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	데이터 과학 시리즈(에이콘)(총88건) LangChain으로 구현하는 LLM : 파이썬, ChatGPT로 LLM 애플리케이션 만들기     31,500원 (10%↓) 머신러닝을 위한 효율적 데이터 레이블링 : 인간 중심 AI를 위한 능동학습과 어노테이션     36,000원 (10%↓) 데이터 분석과 비판적 사고 : 양적 추론과 분석의 길잡이     31,500원 (10%↓) 파이토치 라이트닝으로 시작하는 딥러닝 : 파이썬으로 빠르게 고성능 AI 모델 만들기     31,500원 (10%↓) 텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝     45,000원 (10%↓) 헬스케어 빅데이터 분석의 정석 : 한 권으로 끝내는 실사례에 기초한 헬스케어 빅데이터 분석 기술     31,500원 (10%↓) 로보틱스 알고리듬 : 중고등학생을 위한 입문서     27,000원 (10%↓) 인공지능 로보틱스     45,000원 (10%↓) 음성과 언어 처리 : 기계는 어떻게 사람의 말을 이해할까?     67,500원 (10%↓) 딥러닝 초보자를 위한 엔비디아 가이드북 : 엔비디아 현업 아키텍트가 저술한 검증된 딥러닝 입문서     54,000원 (10%↓) 컴퓨터 시대의 통계적 추론(연습문제 포함) : 알고리듬과 추론의 관계와 역할     36,000원 (10%↓) 인공지능 기반 의료 : 케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망     54,000원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 해석 가능성 : 예측의 공정성, 책임성, 투명성을 수립하는 다양한 방법 학습하기     40,500원 (10%↓) 오토케라스로 만드는 AutoML : 몇 줄의 코딩으로 이용할 수 있는 딥러닝     22,500원 (10%↓) 문과생을 위한 인공지능 입문 : 수학, 통계 지식 없이 배우는     31,500원 (10%↓) 네트워크 사이언스     45,000원 (10%↓) 그래프 머신러닝 : 머신러닝 알고리듬을 적용해 그래프 데이터 활용하기     31,500원 (10%↓) 공익을 위한 데이터 : 사회 발전을 위한 데이터 액션 활용법     36,000원 (10%↓) 네트워크     54,000원 (10%↓) 파이썬으로 하는 마케팅 연구와 분석 : 데이터 처리부터 시각화까지     36,000원 (10%↓) Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 : 라이브러리로 다양한 실제 데이터 분석     45,000원 (10%↓) 일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 머신러닝 피처로 데이터에서 귀중한 인사이트를 얻자     32,400원 (10%↓) 컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓) 컴퓨터 비전 : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓) 고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓) The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓) 자연어 텍스트 처리를 통한 검색 시스템 구축 : 아파치 솔라, 루씬, OpenNLP 등 오픈소스 활용     36,000원 (10%↓) 데이터 스토리텔링 : 설득력 있는 프리젠테이션을 위한 데이터 시각화 기법     22,500원 (10%↓) 파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석 : 예제를 통해 배우는 데이터 모델링     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 실무에 바로 적용하는 머신 러닝     27,000원 (10%↓) 자연어 처리의 정석 : 자연어 처리의 A-Z 과거부터 최근 연구까지     45,000원 (10%↓) 추천 시스템의 통계 기법 : 실생활 추천 문제에 적용해보는 다양한 