인공지능 시대에 필요한 머신러닝과 딥러닝

I. 서 론 1
1. 생성형 AI의 시대 2
2. 알파고 후, 성장하는 인공지능 2
3. 머신 러닝과 딥러닝, 신경 회로 망 3

II. AI 구현의 핵심 기술, 머신 러닝 5
1. 머신 러닝의 역사 6
2. 머신 러닝의 정의와 종류 13
3. 머신 러닝의 기법 16

III. 머신러닝과 산업의 융합 33
1. 소프트웨어 34
2. 금융 38
3. 의학과 헬스 케어 44
4. 광고 48
5. 소매업과 전자 상거래 52
6. 게임 55
7. 사물인터넷 59

IV. 머신러닝의 한계를 뛰어넘는 딥러닝 63
1. 딥러닝 정의 및 개요 64
2. 딥러닝 기술적 특징 67
3. 딥러닝 실제 활용 사례 82

V. 인공지능 관련 최신 동향과 전망 95
1. 인공지능 산업 전망 96
2. AI 3대 유망 기술 97
3. 기술 동향 101
4. 10대 인공지능 트렌드 105

VI. 결론 108

VII. 부록 110

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