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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9788970935515
· 쪽수 : 232쪽
· 출판일 : 2021-09-01
책 소개
목차
머리말
CHAPTER 1. 인공지능의 개요
1.1 생활 속의 인공지능
1.1.1 인공지능의 발전
1.1.2 인공지능 활용 사례
1.2 인공지능 기술
1.2.1 머신러닝
1.2.2 딥러닝
CHAPTER 2. 인공지능 알고리즘
2.1 지도 학습
2.1.1 지도 학습 개요
2.1.2 분류와 예측
2.1.3 kNN
2.1.4 SVM(Support Vector Machine)
2.1.5 의사 결정 트리
2.1.6 나이브 베이즈 분류
2.1.7 은닉 마르코프 모델
2.1.8 Perceptron 알고리즘
2.2 비지도 학습
2.2.1 비지도 학습 개요
2.2.2 비지도 학습 특징
2.2.3 비지도 학습 수행
2.2.4 비지도 학습 알고리즘
2.3 강화 학습
2.3.1 강화 학습 모델
2.3.2 강화 학습 역사
2.3.3 강화 학습 수행
2.3.4 인공 신경망
CHAPTER 3. 인공지능 프레임워크 및 라이브러리
3.1 프레임워크와 라이브러리란
3.2 인공지능 발전
3.3 인공지능 프레임워크
3.3.1 TensorFlow
3.3.2 Keras
3.3.3 torch , PyTorch
3.3.4 theano
3.3.5 MXNet
3.3.6 Caffe
3.4 인공지능 프레임워크 비교
CHAPTER 4. TensorFlow 활용
4.1 텐서플로우 구동을 위한 환경 구성
4.1.1 Python 설치
4.1.2 IDE 도구 설치
4.1.3 텐서플로우 설치
4.1.4 텐서플로우 설치 확인
4.1.5 사진 인식 실습
4.2 TensorFlow.js 활용
4.2.1 TensorFlow.js 란
4.2.2 TensorFlow.js 개발 방법
4.2.3 TensorFlow.js 데모 소개
4.2.4 EMOJI SCAVENGER HUNT 코드 분석
