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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 데이터베이스 개론
· ISBN : 9791161825427
· 쪽수 : 113쪽
· 출판일 : 2021-12-31
책 소개
목차
I. 서 론 1
1. 코로나와 인공지능 2
2. 알파고 후 2년, 성장하는 인공지능 3
3. 머신 러닝과 딥러닝, 신경 회로 망 4
II. AI 구현의 핵심 기술, 머신 러닝 6
1. 머신 러닝의 역사 7
2. 머신 러닝의 정의와 종류 13
1) 머신 러닝의 정의 13
2) 종류 14
3. 머신 러닝의 기법 16
1) 머신 러닝 계획하기/초모수와 모델 검증 16
2) 특징 공학 18
3) 베이지안 네트워크, 나이브 베이즈 분류 19
4) 선형 회귀 22
5) 랜덤 포레스트 26
6) 서포트 벡터 머신 27
7) k-평균 군집화 30
8) 주성분 분석 31
9) 다양체 학습 31
III. 머신러닝과 산업의 융합 33
1. 소프트웨어 34
1) 스팸 탐지 34
2) 음성 인식 36
2. 금융 38
1) 주식 매매 38
2) 금융 서비스 분야의 활용 40
3. 의학과 헬스 케어 43
1) IT기업들의 기술 적용 43
2) 코로나 환자 예측 44
4. 광고 46
1) 개개인 맞춤형 광고 46
2) fackbook 광고 게재 시스템: 머신 러닝 단계 46
3) 타깃 마케팅을 위한 머신 러닝 48
5. 소매업과 전자 상거래 49
1) 온라인 전자상거래 49
2) 유통업계 적극 참여 50
6. 게임 52
1) 게임 유저 분석 52
2) 국내 게임사 AI 기술 개발 현황 54
7. 사물인터넷 56
1) 사물과의 상호 데이터 교환 56
2) 지능형 사물인터넷(AIoT) 57
IV. 더 똑똑한 기계학습 딥러닝 59
1. 딥러닝 정의 및 개요 60
1) 딥러닝이란 60
2) 딥러닝의 메커니즘 61
2. 딥러닝 기술적 특징 63
1) 딥러닝 뉴럴 네트워크의 실질적 구동 방식 63
2) 딥러닝 신경 회로망 65
3) CNN 알고리즘 69
4) RNN 과 LSTM 71
3. 딥러닝 실제 활용 사례 78
1) 영상/이미지 인식 78
2) 패턴 인식과 자연어 처리 80
3) 동작/운동 인식 기술 82
4) 추론지능 연관 기술 84
5) 자율주행 기술 88
V. 머신러닝 딥러닝을 이끄는 인공지능 관련 전망 90
1. 인공지능 산업 전망 91
2. AI 3대 유망 기술 92
1) 생성적 AI (Generative AI) 92
2) 연합학습 (Federated Learning) 94
3) 인공신경망 압축 (Neural Network Compression) 94
3. 기술 동향 95
1) 해외 주요국 동향 95
2) 미래 개발 추진 AI 기술 96
3) 국내 AI 전략 품목 97
4. 10대 인공지능 트렌드 98
VI. 결론 102
VII. 부록 106