통계 기법     29,700원 (10%↓) 그래프 알고리즘 : 스파크와 Neo4j로 이해하는 알고리즘과 그래프 분석     29,700원 (10%↓) 파이썬 기반 강화학습 알고리듬 : DP, Q-Learning, AC, DQN, TRPO, PPO, DDPG, TD3     27,000원 (10%↓) 빅쿼리를 활용한 데이터 웨어하우스 구축 : 단계별로 배우는 구글 클라우드 관리형 데이터 분석     36,000원 (10%↓) 텐서플로 2로 배우는 금융 머신러닝 : 텐서플로와 Scikit-learn으로 금융 경제에 접목하는 인공지능     27,000원 (10%↓) 데이터 마이닝 : 실용적인 머신러닝 기술     45,000원 (10%↓) 헬스케어 분석을 위한 머신러닝 : 파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례     22,500원 (10%↓) 생물정보학 알고리듬 : 2022년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서     54,000원 (10%↓) AWS 기반 AI 애플리케이션 개발 : AI 유니콘 기업으로 도약하기     31,500원 (10%↓) 정보 검색의 이론과 실제 : 검색엔진을 구현하고 평가하는 방법     40,500원 (10%↓) 실전 알고리즘 트레이딩 배우기 : 파이썬으로 시작하는 알고리즘 트레이딩의 기초와 실전 전략     31,500원 (10%↓) 금융 파이썬 쿡북 : 금융 데이터 처리와 기술 분석부터 딥러닝 적용까지     31,500원 (10%↓) 자연어 처리와 딥러닝 : 딥러닝으로 바라보는 언어에 대한 생각     36,000원 (10%↓) 흥미로운 베이지안 통계 : 스타워즈, 레고, 러버 덕으로 이해하는 통계와 확률     27,000원 (10%↓) Pandas Cookbook : 파이썬 데이터 과학 기초     40,500원 (10%↓) AWS 클라우드 머신러닝 : 머신러닝 기초부터 AWS SageMaker까지     31,500원 (10%↓) 통계학으로 배우는 머신러닝 : 스탠퍼드대학교 통계학과 교수에게 배우는 머신러닝의 원리     54,000원 (10%↓) 알고리즘 마케팅 : 인공지능을 활용한 마케팅 자동화     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 스파크 프로그래밍 : 빅데이터 분석을 위한 스파크 활용법     27,000원 (10%↓) The Hundred-Page Machine Learning Book : 수식과 간결한 설명을 바탕으로 하는 핵심 머신 러닝     22,500원 (10%↓) 파이썬과 수치 해석 : 파이썬 수치 해석 레시피     45,000원 (10%↓) 인지 컴퓨팅 레시피 : Microsoft Cognitive Services와 TensorFlow를 활용한 인공지능 솔루션     31,500원 (10%↓) 빅데이터 시각화 : 하둡, R, D3.js, 태블로, 파이썬, 스플렁크로 배우는 빅데이터 시각화     25,200원 (10%↓) 파이썬을 활용한 비지도 학습 : 비구조 데이터로부터 숨겨진 패턴과 관계 찾기     31,500원 (10%↓) 구글 클라우드 플랫폼상의 데이터 과학 : 실시간 데이터 파이프라인 구현: 입수부터 머신 러닝까지     36,000원 (10%↓) 양자 컴퓨팅 입문 : 간결하게 배우는 양자 컴퓨팅     18,900원 (10%↓) 확률론적 로보틱스 : 로봇공학의 기초부터 SLAM과 자율 주행까지     45,000원 (10%↓) 어반 컴퓨팅 : 빅데이터로 변화하는 도시의 현재와 미래     45,000원 (10%↓) 적대적 머신러닝 : 머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어     36,000원 (10%↓) 헬스케어 인공지능과 머신러닝 : 빅데이터를 활용한 개인 맞춤 건강관리     31,500원 (10%↓) 예제로 배우는 자연어 처리 기초 : NLP 알고리즘, 텍스트 분류와 요약, 감성 분석     31,500원 (10%↓) 케라스 2.x 프로젝트 : 실전 딥러닝 모델 구축과 훈련 9가지 프로젝트     31,500원 (10%↓) 생명정보학 알고리즘 : 