[오케이나우ㅣ인기상품] 인공지능: 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 아는 만큼 진행되는 인공지능의 세계 [OKNOWㅣ추천상품]

인공지능의 본질과 역사 탐구

본 책은 "인공지능: 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝"이라는 제목으로, 인공지능의 역사적 발전, 기본 원리 및 응용 분야에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 시작 부분에서는 인공지능의 개념과 정의를 다루고, 튜링 테스트와 중국어 방을 통해 인간과 컴퓨터 지능 간의 차이를 탐구합니다. 다음으로, 인공지능의 역사적 발전을 조사하여 초기 성공과 실패의 주기를 살펴봅니다.

탐색과 게임 트리에 대한 이해

인공지능의 기본 개념을 이해한 후 책에서는 탐색 기법으로 넘어갑니다. 상태 공간 탐색 문제, 탐색 트리 및 기본 탐색 기법(깊이 우선 탐색, 너비 우선 탐색, 깊이 제한 탐색)에 대해 설명합니다. 이는 게임 트리 분석으로 이어집니다. 게임 트리의 정의와 미니맥스 알고리즘, 알파베타 가지치기를 통해 최적의 움직임을 찾는 방법을 다룹니다.

전문가 시스템과 지식 표현

이 책은 전문가 시스템의 구조와 운영 원리를 설명함으로써 인공지능의 실제적 응용을 탐구합니다. 지식베이스, 추론 엔진 및 사용자 인터페이스의 역할을 검토합니다. 또한 규칙, 의미망, 프레임, 논리(명제 논리와 술어 논리)와 같은 지식 표현 기법을 소개합니다.

불확실성과 유전자 알고리즘

본 책에서는 확률 이론과 베이즈 정리를 사용하여 불확실성을 처리하는 인공지능의 능력을 다룹니다. 불확실성의 원인과 종류를 살펴보고 확률을 이용한 추론 기법을 설명합니다. 또한 유전자 알고리즘의 개념과 구현을 탐구하여 최적화와 문제 해결에 대한 인공지능의 접근 방식을 이해합니다.

머신러닝: 지도, 비지도, 강화 학습

이 책은 머신러닝 분야로 넘어가 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 기본 개념을 소개합니다. 회귀, 분류, 클러스터링과 같은 지도 학습 알고리즘을 설명하고, K-means 클러스터링과 의사 결정 트리를 자세히 살펴봅니다. 또한 비지도 학습 원리와 강화 학습의 프레임워크를 탐구합니다.

선형회귀와 비선형 알고리즘

이 책에서는 선형회귀의 기본 사항을 소개하고 그 원리를 설명합니다. 선형회귀 모델의 학습 및 평가에 사용되는 손실 함수를 탐구합니다. 이어서 kNN, k-means 클러스터링, 의사 결정 트리와 같은 비선형 머신러닝 알고리즘을 소개하며, 각기 다른 응용 프로그램에 맞는 장점과 단점을 분석합니다.

신경망: 퍼셉트론에서 딥러닝까지

본 책에서는 신경망의 개념과 구조를 탐구하는 단계로 넘어갑니다. 퍼셉트론의 기본 원리와 한계를 설명하고 다층 퍼셉트론(MLP)의 구현 및 학습 절차를 상세히 설명합니다. 이후에는 딥러닝의 주요 개념과 문제점, 손실 함수, 가중치 초기화와 정규화 기법을 탐구합니다.

컨볼루션 신경망 및 영상 인식

이 책에서는 컴퓨터 비전에서 컨볼루션 신경망의 중요성을 강조합니다. 컨볼루션 연산, 풀링 및 아키텍처의 기능을 설명합니다. 또한 CIFAR-10 데이터 세트를 사용한 영상 분류를 위한 컨볼루션 신경망의 구현을 명확히 보여줍니다.

강화 학습: 얼음 호수 게임부터 딥 Q-학습까지

이 책은 강화 학습의 개념과 얼음 호수 게임을 통한 구현을 탐구합니다. Q-학습과 딥 Q-학습의 원리와 알고리즘을 자세히 설명합니다. 인공지능이 실제 세계 상호 작용에서 보상과 벌칙을 통해 학습하는 방법을 이해할 수 있습니다.

생성 모델과 GAN

마지막으로, 이 책에서는 생성 모델의 개념과 생성적 적대적 네트워크(GAN)의 구조와 작동 원리를 소개합니다. GAN을 사용하여 숫자 이미지와 같은 데이터를 생성하는 방법을 살펴봅니다.

자주 묻는 질문

1. 이 책은 초보자에게 적합합니까?

예, 이 책은 인공지능에 처음 뛰어드는 학습자를 염두에 두고 쓰여졌으며 다양한 그림과 실습을 통해 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.

2. 파이썬 프로그래밍 경험이 있어야 합니까?

이 책은 파이썬의 기본 지식이 있는 학습자를 대상으로 합니다. 파이썬 경험이 없더라도 책에서 제공하는 실습과 예제를 따라가면서 인공지능 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

3. 이 책은 최신 인공지능 기술을 다룹니까?

예, 이 책은 2판으로 최신 인공지능 기술과 경향을 반영하도록 수정되었습니다. 딥러닝, 영상 인식, 강화 학습, 생성 모델과 같은 현재 인공지능 분야의 주요 개념을 다룹니다.

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