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	아이러브 A.I(제이펍의 인공지능)(총29건) 케라스 창시자의 딥러닝 with R     26,100원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 응용 텍스트 분석 : 언어 인식 데이터 제품 개발을 위한 머신러닝     24,300원 (10%↓) 알파제로를 분석하며 배우는 인공지능 : 딥 러닝, 강화 학습, 탐색으로 배우는 인공지능 프로그래밍     27,000원 (10%↓) 예제로 배우는 파이썬 머신러닝 : 텐서플로 2, 파이토치, 사이킷런으로     29,700원 (10%↓) 단단한 심층강화학습 : 심층강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     27,000원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 실무 테크닉 100     22,500원 (10%↓) 코드로 배우는 인공지능 : 개발자의, 개발자에 의한, 개발자를 위한 AI     22,500원 (10%↓) 파이토치 첫걸음 : 딥러닝 모델 생성에서 애플리케이션 개발까지     21,600원 (10%↓) 단단한 머신러닝 : 머신러닝 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     27,000원 (10%↓) 딥러닝 인 더 브라우저 : 자바스크립트 프레임워크를 이용한 딥러닝 웹 개발     18,000원 (10%↓) 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집 : 100개 이상의 실전 면접 문제로 배우는 머신러닝/딥러닝/강화학습 알고리즘     30,600원 (10%↓) 단단한 강화학습 : 강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     31,500원 (10%↓) 딥러닝을 위한 수학 : 신경망 수학 기초부터 역전파와 경사하강법까지     27,000원 (10%↓) 비전공자를 위한 인공지능 교과서 : 미래를 준비하는 모두를 위한 이 시대의 교양     16,200원 (10%↓) 머신러닝 엔지니어링 : 데이터 수집부터 특징 공학, 모델 평가, 배포, 유지보수까지     25,200원 (10%↓) 인공지능 2 : 현대적 접근방식     34,200원 (10%↓) 인공지능 1 : 현대적 접근방식     37,800원 (10%↓) 쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘     25,200원 (10%↓) 주머니 속의 머신러닝 : 파이썬으로 구조적 데이터 다루기     13,500원 (10%↓) 입문에서 컴피티션까지 파이썬으로 시작하는 캐글 : 예제 코드 상세 해설 수록     16,200원 (10%↓) 심층 강화학습 인 액션 : 기본 개념부터 파이썬 기반의 최신 알고리즘 구현까지     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 자연어 처리 인 액션     31,500원 (10%↓) 검색을 위한 딥러닝 : 심층 신경망을 활용하는 차세대 검색 엔진 개발     26,100원 (10%↓) 브레인 이미테이션 : 인간을 모방한 인공지능 | 두뇌를 모방한 뉴럴 네트워크     16,200원 (10%↓) 알파고를 분석하며 배우는 인공지능 : 딥 러닝, 몬테카를로 트리 탐색, 듀얼 네트워크, 강화 학습 구조 이해하기     23,400원 (10%↓) 심층 학습     37,800원 (10%↓) 패턴 인식과 머신 러닝 : 패턴 인식 계열의 바이블 | 모두가 기다려온 바로 그 비숍책 한국어판 출간     41,400원 (10%↓) 인공지능 70 : 재미있게 알아보는 AI 키워드     11,700원 (10%↓) 텐서플로로 시작하는 딥러닝 : 합성곱 신경망 중심의 딥러닝 알고리즘     21,600원 (10%↓)

