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처음 만나는 인공지능

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김대수 | 생능출판사 | 2020년 12월 09일 첫번째 구매리뷰를 남겨주세요. | 판매지수 14,958 판매지수란?
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품목정보

품목정보
출간일 2020년 12월 09일
쪽수, 무게, 크기 496쪽 | 190*260mm
ISBN13 9788970504728
ISBN10 8970504729

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책소개

목차

저자 소개 (1명)

미국 University of South Carolina의 Computer Science 학과에서 1990년 인공지능과 신경망으로 Ph. D.(박사) 학위를 받았고, 인간의 지능을 컴퓨터에 접목시키는 이론인 인공지능, 신경망, 퍼지 이론을 수십 년 동안 연구해왔다. 미국 Intelligent Systems Laboratory에서 Researcher로 근무하였으며, 그 후 해외유치 과학자로서 한국전자통신연구원(ET... 미국 University of South Carolina의 Computer Science 학과에서 1990년 인공지능과 신경망으로 Ph. D.(박사) 학위를 받았고, 인간의 지능을 컴퓨터에 접목시키는 이론인 인공지능, 신경망, 퍼지 이론을 수십 년 동안 연구해왔다. 미국 Intelligent Systems Laboratory에서 Researcher로 근무하였으며, 그 후 해외유치 과학자로서 한국전자통신연구원(ETRI)에서 ‘지능형 컴퓨터 개발 프로젝트’의 인공지능 개발을 수행하였다. 현재 한신대학교 컴퓨터공학부 교수로 재직하고 있으며, 그 동안 SCI 국제 논문을 비롯한 인공지능 관련 수십 편의 논문을 발표하였다.

서울대학교 사대 수학과와 동 대학원을 수료한 후 미국에서 다시 컴퓨터공학을 전공하였으며 현재까지 1992년 『신경망 이론과 응용(I)』, 1993년 『신경망 이론과 응용(II)』을 비롯한 십여 편의 책을 저술하였고, ‘첨단 컴퓨터의 세계’를 비롯한 다수의 인공지능 관련 칼럼니스트로도 활동한 바 있다. 주요 연구 분야로는 인공지능, 신경망, 지능시스템, 로보틱스 등이다.

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출판사 리뷰

이 책의 특징

인공지능과 관련된 알기 쉬운 설명과 다양한 응용을 포함한 종합적인 안내서에 대한 요구가 커졌으며, 인공지능과 같이 복잡하고 어려운 개념을 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 해설한 책의 필요성에 따라 이 책이 기획되었다.
이 책은 다음과 같은 주요 특징들을 가진다.
첫째, 인공지능과 관련된 최신의 지식을 포괄적으로 이해하는데 도움이 되도록 다양한 주제들과 이에 따른 응용들을 서술하였다.
둘째, 각 주제에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 가급적 쉽고 간단명료하게 설명하였고, 일상생활에서 만날 수 있는 친근한 예를 많이 활용하였다.
셋째, 시각적인 효과를 통하여 효율적으로 이해할 수 있도록 다양한 컬러 그림, 표 형태로의 요약, 적절한 삽화 등의 멀티미디어 정보를 통해 이해의 효과를 높이도록 하였다.
넷째, ‘가까운 곳에서 인공지능 경험하기’ 코너와 ‘인공지능 실습하기’ 코너를 통해 점차 우리 곁으로 다가오고 있는 인공지능을 경험으로 느낄 수 있도록 하였다.
다섯째, ‘생각하고 토론하기’ 코너에서 인공지능을 좀 더 심도 있게 생각하고 의견을 나눌 수 있도록 하였다.

