똑똑한 AI를 만드는 작은차이, 머신러닝과 딥러닝(2022)(개정판)
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머신 러닝 또는 기계 학습은
컴퓨터 과학 중 인공지능의 한 분야로 패턴인식과
컴퓨터 학습 이론의 연구로부터 진화한 분야이다
머신 러닝은 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고
예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과
이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다
뉴럴 네트워크는 뇌의 신경구조를 논리적으로 모방하여
지적인 처리를 컴퓨터에 시키자는 것이다
그리고 딥 러닝은 이 뉴럴 네트워크 구조의
연장선상에서 생각할 수 있다
전형적인 뉴럴 네트워크는 입력 계층과 중간 계층
출력 계층의 3층 구조로 되어 있었다
이 구조로는 복잡한 정보의 처리가
어렵다는 것은 자명한 사실이다
그래서 중간 계층을 복층으로 만드는 안이 나왔으며
이게 바로 딥 러닝이다
컴퓨터 과학 중 인공지능의 한 분야로 패턴인식과
컴퓨터 학습 이론의 연구로부터 진화한 분야이다
머신 러닝은 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고
예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과
이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다
뉴럴 네트워크는 뇌의 신경구조를 논리적으로 모방하여
지적인 처리를 컴퓨터에 시키자는 것이다
그리고 딥 러닝은 이 뉴럴 네트워크 구조의
연장선상에서 생각할 수 있다
전형적인 뉴럴 네트워크는 입력 계층과 중간 계층
출력 계층의 3층 구조로 되어 있었다
이 구조로는 복잡한 정보의 처리가
어렵다는 것은 자명한 사실이다
그래서 중간 계층을 복층으로 만드는 안이 나왔으며
이게 바로 딥 러닝이다
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출판사 리뷰
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목차
목차
I. 서 론 1
1. 코로나와 인공지능 2
2. 알파고 후 2년, 성장하는 인공지능 3
3. 머신 러닝과 딥러닝, 신경 회로 망 4
II. AI 구현의 핵심 기술, 머신 러닝 6
1. 머신 러닝의 역사 7
2. 머신 러닝의 정의와 종류 13
1) 머신 러닝의 정의 13
2) 종류 14
3. 머신 러닝의 기법 16
1) 머신 러닝 계획하기/초모수와 모델 검증 16
2) 특징 공학 18
3) 베이지안 네트워크, 나이브 베이즈 분류 19
4) 선형 회귀 22
5) 랜덤 포레스트 26
6) 서포트 벡터 머신 27
7) k-평균 군집화 30
8) 주성분 분석 31
9) 다양체 학습 31
III. 머신러닝과 산업의 융합 33
1. 소프트웨어 34
1) 스팸 탐지 34
2) 음성 인식 36
2. 금융 38
1) 주식 매매 38
2) 금융 서비스 분야의 활용 40
3. 의학과 헬스 케어 43
1) IT기업들의 기술 적용 43
2) 코로나 환자 예측 44
4. 광고 46
1) 개개인 맞춤형 광고 46
2) fackbook 광고 게재 시스템: 머신 러닝 단계 46
3) 타깃 마케팅을 위한 머신 러닝 48
5. 소매업과 전자 상거래 49
1) 온라인 전자상거래 49
2) 유통업계 적극 참여 50
6. 게임 52
1) 게임 유저 분석 52
2) 국내 게임사 AI 기술 개발 현황 54
7. 사물인터넷 56
1) 사물과의 상호 데이터 교환 56
2) 지능형 사물인터넷(AIoT) 57
IV. 더 똑똑한 기계학습 딥러닝 59
