인공지능과 융합
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인공지능은 기계가 사람처럼 생각하고 행동하는 컴퓨터 프로그램이다. 따라서 인공지능은 기계와 사람과 컴퓨터와 프로그램을 잘 알고 융합할 수 있어야 하는 분야이다. 여러 분야에 대한 이해와 함께 이들을 융합할 수 있는 능력이 있어야 국제사회에서 뒤지지 않을 수 있다. 지금도 산업화에 성공한 나라들이 인공지능을 선도하고 있다. 과거에는 컴퓨터를 보급하기 위하여 학교와 가정에 외국 원조와 국비로 지원한 나라들이 있었다. 기반 교육 없이 컴퓨터만 보급한 나라들에서 학생들이 할 수 있었던 것은 게임과 오락뿐이었다. 인공지능은 여러 학문 분야가 관련된 과학이므로 기반이 되는 여러 분야들을 체계적으로 배우며 융합해야 한다.
이 책은 인간의 발전과 인공지능의 발전과정을 함께 어우르며 기술하였다. 이 책을 읽고 인공지능을 이해하는데 조금이라도 도움이 되기 바라는 마음이다.
이 책은 인간의 발전과 인공지능의 발전과정을 함께 어우르며 기술하였다. 이 책을 읽고 인공지능을 이해하는데 조금이라도 도움이 되기 바라는 마음이다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
CHAPTER 1 개요
1.1 인공지능 시대
1.1.1 인공지능 개념의 변화
1.2 지능과 융합
1.2.1 지능
1.2.2 융합
1.3 인공지능
1.3.1 인공지능 정의
1.3.2 인공지능과 융합
1.3.3 인공지능의 장점과 단점
1.4 인공지능 적용분야
1.4.1 인공지능 연구 분야
1.4.2 인공지능 응용분야
■연습문제
CHAPTER 2 기계의 진화
2.1 기계의 지능
2.2 지능의 진화
2.3 학습의 진화
2.3.1 마음과 컴퓨터
2.3.2 마음과 기계의 소통 원리
2.3.3 기계 학습의 원리
2.4 인공지능 모델
2.4.1 모델
2.4.2 인공지능 모델
2.5 인공지능 기술
■연습문제
CHAPTER 3 인공지능의 역사
3.1 컴퓨터 : 인공지능의 시작
3.1.1 컴퓨터의 출발
3.1.2 인공지능의 목표
3.2 제1차 인공지능 붐: 규칙기반 인공지능
3.2.1 1950년대 후반: 추론과 탐색 시대
3.3 제2차 인공지능 붐: 지식기반 인공지능
3.3.1 1980년대: 지식과 전문가 시스템
3.4 제3차 인공지능 붐: 학습기반 인공지능
3.4.1 기계학습 시대
3.4.2 신경망 시대
■연습문제
CHAPTER 4 인지과학과 융합
4.1 신경과학
4.1.1 신경계의 진화
4.1.2 신경계의 구조
4.2 인공지능
4.2.1 인공지능의 기반 학문
4.3 심리학
4.3.1 심리학의 발전
4.3.2 정보처리체계
4.4 언어학
4.4.1 언어와 사고의 관계
4.4.2 변형생성문법과 보편문법
4.5 철학
4.5.1 철학의 주요 분야
4.5.2 인식론과 논리학
■연습문제
CHAPTER5 인공지능 수학
5.1 수학 기초
5.1.1 다항식과 2차식
5.1.2 함수
5.1.3 수열
5.1.4 집합과 원소
5.1.5 미분
5.2 선형대수
5.2.1 벡터와 행렬
5.3 확률과 통계
5.3.1 확률변수와 확률분포
5.3.2 통계
5.4 선형회귀
■연습문제
CHAPTER 6 인공 신경망
6.1 신경망 모델
6.1.1 신경망 구조
6.1.2 신경망 특성
6.2 단층 퍼셉트론
6.3 다층 퍼셉트론
6.4 심층 신경망
6.4.1 신경망 학습과 딥러닝
6.4.2 특징 추출
6.4.3 역전파 알고리즘
6.4.4 심층 신경망의 문제점과 대책
■연습문제
CHAPTER 7 기계학습과 딥러닝
7.1 자료과학
7.2 기계학습
7.3 지도학습
7.3.1 회귀
7.3.2 분류
7.4 비지도학습
7.5 강화학습
7.6 딥러닝
7.6.1 기계학습과 딥러닝
7.6.2 심층 신경망과 딥러닝
■연습문제
