지스틱 회귀(logistic regression) | 204 

CHAPTER 05 커널 기법 개론 | 211 
커널 기법을 위한 표현 정리( representer theorem) | 211 
가우시안 프로세스 회귀(Gaussian process regression) | 214 

CHAPTER 06 서포트 벡터 머신 관련 기초이론 | 223 
서포트 벡터 분류 문제를 위한 컨벡스 최적화 문제의 유도 | 224 
라그랑제 최적화 이론 소개를 위한 기본 예제 | 230 

CHAPTER 07 서포트 벡터 머신 | 235 
최대 마진 분류기를 위한 컨벡스 QP 문제 | 235 
최대 마진 분류기를 위한 쌍대 문제 | 242 
C-SVM: 슬랙 변수(slack variables)의 도입 | 243 

CHAPTER 08 젠센 부등식과 응용 | 247 
젠센 부등식(Jensen’s inequality) | 247 
산술 평균, 기하 평균 및 조화 평균 | 248 
깁스 부등식(Gibbs’ inequality) | 251 
EM 알고리즘 | 255 

CHAPTER 09 마코프 의사결정 과정 | 263 
유한 마코프 의사결정 프로세스 | 264 
상태 가치 함수 | 267 
벨만 방정식(Bellman equation) | 271 

CHAPTER 10 확률론적 최적 제어 | 277 
임의 보행(random walk) | 280 
브라운 운동(Brownian motion) | 283 
확률 제어 시스템 | 287 

CHAPTER 11 강화학습 | 291 
Q 학습(Q-learning) | 295 
정책 기울기 정리(policy gradient theorem) | 298 
액터-크리틱(actor-critic) | 300 

CHAPTER 12 딥 러닝 개론: DNC를 중심으로 | 305 
MLP와 보편적 근사 정리(universal approximation theorems) | 307 
순환형 신경망 모델(recurrent neural network model) | 308 
미분가능 뉴럴 컴퓨터(differentiable neural computer) | 312 

국문 색인 | 327 
영문 색인 | 335

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