파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘     36,000원 (10%↓) OpenCV 4를 활용한 머신러닝 입문 : OpenCV 4, 파이썬, scikit-learn을 사용해 이미지 처리 앱을     36,000원 (10%↓) 의사결정을 위한 데이터 과학 : 데이터 과학 총론     64,800원 (10%↓) 양자 컴퓨팅: 이론에서 응용까지     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 : GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱     36,000원 (10%↓) 통계 분석 너머 R의 무궁무진한 활용 : 워드/PDF/HTML 문서, 웹 사이트, 웹 애플리케이션, 다이내믹 데이터 시각화     36,000원 (10%↓) 텐서플로를 이용한 고급 딥러닝 : 수학의 기초와 함께 이해하는 파이썬 딥러닝     31,500원 (10%↓) 크롤리의 통계학 강의 : R을 활용한 입문     27,000원 (10%↓) 크롤리 교수의 통계학과 R 언어 세트     70,200원 (10%↓) 정보 스토리지와 관리 : 클라우드 컴퓨팅 시대의 정보 저장과 관리 보호 기법     36,000원 (10%↓) 엔터프라이즈 빅데이터 레이크 : 효율적인 데이터 레이크 도입과 모범 사례     27,000원 (10%↓) 양자 컴퓨터 원리와 수학적 기초 : 스핀부터 큐비트, 얽힘, 중첩, 양자 알고리즘, 양자 암호화     22,500원 (10%↓) 수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘 : 모두를 위한 데이터 사이언스     12,420원 (10%↓) 생명과학을 위한 딥러닝 : 생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝     22,500원 (10%↓) 머신 러닝 알고리즘 : 파이썬 예제와 함께 배우는 머신 러닝     31,500원 (10%↓) 데이터 마이닝 개념과 기법     45,000원 (10%↓) 데이터 과학 입문자를 위한 R : 설치부터 패키지 개발까지 R로 시작하는 데이터 과학     36,000원 (10%↓) Splunk 7 에센셜 : 데이터셋활용, 보고서제작, 강력한 정보 공유를 통한 머신 데이터 파헤치기     21,600원 (10%↓) R로 하는 쉬운 딥러닝     18,000원 (10%↓) Data Smart : 엑셀로 이해하는 데이터 과학 입문     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 3 : Deep Convolution Neural Nets의 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 2 : 복소수 영역에서의 오토인코더 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 1 : Restricted Boltzman Machine의 이해와 Deep Belief Nets 구현     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 세트 : RBM부터 CNN, 오토인코더까지 코딩하며 깨우치는 딥러닝의 원리     70,200원 (10%↓) Building Machine Learning Systems with Python(한국어판) : Scikit-learn 라이브러리로 구현하는 기계 학습 시스템     27,000원 (10%↓)

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• 수학 통계학 지식을 기반으로 하는 확률론적 로보틱스는 기존 로보틱스 연구의 한계를 극복하고자 새롭게 성장하고 있는 분야다. 이 책은 로보틱스 분야의 고전이라 할 수 있는 중요한 기술과 알고리즘을 종합적으로 소개한다. 탄탄한 수학 지식을 기반으로 각각의 개념을 깊이 있고 상세하게 설명한다. 또한 실제 환경에서 확률론적 로보틱스 연구 성과를 어떻게 적용할 수 있는지 이해할 수 있도록 풍부한 의사코드와 실제 시뮬레이션 결과도 제공한다. 로보틱스 전문가뿐만 아니라 데이터 과학자, 알고리즘 연구원, 지능형 소프트웨어 개발자에게도 매우 유용할 것이다.