CHAPTER 8 인공지능과 산업화
8.1 산업혁명과 융합
8.1.1 산업혁명의 역사
8.1.2 산업혁명과 융합
8.2 인공지능과 군사 기술
8.2.1 인공지능과 군사력
8.2.2 공업기술과 군사력
8.2.3 첨단 무기 특징
■연습문제
CHAPTER 9 인공지능의 미래
9.1 융합의 미래
9.1.1 융합 환경
9.1.2 융합의 성장과 미래
9.1.3 융합 이해를 위한 문답
9.2 인공지능의 미래
9.2.1 인공지능 환경
9.2.2 인공지능의 성장과 미래
9.2.3 인공지능 이해를 위한 문답
■연습문제
참고문헌
INDEX
1.1 인공지능 시대
1.1.1 인공지능 개념의 변화
1.2 지능과 융합
1.2.1 지능
1.2.2 융합
1.3 인공지능
1.3.1 인공지능 정의
1.3.2 인공지능과 융합
1.3.3 인공지능의 장점과 단점
1.4 인공지능 적용분야
1.4.1 인공지능 연구 분야
1.4.2 인공지능 응용분야
■연습문제
CHAPTER 2 기계의 진화
2.1 기계의 지능
2.2 지능의 진화
2.3 학습의 진화
2.3.1 마음과 컴퓨터
2.3.2 마음과 기계의 소통 원리
2.3.3 기계 학습의 원리
2.4 인공지능 모델
2.4.1 모델
2.4.2 인공지능 모델
2.5 인공지능 기술
■연습문제
CHAPTER 3 인공지능의 역사
3.1 컴퓨터 : 인공지능의 시작
3.1.1 컴퓨터의 출발
3.1.2 인공지능의 목표
3.2 제1차 인공지능 붐: 규칙기반 인공지능
3.2.1 1950년대 후반: 추론과 탐색 시대
3.3 제2차 인공지능 붐: 지식기반 인공지능
3.3.1 1980년대: 지식과 전문가 시스템
3.4 제3차 인공지능 붐: 학습기반 인공지능
3.4.1 기계학습 시대
3.4.2 신경망 시대
■연습문제
CHAPTER 4 인지과학과 융합
4.1 신경과학
4.1.1 신경계의 진화
4.1.2 신경계의 구조
4.2 인공지능
4.2.1 인공지능의 기반 학문
4.3 심리학
4.3.1 심리학의 발전
4.3.2 정보처리체계
4.4 언어학
4.4.1 언어와 사고의 관계
4.4.2 변형생성문법과 보편문법
4.5 철학
4.5.1 철학의 주요 분야
4.5.2 인식론과 논리학
■연습문제
CHAPTER5 인공지능 수학
5.1 수학 기초
5.1.1 다항식과 2차식
5.1.2 함수
5.1.3 수열
5.1.4 집합과 원소
5.1.5 미분
5.2 선형대수
5.2.1 벡터와 행렬
5.3 확률과 통계
5.3.1 확률변수와 확률분포
5.3.2 통계
5.4 선형회귀
■연습문제
CHAPTER 6 인공 신경망
6.1 신경망 모델
6.1.1 신경망 구조
6.1.2 신경망 특성
6.2 단층 퍼셉트론
6.3 다층 퍼셉트론
6.4 심층 신경망
6.4.1 신경망 학습과 딥러닝
6.4.2 특징 추출
6.4.3 역전파 알고리즘
6.4.4 심층 신경망의 문제점과 대책
■연습문제
CHAPTER 7 기계학습과 딥러닝
7.1 자료과학
7.2 기계학습
7.3 지도학습
7.3.1 회귀
7.3.2 분류
7.4 비지도학습
7.5 강화학습
7.6 딥러닝
7.6.1 기계학습과 딥러닝
7.6.2 심층 신경망과 딥러닝
■연습문제
CHAPTER 8 인공지능과 산업화
8.1 산업혁명과 융합
8.1.1 산업혁명의 역사
8.1.2 산업혁명과 융합
8.2 인공지능과 군사 기술
8.2.1 인공지능과 군사력
8.2.2 공업기술과 군사력
8.2.3 첨단 무기 특징
■연습문제
CHAPTER 9 인공지능의 미래
9.1 융합의 미래
9.1.1 융합 환경
9.1.2 융합의 성장과 미래
9.1.3 융합 이해를 위한 문답
9.2 인공지능의 미래
9.2.1 인공지능 환경
9.2.2 인공지능의 성장과 미래
9.2.3 인공지능 이해를 위한 문답
■연습문제
참고문헌
INDEX
저자
저자
이병욱
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