인공지능 2 (현대적 접근방식 | 4 판)

인공지능 2 (현대적 접근방식 | 4 판)

$41.91
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Vendor: 제이펍 - 스튜어트 러셀,피터 노빅
Type: 인공지능
SKU: 9791191600322
Categories: ALL BOOKS 컴퓨터/인터넷 컴퓨터/인터넷_컴퓨터공학
Tags: 스튜어트 러셀 인공지능2현대적접근방식4판 제이펍 컴퓨터/IT_컴퓨터공학 피터 노빅
Description
전 세계 1,500개 이상의 대학에서 교재로 사용하는 인공지능 교과서!
‘인공지능 바이블’로 통하는 이 책은 이미 3판에서도 인공지능 연구의 결정판으로서의 위치를 확고히 한 바 있다. 최소 134개국 1,529개 이상의 대학에서 교재로 사용하고 있으며(미국에서만 554개 대학에서 채택), 전 세계의 교육자들은 이 책을 다음과 같이 칭송하고 있다.

It's a pleasure teaching from your book. - Prof. Barbara Grosz (Harvard)
a damn good book - Prof. Pat Hayes (Western Florida)
It's simply the best. - Prof. Curry Guinn (Duke)
저자

스튜어트러셀,피터노빅

StuartRussell
스튜어트러셀은현재버클리대학교의컴퓨터과학과교수이자CenterforIntelligentSystems의책임자,그리고공학스미스-자데석좌교수(Smith-ZadehChair)이다.또한,인공지능의다양한주제에관해300편이넘는논문을발표했으며,그가쓴다른책으로는《TheUseofKnowledgeinAnalogyandInduction》과《DotheRightThing:StudiesinLimitedRationality》,그리고《HumanCompatible:ArtificialIntelligenceandtheProblemofControl》이있다.

두저자는2016년AAAI(AmericanAssociationforArtificialIntelligence)/EAAI(EducationalAdvancesinArtificialIntelligence)의제1회우수교육자(OutstandingEducator)상을공동수상했다.

목차

PARTV기계학습
CHAPTER19견본에서배우는학습ㆍ3
19.1학습의여러형태…………………………………………………………………………………………………………………4
19.2지도학습……………………………………………………………………………………………………………………………………6
19.3결정트리의학습………………………………………………………………………………………………………………11
19.4모형선택과최적화…………………………………………………………………………………………………………21
19.5학습이론………………………………………………………………………………………………………………………………30
19.6선형회귀와분류………………………………………………………………………………………………………………35
19.7비매개변수모형…………………………………………………………………………………………………………………47
19.8앙상블학습……………………………………………………………………………………………………………………………59
19.9기계학습시스템개발………………………………………………………………………………………………………69
▶▶요약……………………………………………………………………………………………………………………………………81
▶▶참고문헌및역사적참고사항……………………………………………………………………………82

CHAPTER20확률모형의학습ㆍ89
20.1통계적학습……………………………………………………………………………………………………………………………90
20.2완전데이터를이용한학습…………………………………………………………………………………………93
20.3은닉변수가있는학습:EM알고리즘………………………………………………………………109
▶▶요약…………………………………………………………………………………………………………………………………119
▶▶참고문헌및역사적참고사항…………………………………………………………………………120

CHAPTER21심층학습ㆍ125
21.1단순순방향신경망………………………………………………………………………………………………………127
21.2심층학습을위한계산그래프…………………………………………………………………………………133
21.3합성곱신경망……………………………………………………………………………………………………………………137
21.4학습알고리즘……………………………………………………………………………………………………………………144
21.5일반화……………………………………………………………………………………………………………………………………148
21.6순환신경망…………………………………………………………………………………………………………………………153
21.7비지도학습과전이학습…………………………………………………………………………………………………157
21.8응용…………………………………………………………………………………………………………………………………………165
▶▶요약…………………………………………………………………………………………………………………………………168
▶▶참고문헌및역사적참고사항…………………………………………………………………………168

CHAPTER22강화학습ㆍ173
22.1보상기반학습…………………………………………………………………………………………………………………173
22.2수동강화학습……………………………………………………………………………………………………………………176
22.3능동강화학습……………………………………………………………………………………………………………………183
22.4강화학습의일반화…………………………………………………………………………………………………………191
22.5정책검색……………………………………………………………………………………………………………………………199
22.6견습학습과역강화학습………………………………………………………………………………………………202
22.7강화학습의응용………………………………………………………………………………………………………………206
▶▶요약…………………………………………………………………………………………………………………………………209
▶▶참고문헌및역사적참고사항…………………………………………………………………………211

PARTVI의사소통,지각,행동
CHAPTER23자연어처리ㆍ217
23.1언어모형……………………………………………………………………………………………………………………………218
23.2문법…………………………………………………………………………………………………………………………………………231
23.3파싱…………………………………………………………………………………………………………………………………………233
23.4증강문법……………………………………………………………………………………………………………………………240
23.5실제자연어의복잡한사항들…………………………………………………………………………………246
23.6자연어처리과제들………………………………………………………………………………………………………250
▶▶요약…………………………………………………………………………………………………………………………………252
▶▶참고문헌및역사적참고사항…………………………………………………………………………253