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• ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ 확률론적 로보틱스는 불확실성에도 불구하고 인식과 제어에 관심을 갖는 로보틱스 분야에서 새롭게 성장하는 분야다. 수학 통계 분야를 기반으로 하는 확률론적 로보틱스는 실제 상황에서 로봇이 더욱 견고해지게 한다. 이 책은 로보틱스 분야의 풍부한 기술과 알고리즘을 소개한다. 모든 알고리즘은 하나의 포괄적인 수학 내용을 기반으로 한다. 각 장에서는 의사코드, 상세한 수학 유도, 실무자 관점에서의 토론, 광범위한 연습문제, 수업 프로젝트 목록에서의 구현 사례를 제공한다. ★ 이 책의 대상 독자 ★ 학생, 연구원, 실무자를 대상으로 한다. 로봇을 만드는 모든 사람이 소프트웨어를 개발해야 한다고 생각하므로 이 책의 내용은 모든 로보틱스 학자와도 관련이 있다. 또한 응용 통계학자 및 로보틱스 분야 외의 실제 센서 데이터와 관련된 사람에게도 유용할 것이다. 다양한 기술 배경을 가진 광범위한 독자를 대상으로, 가능한 한 스스로 공부할 수 있도록 집필했다. 선형 대수와 기본 확률 및 통계에 관한 사전지식이 있다면 이 책을 읽는 데 도움이 될 것이다. 확률의 기본 법칙에 관한 입문서를 포함했으며 전반적으로 고급 수학 기법은 가급적 사용하지 않았다 ★ 지은이의 말 ★ 새로운 로보틱스 분야를 포괄적으로 소개한다. 확률론적 로보틱스는 인식, 제어와 관련된 로보틱스의 하위 분야다. 이는 정보를 표현하고 의사결정을 내리는 통계 기술에 의존한다. 이렇게 해서 대부분의 현대 로보틱스 애플리케이션에서 발생하는 불확실성을 수용한다. 최근에는 확률론적 기술이 로보틱스에서 알고리즘 설계의 지배적인 패러다임 중 하나가 됐다. 이 책은 로보틱스 분야의 주요 기술에 관한 포괄적인 소개를 제공하며 알고리즘에 중점을 두고 있다. 모든 알고리즘은 베이즈 규칙과 베이즈 필터라는 임시 확장을 기반으로 하며, 통합 수학 프레임워크는 확률론적 알고리즘의 공통점이다. 이 책을 쓰면서 가능한 한 기술적으로 완벽해지려고 노력했다. 각 장에서는 하나 이상의 주요 알고리즘을 설명하는데, 각 알고리즘은 다음 네 가지를 제공한다. (1) 의사코드의 구현 예 (2) 다양한 가정을 명시적으로 만드는 첫 번째 원칙으로부터 완전한 수학적 유도 (3) 책에서 제시된 알고리즘의 이해를 돕는 경험적 결과 (4) 실무 관점에서 각 알고리즘의 강점과 약점 설명 수학적 유도 과정은 필요 없을 경우 건너뛰어도 괜찮지만 꾸준히 읽지 않으면 책 내용을 소화하기 어려울 수 있다. 이 책을 열심히 공부해서 이 주제를 피상적이고 비수학적인 표현으로 전달하는 것보다 훨씬 더 깊이 있게 이해할 수 있기를 바란다. ★ 옮긴이의 말 ★ 2020년 현재 인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 모든 분야에서 엄청난 성과를 만들어내고 있습니다. 불과 몇 년 전만 해도 딥러닝, 머신러닝이 컴퓨터 비전, 이미지 분석, 자연어 처리 등에서 제한적인 결과만 얻는 수준이었음을 생각하면 놀라울 따름입니다. 한편 자율 주행 차량 분야 역시도 인공지능과 딥러닝 등을 활용하는 대표적인 분야 중 하나일 것입니다. 이런 것들에서 연상되는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 등을 가장 잘 적용할 수 있는 분야 중 하나로 로보틱스가 있습니다. 로보틱스에서도 기존의 한계를 극복하기 위한 성과를 만들어내고 변화무쌍한 실제 환경에서 좀 더 똑똑하게 적응하고자 많은 양의 데이터와 고도의 수학, 통계학, 알고리즘 기법들이 동원되고 있습니다. 즉, 훨씬 복잡한 환경에서 각종 상황 파악을 기반으로 최적의 액션을 선택하게 하려면 이들을 수학적으로 모델링하고, 논리적...으로 증명하고, 일관성 있게 동작할 수 있도록 하는 알고리즘의 개발이 필수적입니다. 이 책은 확률론, 통계학, 선형 대수 등 다양한 수학적 지식을 기반으로 한 로보틱스 분야의 연구 성과를 풍부하게 소개하고 있습니다. 내용을 이해하기 다소 어려울 수도 있지만, 기본 개념을 확실히 다지고, 이를 어떻게 수학적으로 유도하는지 연습하고, 알고리즘으로 어떻게 표현하며, 실제 시뮬레이션 결과는 어떻게 나오는지 등을 차근차근 학습하면 좋은 결과를 얻을 수 있으리라 생각합니다.
