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eBook 파이썬으로 만드는 인공지능
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소개

목차

Chapter 01 인간 지능을 흉내 내는 인공지능
1.1 지능이란?
1.2 인공지능을 바라보는 관점
1.3 인공지능의 역사
1.4 인공지능의 현재와 미래
1.5 인공지능 만들기
1.6 읽을거리와 볼거리
[재미있는 인공지능 이야기] 에이다와 배비지
연습문제

Chapter 02 파이썬으로 시작하는 인공지능
2.1 프로그램 예제
2.2 두 가지 프로그래밍 환경
2.3 영리한 프로그래밍 환경: 아나콘다
2.4 인공지능 프로그래밍 예제 1: 셈 지능
2.5 인공지능 프로그래밍 예제 2: 인공지능 기자
2.6 인공지능 프로그래밍 예제 3: 더 똑똑한 인공지능 기자
2.7 인공지능 프로그래밍을 위한 파이썬 기초
[재미있는 인공지능 이야기] 앨런 튜링
연습문제

Chapter 03 기계 학습과 인식
3.1 기계 학습 기초
3.2 인공지능 제품의 설계와 구현
3.3 데이터에 대한 이해
3.4 특징 추출과 표현
3.5 필기 숫자 인식
3.6 성능 측정
3.7 인공지능은 어떻게 인식을 하나?
[재미있는 인공지능 이야기] 클로드 섀넌
연습문제

Chapter 04 신경망 기초
4.1 인공 신경망의 태동
4.2 퍼셉트론의 원리
4.3 사람의 학습과 신경망의 학습
4.4 퍼셉트론 학습 알고리즘
4.5 현대 기계 학습으로 확장
4.6 퍼셉트론 프로그래밍
4.7 다층 퍼셉트론
4.8 오류 역전파 알고리즘
4.9 다층 퍼셉트론 프로그래밍
4.10 하이퍼 매개변수 최적화
[재미있는 인공지능 이야기] 로젠블랫과 민스키
연습문제

Chapter 05 딥러닝과 텐서플로
5.1 딥러닝의 등장
5.2 텐서플로 개념 익히기
5.3 텐서플로 프로그래밍 기초
5.4 텐서플로로 다층 퍼셉트론 프로그래밍
5.5 깊은 다층 퍼셉트론
5.6 딥러닝의 학습 전략
5.7 딥러닝이 사용하는 손실 함수
5.8 딥러닝이 사용하는 옵티마이저
5.9 좋은 프로그래밍 스킬
5.10 교차 검증을 이용한 하이퍼 매개변수 최적화
[재미있는 인공지능 이야기] 딥러닝 삼인방
연습문제

Chapter 06 컨볼루션 신경망과 컴퓨터 비전
6.1 컨볼루션 신경망의 동기와 전개
6.2 컨볼루션 신경망의 구조와 동작
6.3 컨볼루션 신경망의 학습
6.4 컨볼루션 신경망 프로그래밍
6.5 컨볼루션 신경망의 시각화
6.6 딥러닝의 규제
6.7 전이 학습
6.8 물체 검출
[재미있는 인공지능 이야기] 인공지능 선두 대학
연습문제

Chapter 07 지능 에이전트
7.1 지능 에이전트 시나리오
7.2 지능 에이전트 만들기
7.3 고급 인터페이스를 갖춘 지능 에이전트
7.4 지식 표현과 추론
7.5 틈새 없는 협동과 능동성을 갖춘 지능 에이전트
[재미있는 인공지능 이야기] 스마트폰
연습문제

Chapter 08 시계열 데이터와 순환 신경망
8.1 시계열 데이터의 이해
8.2 순환 신경망
8.3 LSTM으로 시계열 예측하기
8.4 편곡하는 인공지능
8.5 자연어 처리
[재미있는 인공지능 이야기] 인공지능으로 무장한 농업
연습문제

Chapter 09 강화 학습과 게임 지능
9.1 강화 학습의 원리와 응용
9.2 최적 정책과 가치 함수
9.3 동적 프로그래밍
9.4 학습 기반 알고리즘
9.5 DQN
9.6 강화 학습과 강한 인공지능
[재미있는 인공지능 이야기] 스포츠를 더 흥미진진하게
연습문제

Chapter 10 생성 모델과 창작
10.1 확률적 생성 모델
10.2 오토인코더
10.3 생성 적대 신경망
10.4 응용 시나리오: 인공지능 패션 디자인
10.5 생성 모델의 발전과 인공지능 창작
[재미있는 인공지능 이야기] 예술을 침범하는 인공지능
연습문제

Chapter 11 공간 탐색과 문제해결
11.1 상태 공간
11.2 맹목 탐색
11.3 최고 우선 탐색
11.4 A* 알고리즘
11.5 미니맥스 알고리즘
11.6 몬테카를로 트리 탐색 알고리즘
11.7 몬테카를로 트리 탐색을 이용한 게임 인공지능
11.8 알파고: 컨볼루션 신경망과 강화 학습, 몬테카를로 트리 탐색의 결합
[재미있는 인공지능 이야기] 도로를 질주하는 자율주행차
연습문제

Chapter 12 설명 가능 인공지능
12.1 결정 트리의 설명 능력
12.2 설명 가능 인공지능의 수준과 어려움
12.3 컨볼루션 신경망의 설명 능력
12.4 GradCAM 프로그래밍
[재미있는 인공지능 이야기] 딥 메디슨
연습문제

저자 소개2

1992년부터 전북대학교 컴퓨터공학부 교수로 재직 중이다. 1984년에 서울대학교 컴퓨터공학부를 졸업하고, 1992년에 KAIST 전산학과에서 박사학위를 받았다. 한국정보과학회 SA(소프트웨어와 응용) 논문지와 한국콘텐츠학회 논문지의 편집위원장을 지냈다. 주요 연구 분야는 기계 학습과 컴퓨터 비전, 패턴인식이다. 저서로는 『IT CookBook, 컴퓨터 비전』(한빛아카데미, 2014년, 대한민국학술원 2015년 우수학술도서), 『패턴인식』(교보문고, 2008년, 문화체육관광부 2009년 우수학술도서), 『C 프로그래밍과 스타일링』(교보문고, 2009년), 『컴퓨터 스토리』(교보문
1992년부터 전북대학교 컴퓨터공학부 교수로 재직 중이다. 1984년에 서울대학교 컴퓨터공학부를 졸업하고, 1992년에 KAIST 전산학과에서 박사학위를 받았다. 한국정보과학회 SA(소프트웨어와 응용) 논문지와 한국콘텐츠학회 논문지의 편집위원장을 지냈다. 주요 연구 분야는 기계 학습과 컴퓨터 비전, 패턴인식이다. 저서로는 『IT CookBook, 컴퓨터 비전』(한빛아카데미, 2014년, 대한민국학술원 2015년 우수학술도서), 『패턴인식』(교보문고, 2008년, 문화체육관광부 2009년 우수학술도서), 『C 프로그래밍과 스타일링』(교보문고, 2009년), 『컴퓨터 스토리』(교보문고, 2011년), 번역서로는 『앱인벤터2』(한빛아카데미, 2015년)가 있다.

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우석대학교 정보보안학과 교수로 재직 중이다. 전북대학교 컴퓨터공학부에서 학사와 석사, 박사학위를 받았고 ETRI에서 근무하였다. 주요 관심 분야는 인공지능, 영상처리, 컴퓨터 비전공자를 위한 소프트웨어 교육입니다. 역서로는 한빛아카데미의 『앱인벤터2』(2015년)가 있다.

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2021년 02월 16일
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파일/용량
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ISBN13
9791156648284

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