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• 전 세계 1,500개 이상의 대학에서 교재로 사용하는 인공지능 교과서! ‘인공지능 바이블’로 통하는 이 책은 이미 3판에서도 인공지능 연구의 결정판으로서의 위치를 확고히 한 바 있다. 최소 134개국 1,529개 이상의 대학에서 교재로 사용하고 있으며(미국에서만 554개 대학에서 채택), 전 세계의 교육자들은 이 책을 다음과 같이 칭송하고 있다. It's a pleasure teaching from your book. - Prof. Barbara Grosz (Harvard) a damn good book - Prof. Pat Hayes (Western Florida) It's simply the best. - Prof. Curry Guinn (Duke)
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• 2010년대 인공신경망의 부활과 심층학습의 눈부신 성과를 반영한 인공지능 연구의 결정판! 2016년에 나온 제3판 번역서(2009년에 출간된 원서 3판을 번역)는 최신 연구 반영에 한계가 있었으나, 이번 제4판 번역서는 최근 성과(자연어 이해, 로봇공학, 컴퓨터 시각에 심층학습이 끼친 영향, 강화학습을 로봇공학에 적용하는 방법, 기계학습, 인공지능 윤리 등)를 충실하게 반영한, 2020년에 출간된 원서를 옮긴 것이라 이 분야의 ‘좀 더 통합된 상’을 원하는 여러 독자의 갈증을 해소하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 전체적으로, 책의 약 25%가 완전히 새로운 내용이고 나머지 75%도 이 분야의 좀 더 통합된 상을 제시하기 위해 크게 변경되었으며, 이번 판에서 인용한 문헌의 22%는 2010년 이후에 출판된 것들입니다. 제4판에서 새로운 점들 ㆍ 사람이 손으로 짜는 지식 공학보다는 기계학습에 좀 더 무게를 실었다. 기계학습은 가용 데이터와 컴퓨팅 자원이 증가하고 새로운 알고리즘들이 등장한 덕분에 큰 성공을 거두고 있다. ㆍ 심층학습, 확률적 프로그래밍, 다중 에이전트 시스템을 각각 개별적인 장(챕터)으로 두어서 좀 더 자세히 다룬다. ㆍ 자연어 이해, 로봇공학, 컴퓨터 시각에 관한 장들을 심층학습이 끼친 영향을 반영해서 수정했다. ㆍ 로봇공학 장에 사람과 상호작용하는 로봇에 관한 내용과 강화학습을 로봇공학에 적용하는 방법에 관한 내용이 추가되었다. ㆍ 이전에는 인공지능의 목표를 사람이 구체적인 효용 정보(목적함수)를 제공한다는 가정하에서 기대 효용을 최대화하려는 시스템을 만드는 것이라고 정의했다. 그러나 이번 판에서는 목적함수가 고정되어 있으며 인공지능 시스템이 목적함수를 알고 있다고 가정하지 않는다. 대신, 시스템은 자신이 봉사하는 인간의 진짜 목적이 무엇인지 확실하게 알지 못할 수 있다고 가정한다. 시스템은 반드시 자신이 무엇을 최대화할 것인지를 배워야 하며, 목적에 관해 불확실성이 존재하더라도 적절히 작동해야 한다. ㆍ 인공지능이 사회에 미치는 영향을 좀 더 자세하게 다루었다. 여기에는 윤리, 공정성, 신뢰, 안정성에 관한 핵심적인 문제들을 고찰한다. ㆍ 각 장 끝의 연습문제들을 온라인 사이트로 옮겼다. 덕분에 강사들의 요구와 이 분야 및 인공지능 관련 소프트웨어 도구의 발전에 맞게 연습문제들을 계속 추가, 갱신, 개선할 수 있게 되었다.
