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엑셀로 배우는 인공지능

제이펍의 인공지능 시리즈 3
아사이 노보루 지음 | 제이펍 | 2017년 02월 28일 출간
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    2020.08.19 ~ 2021.02.28
상품상세정보
ISBN 9791185890746(1185890742)
쪽수 264쪽
크기 172 * 226 * 18 mm /435g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

[엑셀로 배우는 인공지능]은 인공지능을 배우는 학생은 물론, 비전공자나 일반인까지 인공지능 입문자를 위한 최적의 가이드를 제공하는 책이다. 인공지능은 독특하면서도 고도의 기술이 많이 사용되는 분야이긴 하지만, 간단한 입력과 클릭만으로도 실행되는 엑셀 프로그램을 통해 실행 과정과 결과를 눈으로 바로 확인할 수 있도록 하였다. 아이디어가 돋보이는 엑셀 프로그램을 직접 조작하면서 인공지능에 대한 이해를 한층 높일 수 있을 것이다.

상세이미지

엑셀로 배우는 인공지능(제이펍의 인공지능 시리즈 3) 도서 상세이미지

목차

CHAPTER 1 꿈으로 가득 찬 인공지능 1
1.1 인공지능이 인간을 능가할 수 있을까? 2
1.2 인공지능의 연구 주제 29
1.3 인공지능 기술의 초보적 고찰 34

CHAPTER 2 인간의 뇌를 모방하는 기계 = 신경망 43
체험해봅시다: 인공지능이라면 약간 비뚤어진 문자를 정확히 인식할 수 있다 45
체험해봅시다: 인공지능이라면 더욱 비뚤어진 문자라도 정확히 인식할 수 있다 49
2.1 뇌의 모델과 신경망의 개념 52
2.2 퍼셉트론 56
2.3 홉필드 네트워크 61
2.4 기타 신경망 65

CHAPTER 3 인간의 애매함을 기계로 처리하기 = 퍼지 71
체험해봅시다: ‘약간 높은 듯/약간 낮은 듯’하게 에어컨 제어하기 73
체험해봅시다: 애매한 조건으로 목푯값 유지하기 76
3.1 퍼지의 개념 79
3.2 퍼지 추론 85
3.3 퍼지 제어 89
3.4 퍼지 관계 91

CHAPTER 4 좋은 것이 남는 진화의 법칙 = 유전 알고리즘 97
체험해봅시다: 효율적으로 재산 분배하기 99
4.1 유전 알고리즘이란? 104
4.2 유전 알고리즘의 구체적 예 108
4.3 유전 알고리즘의 응용 111

CHAPTER 5 우리 주변의 문제 잘 해결하기 = 문제 해결 117
체험해봅시다: 선교사가 ‘식인종’에 잡혀 먹히지 않고 강을 건널 수 있을까? 119
5.1 모델화 123
5.2 상태 전이 124
5.3 문제 해결의 구체적 예 126

CHAPTER 6 가장 효율적인 경로를 어떻게 선택할까? = 탐색법 131
체험해봅시다: 최소 비용으로 산의 정상까지 오르는 경로 탐색 133
6.1 탐색법의 분류 136
6.2 체계적 탐색 137
6.3 휴리스틱 탐색 140
6.4 탐색법 정리 144

CHAPTER 7 상대가 있을 경우의 대처 방법 = 게임 전략 147
체험해봅시다: 간단한 카드 게임으로 컴퓨터에 도전! 149
7.1 Min-Max 전략 153
7.2 αβ 전략 154

CHAPTER 8 인간이 학습하는 과정을 기계로 모방하기 = 머신 러닝 157
체험해봅시다: 인공지능에 단어의 의미 가르치기 159
8.1 머신 러닝의 기본적 개념 162
8.2 버전 공간법 165

CHAPTER 9 인간의 지식을 기계상에 표현하여 인간을 대신 = 지식 표현과 전문가 시스템 169
체험해봅시다: 병원에 가기 전에 인공지능에 물어보기 171
9.1 지식 표현 174
9.2 전문가 시스템 181

CHAPTER 10 기계에 인간의 자율성 부여하기 = 에이전트 185
체험해봅시다: 범인을 잡아라! 187
10.1 에이전트의 고전적 문제 191
10.2 에이전트의 개념 195
10.3 멀티에이전트 197

CHAPTER 11 인공지능을 개척한 컴퓨터 언어 = Lisp 201
11.1 리스트 처리 203
11.2 람다 계산 208
11.3 스코프와 익스텐트 213
11.4 쓰레기 수집 215

CHAPTER 12 사물의 관계를 서술하는 컴퓨터 언어 = Prolog 219
12.1 명제 논리 221
12.2 술어 논리 227
12.3 혼 절 231
12.4 단일화와 백트랙 234
12.5 WAM과 추상 명령 236

참고문헌 241
찾아보기 244

책 속으로

딥 러닝(deep learning)의 목적은 주어진 데이터의 특징을 자동으로 추출한다는 점에 있다. 지금까지의 학습법은 어떠한 특징을 지니면 ‘고양이’라고 볼 수 있다는 정보 등을 인간이 찾아서 알려 주는 방식이었다. 즉, 특징들을 미리 제공하고 그 특징을 이용하여 새로운 사실에 대해 그것이 무엇인지 파악하거나 그런 특징들을 합리적인 형태로 정리하는 것이었다. 그런데 딥 러닝은 인간이 아무것도 준비하지 않아도 특징 자체를 추출하고 그 특징들에 따라 잡다한 데이터를 정리할 수 있다. 즉, 특징들을 추상화한 개념을 기반으로(그것에 이름... 더보기

출판사 서평

인공지능을 배우는 학생은 물론, 비전공자나 일반인까지
인공지능 입문자를 위한 최적의 가이드!

이 책은 앞으로 점점 더 발전할 것으로 예상되는 인공지능을 처음 배우고자 하는 분들을 위한 책이다. 머신러닝을 시작으로 신경망, 유전 알고리즘, 문제 해결, 게임 전략, 지식 표현 등 인공지능을 지탱하는 다양한 분야의 기초를 파악할 수 있다.

인공지능은 독특하면서도 고도의 기술이 많이 사용되는 분야이긴 하지만, 간단한 입력과 클릭만으로도 실행되는 엑셀 프로그램을 통해 실행 과정과 결과를 눈으로 바로 확인할 수 있도록 하였다. 아... 더보기

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