처음 배우는 인공지능 (개발자를 위한 인공지능 알고리즘과 인프라 기초)

처음 배우는 인공지능 (개발자를 위한 인공지능 알고리즘과 인프라 기초)

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Description
머신러닝과 딥러닝 시대에 맞는 인공지능 개론
빅데이터가 축적되면서 머신러닝과 딥러닝 기술이 발전했고 개발자가 실제로 구현할 수 있는 프레임워크나 라이브러리가 등장했다. 전 세계 일류 IT 기업은 이러한 기술을 접목해 인공지능 서비스를 발표하고 있으며 앞으로는 더욱 향상된 인공지능 서비스가 등장할 것이다.

『처음 배우는 인공지능』은 ‘넓게, 하지만 절대 얕지는 않게’ 개발자에게 꼭 필요한 인공지능의 기초 이론을 알려주는 개론서다. 통계 이론, 머신러닝, 딥러닝, 신경망, 강화 학습, 자연어 처리 등 오늘날 인공지능 서비스 구축에 필요한 핵심 이론과 알고리즘을 설명한다. 또한 분산 컴퓨팅과 사물인터넷 등 인공지능에 필요한 인프라 기초도 다루므로 분야 전체의 개념을 이해하고 싶은 사람에게 도움이 될 것이다.
저자

다다사토시

저자다다사토시는대학교에서생물학을전공하면서프로그래밍을취미로시작한이색개발자.프로그래밍지식을살려생물정보학기업에근무하면서본격적인인공지능프로그래밍을시작했다.데이터분석프로그램과웹기반의데이터베이스시스템개발에인공지능서비스를도입하는업무를맡고있다.

목차

Chapter1인공지능의과거,현재,미래
__01인공지능이란
__02인공지능의여명기
__03인공지능의발전흐름

Chapter2규칙기반모델의발전
__01규칙기반모델
__02지식기반모델
__03전문가시스템
__04추천엔진

Chapter3오토마톤과인공생명프로그램
__01인공생명시뮬레이션
__02유한오토마톤
__03마르코프모델
__04상태기반에이전트

Chapter4가중치와최적해탐색
__01선형문제와비선형문제
__02회귀분석
__03가중회귀분석
__04유사도
__05텐서플로를이용한선형회귀예제

Chapter5가중치와최적화프로그램
__01그래프이론
__02그래프탐색과최적화
__03유전알고리즘
__04신경망
__05텐서플로를이용한신경망만들기예제

Chapter6통계기반머신러닝1-확률분포와모델링
__01통계모델과확률분포
__02베이즈통계학과베이즈추론
__03마르코프연쇄몬테카를로방법
__04은닉마르코프모델과베이즈네트워크

Chapter7통계기반머신러닝2-자율학습과지도학습
__01자율학습
__02지도학습
__03텐서플로를이용한K-평균예제

Chapter8강화학습과분산인공지능
__01앙상블학습
__02강화학습
__03전이학습
__04분산인공지능

Chapter9딥러닝
__01신경망의다층화
__02제한볼츠만머신
__03심층신경망
__04합성곱신경망(CNN)
__05순환신경망(RNN)
__06텐서플로를이용한오토인코더예제
__07텐서플로를이용한합성곱신경망예제

Chapter10이미지와음성패턴인식
__01패턴인식
__02특징추출방법
__03이미지인식
__04음성인식
__05텐서플로를이용한GAN구현하기

Chapter11자연어처리와머신러닝
__01문장구조이해
__02지식습득과통계의미론
__03구조분석
__04텍스트생성

Chapter12지식표현과데이터구조
__01데이터베이스
__02검색
__03의미네트워크와시맨틱웹

Chapter13분산컴퓨팅
__01분산컴퓨팅과병렬컴퓨팅
__02분산컴퓨팅하드웨어환경
__03분산컴퓨팅소프트웨어환경
__04머신러닝과딥러닝개발환경

Chapter14빅데이터와사물인터넷의관계
__01빅데이터
__02사물인터넷과분산인공지능
__03뇌기능과로봇
__04메타인지
__05일본인공지능기술동향

출판사 서평

★인공지능기술의숲을확인한다!
대규모연산처리를통해기계에학습을시킬수있는개발환경이등장했다.이를이용해프로그래머라면누구나인공지능서비스를만들수있게되었다.하지만영어문법을안다고유창한회화를할수없듯이제대로된인공지능서비스를개발하려면인공지능기술에무엇이있고어떤역할을하는지넓고얕게라도알필요가있다.

이책은최근주목받고있는머신러닝과딥러닝을중심으로개발자가꼭한번살펴봐야할최신인공지능기술을소개한다.또한한국어판에서는선형회귀,신경망만들기,K-평균,오토인코더,합성곱신경망,GAN의6개이론을텐서플로를이용해간단히구현해서개발자들이참고할수있도록했다.개발자,데이터과학자등실제인공지능서비스를개발하는데연관있는사람이라면이책을읽은후앞으로더깊게인공지능분야를배울수있는시작점과이정표를찾을수있을것이다.

★주요내용
ㆍ 인공지능의개념과역사
ㆍ 머신러닝,딥러닝,강화학습,이미지인식,자연어처리등주요인공지능이론소개
ㆍ 인공지능서비스구축에필요한하드웨어/소프트웨어기반의분산컴퓨팅소개
ㆍ 빅데이터/사물인터넷/인공지능사이의연관관계

★대상독자
ㆍ 인공지능서비스개발자
ㆍ 빅데이터와클라우드컴퓨팅을다루는데이터과학자와인프라관리자
ㆍ 인공지능분야를공부하는대학생과대학원생