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딥러닝과 빅데이터 산업동향 인공지능의 핵심 기술

양장
편집부 지음 | 하연 | 2016년 07월 07일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791185497068(1185497064)
쪽수 288쪽
크기 215 * 305 mm /1127g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

▶ 이 책은 딥러닝과 빅데이터 산업동향에 대해 다룬 이론서입니다. 딥러닝과 빅데이터 산업동향의 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있도록 구성했습니다.

목차

제1장 딥러닝과 빅데이터
1. 빅데이터와 머신러닝
1-1. 빅데이터와 인공지능
1-1-1. 빅데이터의 중요성
1-1-2. 빅데이터의 분석 기법
가. 텍스트 마이닝(Text Mining)
나. 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 감성분석(Sentiment Analysis)
다. 소셜네트워크 분석(Social Network Analytics)
라. 군집분석(Cluster Analysis)
1-1-3. 빅데이터와 인공지능의 결합
1-1-4. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)
가. 인공지능의 개념과 정의
나. 인공지능의 역사
다. 인공지능의 분류
다-1. 약인공지능(ANI, Artificial Narrow Intelligence)
다-2. 강인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)
다-3. 초인공지능(ASI, Artificial Super Intelligence)
라. 인공지능의 쟁점
라-1. 인공지능에 대한 긍정론
라-2. 인공지능에 대한 회의론
1-2. 머신러닝(machine learning)
1-2-1. 머신러닝의 개요
1-2-2. 머신러닝의 학습 원리
1-2-3. 머신러닝의 분석 기법
가. 지도학습(supervised learning)
나. 비지도학습(unsupervised learning)
다. 반지도학습(Semi-Supervised Learning)
라. 강화 학습(Reinforcement Learning)
1-2-4. 머신러닝과 빅데이터
2. 딥러닝(Deep Learning)
2-1. 딥러닝(Deep Learning)의 개요 및 정의
2-1-1. 딥러닝의 개요 및 정의
2-1-2. 딥러닝 개발 배경 및 역사
2-1-3. 딥러닝의 동작원리
2-2. 기계학습과 심화학습
2-2-1. 기계학습의 역사
가. 인간의 뇌와 기계학습
나. 기계학습(machine learning)의 개요
2-2-2. 기계학습의 기본 원리
가. 학습 영역
나. 인식 영역
2-2-3. 기계학습 분류
가. 지도학습(Supervised Learning)
나. 비지도학습(Unsupervised Learning)
2-2-4. GPU(Graphics Processing Unit)와 CPU(Central Processing Unit)
가. CPU(Central Processing Unit, 중앙처리장치)
나. GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치)
2-3. 딥러닝 연구 분야
2-3-1. 인공신경망(artificial neural networks)
가. 인경신경망의 개요
나. 인경신경망의 구조
다. 인공신경망 학습 알고리즘
다-1. 퍼셉트론(Perceptron)
다-2. 다층퍼셉트론
다-3. 역전파 알고리즘(Back propagation)
2-3-2. 딥러닝 핵심 기술
가. 심층신경망(Deep neural networks)
가-1. 사전학습(pre-traning)
가-2. Dropout
나. 컨볼루션 네트워크(CNN, convolutional neural networks, 회선 신경 네트워크)
다. 순환형 신경 네트워크(Recurrent neural networks)
2-3-3. 음성인식
2-3-4. 이미지 인식
2-3-5. 자연어처리

제2장 딥러닝과 빅데이터 기술동향
1. 딥러닝과 머신러닝 응용 분야
1-1. 딥러닝과 머신러닝의 활용 사례 및 응용 분야
1-1-1. 사이버범죄 및 사기방지 분야
1-1-2. 정보 유출 및 보안 분야
1-1-3. 타겟팅ㆍ광고(개인 광고) 분야
1-1-4. 콘텐츠 추천
1-1-5. 자동차ㆍ품질ㆍ개선 및 자율자동차
1-1-6. 마케팅ㆍ분야
1-1-7. 의료 분야
1-1-8. 금융 분야
2. 딥러닝과 머신러닝 업체별 기술동향
2-1. 구글
2-1-1. 텐서플로우(Google TensorFlow)
2-1-2. 알파고
2-1-3. 구글 자율자동차
2-1-4. 구글의 구글나우(Google Now)
2-2. 마이크로소프트
2-2-1. 애저 ML 스튜디오(Microsoft Azure ML Studio)
2-2-2. DMLT(Distributed Machine Learning Toolkit)
2-2-3. CNT(Computational Network Toolkit)
2-2-4. 코타나
2-2-5. Adam
2-3. 아마존
2-3-1. AML(Amazon Machine Learning)
2-3-2. 에코
2-4. 페이스북
2-4-1. 딥페이스
2-4-2. 페이스북 M
2-5. IBM
ㆍ2-5-1. 왓슨(Watson)
2-6. 넷플릭스(Netflix)
2-7. 페이팔
2-8. 애플
2-8-1. 시리
2-9. 알리바바
2-9-1. 타오바오
2-10. 텐센트
2-11. 바이두
2-12. 퀄컴

제3장 국내외 인공지능 동향 및 시장 전망
1. 국내 동향
1-1. 국내 인공지능 동향
1-1-1. ETRI
1-1-2. 삼성
1-1-3. 네이버
1-1-4. 현대자동차
1-1-5. 솔트룩스
1-1-6. 루닛(Lunit)
1-1-7. 뷰노(VUNO)
1-1-8. 솔리드웨어
1-1-9. 스탠다임(Standigm)
1-1-10. 유비파이(UVify)
2. 해외 동향
2-1. 미국
2-2. 일본
2-3. 중국의 인공지능 시장 발전 현황
2-4. EU
3. 시장 전망
3-1. 국내외 시장 전망
3-1-1. 국내외 인공지능 시장 규모
3-1-2. 특허동향
3-1-3. 빅데이터 시장 전망

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