인공지능, 머신러닝, 딥러닝 (개정판 2 판)

김의중

서울대학교를졸업하고시스템공학연구소(현,전자통신연구소)에서병렬컴퓨팅버전의범용수치해석프로그램개발에주도적으로참여했다.시스템공학연구소를퇴사하고카네기멜론대학교에서최적화분야병렬컴퓨팅알고리즘으로컴퓨터공학박사학위를받았다.박사후과정으로카네기멜론대학교에서미국국립과학재단그랜드챌린지과제인‘QUAKE'프로젝트에서핵심연구원으로참여하면서미국캘리포니아부근에서실제일어난지진을수치해석으로비교하는연구를진행했다.이연구에서당시최대미지수를가지는문제를3,000대서버가연결된세계2위슈퍼컴퓨터에서분석한후가장정확한결과를예측한논문을발표했다.이연구의공로로2003년슈퍼컴퓨터분야의오스카상인고든벨어워드GordonBellAwards를수상했다.이후듀크대학교에서리서치펠로우를역임하면서듀크대학교내확장형분산컴퓨팅시스템구축과미국샌디아국립연구소와공동으로공학분야의대규모시뮬레이션프로젝트를수행했다.한국에서는10여년동안IT기업에서수석연구원및CTO로근무하다가최근실리콘밸리의인공지능업체와공동으로설립한아이덴티파이대표를맡고있다.

저서:
알고리즘으로배우는인공지능,머신러닝,딥러닝입문
딥러닝개념과활용

 01장알파고와알파폴드를만든구글딥마인드
1.1대한민국의인공지능:알파고이전과이후2
1.2낭중지추4
1.2.1딥마인드창업자데미스하사비스7
1.3알파벳은왜바둑을선택했나?9
1.3.1알파고의학습방법10
1.3.2알파고의바둑기풍13
1.4인공지능을리딩하는딥마인드17
1.5생명의신비를풀어주는인공지능알파폴드20
1.5.1알파폴드의모델구조22
1.5.2알파폴드의학습방법24
1.5.3알파폴드의활용25
 02장ChatGPT와오픈AI
2.1알파고이후인공지능쓰나미:ChatGPT30
2.1.1공상과학영화가현실이되다32
2.1.2언어모델이란?35
2.1.3챗GPT의기본모델:트랜스포머39
2.1.4일반챗봇과챗GPT의차이점42
2.1.5챗GPT는어떻게만들어졌나?45
2.1.6챗GPT활용사례56
2.2오픈AI66
2.2.1초기오픈AI의인공지능연구69
2.2.2오픈AI가만든인공지능예술가73
 03장인공지능
3.1지능이란?78
3.2인공지능이란?81
3.2.1인공지능의연구분야84
3.3인공지능의역사92
3.3.1인공지능의서막을올린앨런튜링94
3.3.2최초의인공지능테스트:튜링테스트98
3.3.3인공지능뇌의진화101
3.3.4새로운컴퓨팅환경:양자컴퓨터109
3.3.5최초의인공신경망:퍼셉트론113
3.3.6인공지능이라는용어의등장115
3.3.7인공지능의위대한도전들117
3.3.8첫번째인공지능겨울122
3.3.9인공지능의재도약124
3.3.10인공지능의핵심:머신러닝129
3.3.11두번째인공지능겨울131
3.3.12현재의인공지능132
3.3.13IoT와인공지능:디지털트윈136
3.4인공지능의미래143
3.4.1특이점:선형대지수146
3.4.2일반인공지능149
3.4.3AGI로가는길149