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• 1부. 기초 01. 소개 1.1 로보틱스 분야의 불확실성 1.2 확률론적 로보틱스 1.3 시사점 1.4 이 책의 구성 1.5 확률론적 로보틱스 강의를 위하여 1.6 참고문헌 02. 재귀 스테이트 추정 2.1 개요 2.2 확률의 기본 개념 2.3 로봇 환경의 인터랙션 2.3.1 스테이트 2.3.2 환경 인터랙션 2.3.3 확률론적 생성 법칙 2.3.4 빌리프 분포 2.4 베이즈 필터 2.4.1 베이즈 필터 알고리즘 2.4.2 예제 2.4.3 베이즈 필터의 수학적 유도 2.4.4 마르코프 가정 2.5 표현과 계산 2.6 요약 2.7 참고문헌 2.8 연습문제 03. 가우시안 필터 3.1 개요 3.2 칼만 필터 3.2.1 선형 가우시안 시스템 3.2.2 칼만 필터 알고리즘 3.2.3 칼만 필터의 상세 설명 3.2.4 칼만 필터의 수학적 증명 3.3 확장형 칼만 필터 3.3.1 선형화 작업의 필요성 3.3.2 테일러 전개를 통한 선형화 3.3.3 EKF 알고리즘 3.3.4 EKF의 수학적 유도 3.3.5 실제 활용 시 고려사항 3.4 분산점 칼만 필터 3.4.1 분산점 칼만 필터를 통한 선형화 작업 3.4.2 UKF 알고리즘 3.5 정보 필터 3.5.1 캐노니컬 파라미터 3.5.2 정보 필터 알고리즘 3.5.3 정보 필터 알고리즘의 수학적 유...도 3.5.4 확장형 정보 필터 알고리즘 3.5.5 확장형 정보 필터 알고리즘의 수학적 유도 3.5.6 실제 활용 시 고려사항 3.6 요약 3.7 참고문헌 3.8 연습문제 04. 비모수 필터 4.1 히스토그램 필터 4.1.1 이산형 베이즈 필터 알고리즘 4.1.2 연속형 스테이트 4.1.3 히스토그램 근사화 기법의 수학적 유도 4.1.4 분해/분리 기술 4.2 정적 스테이트를 이용한 이진 베이즈 필터 4.3 입자 필터 4.3.1 기본 알고리즘 4.3.2 중요도 샘플링 4.3.3 입자 필터의 수학적 유도 4.3.4 입자 필터의 실제 활용 시 고려사항과 특징들 4.4 요약 4.5 참고문헌 4.6 연습문제 05. 로봇 모션 5.1 개요 5.2 기본 정보 5.2.1 키네마틱 환경 설정 5.2.2 확률론적 키네마틱스 5.3 속도 모션 모델 5.3.1 닫힌 형태 계산 5.3.2 샘플링 알고리즘 5.3.3 속도 모션 모델의 수학적 유도 5.4 오도메트리 모션 모델 5.4.1 닫힌 형태 계산 5.4.2 샘플링 알고리즘 5.4.3 오도메트리 모션 모델의 수학적 유도 5.5 모션과 맵 5.6 요약 5.7 참고문헌 5.8 연습문제 06. 로봇 인식 6.1 개요 6.2 맵 6.3 레이저 범위 파인더의 빔 모델 6.3.1 기본 측정 알고리즘 6.3.2 내재된 모델 파라미터 조정 6.3.3 빔 모델의 수학적 유도 6.3.4 실제 활용 시 고려사항6.3.5 빔 모델의 한계 6.4 범위 파인더를 위한 유사가능도 필드 6.4.1 기초 알고리즘 6.4.2 확장 알고리즘 6.5 상관관계 기반 측정 모델 6.6 피처 기반 측정 모델 6.6.1 피처 추출 6.6.2 랜드마크 측정 6.6.3 알려진 대응 변수를 지닌 센서 모델 6.6.4 샘플링 포즈 6.6.5 추가 고려사항 6.7 실제 활용 시 고려사항 6.8 요약 6.9 참고문헌 6.10 연습문제 2부. 로컬화 07. 