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엑셀로 배우는 인공지능
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소득공제 I♥A.I.-03

엑셀로 배우는 인공지능

아사이 노보루 저 / 우영운 | 제이펍 | 2017년 02월 28일 | 원서 : はじめての人工知能 Excelで??しながら?ぶAI 리뷰 총점8.0 정보 더 보기/감추기
내용
4점
편집/디자인
4점
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상품정보

출간일 2017년 02월 28일
쪽수,무게,크기 264쪽 | 170*225*13mm
ISBN13 9791185890746
ISBN10 1185890742

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책소개

인공지능을 배우는 학생은 물론, 비전공자나 일반인까지
인공지능 입문자를 위한 최적의 가이드!

이 책은 앞으로 점점 더 발전할 것으로 예상되는 인공지능을 처음 배우고자 하는 분들을 위한 책이다. 머신러닝을 시작으로 신경망, 유전 알고리즘, 문제 해결, 게임 전략, 지식 표현 등 인공지능을 지탱하는 다양한 분야의 기초를 파악할 수 있다.

인공지능은 독특하면서도 고도의 기술이 많이 사용되는 분야이긴 하지만, 간단한 입력과 클릭만으로도 실행되는 엑셀 프로그램을 통해 실행 과정과 결과를 눈으로 바로 확인할 수 있도록 하였다. 아이디어가 돋보이는 엑셀 프로그램을 직접 조작하면서 인공지능에 대한 이해를 한층 높일 수 있을 것이다.

이 책에서 다루는 엑셀 프로그램
■ 삐뚤어진 문자 인식하기
■ ‘약간 높은 듯/약간 낮은 듯’하게 에어컨 제어하기
■ 효율적으로 재산 분배하기
■ 선교사가 식인종에 잡혀 먹히지 않고 강을 건널 수 있을까?
■ 최소 비용으로 산의 정상까지 오르는 경로 탐색하기
■ 간단한 카드 게임으로 컴퓨터에 도전하기
■ 인공지능에 단어의 의미 가르치기
■ 병원에 가기 전에 인공지능에 물어보기
■ 범인을 잡아라!


상세이미지

저자 소개

저자 : 아사이 노보루

1972년 나고야대학교 이학부를 졸업한 이후로 34년간 후지쯔에서 컴퓨터 언어 처리 시스템 및 인공지능 관련 기본 소프트웨어 개발에 힘썼다. 2000년부터 누마즈공업고등전문학교 전자제어공학과의 비상근 강사(인공지능)로 근무하다 지금은 오스카테크놀로지에 소속되어 있으면서 누마즈공업고등전문학교의 객원 교수를 겸하고 있다.

역자 : 우영운

1997년 연세대학교 전자공학과에서 박사 학위를 취득한 이후 줄곧 동의 대학교 교수로 재직 중이다. 컴퓨터 프로그래밍과 인공지능 관련 과목을 주로 강의하고 있다. 지식 표현, 패턴 인식, 퍼지 기법, 딥러닝 등 인공지능 분야에 관심을 가지고 연구하고 있으며, 한국정보통신학회와 한국지능정보시스템학회에서 활동하고 있다.

목차

CHAPTER 1 꿈으로 가득 찬 인공지능 1
1.1 인공지능이 인간을 능가할 수 있을까? 2
1.2 인공지능의 연구 주제 29
1.3 인공지능 기술의 초보적 고찰 34

CHAPTER 2 인간의 뇌를 모방하는 기계 = 신경망 43
체험해봅시다: 인공지능이라면 약간 비뚤어진 문자를 정확히 인식할 수 있다 45
체험해봅시다: 인공지능이라면 더욱 비뚤어진 문자라도 정확히 인식할 수 있다 49
2.1 뇌의 모델과 신경망의 개념 52
2.2 퍼셉트론 56
2.3 홉필드 네트워크 61
2.4 기타 신경망 65

CHAPTER 3 인간의 애매함을 기계로 처리하기 = 퍼지 71
체험해봅시다: ‘약간 높은 듯/약간 낮은 듯’하게 에어컨 제어하기 73
체험해봅시다: 애매한 조건으로 목푯값 유지하기 76
3.1 퍼지의 개념 79
3.2 퍼지 추론 85
3.3 퍼지 제어 89
3.4 퍼지 관계 91

CHAPTER 4 좋은 것이 남는 진화의 법칙 = 유전 알고리즘 97
체험해봅시다: 효율적으로 재산 분배하기 99
4.1 유전 알고리즘이란? 104
4.2 유전 알고리즘의 구체적 예 108
4.3 유전 알고리즘의 응용 111

CHAPTER 5 우리 주변의 문제 잘 해결하기 = 문제 해결 117
체험해봅시다: 선교사가 ‘식인종’에 잡혀
... 펼처보기

책속으로

딥 러닝(deep learning)의 목적은 주어진 데이터의 특징을 자동으로 추출한다는 점에 있다. 지금까지의 학습법은 어떠한 특징을 지니면 ‘고양이’라고 볼 수 있다는 정보 등을 인간이 찾아서 알려 주는 방식이었다. 즉, 특징들을 미리 제공하고 그 특징을 이용하여 새로운 사실에 대해 그것이 무엇인지 파악하거나 그런 특징들을 합리적인 형태로 정리하는 것이었다. 그런데 딥 러닝은 인간이 아무것도 준비하지 않아도 특징 자체를 추출하고 그 특징들에 따라 잡다한 데이터를 정리할 수 있다. 즉, 특징들을 추상화한 개념을 기반으로(그것에 이름을 붙이는 것은 최종적으로 인간이 하더라도) 새로 들어오는 데이터가 어떤 개념에 속하는지를 알 수 있다. 이것은 인간의 뇌에서 이루어지는 인식과 같은 효과로 보인다.
_19쪽

인공지능을 달리 말하면, 인지 메커니즘의 기계적 시뮬레이션라고 한다. 인간의 뇌는 뉴런이라는 신경 세포의 연결로 이루어져 있기 때문에 이것을 모방하여 컴퓨터를 만들면 뇌 활동을 모방하는 것이 가능하다고 생각하는 것이다. 이런 생각에 기초하여 신경망이 탄생하고 발전해 왔다. 인간의 뇌 활동은 뉴런으로만 이루어지는 것은 아니기 때
... 펼처보기 ---p.139

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