책소개
딥러닝과 인공지능의 핵심 알고리즘을 그림과 개념으로 이해한다!『쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘』은 어려운 용어는 가능한 피하고 일러스트레이션, 연습문제, 그리고 직관적인 설명으로 기본적인 인공지능 개념을 설명한다. 독자는 단지 고등학교 수준의 대수학만 알고 있으면 된다. 기본적인 이론 외에 금융사기 감지, 예술 작품 제작, 자율주행 자동차 설정과 같은 도전적인 코딩 과제도 포함하고 있다.
저자소개
어린 시절부터 컴퓨터와 기술, 그리고 기발한 아이디어에 집착할 정도로 관심이 많았다. 소속된 팀과 회사에서는 리더십을 발휘하였고, 소프트웨어 엔지니어링, 전략 계획, 다양한 국제 비즈니스를 위한 종단 간 솔루션 설계에도 참여했다. 또한, 회사와 커뮤니티 등에서 실용주의 학습 및 기술 중심 문화를 성장시키는 업무를 담당하기도 했다.
리샬은 비즈니스 전략, 사람과 팀의 성장, 디자인 사고, 인공지능, 철학 등에 관심이 많으며, 사람과 기업의 생산성을 높이는 다양한 디지털 제품을 만들었다. 또한, 복잡한 개념에 쉽게 접근할 수 있고 사람들이 스스로 성장하는 데 도움이 되는 전 세계 수십 개의 콘퍼런스에서 연설자로 나서기도 했다.
목차
옮긴이 머리말 ix서문 xi감사의 글 xviii이 책에 대하여 xix베타리더 후기 xxii《쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘》 지도 xxiv1장 인공지능의 직관적 이해 1인공지능이란 무엇인가? 1인공지능의 간략한 역사 6문제 유형과 문제 해결 패러다임 8인공지능 개념의 직관적 이해 10인공지능 알고리즘의 사용 142장 검색의 기초 21계획 및 검색이란? 21계산 비용: 스마트한 알고리즘이 필요한 이유 23검색 알고리즘을 적용할 수 있는 문제 24상태 표현: 문제 공간과 솔루션 표현을 위한 프레임워크 생성 27정보 없는 검색: 맹목적으로 솔루션 찾기 33너비 우선 탐색: 깊게 보기 전에 넓게 보기 35깊이 우선 탐색: 넓게 보기 전에 깊게 보기 43정보 없는 검색 알고리즘 사용 사례 50선택 사항: 그래프 유형에 대한 추가 정보 50선택 사항: 다양한 그래프 표현 방법 523장 지능형 검색 55휴리스틱 정의: 학습된 추측 설계 55정보 있는 검색: 지침이 있는 솔루션 찾기 58적대적 탐색: 변화하는 환경에서 솔루션 찾기 684장 진화 알고리즘 85진화란 무엇인가? 85진화 알고리즘을 적용할 수 있는 문제 88유전 알고리즘: 수명 주기 93솔루션 공간 인코딩 95솔루션 모집단 생성 99모집단 내 개체 적합도 측정 101적합도에 따른 부모 선택 103부모로부터 개체 복제 106다음 세대 채우기 112유전 알고리즘 매개변수 설정 115진화 알고리즘 사용 사례 1165장 고급 진화 방식 119진화 알고리즘 수명 주기 119다른 개체 선택 전략 121실숫값 인코딩: 실숫값으로 작업 124순서 인코딩: 시퀀스(sequence) 작업 128트리 인코딩: 계층 작업 131진화 알고리즘의 일반적인 유형 134진화 알고리즘 용어집 135추가적인 진화 알고리즘 사용 사례 1366장 군집 지능: 개미 139군집 지능이란? 139개미 군집 최적화를 적용할 수 있는 문제 142상태 표현: 경로와 개미는 어떤 모습일까? 145개미 군집 최적화 알고리즘 수명 주기 149개미 군집 최적화 알고리즘 사용 사례 1697장 군집 지능: 입자 173입자 군집 최적화란? 173최적화 문제: 약간 더 기술적인 관점 175입자 군집 최적화를 적용할 수 있는 문제 179상태 표현: 입자는 어떤 모습일까? 181입자 군집 최적화 수명 주기 182입자 군집 최적화 알고리즘 사용 사례 2028장 머신러닝 207머신러닝이란? 207머신러닝이 가능한 문제 209머신러닝 작업 순서 211의사 결정 트리를 통한 분류 236또 다른 인기 있는 머신러닝 알고리즘 253머신러닝 알고리즘 사용 사례 2549장 인공 신경망 257인공 신경망이란? 257퍼셉트론: 뉴런의 개념적 표현 260인공 신경망 정의 264순전파: 훈련된 인공 신경망 사용 272역전파: 인공 신경망 훈련 279활성화 함수 선택 290인공 신경망 설계 291인공 신경망 및 사용 사례 29510장 Q-러닝을 통한 강화학습 299강화학습이란? 299강화학습이 가능한 문제 303강화학습 수명 주기 304딥러닝 기반 강화학습 324강화학습 사용 사례 325찾아보기 330