CHAPTER24자연어처리를위한심층학습ㆍ259
24.1단어내장……………………………………………………………………………………………………………………………260
24.2NLP를위한순환신경망……………………………………………………………………………………………264
24.3순차열대순차열모형…………………………………………………………………………………………………268
24.4트랜스포머구조………………………………………………………………………………………………………………274
24.5사전훈련과전이학습………………………………………………………………………………………………………277
24.6현황…………………………………………………………………………………………………………………………………………282
▶▶요약…………………………………………………………………………………………………………………………………285
▶▶참고문헌및역사적참고사항…………………………………………………………………………285

CHAPTER25컴퓨터시각ㆍ289
25.1소개…………………………………………………………………………………………………………………………………………289
25.2이미지형성…………………………………………………………………………………………………………………………291
25.3단순이미지특징……………………………………………………………………………………………………………298
25.4이미지분류…………………………………………………………………………………………………………………………306
25.5물체검출……………………………………………………………………………………………………………………………311
25.63차원세계…………………………………………………………………………………………………………………………314
25.7컴퓨터시각의용도………………………………………………………………………………………………………319
▶▶요약…………………………………………………………………………………………………………………………………334
▶▶참고문헌및역사적참고사항…………………………………………………………………………335

CHAPTER26로봇공학ㆍ341
26.1로봇………………………………………………………………………………………………………………………………………341
26.2로봇하드웨어…………………………………………………………………………………………………………………342
26.3로봇공학이푸는문제들……………………………………………………………………………………………347
26.4로봇지각…………………………………………………………………………………………………………………………349
26.5계획수립과제어…………………………………………………………………………………………………………357
26.6불확실한운동의계획…………………………………………………………………………………………………378
26.7로봇공학의강화학습……………………………………………………………………………………………………381
26.8인간과로봇………………………………………………………………………………………………………………………384
26.9로봇공학의또다른틀………………………………………………………………………………………………394
26.10응용영역…………………………………………………………………………………………………………………………397
▶▶요약………………………………………………………………………………………………………………………………400
▶▶참고문헌및역사적참고사항………………………………………………………………………402

PARTVII결론
CHAPTER27인공지능의철학,윤리학,안전ㆍ411
27.1인공지능의한계………………………………………………………………………………………………………………411
27.2기계가정말로생각할수있을까?………………………………………………………………………416
27.3인공지능의윤리………………………………………………………………………………………………………………418
▶▶요약…………………………………………………………………………………………………………………………………443
▶▶참고문헌및역사적참고사항…………………………………………………………………………443

CHAPTER28인공지능의미래ㆍ451
28.1인공지능의구성요소………………………………………………………………………………………………………452
28.2인공지능구조……………………………………………………………………………………………………………………459

APPENDIXA수학적배경ㆍ465
A.1복잡도분석과O()표기법

출판사 서평

2010년대인공신경망의부활과심층학습의눈부신성과를반영한인공지능연구의결정판!

2016년에나온제3판번역서(2009년에출간된원서3판을번역)는최신연구반영에한계가있었으나,이번제4판번역서는최근성과(자연어이해,로봇공학,컴퓨터시각에심층학습이끼친영향,강화학습을로봇공학에적용하는방법,기계학습,인공지능윤리등)를충실하게반영한,2020년에출간된원서를옮긴것이라이분야의‘좀더통합된상’을원하는여러독자의갈증을해소하는데큰도움이될것입니다.

전체적으로,책의약25%가완전히새로운내용이고나머지75%도이분야의좀더통합된상을제시하기위해크게변경되었으며,이번판에서인용한문헌의22%는2010년이후에출판된것들입니다.

제4판에서새로운점들
ㆍ 사람이손으로짜는지식공학보다는기계학습에좀더무게를실었다.기계학습은가용데이터와컴퓨팅자원이증가하고새로운알고리즘들이등장한덕분에큰성공을거두고있다.
ㆍ 심층학습,확률적프로그래밍,다중에이전트시스템을각각개별적인장(챕터)으로두어서좀더자세히다룬다.
ㆍ 자연어이해,로봇공학,컴퓨터시각에관한장들을심층학습이끼친영향을반영해서수정했다.
ㆍ 로봇공학장에사람과상호작용하는로봇에관한내용과강화학습을로봇공학에적용하는방법에관한내용이추가되었다.
ㆍ 이전에는인공지능의목표를사람이구체적인효용정보(목적함수)를제공한다는가정하에서기대효용을최대화하려는시스템을만드는것이라고정의했다.그러나이번판에서는목적함수가고정되어있으며인공지능시스템이목적함수를알고있다고가정하지않는다.대신,시스템은자신이봉사하는인간의진짜목적이무엇인지확실하게알지못할수있다고가정한다.시스템은반드시자신이무엇을최대화할것인지를배워야하며,목적에관해불확실성이존재하더라도적절히작동해야한다.
ㆍ 인공지능이사회에미치는영향을좀더자세하게다루었다.여기에는윤리,공정성,신뢰,안정성에관한핵심적인문제들을고찰한다.
ㆍ 각장끝의연습문제들을온라인사이트로옮겼다.덕분에강사들의요구와이분야및인공지능관련소프트웨어도구의발전에맞게연습문제들을계속추가,갱신,개선할수있게되었다.