쉽고 편리하게
인공지능을 활용하는 최적의 방법!
인공지능으로 재편되는 변화의 시대의 흐름을 빠르게 이해하고 핵심 기술을 이해하는 것은 미래를 위한 필수요소입니다. 이를 위해 머신러닝과 딥러닝은 뛰어난 도구로 자리 잡고 있으며, 쉽고 편리하게 활용하는 방법을 알아두는 것이 중요합니다. 이러한 기술들을 융합하여 시너지 효과를 얻는 것이 인공지능을 효과적으로 활용하는 핵심입니다. 이 책에서는 인공지능의 개념부터 다양한 탐색과 최적해를 구하는 방법, 지식 표현 및 이론, 머신러닝과 인공 신경망, 딥러닝, 빅데이터의 개념 및 종류를 쉽고 친절하게 소개합니다. 다양한 분야에서 인공지능의 잠재력을 최대한으로 발휘할 수 있도록 인공지능의 세계로 이끌어나갈 것입니다.
인공지능 개론 및 실습 -
인공지능에 대한 이해와 핵심 용어부터 주요 기술인 머신러닝과 딥러닝까지
《인공지능을 위한 머신러닝과 딥러닝 with 파이썬》은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측이나 결정을 내리는 알고리즘을 개발하는 머신러닝과 신경망 구조를 기반으로 한 머신러닝 기법으로 데이터의 복잡한 특징을 자동으로 학습하는 딥러닝에 대한 내용을 파이썬 예제로 학습할 수 있습니다.
이 책을 읽는 여러분 모두가 사회, 경제, 교육, 의료 등 다양한 분야에 혁신적인 변화를 가져오는 인공지능 기술의 세계를 깊이 있게 이해하고, 기술적 지식을 습득하며, 인공지능 시대를 준비할 수 있기를 진심으로 기대합니다.
Step1 인공지능의 이해와 탐색, 최적해 구하기
Step2 지식 표현과 머신러닝 익히기
Step3 인공 신경망과 딥러닝 활용하기
〈1장〉 파이썬 다루기
1-1 파이썬의 장점 살펴보기
1-2 파이썬 설치 및 실행하기
파이썬 설치 환경 살펴보기
파이썬 설치 및 사용하기
1-3 파이썬 다루기
제어문
함수
연습 문제
〈2장〉 인공지능 I
2-1 인공지능이란?
인공지능의 개념
인공지능의 역사
연습 문제
〈3장〉 인공지능 II
3-1 인공지능 판별 실험
튜링 테스트
중국인의 방
3-2 왜 인공지능일까?
왜 인공지능을 배울까?
3-3 인공지능 사회와 인공지능 윤리
인공지능 사회
인공지능 윤리
연습 문제
〈4장〉 탐색과 최적해 I
4-1 인공지능 탐색
인공지능에서의 탐색 개념
4-2 인공지능 탐색 종류 (1)
탐색 종류
탐색 방법별 최적해 구하기 (1)
연습 문제
〈5장〉 탐색과 최적해 II
5-1 인공지능 탐색 종류 (2)
탐색 종류
탐색 방법별 최적해 구하기 (2)
5-2 게임 트리 탐색
미니맥스(Mini-Max) 알고리즘
알파-베타 가지치기(α-β Pruning)
연습 문제
〈6장〉 지식 표현
6-1 지식의 개념
지식이란?
6-2 지식 표현
규칙을 이용한 지식 표현
의미망을 이용한 지식 표현
프레임을 이용한 지식 표현
고급 지식 표현-논리
6-3 불완전한 지식 표현
불확실한 지식 표현
연습 문제
연습 문제 정답 예시
〈7장〉 머신러닝
7-1 머신러닝...이란?
머신러닝이란?
머신러닝의 개념
머신러닝의 종류
연습 문제
〈8장〉 인공 신경망
8-1 인공 신경망이란?
생물학적 뉴런
인공 신경망 뉴런 구조
8-2 신경망과 머신러닝 실습
신경망 실습
선형 회귀 실습
분류 알고리즘 실습
K-평균 클러스터링 실습 1
K-평균 클러스터링 실습 2
연습 문제
〈9장〉 딥러닝
9-1 딥러닝 소개
딥러닝의 개념과 역사
머신러닝과의 비교
딥러닝의 구성 요소
9-2 인공 신경망
피드포워드 신경망(FFNN)
합성곱 신경망(CNN)
순환 신경망(RNN)
장단기 메모리 신경망(LSTM)
트랜스포머(Transformer)
9-3 이미지 분류 예측 모델
이미지 데이터와 딥러닝의 관련성
합성곱 신경망(CNN) 소개
간단한 이미지 분류 예측 모델 구축 예시
9-4 자연어 처리와 순환 신경망
자연어 처리의 기본 개념
순환 신경망(RNN) 소개
간단한 자연어 처리 예시
연습 문제
〈10장〉 딥러닝 응용 분야 - 강화 학습
10-1 강화 학습
강화 학습이란?
강화 학습의 정의와 특징
지능적인 에이전트와 환경의 상호 작용 개념
10-2 강화 학습의 주요 개념
에이전트, 환경, 상태, 행동, 보상, 정책의 역할과 의미
MDP 개념과 구성 요소
Q-러닝과 Deep Q-러닝
10-3 강화 학습의 작동 원리
행동-보상 루프와 학습 과정
강화 학습에서 탐험과 이용의 중요성
10-4 실생활의 강화 학습
로봇 청소기
자율 주행 자동차
로봇 팔(Arm) 제어
10-5 강화 학습 응용 분야
연습 문제
〈11장〉 빅데이터
11-1 빅데이터 개념
빅데이터의 부상
빅데이터란?
왜 빅데이터가 주목받을까?
미래 사회에서의 빅데이터 역할
빅브라더의 등장
11-2 빅데이터를 이용한 데이터 다루기
공공 데이터 다운로드 및 데이터
데이터 다루기
연습 문제
〈12장〉 딥러닝을 이용한 컴퓨터 비전
12-1 컴퓨터 비전이란?
OpenCV
OpenCV 파이썬 설치하기
12-2 얼굴 인식 실습
얼굴 인식 코드
얼굴 인식 - Haar Cascades 실습
얼굴 인식 - dlib 라이브러리 실습
얼굴 인식 - dlib 라이브러리 이용 및 감정
인식 실습
연습 문제
찾아보기
김현정 [저]
2015년 8월 건국대학교 일반대학원 컴퓨터공학과에서 인공지능을 전공(공학박사)했다. 2016년~2019년 2월 건국대학교 초빙교수였으며 2019년 3월~현재 건국대학교 상허교양대학 조교수로 근무하고 있다. 관심분야로는 인공지능, SW프로그래밍, 컴퓨팅 사고, 정보보안, AI 교육이 있다.
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