쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘

옮긴이 머리말 ix
서문 xi
감사의 글 xviii
이 책에 대하여 xix
베타리더 후기 xxii
《쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘》 지도 xxiv

1장 인공지능의 직관적 이해 1
인공지능이란 무엇인가? 1
인공지능의 간략한 역사 6
문제 유형과 문제 해결 패러다임 8
인공지능 개념의 직관적 이해 10
인공지능 알고리즘의 사용 14

2장 검색의 기초 21
계획 및 검색이란? 21
계산 비용: 스마트한 알고리즘이 필요한 이유 23
검색 알고리즘을 적용할 수 있는 문제 24
상태 표현: 문제 공간과 솔루션 표현을 위한 프레임워크 생성 27
정보 없는 검색: 맹목적으로 솔루션 찾기 33
너비 우선 탐색: 깊게 보기 전에 넓게 보기 35
깊이 우선 탐색: 넓게 보기 전에 깊게 보기 43
정보 없는 검색 알고리즘 사용 사례 50
선택 사항: 그래프 유형에 대한 추가 정보 50
선택 사항: 다양한 그래프 표현 방법 52

3장 지능형 검색 55
휴리스틱 정의: 학습된 추측 설계 55
정보 있는 검색: 지침이 있는 솔루션 찾기 58
적대적 탐색: 변화하는 환경에서 솔루션 찾기 68

4장 진화 알고리즘 85
진화란 무엇인가? 85
진화 알고리즘을 적용할 수 있는 문제 88
유전 알고리즘: 수명 주기 93
솔루션 공간 인코딩 95
솔루션 모집단 생성 99
모집단 내 개체 적합도 측정 101
적합도에 따른 부모 선택 103
부모로부터 개체 복제 106
다음 세대 채우기 112
유전 알고리즘 매개변수 설정 115
진화 알고리즘 사용 사례 116

5장 고급 진화 방식 119
진화 알고리즘 수명 주기 119
다른 개체 선택 전략 121
실숫값 인코딩: 실숫값으로 작업 124
순서 인코딩: 시퀀스(sequence) 작업 128
트리 인코딩: 계층 작업 131
진화 알고리즘의 일반적인 유형 134
진화 알고리즘 용어집 135
추가적인 진화 알고리즘 사용 사례 136

6장 군집 지능: 개미 139
군집 지능이란? 139
개미 군집 최적화를 적용할 수 있는 문제 142
상태 표현: 경로와 개미는 어떤 모습일까? 145
개미 군집 최적화 알고리즘 수명 주기 149
개미 군집 최적화 알고리즘 사용 사례 169

7장 군집 지능: 입자 173
입자 군집 최적화란? 173
최적화 문제: 약간 더 기술적인 관점 175
입자 군집 최적화를 적용할 수 있는 문제 179
상태 표현: 입자는 어떤 모습일까? 181
입자 군집 최적화 수명 주기 182
입자 군집 최적화 알고리즘 사용 사례 202

8장 머신러닝 207
머신러닝이란? 207
머신러닝이 가능한 문제 209
머신러닝 작업 순서 211
의사 결정 트리를 통한 분류 236
또 다른 인기 있는 머신러닝 알고리즘 253
머신러닝 알고리즘 사용 사례 254

9장 인공 신경망 257
인공 신경망이란? 257
퍼셉트론: 뉴런의 개념적 표현 260
인공 신경망 정의 264
순전파: 훈련된 인공 신경망 사용 272
역전파: 인공 신경망 훈련 279
활성화 함수 선택 290
인공 신경망 설계 291
인공 신경망 및 사용 사례 295

10장 Q-러닝을 통한 강화학습 299
강화학습이란? 299
강화학습이 가능한 문제 303
강화학습 수명 주기 304
딥러닝 기반 강화학습 324
강화학습 사용 사례 325

찾아보기 330

각 장은 처음부터 끝까지 순차적으로 읽어야 한다. 각 장을 따라 진행하면서 개념을 잡고 점차 이해를 높여 나간다. 각 장을 읽은 후, 코드 저장소에서 파이썬 코드를 참조하여 각 알고리즘을 어떻게 구현할 수 있는지 실험하고 실질적인 통찰력을 얻는 것이 유용하다.

이번 장에서는 인공지능의 개념, 인공지능 영역 내 주제 분류, 해결하려는 문제, 일부 사용 사례에 대한 추상적인 직관을 얻었다. 다음 장에서는 지능을 모방하는 가장 오래되고 단순한 형태인 검색 알고리즘을 알아본다. 검색 알고리즘은 이 책 전체에서 살펴볼 좀 더 정교한 인공지능 알고리즘에서 사용하는 일부 개념의 기본이 된다.