모바일 로봇 로컬화: 마르코프와 가우시안 7.1 로컬화 문제의 분류 7.2 마르코프 로컬화 7.3 그림을 통한 마르코프 로컬화의 이해 7.4 EKF 로컬화 7.4.1 상세 설명 7.4.2 EKF 로컬화 알고리즘 7.4.3 EKF 로컬화의 수학적 유도262 7.4.4 알고리즘의 실제 구현 7.5 대응 변수 추정 7.5.1 알려지지 않은 대응 변수를 이용한 EKF 로컬화 7.5.2 최대 유사가능도 데이터 연관의 수학적 유도 7.6 다중 가설 추적 7.7 UKF 로컬화 7.7.1 UKF 로컬화의 수학적 유도 7.7.2 상세 설명 7.8 실제 활용 시 고려사항 7.9 요약 7.10 참고문헌 7.11 연습문제 08. 모바일 로봇 로컬화: 그리드와 몬테카를로 8.1 개요 8.2 그리드 로컬화 8.2.1 기본 알고리즘 8.2.2 그리드 해상도 8.2.3 계산상의 고려사항 8.2.4 상세 설명 8.3 몬테카를로 로컬화 8.3.1 상세 설명 8.3.2 MCL 알고리즘 8.3.3 구현 8.3.4 MCL의 속성 8.3.5 랜덤 입자 MCL: 실패 복구 8.3.6 제안 분포의 수정 8.3.7 KLD 샘플링: 샘플 집합 크기 조정 8.4 동적 환경에서의 로컬화 8.5 실제 활용 시 고려사항 8.6 요약 8.7 참고문헌 8.8 연습문제 3부. 매핑 09. 점유 그리드 매핑 9.1 개요 9.2 점유 그리드 매핑 알고리즘 9.2.1 멀티센서 퓨전 9.3 역 측정 모델 학습 9.3.1 측정 모델의 역변환 9.3.2 포워드 모델에서의 샘플링 9.3.3 오차 함수 9.3.4 예제 및 추가 고려사항 9.4 최대 사후확률 점유 매핑 9.4.1 의존관계가 유지되는 경우 9.4.2 포워드 모델을 이용한 점유 그리드 매핑 9.5 요약 9.6 참고문헌 9.7 연습문제 10. 동시 로컬화와 매핑 10.1 개요 10.2 확장형 칼만 필터를 이용한 SLAM 모델 10.2.1 준비 작업과 가정사항10.2.2 알려진 대응 변수를 이용한 SLAM 모델 10.2.3 EKF SLAM의 수학적 유도 10.3 알려지지 않은 대응 변수를 이용한 EKF SLAM 모델 10.3.1 일반 EKF SLAM 알고리즘 10.3.2 예제 10.3.3 피처 선택과 맵 관리 10.4 요약 10.5 참고문헌 10.6 연습문제 11. GraphSLAM 알고리즘 11.1 개요 11.2 직관적 개념 설명 11.2.1 그래프 생성 11.2.2 추론 11.3 GraphSLAM 알고리즘 11.4 GraphSLAM의 수학적 유도 11.4.1 전체 SLAM 사후확률 계산 11.4.2 음의 로그 사후확률 계산 11.4.3 테일러 전개 11.4.4 정보 폼 생성 11.4.5 정보 폼 축소 11.4.6 경로와 맵의 복구 11.5 GraphSLAM의 데이터 연관 11.5.1 알려지지 않은 대응 변수를 이용한 GraphSLAM 알고리즘 11.5.2 대응 테스트의 수학적 유도 11.6 효율성을 위해 고려해야 할 사항 11.7 구현 11.8 기타 최적화 기술 11.9 요약 11.10 참고문헌 11.11 연습문제 12. 희소한 확장 정보 필터 12.1 개요 12.2 직관적 개념 설명 12.3 SEIF SLAM 알고리즘 12.4 SEIF 알고리즘의 수학적 유도 12.4.1 모션 업데이트 12.4.2 측정 업데이트 12.5 희소화 단계 12.5.1 기본 아이디어 12.5.2 SEIF의 희소화 12.5.3 희소화 작업의 수학적 유도 12.6 어몰타이즈드 근사화를 통한 맵 복구 12.7 SEIF는 얼마나 희소한가? 12.8 증분형 데이터 연관 12.8.1 증분형 데이터 연관 확률 계산 12.8.2 실제 활용 시 고려사항. 12.9 분기 한정 알고리즘 기반 데이터 연관 12.9.1 재귀적 탐색 12.9.2 임의적 데이터 