상세정보
미리보기
누구나 쉽게 배우는 인공지능 스타트
- 저자
- 박동규 저
- 출판사
- 인피니티북스
- 출판일
- 2024-08-30
- 등록일
- 2025-01-06
- 파일포맷
- PDF
- 파일크기
- 64MB
- 공급사
- YES24
- 지원기기
-
PC
PHONE
TABLET
웹뷰어
프로그램 수동설치
뷰어프로그램 설치 안내
책소개
인공지능의 개념부터 실습까지, 쉽고 재미있게!
이 책은 인공지능의 개념과 역사부터 최신 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝과 딥러닝을 소개하고, 나아가 인공지능의 전망까지 설명하고 있다. 이를 통해 독자들은 인공지능을 이해하고, 그 기반이 되는 기술을 습득하며, 인공지능과 공존하게 될 미래 사회를 살아가는 지혜를 익히게 될 것이다. 특히, 인공지능의 기초적인 지식과 원리를 쉽게 이해하도록 다양한 그림을 통하여 풀어서 설명하고 있기 때문에 초보자가 입문하기에 좋은 도서이다.
저자소개
1988년 처음으로 코딩을 접하다. 1999년 부산대학교 전자계산학과의 이학박사학위 취득, 2002년 창원대학교 정보통신공학과 임용, 2007년 1년간 카네기멜론대학교(CMU) 연구교수, 2012년 1년간 텍사스 A&M 대학교 연구교수. 2018년 Youtube에 널널한 교수의 기초/고급 파이썬 강의 개설. 창원대학교 정보전산원장, 스마트모바일앱센터장, IEEE Busan Section Chair 등 역임.
목차
Chapter 1 인공지능으로 즐기는 세상
01 인공지능 기술을 알아보자
02 지능을 가지는 기계와 지능에 대한 고찰
03 인공지능이라는 말은 누가 처음 사용했을까?
04 인공지능이 적용되는 여러 가지 분야를 알아보자
LAB 인공지능이 그림을 그려준다: 딥드림
Chapter 2 인공지능의 역사
01 인공지능을 정의해 보자
02 산업혁명의 간단한 역사
03 인공지능의 오랜 역사
04 인공지능 연구에 대한 낙관적 전망이 넘쳐나다
05 다시 인공지능의 성숙기가 찾아오다
LAB 인공지능 번역기: 파파고
Chapter 3 상상과 예술 속의 인공지능
01 인공지능, 불쾌한 골짜기를 만나다
02 빅터 프랑켄슈타인: 피조물에 의해 파괴당한 삶
03 로봇의 등장, 피조물의 반란에 대한 서사
04 도구의 창조, 그 도구에 의한 몰락에 대한 서사: 2001 스페이스 오디세이
05 공포의 터미네이터, 인공지능의 군사적 이용에 대한 경고
06 매트릭스, 인공지능의 에너지원을 생각하다
LAB 세상의 흐름을 읽자: 구글 트렌드
Chapter 4 인공지능과 윤리
01 범죄를 예방하는 인공지능 시스템 그리고 편향
02 인공지능의 편향과 윤리적 문제점
03 안전한 인공지능 연구 개발에 대한 국가적 노력과 지침
04 범용 인공지능의 위험성
05 인류를 지킬 수 있는 로봇 3원칙과 자율주행차의 윤리
LAB 나의 도덕관을 이해하자: 모럴 머신
Chapter 5 인공지능을 배우기 위해 알아야 할 것
01 프로그램에 대해 알아보자
02 다양한 프로그래밍 언어와 프로그램의 수행 구조
03 규칙 기반 인공지능과 전문가 시스템
04 명시적 프로그램의 한계와 이를 극복한 머신러닝
LAB 블록 코딩을 익혀보자
Chapter 6 인공지능을 위한 기술
01 디지털 세상에서 정보는 2진수로 표현된다
02 인공지능 원료가 넘쳐나다
03 인공지능을 똑똑하게 만들기 위한 다양한 데이터베이스
04 사물인터넷 기술과 인공지능에 이용되는 그래픽 처리장치
05 클라우드 서비스와 로봇 기술
LAB 로봇과 인공지능
Chapter 7 인공지능과 데이터 과학
01 데이터는 예전부터 중요한 자원이었다
02 데이터 과학과 분석 플랫폼
03 데이터 사이의 관련성을 알아보는 방법
04 알고리즘보다 데이터가 중요하다
05 천문학과 데이터 과학의 만남: 사건 지평선 망원경
06 의미 있는 데이터를 모아서 데이터 분석을 하자
LAB 사건 지평선 망원경
Chapter 8 스스로 학습하는 머신러닝
01 머신러닝의 엄밀한 정의
02 선형 회귀를 통해 살펴보는 머신러닝
03 다양한 머신러닝 학습 방법을 알아보자
04 다양한 지도 학습 방법을 알아보자
05 비지도 학습 방법을 알아보자
LAB 머신러닝 최적화에 숨어있는 수학적 원리를 알아보자
Chapter 9 인공 신경망 기술
01 인간의 신경세포와 퍼셉트론
02 인공적인 신경세포: 퍼셉트론
03 퍼셉트론의 화려한 등장과 비판자들
04 XOR 문제와 다층 퍼셉트론의 필요성
05 방대한 신경망을 학습시키는 알고리즘: 딥러닝
06 오차를 효과적으로 줄이는 학습 방법: 오차 역전파
LAB 딥러닝으로 분류를 수행하는 구글의 플랫폼: 티처블 머신
Chapter 10 딥러닝의 세계로
01 많은 이미지 데이터를 모아라: 인공지능을 위한 데이터
02 이미지넷 경진대회와 딥러닝의 부상
03 이미지의 특징을 훈련하자: 합성곱 신경망
04 이미지에서 원하는 사물을 찾아보자: 객체 탐지
LAB 합성곱 신경망으로 숫자를 인식시켜 보자
Chapter 11 순환 신경망과 적대적 생성 신경망
01 순서를 가진 연속적인 데이터를 처리하는 인공지능
02 인간과 대화하는 인공지능
03 유명 화가의 그림을 따라하는 인공지능: 적대적 생성 신경망
04 적대적 생성 신경망의 혁신과 응용 사례를 살펴보자
05 설명할 수 없다면 이해한 것이 아니다: 설명 가능한 인공지능
LAB 사람의 감정을 이용하여 이모지를 만들자
Chapter 12 인간과 겨루는 인공지능: 강화 학습
01 딥마인드와 알파고 충격
02 알파고를 뛰어넘는 인공지능의 출현
03 알파고의 시작: 아타리 게임을 하는 인공지능
04 스스로 이동하는 자동차
05 강화 학습을 자율주행 자동차 운행 기술에 적용하자
LAB 컴퓨터가 만드는 명상 음악을 감상하자
Chapter 13 인공지능의 도전과 미래
01 기계를 파괴하다, 러다이트 운동
02 직업이 사라지고 만들어지다
03 코딩하고 창의적인 일을 하는 인공지능
04 인공지능의 혁신과 뇌 과학
05 인간의 뇌는 심층 신경망과 같은 원리로 학습하는가?
LAB 알파코드가 코딩을 하다