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• PART V 기계학습 CHAPTER 19 견본에서 배우는 학습 ㆍ 3 19.1 학습의 여러 형태 ………………………………………………………………………………………………………………… 4 19.2 지도학습 …………………………………………………………………………………………………………………………………… 6 19.3 결정 트리의 학습 ……………………………………………………………………………………………………………… 11 19.4 모형 선택과 최적화 ………………………………………………………………………………………………………… 21 19.5 학습 이론 ……………………………………………………………………………………………………………………………… 30 19.6 선형 회귀와 분류 ……………………………………………………………………………………………………………… 35 19.7 비매개변수 모형 ………………………………………………………………………………………………………………… 47 19.8 앙상블 학습 …………………………………………………………………………………………………………………………… 59 19.9 기계학습 시스템 개발 ……………………………………………………………………………………………………… 69 ▶▶ 요약 …………………………………………………………………………………………………………………………………… 81 ▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 …………………………………………………………………………… 82 CHAPTER 20 확률 모형의 학습 ㆍ 89 20.1 통계적 학습 …………………………………………………………………………………………………………………………… 90 20.2 완전 데이터를 이용한 학습 ………………………………………………………………………………………… 93 20.3 은닉 변수가 있는 학습: EM 알고리...즘 ……………………………………………………………… 109 ▶▶ 요약 ………………………………………………………………………………………………………………………………… 119 ▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 ………………………………………………………………………… 120 CHAPTER 21 심층학습 ㆍ 125 21.1 단순 순방향 신경망 ……………………………………………………………………………………………………… 127 21.2 심층학습을 위한 계산 그래프 ………………………………………………………………………………… 133 21.3 합성곱 신경망 …………………………………………………………………………………………………………………… 137 21.4 학습 알고리즘 …………………………………………………………………………………………………………………… 144 21.5 일반화 …………………………………………………………………………………………………………………………………… 148 21.6 순환 신경망 ………………………………………………………………………………………………………………………… 153 21.7 비지도학습과 전이학습 ………………………………………………………………………………………………… 157 21.8 응용 ………………………………………………………………………………………………………………………………………… 165 ▶▶ 요약 ………………………………………………………………………………………………………………………………… 168 ▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 ………………………………………………………………………… 168 CHAPTER 22 강화학습 ㆍ 173 22.1 보상 기반 학습 ………………………………………………………………………………………………………………… 173 22.2 수동 강화학습 …………………………………………………………………………………………………………………… 176 22.3 능동 강화학습 …………………………………………………………………………………………………………………… 183 22.4 강화학습의 일반화 ………………………………………………………………………………………………………… 191 22.5 정책 검색 …………………………………………………………………………………………………………………………… 199 22.6 견습 학습과 역강화학습 ……………………………………………………………………………………………… 202 22.7 강화학습의 응용 ……………………………………………………………………………………………………………… 206 ▶▶ 요약 ………………………………………………………………………………………………………………………………… 209 ▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 ………………………………………………………………………… 211 PART VI 의사소통, 지각, 행동 CHAPTER 23 자연어 처리 ㆍ 217 23.1 언어 모형 …………………………………………………………………………………………………………………………… 218 23.2 문법 ………………………………………………………………………………………………………………………………………… 231 23.3 파싱 ………………………………………………………………………………………………………………………………………… 233 23.4 증강 문법 …………………………………………………………………………………………………………………………… 240 23.5 실제 자연어의 복잡한 사항들 ………………………………………………………………………………… 246 23.6 자연어 처리 과제들 ……………………………………………………………………………………………………… 250 ▶▶ 요약 ………………………………………………………………………………………………………………………………… 252 ▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 ………………………………………………………………………… 253 CHAPTER 24 자연어 처리를 위한 심층학습 ㆍ 259 24.1 단어 내장 …………………………………………………………………………………………………………………………… 260 24.2 NLP를 위한 순환 신경망 …………………………………………………………………………………………… 264 24.3 순차열 대 순차열 모형 ………………………………………………………………………………………………… 268 24.4 트랜스포머 구조 ……………………………………………………………………………………………………………… 274 24.5 사전훈련과 전이학습 ……………………………………………………………………………………………………… 277 24.6 현황 ………………………………………………………………………………………………………………………………………… 282 ▶▶ 요약 ………………………………………………………………………………………………………………………………… 285 ▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 ………………………………………………………………………… 285 CHAPTER 25 컴퓨터 시각 ㆍ 289 25.1 소개 ………………………………………………………………………………………………………………………………………… 289 25.2 이미지 형성 ………………………………………………………………………………………………………………………… 291 25.3 단순 이미지 특징 …………………………………………………………………………………………………………… 298 25.4 이미지 분류 ………………………………………………………………………………………………………………………… 306 25.5 물체 검출 …………………………………………………………………………………………………………………………… 311 25.6 3차원 세계 ………………………………………………………………………………………………………………………… 314 25.7 컴퓨터 시각의 용도 ……………………………………………………………………………………………………… 319 ▶▶ 요약 ………………………………………………………………………………………………………………………………… 334 ▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 ………………………………………………………………………… 335 CHAPTER 26 로봇공학 ㆍ 341 26.1 로봇 ……………………………………………………………………………………………………………………………………… 341 26.2 로봇 하드웨어 ………………………………………………………………………………………………………………… 342 26.3 로봇공학이 푸는 문제들 …………………………………………………………………………………………… 347 26.4 로봇 지각 ………………………………………………………………………………………………………………………… 349 26.5 계획 수립과 제어 ………………………………………………………………………………………………………… 357 26.6 불확실한 운동의 계획 ………………………………………………………………………………………………… 378 26.7 로봇공학의 강화학습 …………………………………………………………………………………………………… 381 26.8 인간과 로봇 ……………………………………………………………………………………………………………………… 384 26.9 로봇공학의 또 다른 틀 ……………………………………………………………………………………………… 394 26.10 응용 영역 ………………………………………………………………………………………………………………………… 397 ▶▶ 요약 ……………………………………………………………………………………………………………………………… 400 ▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 ……………………………………………………………………… 402 PART VII 결론 CHAPTER 27 인공지능의 철학, 윤리학, 안전 ㆍ 411 27.1 인공지능의 한계 ……………………………………………………………………………………………………………… 411 27.2 기계가 정말로 생각할 수 있을까? ……………………………………………………………………… 416 27.3 인공지능의 윤리 ……………………………………………………………………………………………………………… 418 ▶▶ 요약 ………………………………………………………………………………………………………………………………… 443 ▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 ………………………………………………………………………… 443 CHAPTER 28 인공지능의 미래 ㆍ 451 28.1 인공지능의 구성요소 ……………………………………………………………………………………………………… 452 28.2 인공지능 구조 …………………………………………………………………………………………………………………… 459 APPENDIX A 수학적 배경 ㆍ 465 A.1 복잡도 분석과 O( ) 표기법 ……………………………………………………………………………………… 465 A.2 벡터, 행렬, 선형대수 …………………………………………………………………………………………………… 468 A.3 확률분포 ……………………………………………………………………………………………………………………………… 470 ▶▶ 참고문헌 및 역사적 참고사항 ………………………………………………………………………… 473 APPENDIX B 언어와 알고리즘에 관해 ㆍ 475 B.1 BNF를 이용한 언어의 정의 ……………………………………………………………………………………… 475 B.2 알고리즘 서술에 쓰이는 의사코드 ………………………………………………………………………… 476 B.3 온라인 보조 자료 …………………………………………………………………………………………………………… 478 참고문헌 ………………………………………………………………… 479 찾아보기 ………………………………………………………………… 537
