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• IT학과 학생들(컴퓨터공학과, 정보통신공학과, 게임공학과, 사이버공학과, 전자공학과등)뿐만 아니라 융합전공 비 IT학과 학생들에게도 약간의 수학을 베이스로 하여 인공지능을 기초부터 응용문제까지 접해 볼 수 있도록 하였고, 더 나아가서 컴퓨터 비전, 지능로봇, 자연어 처리까지 그 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 기술했다. 이 책이 다루고 있는 내용은, 먼저 인공지능을 정의하고, 활용분야 최근 화제등을 기술했다. 그 다음에 인공지능을 제대로 이해하기 위하여 최소한의 수학이 필요하여 간단한 선형대수학 확률 통계등을 기술했다. 인공지능의 본론으로 들어가기 전에 필요한 지식표현, 추론시스템에 대하여 기술했다. 인공지능의 본론인 인공신경망과 딥 러닝, 학습방법의 종류인 지도학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 강화학습, 전이학습, 표현학습에 대하여 설명했다. 그 다음에 인공지능의 여러 가지 응용 적용방법이 있지만, 필기체 숫자인식 모델과 자동차번호판인식모델에 대하여 기술했다. 그 후에는 컴퓨터 비전, 지능로봇, 자연어 처리에 대하여 기술했다.
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• 머리말......................................................................................................3 제 01 장 인공지능.................................................................................................11 1.1 인공지능이란...................................................................................12 1.2 인공지능의 발전사...........................................................................14 1.3 인공지능 붐(boom)..........................................................................16 1.4 활용 응용분야..................................................................................21 1.5 최근 화제-인공지능의 장/단점.........................................................32 제 02 장 수학과 기계학습......................................................................................37 2.1 벡터................................................................................................38 2.2 곱 합 연산..........................................................................................41 2.3 행렬................................................................................................42 2.4 미분 편미분.....................................................................................43 2.5 지수 로그함수..................................................................................44 2.6 평균 분산 확률분포..........................................................................47 2.7 최적화.............................................................................................49 2.8 최적화 알고리즘..............................................................................50 제 03 장 지식표현과 기계학습................................................................................57 3.1 지식이란 무엇인가...........................................................................58 3.2 지식 베이스 구축.............................................................................60 3.3 지식과 규칙.....................................................................................62 3.4 불확실한 지식표현...........................................................................68 3.5 규칙기반 시스템..............................................................................70 3.6 기계학습.........................................................................................71 제 04 장 추론 시스템.............................................................................................77 4.1 전문가 시스템..................................................................................78 4.2 추론 엔진........................................................................................80 4.3 퍼지 추론........................................................................................81 4.4 퍼지관계 적용 알고리즘...................................................................89 4.5 인공지능 추론..................................................................................89 제 05 장 인공 신경망.............................................................................................93 5.1 뇌의 동작........................................................................................94 5.2 뉴런 계산........................................................................................95 5.3 퍼셉트론.........................................................................................98 5.4 다층 퍼셉트론................................................................................103 5.5 가속 학습......................................................................................104 제 06 장 딥 러닝.................................................................................................109 6.1 딥 러닝 등장 배경..........................................................................110 6.2 컨볼루션 신경망(CNN)...................................................................113 6.3 CNN 사례연구..............................................................................116 6.4 GAN모델......................................................................................118 6.5 딥 러닝 장단점...............................................................................121 제 07 장 학습(비지도, 준지도, 전이, 강화, 표현)...................................................125 7.1 비지도 학습과 배경........................................................................126 7.2 준지도 학습...................................................................................133 7.3 전이학습.......................................................................................138 