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제1부 생각하는 기계:인공지능 개요제1장 인공지능이란 무엇인가제2장 머신러닝의 부상제3장 AI에 대한 최고의 접근방법제4장 주요 AI 응용 분야제5장 빅데이터에 대한 AI 활용제6장 접근방법에 대한 고찰제2부 머신러닝제7장 머신러닝이란 무엇인가제 8 장 머신러닝의 유형제 9 장 주요 머신러닝 알고리즘제 10 장 머신러닝 알고리즘의 적용제 11 장 조언제3부 인공신경망제 12 장 인공신경망이란 무엇인가제 13 장 인공신경망의 작동 원리제 14 장 네트워크 학습시키기제 15 장 신경망을 활용한 분류 및 클러스터링제 16 장 주요 도전과제제4부 인공지능 활용하기제 17 장 자연어 처리 기술의 활용제 18 장 고객 상호작용 자동화제 19 장 데이터 기반의 의사결정력 향상제 20 장 머신러닝을 활용한 사건 및 결과 예측제 21 장 인공지능 마인드 구축
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Doug Rose
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주요 내용● 기계가 학습하는 방식들을 비교하고, 오늘날의 주요 ML 알고리즘을 살펴본다.● AI/ML를 적용하기에 적합한 문제인지부터 판단하고, AI/ML 프로젝트와 관련된 일반적인 실수들을 피한다.● 신경망을 사용하여 의사결정을 자동화하고 예상치 못한 패턴들을 식별한다.● 신경망이 더 빠르고 효과적으로 학습할 수 있도록 신경망을 지원한다.● AI 챗봇, 가상 에이전트, 대화형 AI 애플리케이션을 활용한다.
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