AI 알고리즘의 이해(인공지능총서)
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출판사 리뷰
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우리 삶을 변화시키는 AI의 학습 원리
AI 학습 알고리즘의 원리와 발전 과정, 그리고 실생활 응용 사례를 다룬다. AI 알고리즘은 데이터를 기반으로 학습하고 결정을 내리는 컴퓨터 시스템의 핵심 과정으로 특히 기계 학습과 딥러닝을 통해 인간의 사고방식을 모방하려는 시도가 이루어지고 있다. 이 책은 AI의 발전을 이끌어온 주요 알고리즘, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 신경망 및 딥러닝 등을 개념적으로 쉽게 풀어낸다. 기초 수학적 배경도 이해하기 쉽게 다룬다.
지도 학습 알고리즘은 주어진 데이터를 바탕으로 예측하거나 분류하는 방식이며, 비지도 학습은 데이터 내 숨겨진 패턴을 찾아내는 방식이다. 강화 학습은 행위자가 보상을 최대화할 수 있도록 학습하는 방식으로 자율주행 차량이나 게임에서 활용된다. 고급 알고리즘인 서포트 벡터 머신(SVM), 앙상블 학습, 차원 축소 기법, 트랜스포머 모델을 통한 실생활 응용 사례도 제시된다. 자연어 처리, 이미지 처리, 자율주행, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 AI 알고리즘이 어떻게 활용되는지 구체적으로 다룬다. 미래의 AI 기술로 설명 가능한 AI와 양자 기계 학습을 꼽을 수 있다. 이에 이 책은 AI 알고리즘이 어떻게 발전할 것인지에 대한 통찰을 제공한다.
AI 학습 알고리즘의 원리와 발전 과정, 그리고 실생활 응용 사례를 다룬다. AI 알고리즘은 데이터를 기반으로 학습하고 결정을 내리는 컴퓨터 시스템의 핵심 과정으로 특히 기계 학습과 딥러닝을 통해 인간의 사고방식을 모방하려는 시도가 이루어지고 있다. 이 책은 AI의 발전을 이끌어온 주요 알고리즘, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 신경망 및 딥러닝 등을 개념적으로 쉽게 풀어낸다. 기초 수학적 배경도 이해하기 쉽게 다룬다.
지도 학습 알고리즘은 주어진 데이터를 바탕으로 예측하거나 분류하는 방식이며, 비지도 학습은 데이터 내 숨겨진 패턴을 찾아내는 방식이다. 강화 학습은 행위자가 보상을 최대화할 수 있도록 학습하는 방식으로 자율주행 차량이나 게임에서 활용된다. 고급 알고리즘인 서포트 벡터 머신(SVM), 앙상블 학습, 차원 축소 기법, 트랜스포머 모델을 통한 실생활 응용 사례도 제시된다. 자연어 처리, 이미지 처리, 자율주행, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 AI 알고리즘이 어떻게 활용되는지 구체적으로 다룬다. 미래의 AI 기술로 설명 가능한 AI와 양자 기계 학습을 꼽을 수 있다. 이에 이 책은 AI 알고리즘이 어떻게 발전할 것인지에 대한 통찰을 제공한다.
목차
목차
우리 삶을 변화시키는 AI의 학습 원리
01 AI 알고리즘 개요
02 기초수학
03 기계학습
04 지도 학습 알고리즘
05 비지도 학습 알고리즘
06 강화 학습 알고리즘
07 신경망과 딥러닝
08 고급 알고리즘
09 AI 알고리즘 응용 사례
10 미래의 AI 알고리즘
01 AI 알고리즘 개요
02 기초수학
03 기계학습
04 지도 학습 알고리즘
05 비지도 학습 알고리즘
06 강화 학습 알고리즘
07 신경망과 딥러닝
08 고급 알고리즘
09 AI 알고리즘 응용 사례
10 미래의 AI 알고리즘
저자
저자
이종원
서울사이버대학교 컴퓨터공학과 조교수다. 한성과학고를 졸업한 후 서울대학교 전기공학부와 경영학과에서 학사 학위를, 미국 퍼듀(Purdue) 대학교 전기컴퓨터공학과에서 석사와 박사 학위를 받았다. 국방과학연구소 미사일연구원과 정책기획부에서 선임연구원으로 재직하면서 국방 기술 연구와 기획 업무를 수행하였고(2011~2022), 스타트업의 창업 공동 대표로 AI 경영 지원을 위한 모바일앱을 개발하였다(2022~2024). 서울사이버대학교 컴퓨터공학과 교수로 임용된 후, 현재 AI 응용 분야 및 선형대수 알고리즘에 대한 강의와 연구에 전념하고 있다.
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