연관 확률 계산 12.9.3 동치 제약 조건 12.10 실제 활용 시 고려사항 12.11 다중 로봇 SLAM 12.11.1 맵 통합 12.11.2 맵 통합의 수학적 유도 12.11.3 대응 변수 생성 12.11.4 예제 12.12 요약 12.13 참고문헌 12.14 연습문제 13. FastSLAM 알고리즘 13.1 기본 알고리즘 13.2 SLAM 사후확률 인수분해 13.2.1 인수분해된 SLAM 알고리즘의 수학적 유도 13.3 알려진 데이터 연관을 이용한 FastSLAM 13.4 제안 분포 개선 방법 13.4.1 새로운 포즈의 샘플링을 통한 경로 사후확률 확장 방법 13.4.2 관찰된 피처 추정값 업데이트 13.4.3 중요도 인자 계산 13.5 알려지지 않은 데이터 연관 13.6 맵 관리 13.7 FastSLAM 알고리즘 13.8 효율적인 구현 13.9 피처 기반 맵을 위한 FastSLAM 13.9.1 실험을 통한 통찰 13.9.2 루프 클로저 13.10 그리드 기반 FastSLAM 13.10.1 알고리즘 13.10.2 실험을 통한 통찰 13.11 요약 13.12 참고문헌 13.13 연습문제 4부. 플래닝과 제어 14. 마르코프 결정 프로세스(MDP) 14.1 모티브 14.2 액션 선정의 불확실성 14.3 밸류 이터레이션 14.3.1 목표와 페이오프 14.3.2 완전히 관찰 가능한 경우에 대해 최적의 제어 정책 찾기 14.3.3 밸류 함수 계산 14.4 로봇 제어 애플리케이션 14.5 요약 14.6 참고문헌 14.7 연습문제 15. 부분적으로 관찰 가능한 마르코프 결정 프로세스(POMDP) 15.1 모티브 15.2 예제를 통한 설명 15.2.1 준비 작업 15.2.2 제엇값 선택 15.2.3 센싱 15.2.4 예측 15.2.5 딥 호라이즌과 프루닝 15.3 유한한 월드에서 POMDP 알고리즘 15.4 POMDP의 수학적 유도 15.4.1 빌리프 공간에서의 밸류 이터레이션 15.4.2 밸류 함수 표현 15.4.3 밸류 함수 계산 15.5 실제 활용 시 고려사항 15.6 요약 15.7 참고문헌 15.8 연습문제 16. 근사화 POMDP 기술 16.1 모티브 16.2 QMDP 16.3 증강 마르코프 결정 프로세스(AMDP) 16.3.1 증강 스테이트 공간 16.3.2 AMDP 알고리즘 16.3.3 AMDP의 수학적 유도 16.3.4 모바일 로봇 내비게이션에 적용 16.4 몬테카를로 POMDP 16.4.1 입자 집합을 이용하는 방법16.4.2 MC-POMDP 알고리즘 16.4.3 MC-POMDP의 수학적 유도 16.4.4 실제 활용 시 고려사항 16.5 요약 16.6 참고문헌 16.7 연습문제 17. 탐사 17.1 개요 17.2 기본적인 탐사 알고리즘 17.2.1 정보 이득 17.2.2 그리디 기술 17.2.3 몬테카를로 탐사 기술 17.2.4 다중 단계 기술 17.3 액티브 로컬화 17.4 점유 그리드 맵 학습을 위한 탐사 17.4.1 정보 이득 계산 17.4.2 이득값 전파 17.4.3 다중 로봇 시스템으로 확장 17.5 SLAM을 위한 탐사 17.5.1 SLAM의 엔트로피 분해 17.5.2 FastSLAM의 탐사 17.5.3 경험적 특징 17.6 요약 17.7 참고문헌 17.8 연습문제
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• 볼프람 부르가트, 디터 폭스 [저]

• 남궁영환 [저]

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