 04장인공지능의핵심:학습
4.1학습:지능의핵심160
4.2모델이란?162
4.2.1물리모델164
4.2.2학습모델165
4.2.3추론모델165
4.2.4인공지능에서모델구현의접근방법167
4.3학습모델의학습방법168
4.4학습모델과머신러닝173
4.4.1콜레라를멈추게한160년전의머신러닝173
4.4.2학습모델의특성추출176
4.4.3학습모델활용의확산177
4.5통계와확률179
4.5.1상관분석과회귀분석179
4.5.2빈도론vs베이지안181
4.5.3현대임상실험방법을바꾼베이지안187
 05장머신러닝
5.1머신러닝개요196
5.2머신러닝과딥러닝의차이점201
5.3지도학습208
5.3.1지도학습의학습방법209
5.3.2분류210
5.3.3예측/회귀244
5.4비지도학습273
5.4.1비지도학습의학습방법274
5.4.2군집276
5.3.3차원축소296
5.5강화학습308
5.5.1강화학습의학습방법311
5.5.2강화학습모델의구성요소312
5.5.3강화학습문제정의:MDP318
5.5.4가치기반강화학습324
5.5.5정책기반강화학습337
5.5.6모델기반강화학습338
 06장딥러닝
6.1딥러닝개요346
6.2딥러닝의발전과정348
6.2.1뉴런과시냅스349
6.2.2인공신경망의시작:TLU350
6.2.3기억과학습353
6.2.4최초의인공신경망모델:퍼셉트론354
6.2.5에러의역전파365
6.2.6딥러닝프레임워크372
6.3딥러닝의학습절차378
6.4기본신경망모델381
6.4.1다층퍼셉트론예제383
6.5이미지분석387
6.5.1컨볼루션신경망391
6.5.2이미지분류397
6.5.3이미지객체추출409
6.5.4이미지객체분할418
6.6순차적데이터분석426
6.6.1순환신경망모델과활용사례427
6.6.2기본적인순환신경망431
6.6.3LSTM과GRU434
6.6.4학습목적에따른순환신경망구조438
6.6.5순환신경망에서의역전파443
6.6.6Seq2Seq기반의언어모델445
6.6.7트랜스포머451
6.6.8GPT모델과BERT모델458
6.7생성모델462
6.7.1오토인코더467
6.7.2VAE모델469
6.7.3GAN모델474
6.7.4Diffusion모델478
6.7.5가짜와의전쟁:DeepFake485
6.8 심층강화학습490
6.8.1가치기반심층강화학습모델490
6.8.2정책기반심층강화학습모델493

 별첨:인공지능,머신러닝,딥러닝에사용되는용어

혹시여러분이인공지능에관심이있다면,다음과같은경험을해본적이있나요?

 인공지능에관련된책을여러권읽어도도대체핵심을정확히모르겠어ㅜㅜ
 읽었던교재는쉬운것같은데놓치거나빠뜨린내용은없는걸까?
 머신러닝과딥러닝의포함관계보다차이점과장단점을알고싶은데…
 기본원리의이해없이주입식으로배운예제코드를다른분야에활용하려니까잘안되넹…
 개념을모르고코딩을하면결과가제대로처리됐는지알수가없네ㅠㅠ
 지금까지나는인공지능학습모델을정확히이해하고는있는걸까?
 Zero-base에서부터차근차근설명된교재가있으면좋겠는데…
 현재가장핫한연구는어떤분야이고향후연구방향성은?

위내용은저자가앞서출판한〈알고리즘으로배우는인공지능,머신러닝,딥러닝입문〉이라는책을교재로하여여러현장강의를통해수강생으로부터얻은피드백이다.저자는이번에출간하는개정판〈알고리즘으로배우는인공지능,머신러닝,딥러닝〉을통해위에서예시한여러문제들을해결하고자했다.사람의지능을조금더구체적으로분석해보고이를기반으로인공지능을설명한다.저자는이책에서인공지능의핵심은머신러닝이라고설명한다.오래전부터시작된전통적인머신러닝과최근급부상하고있는딥러닝모델을여러관점에서비교하고있다.학습방식에따른학습모델,데이터형태와처리임무에따른학습모델을각각처리방법과처리구조관점으로설명한다.저자는꼭전달해야할필요성이있는중요한개념과용어는책중간중간에의도적으로반복해서표현했다고한다.그리고가끔씩등장하는수학표현식은명확한개념전달을위한것이지만,표현식을무시해도앞서표현된설명만으로도충분히개념을이해할수있다고한다.이책에서는최근까지진행된거의모든분야의인공지능,머신러닝,딥러닝내용들을하나도빠짐없이소개하고있으며,그야말로Zero-Base에서사전지식없이도접근할수있도록전과정이구성되어있다.