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• 이런 베이즈 접근방식을 철저히 적용한다고 해도 에이전트는 여전히 뜻밖의 죽음을 맞이할 수 있다. 사전 확률에 위험을 암시하는 지각에 해당하는 어떤 정보가 반영되지 않는 한, 에이전트가 흡수 상태로 이어지는 탐험적 동작을 취하는 것을 막을 길은 없다. 예를 들어 예전에는 어린 아이가 높은 곳을 본능적으로 무서워하므로 낭떠러지 쪽으로 기어가지는 않으리라고 믿었지만, 사실은 그렇지 않음이 밝혀졌다(Adolph 외, 2014). _p.217 기계가 지능적으로 행동할 수 있다는 가능성 자체에 반대하면서 약 인공지능을 비판한 사람들이 있었는데, 지금 시점에서 보면 그런 사람들은 선견지명이 부족했다고 할 수 있다. 예를 들어 사이먼 뉴컴(Simon Newcomb)은 1903년 10월에 “공중 비행은 인간이 절대로 감당할 수 없는 어려운 문제 중 하나이다”라고 썼지만, 불과 두 달 후에 라이트 형제가 키티호크의 들판에서 유인 동력 비행에 성공했다. 그러나, 최근 인공지능이 급격히 발전했지만 그렇다고 인공지능의 능력에 한계가 없음이 증명된 것은 아니다. _p.412 이러한 신뢰성 문제가 두드러지게 노출된 사례가 있다. 1986년 9월 26일 소비에트 미사일 장교 스타니슬라프 페트로프의 컴퓨터 디스플레이에 미사일 공격 경보가 떴다. 프로토콜에 따라 페트로프는 핵 무기 반격 절차를 시작해야 했지만, 그는 그 경보가 시스템의 버그 때문이라고 의심하고는 조사해 보았다. 그가 옳았으며, 덕분에 인류는 제3차 세계대전을 (가까스로) 피할 수 있었다. 그 과정에서 인간의 개입이 없었다면 어떤 일이 일어났을지 우리는 알지 못한다. _p.422 효용 함수가 외부효과(externality)들 때문에 잘못될 수도 있다. 외부효과는 경제학에서 측정 및 지불 대상 바깥의 요인을 가리키는 용어이다. 온실 가스를 외부효과로 간주하면 기업과 국가는 온실 가스를 배출해도 벌칙을 받지 않으며, 결과적으로 지구의 모든 사람이 고통을 받는다. 생태학자 개릿 하딘은 공유 자원의 남용을 가리켜 공유지의 비극(tragedy of the commons)이라고 불렀다. 외부효과를 내부화하면, 즉 외부효과를 효용 함수의 일부로 두면 비극을 완화할 수 있다. 탄소세의 도입이 그런 내부화의 예이다. _p.439 굿의 ‘지능 폭발’을 수학 교수이자 과학소설 작가 버너 빈지(Vernor Vinge)는 기술적 특이점(technological singularity)이라고 불렀다. 1993년에 그는 “30년 내로 인류는 초인적 지능을 만들어 낼 기술적 수단들을 갖출 것이다. 얼마 후에는 인류의 시대가 끝날 것이다”라고 썼다(Vinge, 1993). 2017년에 발명가이자 미래학자인 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)은 2045년이면 특이점이 나타날 것이라고 예측했다. 24년 만에 미래 시점이 30년에서 28년으로 2년 앞당겨진 것이다. (이 속도로 간다면 336년밖에 남지 않았다!) 기술적 진보의 여러 측정치가 현재 지수적으로 증가한다는 빈지와 커즈와일의 지적은 사실이다. _p.441
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• 스튜어트 러셀 [저]

• 현재 버클리대학교의 컴퓨터과학과 교수이자 Center for Intelligent Systems의 책임자, 그리고 공학 스미스 자데 석좌교수(Smith Zadeh Chair)이다. 또한, 인공지능의 다양한 주제에 관해 100편이 넘는 논문을 발표했으며, 그가 쓴 다른 책으로는 《The Use of Knowledge in Analogy and Induction》과 《Do the Right Thing:Studies in Limited Rationality》가 있다.

• 류광 [저]

• 옮긴이 류광은 1996년부터 활동해 온 프로그래밍 서적 전문 번역가로, [Game Programming Gems] 시리즈와 [컴퓨터 프로그래밍의 예술](The Art of Computer Programming) 제1~4A권, [UNIX 고급 프로그래밍](Advanced Programming in UNIX Environment) 제2판과 제3판, [Effectiv Modern C++]을 포함하여 60여 권의 다양한 프로그래밍 서적을 번역했다. 인공지능 관련 번역서로는 [AI Game Programming Wisdom](장원석과 공역)과 [AI Game Programming Wisdom 2]가 있다. 번역과 프로그래밍 외에 소프트웨어 문서화에도 많은 관심이 있으며, 수많은 오픈소스 프로젝트들의 표준 문서 형식으로 쓰이는 DocBook의 국내 사용자 모임인 닥북 한국(http://docbook.kr)의 일원이다. 현재 번역서 정보 사이트 occam’s Razor(http://occamsrazr.net)와 게임 개발 및 개발서 관련 사이트 GpgStudy(http://www.gpgstudy.com)를 운영하고 있다.

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