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지능의 본질과 구현

지능의 본질과 구현

이재현 (지은이)
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지능의 본질과 구현
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 지능의 본질과 구현 
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9788997924394
· 쪽수 : 544쪽
· 출판일 : 2018-05-28

책 소개

책의 내용은 지능 연구와 관련 없는 일반 교양인들도 쉽게 읽을 수 있도록 꾸미는 것을 목적으로 하였지만, 중간중간 다소 어려울 수 있다. 인문학과 과학, 수학과 프로그래밍이 엉켜있기 때문이기도 하다.

목차

추천사
들어가며 : 왜 인공지능인가

01 지능에 대하여
우주와 생명과 지능의 탄생
___우주와 지능
___지능의 존재는 필연인가
___지능은 빠르게 혹은 느리게 진화했는가
___생명활동과 메모리의 기원
___생명의 탄생과 메모리
___메모리의 활용
___복사와 DNA
___나무와 수상돌기
___우연과 의도와 목적에 관하여
___이익과 보상에 대하여
___전략에 대하여
___확률에 대하여
서양의 지능과 동양의 지능
___문화에 대한 소고
___과학에 대한 소고
___동양철학에 대한 소고
인공지능을 바라보는 두 입장: 연역법과 귀납법
지능 탐구의 역사
___라이프니츠에서 앨런 튜링까지
___공자, 맹자, 노자
지능의 기계적 구현
___튜링머신
___노이만 구조
___연산 대 메모리

02 지능에 관한 풀리지 않는 의문들
지능은 왜 그리 빠른가
___모방과 재활용: 함수와 연역과 귀납
___모방과 재활용: 기록으로서의 함수와 그것의 재사용
___모방과 재활용: 참조와 참조연산
지능은 어떻게 지능을 만드는가 혹은 그게 가능한가
___인간은 도구를 만든다
___인간은 지능을 만든다
___지능은 도구인가
___인간은 도구인가
지능 행위는 설명 가능한가 혹은 그래야 하는가
___커뮤니케이션과 인간

03 인공지능과 수학과 공학
들어가며
실수와 이산수 1
___정수와 라마누잔 합
___라마누잔 합에 대한 기하학적 이해
실수와 이산수 2
___몬테 카를로 방법
벡터와 공간
선형방정식으로서의 인공뉴런과 미분으로서의 역전파 1
선형방정식으로서의 인공뉴런과 미분으로서의 역전파 2
그래프 이론과 이산 지능
___그래프와 완전연결구조
___그래프 뉴런을 이용한 계산기의 구현
___좀 더 복잡한 계산과 동적 그래프
연산, 저장, 참조 그리고 언어 1
___메모리와 메모리에 대한 연산
___언어에 대하여
연산, 저장, 참조 그리고 언어 2
___언어의 발전
___언어적 긴장
___의미부와 문법부
___언어의 특성을 고려한 저장, 참조 연산으로서의 NLP의 가능성

04 인공지능 개발 언어로서의 자바스크립트
컴퓨터 언어의 간략한 역사
파이썬과 자바스크립트

05 니마시니 알고리즘 Part 1
사건과 기억
보상
공간벡터, 시간, 물체, 에이전트
___벡터와 벡터의 간략화
___절대 선형 벡터 t
___물체
___에이전트
기억의 여신 니마시니
기억 저장
___저장의 전략
빗방울 게임
에이전트의 행위
성공경로
___성공경로로 직선거리 도출하기
___자유 공간
성공경로에 발 내리기
보상에 뿌리 내리기
기억밀도
시범학습

06 니마시니 알고리즘 Part 2
n차원 자유공간
성과 초기학습
___초기 학습과 성
___객체와 호기심
잡아라 게임
호기심과 접근
성공경로에 대한 새로운 이해
성공경로와 직선주로

나가며
참고문헌
찾아보기

저자소개

이재현 (지은이)    정보 더보기
1974년 서울에서 태어났다. 연세대학교 신학과를 졸업하고, 학원에서 영어를 가르치다가 컴퓨터에 입문, 10년 넘게 웹, 앱, 그리고 시스템 프로그래밍을 해왔다. 2016년부터 인공지능에 대한 연구를 시작하여 뉴럴넷의 복잡성을 대체할 기억 기반의 '니마시니 알고리즘'을 만든 이후로는 이 알고리즘에 대한 보급, 전파를 위한 활동을 하는 중이다. 현재 니마시니 알고리즘은 서울대, 대구경북과기원(DGIST)에서 논문과 실용화를 위한 공동 연구를 진행하고 있다. 저서로는 [지능의 본질과 구현](로드북, 2018)이 있다.
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책속에서



넓고 넓은 우주에 대해 생각하다보면, 그런 웅장한 스케일에 압도당하기 때문에, 가끔 잊기 쉬운 것은 우주의 밖에는 우리가 아는 우주말고도 또 다른 우주들이 명멸明滅할 수도 있다는 사실이다.


새로운 인공지능의 흐름이며, 앞으로 널리 연구되어야 할 지능의 주요한 입장 중의 하나라고 할 수 있다.


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