7.4 강화 학습......................................................................................140 7.5 표현학습.......................................................................................143 제 08 장 인식......................................................................................................147 8.1 패턴인식.......................................................................................148 8.2 전처리...........................................................................................150 8.3 특징추출.......................................................................................154 8.4 매칭..............................................................................................158 제 09 장 인공지능 필기체 숫자인식 모델..............................................................165 9.1 데이터 베이스................................................................................166 9.2 동일 필기체 숫자 흡수 ..................................................................169 9.3 유사 필기체 숫자의 인공지능 적용 .................................................177 9.4 필기체 숫자 시스템 체험 연습........................................................180 제 10 장 컴퓨터 비전...........................................................................................183 10.1 영상 획득 및 표현........................................................................185 10.2 이진영상(binary image)..............................................................187 10.3 영상처리 기본 연산......................................................................188 10.4 영상분할.....................................................................................193 10.5 영상 특징(image feature)...........................................................199 10.6 컴퓨터 비전 3차원.......................................................................205 10.7 컴퓨터 영상 이해.........................................................................206 제 11 장 인공지능 자동차번호판 인식모델............................................................213 11.1 번호판 영상취득..........................................................................215 11.2 시스템 전반적 흐름 및 전처리......................................................217 11.3 번호판 인식.................................................................................224 11.4 번호판의 종류..............................................................................228 11.5 번호판 매칭.................................................................................228 11.6 인공지능 적용 접근......................................................................229 제 12 장 지능 로봇..............................................................................................235 12.1 RPA...........................................................................................237 12.2 로봇 코딩의 마음가짐...................................................................248 12.3 지능형 로봇.................................................................................251 12.4 로봇 청소기 알고리즘...................................................................256 제 13 장 인공지능 자연어 처리............................................................................261 13.1 자연어 분석 ................................................................................263 13.2 자연어 이해.................................................................................270 13.3 자연어 생성과 강화학습...............................................................271
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• 머리말 최근, OpenAI사의 인공지능 로봇인 ChatGPT가 등장함에 따라서 엄청나게 우리나라뿐만 아니라, 전세계를 놀라게 하고 있습니다. 우리나라에는, 2016년 알파고와 이세돌의 바둑대회가 열리고 나서, 인공지능의 열풍이 시작되었다고 할 수 있습니다. 우리 주변에서는 인공지능이라는 말이 4차 산업혁명과 함께 신문과 잡지 TV등 여기저기에서 자주 보기도 하고, 듣기도 합니다. 인공지능이 점점 발전 또는 확장 그리고 더 똑똑해지면서 우리 사람들의 일자리가 줄어들고 오히려 더 나아가 우리 사람들의 생존에 위협을 받는다고 말합니다. 저자들은, “인공지능과 기계학습“과 ”인공지능 알고리즘“ 그리고, ”인공지능 수학“이라는 과목으로 수년간 학생들과 함께 수업을 하면서 고민해 왔는데, 이런 말을 들을 때 마다 맞는 말도 되겠다 싶기도 하고, 어떤 때는 우리가 알고 있는 내용과는 좀 다른 말이 들려오곤 합니다. 이 책은 IT학과 학생들(컴퓨터공학과, 정보통신공학과, 게임공학과, 사이버공학과, 전자공학과등)뿐만 아니라 융합전공 비 IT학과 학생들에게도 약간의 수학을 베이스로 하여 인공지능을 기초부터 응용문제까지 접해 볼 수 있도록 하였고, 더 나아가서 컴퓨터 비전, 지능로봇, 자연어 처리까지 그 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 기술했습니다. 이 책이 다루고 있는 내용은, 먼저 인공지능을 정의하고, 활용분야 최근 화제등을 기술했습니다. 그 다음에 인공지능을 제대로 이해하기 위하여 최소한의 수학이 필요하여 간단한 선형대수학 확률 통계등을 기술했습니다. 인공지능의 본론으로 들어가기 전에 필요한 지식표현, 추론시스템에 대하여 기술했습니다. 인공지능의 본론인 인공신경망과 딥 러닝, 학습방법의 종류인 지도학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 강화학습, 전이학습, 표현학습에 대하여 설명 했습니다. 그 다음에 인공지능의 여러 가지 응용 적용방법이 있겠습니다만, 필기체 숫자인식 모델과 자동차번호판인식모델에 대하여 기술했습니다. 그 후에는 컴퓨터 비전, 지능로봇, 자연어 처리에 대하여 기술했습니다. 현재 시점에서 너무나도 방대하고, 어떤 방향으로 확장해 나갈지 모르는 인공지능에 대하여 이 책만으로 충분하다고 생각하지는 않습니다. 이러한 시점에서, 이 책은 현재의 인공지능에 대하여 특히 우리나라의 인공지능에 대하여 정확한 개념과 정의, 그리고 적용방법등 충실하게 기술하려고 노력했습니다. 아무쪼록 이 책이 IT분야의 전공학생들이 애매모호하고 손에 잡힐 듯, 잡히지 않는 인공지능의 개념과 알고리즘, 그리고 적용에 대하여 이 책을 공부함으로써 자신감을 얻기 바라며 또한 여기에서부터 스스로 인공지능에 대하여 관심을 가지고 더 깊이 공부해 나아가기를 바랍니다. 이 글의 서두에서 우리사회의 일자리와 생존등에 대하여 언급하였는데, ChatGPT가 등장하고, 이보다 더 힘이 있는 인공지능이 발전, 확장한다고 해도, 우리 사람들의 일자리는 줄어들지 않고, 오히려 양질의 새로운 일자리가 더 늘어갈 것으로 생각하고, 결코, 우리의 생존을 위협하지 않는다고 확신합니다.

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