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    처음 배우는 인공지능

    처음 배우는 인공지능 개발자를 위한 인공지능 알고리즘과 인프라 기초

    원제 : あたらしい人工知能の教科書プロダクト/サービス開発に必要な基礎知識

    • 다다 사토시 저
    • 송교석 역
    • 한빛미디어
    • 2017년 06월 01일
    • 정가
      28,000원
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    ISBN: 9788968483318 412쪽 183 x 235 (㎜)

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    머신러닝과 딥러닝 시대에 맞는 인공지능 개론
    빅데이터가축적되면서머신러닝과딥러닝기술이발전했고개발자가실제로구현할수있는프레임워크나라이브러리가등장했습니다. 전세계일류 IT 기업은이러한기술을접목해인공지능서비스를발표하고있으며앞으로는더욱향상된인공지능서비스가등장할것입니다.



    이 책은 ‘넓게, 하지만 절대 얕지는 않게’ 개발자에게꼭필요한인공지능의기초이론을알려주는개론서입니다. 통계이론, 머신러닝, 딥러닝, 신경망, 강화학습, 자연어처리등오늘날인공지능서비스구축에필요한핵심이론과알고리즘을설명합니다. 또한분산컴퓨팅과사물인터넷등인공지능에필요한인프라기초도다루므로분야전체의개념을이해하고싶은사람에게도움이될것입니다.


    출판사 리뷰

    ★ 인공지능 기술의 숲을 확인한다!
    대규모 연산 처리를 통해 기계에 학습을 시킬 수 있는 개발 환경이 등장했다. 이를 이용해 프로그래머라면 누구나 인공지능 서비스를 만들 수 있게 되었다. 하지만 영어 문법을 안다고 유창한 회화를 할 수 없듯이 제대로 된 인공지능 서비스를 개발하려면 인공지능 기술에 무엇이 있고 어떤 역할을 하는지 넓고 얕게라도 알 필요가 있다.
    이 책은 최근 주목받고 있는 머신러닝과 딥러닝을 중심으로 개발자가 꼭 한 번 살펴봐야 할 최신 인공지능 기술을 소개한다. 또한 한국어판에서는 선형 회귀, 신경망 만들기...
    ★ 인공지능 기술의 숲을 확인한다!
    대규모 연산 처리를 통해 기계에 학습을 시킬 수 있는 개발 환경이 등장했다. 이를 이용해 프로그래머라면 누구나 인공지능 서비스를 만들 수 있게 되었다. 하지만 영어 문법을 안다고 유창한 회화를 할 수 없듯이 제대로 된 인공지능 서비스를 개발하려면 인공지능 기술에 무엇이 있고 어떤 역할을 하는지 넓고 얕게라도 알 필요가 있다.
    이 책은 최근 주목받고 있는 머신러닝과 딥러닝을 중심으로 개발자가 꼭 한 번 살펴봐야 할 최신 인공지능 기술을 소개한다. 또한 한국어판에서는 선형 회귀, 신경망 만들기, K-평균, 오토인코더, 합성곱 신경망, GAN의 6개 이론을 텐서플로를 이용해 간단히 구현해서 개발자들이 참고할 수 있도록 했다. 개발자, 데이터 과학자 등 실제 인공지능 서비스를 개발하는 데 연관 있는 사람이라면 이 책을 읽은 후 앞으로 더 깊게 인공지능 분야를 배울 수 있는 시작점과 이정표를 찾을 수 있을 것이다.
    ★ 주요 내용
    ㆍ인공지능의 개념과 역사
    ㆍ머신러닝, 딥러닝, 강화 학습, 이미지 인식, 자연어 처리 등 주요 인공지능 이론 소개
    ㆍ인공지능 서비스 구축에 필요한 하드웨어/소프트웨어 기반의 분산 컴퓨팅 소개
    ㆍ빅데이터/사물인터넷/인공지능 사이의 연관 관계
    ★ 대상 독자
    ㆍ인공지능 서비스 개발자
    ㆍ빅데이터와 클라우드 컴퓨팅을 다루는 데이터 과학자와 인프라 관리자
    ㆍ인공지능 분야를 공부하는 대학생과 대학원생

    저자 소개

    다다 사토시
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 일본
    • 분류 : 과학/공학 저자
    • 인기지수 : 63
    최근저서

    대학교에서 생물학을 전공하면서 프로그래밍을 취미로 시작한 이색 개발자. 프로그래밍 지식을 살려 생물정보학 기업에 근무하면서 본격적인 인공지능 프로그래밍을 시작했다. 데이터분석프로그램과 웹기반의 데이터베이스 시스템 개발에 인공지능 서비스를 도입하는 업무를 맡고 있다.

