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야사와 만화로 배우는 인공지능. 2

권건우 , 허령 지음 | 허령 그림 | 루나파인북스 | 2020년 08월 15일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791197119910(1197119914)
쪽수 348쪽
크기 146 * 221 * 24 mm /503g 판형알림

책소개

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이 책의 주제어

바야흐로 새로운 혁명의 시대이다. 영화 속 이야기 같은 자율주행차 뉴스가 회자되고 클라우드 컴퓨팅은 이제 당연한 옵션이 되고 있으며 그림과 음악 같은 예술 영역도 인공지능이 창작하고 있다는 놀라운 일이 일어나고 있다.이러한 소위 4차산업혁명의 엄청난 격랑 속에서 세계 각국의 정부와 기업 그리고 개인들은 새로운 변화의 방향을
찾기 위해서 4차산업혁명의 핵심 기술인 인공지능에 앞다투어 공부를 하고 있다. 그러면 4차산업혁명의 핵심을
관통하고 있는 인공지능 기술은 과연 어떤 여정을 거쳐서 우리에게 다가온 것인가?

독자들의 이러한 궁금증을 조금이나마 해소해 줄 수 있는 책이 오랫동안 DBMS 인터널 전문가로 활동해 온 위데이터랩 권건우 대표와 소프트웨어 공학 전문가인 삼성SDS의 허령 프로에 의해서 흥미로운 이야기와 따뜻한 손글씨의 만화책으로 출간되었다.

공동 저자인 위데이터랩 권건우 대표와 삼성SDS 허령 프로는 비영리 연구모임인 서울데이터과학연구회에서
매 주말 빅데이터와 인공지능에 대해서 연구하면서 다양한 머신러닝의 알고리즘이 어떤 배경에서 탄생했으며 어떻게 상호 영향을 주면서 진화하여 왔는지에 대해서 연구했고 약 이백명 이상의 인공지능 구루들의 계보도를 작성하여 인터넷에서 큰 주목을 받은바 있다.

또한 국내에 잘 알려지지 않았던 머신러닝의 다양한 알고리즘의 탄생 배경과 유명한 데이터셋의 유래와 최근 빅데이터 인공지능 분야의 유명한 소프트웨어들의 뒷이야기를 야사와 만화라는 접근으로 대중들이 보다 쉽게 이해하도록 노력한 점이 이 책의 독특한 점이라고 할 수 있다.

목차

7장 인공지능 세상을 열다

22. AI의 원조, 존 메카시
23. 딥러닝의 대모, 페이페이 리
24. 구글의 천재 엔지니어, 제프 딘
25. 로봇이 이어준 인연, 앤드류 응과 캐롤 라일리
26. 딥러닝의 Hello World, MNIST 데이터셋
27. 영생을 꿈꾸는 미래학자, 레이 커즈와일
28. 수많은 딥러닝의 스타들을 길러낸 마이클 조던

8장 기계가 학습하다 머신러닝

29. 모든 것은 평균으로 수렴한다, 회귀분석
30. 가까운 것끼리 묶어주기, K-means는 누가 만들었나
31. 유유상종 - 친구를 보고 판단하기, k-최근접 이웃 알고리 즘
32. 추가정보로 확률을 업데이트하다, 나이브 베이지언
33. 선이 아닌 평면으로 데이터를 분류하다, SVM
34. 의사결정트리 알고리즘의 역사, 얼 헌트와 로스 퀸란
35. 의사결정트리 알고리즘의 역사, 랜덤 포레스트와 XGBoost

9장 데이터로 세상을 열어가다

36. RDBMS의 역사를 이끈 시대의 천재, 밥 마이너
37. 빅데이터 시대를 열다, 하둡을 창시한 더그 커팅

10장 R로 여는 데이터 분석

38. 데이터 분석의 Hello World, IRIS 데이터
39. 데이터 분석의 수퍼스타, R의 탄생
40. 통계 툴이었던 R을 빅데이터 툴로 발전시킨 해들리 위컴

11장 파이썬으로 여는 데이터 분석

41. 빅데이터 시대 세상을 바꾼 파이썬 라이브러리들
42. 파이썬을 빅데이터 시대의 승자로 만든 트라비스 올리펀트
43. 주피터 노트북으로 세상을 이롭게, 페르난도 페레즈
44. 파이썬으로 빅데이터 시각화의 문을 열다, 존 헌터
45. 파이썬 데이터 분석의 절대지존 판다스의 아버지, 웨스 매키니
46. 딥러닝을 보다 쉽게, 케라스 창시자 프랑소와 숄레

출판사 서평

- 기호주의와 연결주의 대립으로 인공지능의 역사를 흥미롭게 기술한 것이 너무 흥미롭다. 구루들의 뒷이야기도 재미있지만 다양한 인공지능 알고리즘의 진화역사와 개념이 명쾌하게 설명되어 있다. 인공지능의 큰 흐름을 파악하는데많은 도움이 될 것 같다....

- 2012년도 이미지넷 대회에서 우승한 알렉스넷에 관한 스토리가 너무 흥미로웠다. ILSVRC에 참가하기 위해서 알렉스팀이 드랍아웃, ,GPU사용, ReLU 등을 적용하여 딥러닝의 성능을 높여가던 장면은 한편의 영화를 보는 것 같았다.

- 데이터를 분석하기 위해서 R과 RS... 더보기

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