처음 배우는 인공지능 - 개발자를 위한 인공지능 알고리즘과 인프라 기초
- 저자
- 다다 사토시 지음, 송교석 옮김
- 출판사
- 한빛미디어
- 출판일
- 2017-05-31
- 등록일
- 2017-08-17
- 파일포맷
- 파일크기
- 5MB
- 공급사
- 알라딘
- 지원기기
- PC 프로그램 수동설치 뷰어프로그램 설치 안내
책소개
머신러닝과 딥러닝 시대에 맞는 인공지능 개론
빅데이터가 축적되면서 머신러닝과 딥러닝 기술이 발전했고 개발자가 실제로 구현할 수 있는 프레임워크나 라이브러리가 등장했습니다. 전 세계 일류 IT 기업은 이러한 기술을 접목해 인공지능 서비스를 발표하고 있으며 앞으로는 더욱 향상된 인공지능 서비스가 등장할 것입니다.
이 책은 \'넓게, 하지만 절대 얕지는 않게\' 개발자에게 꼭 필요한 인공지능의 기초 이론을 알려주는 개론서입니다. 통계 이론, 머신러닝, 딥러닝, 신경망, 강화 학습, 자연어 처리 등 오늘날 인공지능 서비스 구축에 필요한 핵심 이론과 알고리즘을 설명합니다. 또한 분산 컴퓨팅과 사물인터넷 등 인공지능에 필요한 인프라 기초도 다루므로 분야 전체의 개념을 이해하고 싶은 사람에게 도움이 될 것입니다.
■ 출판사 서평
★ 인공지능 기술의 숲을 확인한다!
대규모 연산 처리를 통해 기계에 학습을 시킬 수 있는 개발 환경이 등장했다. 이를 이용해 프로그래머라면 누구나 인공지능 서비스를 만들 수 있게 되었다. 하지만 영어 문법을 안다고 유창한 회화를 할 수 없듯이 제대로 된 인공지능 서비스를 개발하려면 인공지능 기술에 무엇이 있고 어떤 역할을 하는지 넓고 얕게라도 알 필요가 있다.
이 책은 최근 주목받고 있는 머신러닝과 딥러닝을 중심으로 개발자가 꼭 한 번 살펴봐야 할 최신 인공지능 기술을 소개한다. 또한 한국어판에서는 선형 회귀, 신경망 만들기, K-평균, 오토인코더, 합성곱 신경망, GAN의 6개 이론을 텐서플로를 이용해 간단히 구현해서 개발자들이 참고할 수 있도록 했다. 개발자, 데이터 과학자 등 실제 인공지능 서비스를 개발하는 데 연관 있는 사람이라면 이 책을 읽은 후 앞으로 더 깊게 인공지능 분야를 배울 수 있는 시작점과 이정표를 찾을 수 있을 것이다.
★ 주요 내용
인공지능의 개념과 역사
머신러닝, 딥러닝, 강화 학습, 이미지 인식, 자연어 처리 등 주요 인공지능 이론 소개
인공지능 서비스 구축에 필요한 하드웨어/소프트웨어 기반의 분산 컴퓨팅 소개
빅데이터/사물인터넷/인공지능 사이의 연관 관계
★ 대상 독자
인공지능 서비스 개발자
빅데이터와 클라우드 컴퓨팅을 다루는 데이터 과학자와 인프라 관리자
인공지능 분야를 공부하는 대학생과 대학원생
[관련 서적] (제목 + ISBN)
● 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 / 9788968484636
● 딥러닝 첫걸음 / 9788968487323
● 신경망 첫걸음 / 9788968483509
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