개정판에서 추가되거나 달라진 부분

첫째, 이전에 다루었던 기술들을 최신의 정보를 바탕으로 업데이트하였다. 새로운 관점에서 전체를 점검하였으며 필요한 내용들을 적절하게 보완하였다. 또 부록의 실습 예제를 보다 편리하게 실습할 수 있도록 각 장마다 ‘인공지능 실습하기’를 조정하여 배치하였다.
둘째, ‘인공지능을 위한 수학과 프로그래밍’이란 장을 신설하여 인공지능 수학과 관련된 주제들을 일목요연하게 요약 정리하였다. 또 이러한 수학이 인공지능 특히 신경망에서 어떤 역할을 하는지도 항목별로 해설하였다.
셋째, 최근 들어 주목받고 있는 인공지능 프로그래밍에 대해 자세하게 요약 정리하였다. 여러 가지 인공지능 프로그래밍의 핵심 내용들을 해설하였으며, 특히 인공지능에서 많이 쓰이는 Python을 다운받는 과정과 사용 예까지 안내하였다

이 책의 내용

제1장에서는 인공지능의 개요와 인공지능의 발달사 등을 탐구한다. 인공지능의 정의, 도전과 한계, 인간의 지능과 인공지능, 시작과 발전, 인간 두뇌 영역에 도전하는 인공지능 등을 살펴본다.
제2장에서는 인공지능 기술과 최근 응용 동향을 알아본다. 인공지능 도우미와 소프트웨어, 인공지능 기술 경쟁과 인공지능 교육, 인공지능의 생활 속의 응용, 타 학문 분야에의 응용, 인공지능과 일자리 문제 등을 알아본다.
제3장에서는 인공지능 연구와 구현을 다룬다. 분류 체계를 비롯하여 연구 분야, 5개의 시스템, 인공지능 테스트, 문제 해결과 코딩, 인공지능과 소프트웨어 등을 살펴본다.
제4장에서는 인공지능을 수준별로 살펴보고 지능의 폭발과 인공지능 윤리 등을 알아본다. 수준별 분류, 알파고, 기술적 특이점, 지능의 폭발, 윤리 강령 등을 다룬다.
제5장에서는 4차 산업혁명을 알아보고 4차 산업혁명 기술과 인공지능의 역할을 살펴본다. 4차 산업혁명, 지능형 로봇, 사물인터넷, 자율자동차와 드론, 미래 기술 등을 다룬다.
제6장에서는 인공지능을 위한 수학과 프로그래밍 주제를 다룬다. 인공지능을 위한 수학적 바탕, 함수, 벡터, 미분, 행렬, 확률, 통계, 회귀직선, 인공지능용 프로그래밍 언어들, Python 다운로드 및 프로그램 실행 예 등을 살펴본다.
제7장에서는 규칙기반 인공지능의 추론 및 전문가 시스템과 인공지능 문제들을 탐구한다. 논리와 추론, 탐색 기법, 알고리즘, 전문가 시스템, 흥미로운 인공지능 문제들을 다룬다.
제8장에서는 머신러닝의 개념을 이해하고 여러 가지 학습 방법과 응용 분야들을 고찰한다. 머신러닝의 개요, 각종 학습 방법, 은닉 마르코프 모델 등을 다룬다.
제9장에서는 인공지능의 주요 영역인 신경망의 개념과 발전 및 응용 분야들을 살펴본다. 신경망의 개요, 초기 신경망, 다층 퍼셉트론, 문자인식과 음성인식 등을 다룬다.
제10장에서는 딥러닝 기반의 심층신경망 활용과 텐서플로 등에 관해 고찰한다. 딥러닝 심층신경망의 종류, 활용과 동향, 하드웨어와 소프트웨어 등을 다룬다.
제11장에서는 인공지능에서 음성, 영상, 자연어 처리 등의 패턴인식 등에 관해 알아본다. 패턴인식의 주요 영역인 음성인식, 영상인식, 자연어 처리 등을 다룬다.
제12장에서는 데이터 사이언스 영역에서의 응용이나 분석과 관련된 다양한 논제들을 탐구한다. 데이터의 수집을 비롯한 단계들, 분석, 빅데이터, 데이터 마이닝 등을 다룬다.

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