인공지능 이해와 적용

머리말 3

제 01 장 인공지능

1.1 인공지능이란 12
1.2 인공지능의 발전사 14
1.3 인공지능 붐(boom) 16
1.4 활용 응용분야 21
1.5 최근 화제-인공지능의 장/단점.32

제 02 장 수학과 기계학습

2.1 벡터 38
2.2 곱 합 연산 41
2.3 행렬 42
2.4 미분 편미분 43
2.5 지수 로그함수 44
2.6 평균 분산 확률분포 47
2.7 최적화 49
2.8 최적화 알고리즘 50

제 03 장 지식표현과 기계학습

3.1 지식이란 무엇인가 58
3.2 지식 베이스 구축 60
3.3 지식과 규칙 62
3.4 불확실한 지식표현 68
3.5 규칙기반 시스템 70
3.6 기계학습 71

제 04 장 추론 시스템

4.1 전문가 시스템 78
4.2 추론 엔진 80
4.3 퍼지 추론 81
4.4 퍼지관계 적용 알고리즘 89
4.5 인공지능 추론 89

제 05 장 인공 신경망

5.1 뇌의 동작 94
5.2 뉴런 계산 95
5.3 퍼셉트론 98
5.4 다층 퍼셉트론 103
5.5 가속 학습 104

제 06 장 딥 러닝

6.1 딥 러닝 등장 배경 110
6.2 컨볼루션 신경망(CNN) 113
6.3 CNN 사례연구 116
6.4 GAN모델 118
6.5 딥 러닝 장단점 121

제 07 장 학습(비지도, 준지도, 전이, 강화, 표현)

7.1 비지도 학습과 배경 126
7.2 준지도 학습 133
7.3 전이학습 138
7.4 강화 학습 140
7.5 표현학습 143

제 08 장 인식

8.1 패턴인식 148
8.2 전처리 150
8.3 특징추출 154
8.4 매칭 158

제 09 장 인공지능 필기체 숫자인식 모델

9.1 데이터 베이스 166
9.2 동일 필기체 숫자 흡수 169
9.3 유사 필기체 숫자의 인공지능 적용 177
9.4 필기체 숫자 시스템 체험 연습180

제 10 장 컴퓨터 비전

10.1 영상 획득 및 표현 185
10.2 이진영상(binary image) 187
10.3 영상처리 기본 연산 188
10.4 영상분할 193
10.5 영상 특징(image feature).199
10.6 컴퓨터 비전 3차원 205
10.7 컴퓨터 영상 이해 206

제 11 장 인공지능 자동차번호판 인식모델

11.1 번호판 영상취득 215
11.2 시스템 전반적 흐름 및 전처리217
11.3 번호판 인식 224
11.4 번호판의 종류 228
11.5 번호판 매칭 228
11.6 인공지능 적용 접근 229

제 12 장 지능 로봇

12.1 RPA 237
12.2 로봇 코딩의 마음가짐 248
12.3 지능형 로봇 251
12.4 로봇 청소기 알고리즘 256

제 13 장 인공지능 자연어 처리

13.1 자연어 분석 263
13.2 자연어 이해 270
13.3 자연어 생성과 강화학습 271