1장 ▶ 인공지능에서 지식 표현과 지식 처리 알고리즘 <br/>1.1 대규모 데이터를 활용한 지적 응용 시스템 <br/> 1.1.1 대규모 데이터와 인터넷 <br/> 1.1.2 대규모 데이터 활용 <br/>1.2 인공지능 기술과 대규모 데이터 처리 <br/>1.3 이 책의 프로그래밍 환경 <br/><br/>2장 ▶ 탐색 <br/>2.1 맹목적 탐색 <br/> 2.1.1 탐색이란 <br/> 2.1.2 너비 우선 탐색 <br/> 2.1.3 너비 우선 탐색 알고리즘 <br/> 2.1.4 너비 우선 탐색 프로그램 <br/> 2.1.5 깊이 우선 탐색 <br/> 2.1.6 깊이 우선 탐색 알고리즘 <br/> 2.1.7 깊이 우선 탐색 프로그램 <br/>2.2 경험적 탐색 <br/> 2.2.1 최상 우선 탐색과 등산법 <br/> 2.2.2 최적 경로 탐색 <br/> 2.2.3 A 알고리즘과 A* 알고리즘 <br/>2.3 상대가 있는 탐색 <br/><br/>3장 ▶ 지식 표현 <br/>3.1 지식 네트워크 <br/> 3.1.1 의미 네트워크 <br/> 3.1.2 의미 네트워크의 구현 <br/> 3.1.3 프레임 <br/> 3.1.4 프레임의 구현 <br/> 3.1.5 스크립트 <br/>3.2 논리적 표현 <br/> 3.2.1 프로덕션 룰 <br/> 3.2.2 프로덕션 시스템 구현 <br/><br/>4장 ▶ 진화적 기법·집단 지능 <br/>4.1 유전 알고리즘·유전 프로그래밍 <br/>4.1.1 생물의 진화 모델 <br/>4.1.2 진화 연산 기법의 유전 알고리즘 <br/>4.1.3 유전 알고리즘의 실제 <br/>4.1.4 유전 알고리즘의 구현 <br/>4.1.5 유전 알고리즘 프로그래밍 <br/>4.2 집단 지능 알고리즘 <br/>4.2.1 집단 지능 알고리즘이란 <br/>4.2.2 입자 군집 최적화 구현 <br/><br/>5장 ▶ 언어 처리 알고리즘 <br/>5.1 텍스트 처리 알고리즘 <br/>5.1.1 자연어 처리 기술 <br/>5.1.2 n-gram을 이용한 특징 추출 <br/>5.1.3 단어 수준에서 특징 추출 <br/>5.2 언어 처리와 통계적 기법의 융합 <br/>5.2.1 tf-idf란 <br/>5.2.2 tf-idf 처리 프로그램 구현 <br/>5.2.3 한글 데이터를 이용한 tf-idf <br/><br/>부록 <br/>01 예제 프로그램 실행 환경 <br/>02 다운로드 파일 구하기 <br/>03 일본어 n-gram 작성 프로그램 jp.pl

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. <br/>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. <br/><br/>이 책에서 다루는 내용<br/>1장 인공지능에서의 지식 표현과 지식 처리 알고리즘<br/>- 대규모 데이터를 활용한 지적 응용 시스템<br/>- 인공지능 기술과 대규모 데이터 처리 <br/>- 이 책의 프로그래밍 환경<br/>2장 탐색<br/>- 맹목적 탐색 방법<br/>- 경험적 탐색<br/>- 상대가 있는 탐색<br/>3장 지식 표현<br/>- 지식 네트워크<br/>- 논리적 표현<br/>4장 진화적 기법 ? 집단 지능<br/>- 유전 알고리즘 ? 유전 프로그래밍<br/>- 집단 지능 알고리즘<br/>5장 언어 처리 알고리즘<br/>- 텍스트 처리 알고리즘 <br/>- 언어 처리와 통계적 기법의 융합<br/><br/>이 책의 독자<br/>- 기업 CRM, 데이터 분석 서비스 업체, 포탈 등 빅데이터 분석 분야에서 일하는 개발자<br/>- 인공지능과 인공생명 분야의 연구원

네트워크 인프라가 발전하고 IT 기술이 급속히 진화하면서 모든 기기와 사용자가 연결된, 인터넷 공간을 넘어선 이른바 사물인터넷(Internet of Things) 시대가 도래하고 있습니다. 고속도로가 개통되면 더 많은 물자가 교류되듯이 사물인터넷 시대를 대변하는 물자는 서비스/사용자/기기/공공 등의 ‘데이터’이며 기하급수적으로 증가 추세에 있습니다.
과거에 있던 동일한 제품일지라도 데이터를 활용하면 그 가치가 배가됩니다. 최근에 구글은 온도조절장치(Thermostat) 개발사인 네스트(Nest Lab)를 3조원에 인수했습니다. 네스트의 실제 기업 가치의 수 십배에 인수한 배후는 온도조절장치 자체가 아닙니다. 사용자의 온도 조절 패턴을 학습한 후 자동으로 운전하면서 기존보다 10% 이상 에너지를 절감해주는 인공지능 빅데이터 처리 기술의 가치 때문입니다. 구글은 계속해서 딥마인드(DeepMind) 테크놀로지 등의 대용량 데이터 분석 알고리즘 전문 기업을 인수하는 행보를 이어가며 사물인터넷 시대를 철저하게 준비하고 있습니다.
이 책은 이 분야에 입문하는 열정적인 미래의 전문가들에게 적합한 도서로 약간의 C 프로그래밍 경험과 전산학 지식이 있으면 소화할 수 있습니다. 특히, 실 경험 속에서 다뤄진 다양한 예제는 이 책의 백미입니다. 제 2의 구글, 네스트를 꿈꾸는 모두에게 이 책을 추천합니다.

LG 전자 컨버전스 서비스팀 팀장, 《Hadoop&NoSQL》 저자 서상원

이 책은 인공지능 분야의 다양한 구성 요소를 쉽고 체계적으로 설명한 입문서입니다. 탐색(깊이 우선, 너비 우선, A* 등), 지식 표현(의미 네트워크, 프레임, 스크립트), 진화적 알고리즘과 집단 지능(유전 알고리즘, 집단 지능 알고리즘), 언어 처리 알고리즘(n-gram, tf-idf)을 다루고 있어 내용의 범위 면에서도 알찹니다. 특히 요즘처럼 소셜 네트워크 분석이나 지식 그래프(Knowledge Graph)가 주목받고 있는 상황에서 지식 표현이나 언어 처리 알고리즘은 관심을 둘 만한 주제입니다.
이 책은 해당 분야에 대한 지식이 전혀 없는 상태에서도 이해할 수 있도록 처음부터 차근차근 설명하며, 이해하기 쉬운 예제와 그림을 사용해 잘 설명하고 있습니다. 특히 알고리즘 설명 뒤에는 C를 사용한 구현 코드가 제시되어 있어 글만으로는 이해하기 어려운 세부적인 내용을 정확히 확인해볼 수 있다는 장점이 있습니다, 인공지능 분야에 관심이 많지만 공부할 기회가 없었던 분들께 추천드릴 만한 책으로, C 언어에 대한 이해만 있다면 분명 재미있게 읽어볼 수 있을 것이라고 생각합니다.

구글 코리아 소프트웨어 엔지니어 서민구