    역자 소개

    송교석
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 과학/공학 저자 , 기타
    • 인기지수 : 213
    최근저서

    고려대학교 졸업후 카네기멜런대학교에서 컴퓨터과학 석사학위를 받았다. LG전자, 동양시스템즈를 거쳐 안랩에서 10년간 근무했으며, 안랩에서 분사한 노리타운 스튜디오의 대표를 역임한 바있다. 2017년 4월에 메디픽셀(Medipixel)을 설립하여 대표를 맡고있으며, 인공지능을 이용 해의료영상을 분석함으로써 폐암을 조기진단하는 프로젝트를 진행하고있다. 옮긴책으로『신경망 첫걸음』, 『처음배우는 인공지능』(이상한빛미디어, 2017)이있다.

    책 속에서

    목차

    Chapter 1 인공지능의 과거, 현재, 미래
    __01 인공지능이란
    __02 인공지능의 여명기
    __03 인공지능의 발전 흐름
    Chapter 2 규칙 기반 모델의 발전
    __01 규칙 기반 모델
    __02 지식 기반 모델
    __03 전문가 시스템
    __04 추천 엔진
    Chapter 3 오토마톤과 인공 생명 프로그램
    __01 인공 생명 시뮬레이션
    __02 유한 오토마톤
    __03 마르코프 모델
    __04 상태 기반 에이전트
    Chapter 4 가중치와 최적해 탐색
    __01 선형 문제와 비선형 문제
    __02 회귀분석
    __03 가중 회귀분석
    __04 유사도
    __05 텐서플로를 이용한 선형 회귀 예제
    Chapter 5 가중치와 최적화 프로그램
    __01 그래프 이론
    __02 그래프 탐색과 최적화
    __03 유전 알고리즘
    __04 신경망
    __05 텐서플로를 이용한 신경망 만들기 예제
    Chapter 6 통계 기반 머신러닝 1 - 확률분포와 모델링
    __01 통계 모델과 확률분포
    __02 베이즈 통계학과 베이즈 추론
    __03 마르코프 연쇄 몬테카를로 방법
    __04 은닉 마르코프 모델과 베이즈 네트워크
    Chapter 7 통계 기반 머신러닝 2 - 자율 학습과 지도 학습
    __01 자율 학습
    __02 지도 학습
    __03 텐서플로를 이용한 K-평균 예제
    Chapter 8 강화 학습과 분산 인공지능
    __01 앙상블 학습
    __02 강화 학습
    __03 전이 학습
    __04 분산 인공지능
    Chapter 9 딥러닝
    __01 신경망의 다층화
    __02 제한 볼츠만 머신
    __03 심층 신경망
    __04 합성곱 신경망(CNN)
    __05 순환 신경망(RNN)
    __06 텐서플로를 이용한 오토인코더 예제
    __07 텐서플로를 이용한 합성곱 신경망 예제
    Chapter 10 이미지와 음성 패턴 인식
    __01 패턴 인식
    __02 특징 추출 방법
    __03 이미지 인식
    __04 음성 인식
    __05 텐서플로를 이용한 GAN 구현하기
    Chapter 11 자연어 처리와 머신러닝
    __01 문장 구조 이해
    __02 지식 습득과 통계 의미론
    __03 구조 분석
    __04 텍스트 생성
    Chapter 12 지식 표현과 데이터 구조
    __01 데이터베이스
    __02 검색
    __03 의미 네트워크와 시맨틱 웹
    Chapter 13 분산 컴퓨팅
    __01 분산 컴퓨팅과 병렬 컴퓨팅
    __02 분산 컴퓨팅 하드웨어 환경
    __03 분산 컴퓨팅 소프트웨어 환경
    __04 머신러닝과 딥러닝 개발 환경
    Chapter 14 빅데이터와 사물인터넷의 관계
    __01 빅데이터
    __02 사물인터넷과 분산 인공지능
    __03 뇌 기능과 로봇
    __04 메타 인지
    __05 일본 인공지능 기술 동향

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