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책소개

“인공지능, 넓고 깊게 그리고 쉽게 이해하기”
궁금했던 인공지능의 모든 것. 역사와 이론, 적용 사례까지 알아보는 인공지능 지침서!

1950년 영국의 수학자 앨런 튜링은 '기계는 생각할 수 있을까?'라는 화두를 던진다. 생각하는 기계 ‘튜링 머신’으로 시작된 인공지능은 그동안 한계라고 여겨졌던 수많은 난제를 극복하고 지금은 IT 산업에서 핵심 기술로 떠오르고 있다. 구글, 페이스북 그리고 IBM 등 유수한 글로벌 IT 업체들은 인공지능을 그들의 차세대 성장동력으로 지목하고 전폭적인 투자를 아끼지 않고 있다. 이 책은 인공지능에 관심이 있는 모든 독자들을 위해 검증된 역사적 사실과 연구 배경 등을 다루고 있으며, 특히 머신러닝과 딥러닝 분야의 개발자들에게는 쉽게 설명된 핵심 이론과 함께 적용사례별 간단한 알고리즘 등을 보여준다.

목차

[1부] 인공지능

▣ 01장: 알파고와 구글 딥마인드
__낭중지추
__딥마인드 창업자이자 CEO 데미스 하사비스
__인간과의 마지막 게임

▣ 02장: 인공지능의 역사
__인공지능이란?
__인공지능의 서막을 올린 앨런 튜링
__인공 지능 검사: 튜링 테스트
__인공지능 뇌의 진화
__최초의 인공신경망: 퍼셉트론
__인공지능 용어의 등장
__인공지능의 위대한 도전들
__인공지능의 첫 번째 겨울
__인공지능의 재도약
__인공지능에서 파생된 머신러닝
__두 번째 인공지능의 겨울
__현재의 인공지능
__IoT 시대의 인공지능
__인공지능의 미래

[2부] 머신러닝

▣ 03장: 머신러닝 개요
__머신러닝 정의
__머신러닝의 분류
__콜레라를 멈추게 한 160년 전의 머신러닝
__진보된 머신러닝
__알파고의 학습 모델: 강화학습
__머신러닝에 필요한 사전학습

▣ 04장: 통계와 확률
__상관분석과 회귀분석
__선형 회귀
__로지스틱 회귀
__빈도론 vs. 베이지안
__현대 임상 실험 방법을 바꾼 베이지안

▣ 05장: 분류
__kNN 모델
__서포트 벡터 머신
__의사결정 트리

▣ 06장: 군집
__k-means 클러스터링
__DBSCAN 클러스터링
__계층형 군집 모델

▣ 07장: 강화학습
__강화학습 개요
__마코프 프로세스
__마코프 보상 프로세스
__마코프 디시즌 프로세스
__강화학습의 적용 사례

[3부] 딥러닝

▣ 08장: 딥러닝 개요
__딥러닝 정의
__딥러닝의 역사: 2000년대 이전
__딥러닝의 역사: 2000년대 이후
__인공지능의 핵심기술: 딥러닝의 미래

▣ 09장: 딥러닝 전쟁의 시작
__보고 싶은 영화를 로봇이 추천하는 넷플릭스
__딥러닝의 선두주자 구글
__딥러닝의 모범생 마이크로소프트
__세계 2위의 검색 서비스 바이두
__디지털 영토 확장을 위한 신무기 딥러닝: 페이스북
__스마트 기업을 지향하는 IBM
__인공지능에 소극적인 애플
__딥러닝 기술의 공백을 메워주는 스타트업들

▣ 10장: 인공신경망
__최초의 인공신경망
__단층 퍼셉트론
__다층 퍼셉트론
__피드포워드 신경망
__역전파
__경사감소법

▣ 11장: 딥러닝의 핵심기술
__컨볼루션 신경망
__심층신뢰망
__규제화

▣ 12장: 딥러닝을 위한 오픈 프레임워크
__시아노
__카페
__토치
__텐서플로우
__딥러닝포제이