최적화 관점에서 인공지능 기술들을 설명하고 다양한 이공계 문제 풀이, 탐색, 설계에 대해서 토의한다. 우선, 인공지능은 최근 몇 년간 매우 많은 이공계 분야에서 문제 풀이 능력을 과시한 바 있다. 많은 분야에서 인공지능이 인간 이상의 수준과 성능을 보이고 있다. 인공지능의 성능 향상을 위해서는 이상적인 표현자 선택, 목적함수 설정, 그리고 최적화 알고리즘이 매우 중요하다. 우리는 탐색 및 설계 측면에서는 대규모의 데이터나 복잡한 매개변수 공간을 효율적으로 조사할 수 있는 기술이 필요하다. 최적화 알고리즘을 활용하면 데이터 분석, 모델링, 예측 등 다양한 분야에서 창의적인 응용 연구를 실행할 수 있으며 이 책을 통해 인공지능 기술의 근원적 접근법과 최적화 기법을 활용한 다양한 문제풀이 방식을 배워 보자.
서문
1. 귀납적 사고
2. 최적화 관점에서 이해하는 인공지능
3. 기계학습
4. 트리-기반 알고리즘
5. 딥러닝(심층학습)의 출현
6. 발견법
7. 다수의 국소 최적화
8. 광역 최적화
9. 풀림 시늉
10. 병렬조질, 복제품-맞바꿈 분자동역학
11. 입자 군집 최적화
12. 유전 알고리즘
13. 차분진화
14. 국소 최적화 방법으로 이용되는 몬테칼로 방법
15. 구조 공간 풀림
16. 설계와 최적화
참고문헌
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이인호 [저]
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