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알고리즘으로 배우는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문
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위키북스 데이터 사이언스 시리즈-002

알고리즘으로 배우는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 입문

김의중 | 위키북스 | 2016년 07월 13일 리뷰 총점9.0 정보 더 보기/감추기
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상품정보

출간일 2016년 07월 13일
쪽수,무게,크기 352쪽 | 669g | 172*235mm
ISBN13 9791158390419
ISBN10 1158390416

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책소개

“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.


저자 소개

저자 : 김의중

서울대학교를 졸업하고 시스템공학연구소(현 전자통신연구소)에서 병렬 컴퓨팅 버전의 범용 수치해석 프로그램 개발에 주도적으로 참여했다. 시스템공학연구소를 퇴사하고 카네기멜론 대학교에서 최적화 분야 병렬 컴퓨팅 알고리즘으로 컴퓨터공학 박사학위를 받았다. 박사후과정으로 카네기멜론 대학교에서 미국 국립과학재단 그랜드 챌린지 과제인 ‘Quake’ 프로젝트에서 핵심 연구원으로 참여하면서 미국 캘리포니아 부근에서 실제 일어난 지진을 수치해석으로 비교하는 연구를 진행했다. 이 연구에서 당시 최대 미지수를 가지는 문제를 3000대 서버가 연결된 세계 2위 슈퍼컴퓨터에서 분석한 후 가장 정확한 결과를 예측한 논문을 발표했다. 이 연구의 공로로 2003년 슈퍼컴퓨터 분야의 오스카상인 고든벨 어워드(Gordon Bell Awards)를 수상했다. 이후 듀크 대학교에서 리서치 펠로우를 역임하면서 듀크 대학교 내 확장형 분산 컴퓨팅 시스템 구축과 미국 샌디아 국립 연구소와 공동으로 공학분야의 대규모 시뮬레이션 프로젝트를 수행했다. 한국에서는 10여 년 동안 IT 기업에서 수석연구원 및 CTO로 근무하다가 최근 실리콘밸리의 인공지능 업체와 공동으로 설립한 스... 펼처보기

목차

[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
__DBS
... 펼처보기

책속으로

이 책은 크게 인공지능의 역사와 현황, 인공지능의 핵심 영역인 머신러닝과 딥러닝을 다룬다. 특히 머신러닝과 딥러닝에서는 대표적인 학습 모델의 개념을 이론적으로 설명하고 간단한 알고리즘을 통해 구현 방법을 제시한다. 역사적 주요 사건은 물론 알려지지 않은 사소한 일들도 인공지능에 관심이 있는 모든 독자들이 궁금해 할 수 있는 것이라면 검증된 사실을 기반으로 주의 깊게 다루었다. 또한 책 내용의 전개상 불가피하게 표현되는 이론이나 추상적인 개념은 가능하면 여러가지 예를 들어 이해하기 쉽게 설명했다. 인공지능을 전문적으로 연구하지 않는 독자는 1부 인공지능과 2부 머신러닝 개요, 3부 딥러닝 개요 정도를 추천하며 세부적인 이론과 알고리즘까지 관심이 있다면 나머지 내용까지 따라가 보는 것도 좋다.
천릿길도 한 걸음부터! 이 책은 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 초보자에게 권하는 입문서로서 인공지능이라는 전체 숲을 보는 데 도움될 것으로 기대한다. 다행히도 숲을 보는 데 문제가 없다면 각자 원하는 곳으로 가서 나무를 베고 멋진 집을 지을 수 있을 것이다
---저자 서문 중에서

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