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인공지능 교과서 3 고급편

인공지능 교과서 3 고급편

(중.고등.대학생을 위한)

최성, 사이언스주니어인공지능연구회 (엮은이), AI PLUS 피지컬컴퓨팅교사연구회 (감수)
  |  
광문각
2022-10-31
  |  
19,000원

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인공지능 교과서 3 고급편

책 정보

· 제목 : 인공지능 교과서 3 고급편 (중.고등.대학생을 위한)
· 분류 : 국내도서 > 청소년 > 청소년 수학/과학
· ISBN : 9788970932385
· 쪽수 : 288쪽

책 소개

인공지능 기본 원리 중심의 알고리즘을 통하여 실험학습 방식으로 기초 해법을 구현할 수 있도록 하였다. 기본 원리의 보편화된 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나누어진다. 지도학습은 2장에서 6장까지 구성하였으며, 비지도학습은 6장부터 8장으로 구성되어 있다.

목차

제1장 인공지능 4차 산업혁명 시대

1.1 아리의 하루: 시공간을 뛰어넘는 일상생활
 다양한 정보를 만나는 아침 식사 시간
 출근길 자동차 물결 속에서의 안락함
 병원에서의 스마트 케어
 퇴근 후에 즐거운 쇼핑

1.2 인공지능의 역사와 발전 과정
 제1의 물결(1956~1974): 위대한 첫 출항
 제2의 물결(1980~1987): 전문가 시스템의 부흥과 쇠퇴
 제3의 물결(2011~ 현재): 다시 찬란한 영광을 창조하다

1.3 인공지능 응용 사례
 안전 보호
 의료 분야
 지능형 고객 서비스
 자율주행
 제조 산업

1.4 인공지능과 머신러닝
 데이터를 사용해 학습하기
 행동 중에 학습하기

1.5 이 장의 요약

제2장 차이점 관찰로 분류 시작하기

2.1 분류 작업 시작하기

2.2 특징 추출
 특징 벡터
 특징점과 특징 공간

2.3 품종 분류기(Classifier)
 분류기 훈련
 퍼셉트론(perceptron)
 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)

2.4 테스트와 응용

2.5 다양한 범주(category) 품종 분류

2.6 이진 분류(Binary Classification)의 응용
 카메라 속의 얼굴 탐지
 암 검사

2.7 이 장의 요약

제3장 이미지와 사물 인식

3.1 수작업 특징에 기반한 이미지 분류
 이미지의 특징
 합성곱 연산
 합성곱으로 이미지 특징 추출하기

3.2 심층 신경망에 기반한 이미지 분류
 심층 신경망의 구조
 합성곱층
 완전 연결층
 소프트맥스층
 비선형 활성화층
 풀링층
 인공 신경망과 생물학적 신경망
 인공 신경망 훈련

3.3 심층 신경망의 발전과 과제
 딥러닝의 추진력
 데이터
 계산 능력
 심층의 ‘어려움’
 과적합과 과소적합
 기울기 소실

3.4 일상에서 이미지 분류의 응용
 얼굴 인식의 시대: 생활을 더욱 편리하게
 얼굴 인식 기술의 범죄 예방과 활용

3.5 이 장의 요약

제4장 음악 분석과 감상

4.1 음성 인식의 예술
 소리의 디지털화
 주파수 스펙트럼으로 소리의 3요소 이해하기

4.2 음악 장르 분류
 컴퓨터 ‘귀에 들리는’ 장르
 음성학의 대표적인 특징인 멜 주파수 켑스트럴 계수
 딥러닝 알고리즘

4.3 음성 인식 기술
 음성 인식의 원리

4.4 음악 검색 기술

4.5 이 장의 요약

제5장 동영상 인식하기

5.1 이미지에서 동영상으로

5.2 동영상 속의 행동 인식
 행동 인식의 과제
 행동 인식의 중요한 특징: 운동
 운동의 특성화: 광학 흐름
 광학 흐름 히스토그램

5.3 딥러닝 기반 동영상 속 행동 인식
 싱글 프레임 기반의 인식 방법
 듀얼 스트림 합성곱 신경망
 긴 동영상의 처리: 시간 세그먼트 네트워크

5.4 이 장의 요약

제6장 범주(category) 분류 정리

6.1 인공지능이 꽃 명칭을 들어본 적이 없는 경우

6.2 아이리스의 K-평균 군집화 알고리즘

6.3 앨범 사진의 얼굴 군집화
 얼굴 탐지
 얼굴 정면화(face frontalization)
 특징 추출
 얼굴 군집화

6.4 계층적 군집화와 생물학적 군집화\

6.5 이 장의 요약

제7장 텍스트 이해하기

7.1 텍스트 데이터의 특징

7.2 텍스트의 특징
 단어 분리
 불용어와 저빈도 단어
 단어 빈도와 역문서 빈도

7.3 텍스트에 숨은 주제 추출하기
 잠재 의미 분석

7.4 주제를 기반으로 한 텍스트 검색과 추천

7.5 이 장의 요약

제8장 그림 창작하기

8.1 데이터 공간과 데이터 분포
 데이터 공간과 데이터 분포

8.2 생성망

8.3 판별망

8.4 생성적 대립 신경망
 생성적 대립 신경망
 판별망을 고정하여 생성망 훈련하기
 대립 과정 시범

8.5 조건부 생성적 대립 신경망
 안면의 측면에서부터 정면으로: 범인 식별
 청년에서 장년으로: 실종 아동 찾기

8.6 이 장의 요약

제9장 인공지능, 최고의 바둑 고수

9.1 알파고의 바둑 게임망
 지도학습 정책망
 강화학습의 기본 개념
 에이전트와 환경 간의 상호 작용
 정책과 강화학습의 목적
 강화학습 정책망

9.2 알파고의 탁월한 안목
 가치망
 패스트 롤아웃망(fast rollout network)
 몬테카를로 트리 탐색
 많은 장점을 갖고 있는 알파고

9.3 알파고 제로(AlphaGo Zero)
 알파고 제로 개요
 알파고 제로의 훈련

9.4 이 장의 요약

발간 후기
참고 문헌

저자소개

최성 (엮은이)    정보 더보기
전) IBK기업은행, 제주은행 전산실장 전) 한국생산성본부 OA추진사무국장 전) 남서울대학교 컴퓨터학과 교수 현) 동북아공동체 ICT포럼 연구소장 현) YUST 겸직교수/PUST 연구소장, 교수 저 서 : 4차 산업혁명 핵심 인공지능, 2021
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본 연구회는 인공지능과 피지컬컴퓨팅 그리고 컴퓨팅사고력 등 SW교육을 위한 정보를 공유하고, STEAM 관련 교과와 교사들의 발전을 위한 전국 단위 연구회입니다. 회원으로는 교수, 교사, 연구원 분들로 구성되어 있습니다.
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