1. 딥러닝 정의 및 개요 60
1) 딥러닝이란 60
2) 딥러닝의 메커니즘 61
2. 딥러닝 기술적 특징 63
1) 딥러닝 뉴럴 네트워크의 실질적 구동 방식 63
2) 딥러닝 신경 회로망 65
3) CNN 알고리즘 69
4) RNN 과 LSTM 71
3. 딥러닝 실제 활용 사례 78
1) 영상/이미지 인식 78
2) 패턴 인식과 자연어 처리 80
3) 동작/운동 인식 기술 82
4) 추론지능 연관 기술 84
5) 자율주행 기술 88
V. 머신러닝 딥러닝을 이끄는 인공지능 관련 전망 90
1. 인공지능 산업 전망 91
2. AI 3대 유망 기술 92
1) 생성적 AI (Generative AI) 92
2) 연합학습 (Federated Learning) 94
3) 인공신경망 압축 (Neural Network Compression) 94
3. 기술 동향 95
1) 해외 주요국 동향 95
2) 미래 개발 추진 AI 기술 96
3) 국내 AI 전략 품목 97
4. 10대 인공지능 트렌드 98
VI. 결론 102
VII. 부록 106
1. 코로나와 인공지능 2
2. 알파고 후 2년, 성장하는 인공지능 3
3. 머신 러닝과 딥러닝, 신경 회로 망 4
II. AI 구현의 핵심 기술, 머신 러닝 6
1. 머신 러닝의 역사 7
2. 머신 러닝의 정의와 종류 13
1) 머신 러닝의 정의 13
2) 종류 14
3. 머신 러닝의 기법 16
1) 머신 러닝 계획하기/초모수와 모델 검증 16
2) 특징 공학 18
3) 베이지안 네트워크, 나이브 베이즈 분류 19
4) 선형 회귀 22
5) 랜덤 포레스트 26
6) 서포트 벡터 머신 27
7) k-평균 군집화 30
8) 주성분 분석 31
9) 다양체 학습 31
III. 머신러닝과 산업의 융합 33
1. 소프트웨어 34
1) 스팸 탐지 34
2) 음성 인식 36
2. 금융 38
1) 주식 매매 38
2) 금융 서비스 분야의 활용 40
3. 의학과 헬스 케어 43
1) IT기업들의 기술 적용 43
2) 코로나 환자 예측 44
4. 광고 46
1) 개개인 맞춤형 광고 46
2) fackbook 광고 게재 시스템: 머신 러닝 단계 46
3) 타깃 마케팅을 위한 머신 러닝 48
5. 소매업과 전자 상거래 49
1) 온라인 전자상거래 49
2) 유통업계 적극 참여 50
6. 게임 52
1) 게임 유저 분석 52
2) 국내 게임사 AI 기술 개발 현황 54
7. 사물인터넷 56
1) 사물과의 상호 데이터 교환 56
2) 지능형 사물인터넷(AIoT) 57
IV. 더 똑똑한 기계학습 딥러닝 59
1. 딥러닝 정의 및 개요 60
1) 딥러닝이란 60
2) 딥러닝의 메커니즘 61
2. 딥러닝 기술적 특징 63
1) 딥러닝 뉴럴 네트워크의 실질적 구동 방식 63
2) 딥러닝 신경 회로망 65
3) CNN 알고리즘 69
4) RNN 과 LSTM 71
3. 딥러닝 실제 활용 사례 78
1) 영상/이미지 인식 78
2) 패턴 인식과 자연어 처리 80
3) 동작/운동 인식 기술 82
4) 추론지능 연관 기술 84
5) 자율주행 기술 88
V. 머신러닝 딥러닝을 이끄는 인공지능 관련 전망 90
1. 인공지능 산업 전망 91
2. AI 3대 유망 기술 92
1) 생성적 AI (Generative AI) 92
2) 연합학습 (Federated Learning) 94
3) 인공신경망 압축 (Neural Network Compression) 94
3. 기술 동향 95
1) 해외 주요국 동향 95
2) 미래 개발 추진 AI 기술 96
3) 국내 AI 전략 품목 97
4. 10대 인공지능 트렌드 98
VI. 결론 102
VII. 부록 106
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