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인공지능과 융합
- 이병욱 저
- 21세기사
- 2023년 07월 10일
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ISBN: 9791168330825
344쪽
654g
188 x 257 (㎜)
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책 소개
저자 소개
저자 : 이병욱
연세대학교 공학사
·Georoge Washington University 전산학 석사
·중앙대학교 전산학 박사
·가천대학교 컴퓨터공학과 명예교수
·한국인터넷정보학회 명예고문
·T&S 드론연구소 대표
목차
CHAPTER 1 개요
1.1 인공지능 시대
1.1.1 인공지능 개념의 변화
1.2 지능과 융합
1.2.1 지능
1.2.2 융합
1.3 인공지능
1.3.1 인공지능 정의
1.3.2 인공지능과 융합
1.3.3 인공지능의 장점과 단점
1.4 인공지능 적용분야
1.4.1 인공지능 연구 분야
1.4.2 인공지능 응용분야
*연습문제
CHAPTER 2 기계의 진화
2.1 기계의 지능
2.2 지능의 진화
2.3 학습의 진화
2.3.1 마음과 컴퓨터
2.3.2 마음과 기계의 소통 원리
2.3.3 기계 학습의 원리
2.4 인공지능 모델
2.4.1 모델
2.4.2 인공지능 모델
2.5 인공지능 기술
*연습문제
CHAPTER 3 인공지능의 역사
3.1 컴퓨터 : 인공지능의 시작
3.1.1 컴퓨터의 출발
3.1.2 인공지능의 목표
3.2 제1차 인공지능 붐: 규칙기반 인공지능
3.2.1 1950년대 후반: 추론과 탐색 시대
3.3 제2차 인공지능 붐: 지식기반 인공지능
3.3.1 1980년대: 지식과 전문가 시스템
3.4 제3차 인공지능 붐: 학습기반 인공지능
3.4.1 기계학습 시대
3.4.2 신경망 시대
*연습문제
CHAPTER 4 인지과학과 융합
4.1 신경과학
4.1.1 신경계의 진화
4.1.2 신경계의 구조
4.2 인공지능
4.2.1 인공지능의 기반 학문
4.3 심리학
4.3.1 심리학의 발전
4.3.2 정보처리체계
4.4 언어학
4.4.1 언어와 사고의 관계
4.4.2 변형생성문법과 보편문법
4.5 철학
4.5.1 철학의 주요 분야
4.5.2 인식론과 논리학
*연습문제
CHAPTER5 인공지능 수학
5.1 수학 기초
5.1.1 다항식과 2차식
5.1.2 함수
5.1.3 수열
5.1.4 집합과 원소
5.1.5 미분
5.2 선형대수
5.2.1 벡터와 행렬
5.3 확률과 통계
5.3.1 확률변수와 확률분포
5.3.2 통계
5.4 선형회귀
*연습문제
CHAPTER 6 인공 신경망
6.1 신경망 모델
6.1.1 신경망 구조
6.1.2 신경망 특성
6.2 단층 퍼셉트론
6.3 다층 퍼셉트론
6.4 심층 신경망
6.4.1 신경망 학습과 딥러닝
6.4.2 특징 추출
6.4.3 역전파 알고리즘
6.4.4 심층 신경망의 문제점과 대책
*연습문제
CHAPTER 7 기계학습과 딥러닝
7.1 자료과학
7.2 기계학습
7.3 지도학습
7.3.1 회귀
7.3.2 분류
7.4 비지도학습
7.5 강화학습
7.6 딥러닝
7.6.1 기계학습과 딥러닝
7.6.2 심층 신경망과 딥러닝
*연습문제
CHAPTER 8 인공지능과 산업화
8.1 산업혁명과 융합
8.1.1 산업혁명의 역사
8.1.2 산업혁명과 융합
8.2 인공지능과 군사 기술
8.2.1 인공지능과 군사력
8.2.2 공업기술과 군사력
8.2.3 첨단 무기 특징
*연습문제
CHAPTER 9 인공지능의 미래
9.1 융합의 미래
9.1.1 융합 환경
9.1.2 융합의 성장과 미래
9.1.3 융합 이해를 위한 문답
9.2 인공지능의 미래
9.2.1 인공지능 환경
9.2.2 인공지능의 성장과 미래
9.2.3 인공지능 이해를 위한 문답
*연습문제
참고문헌
INDEX
1.1 인공지능 시대
1.1.1 인공지능 개념의 변화
1.2 지능과 융합
1.2.1 지능
1.2.2 융합
1.3 인공지능
1.3.1 인공지능 정의
1.3.2 인공지능과 융합
1.3.3 인공지능의 장점과 단점
1.4 인공지능 적용분야
1.4.1 인공지능 연구 분야
1.4.2 인공지능 응용분야
*연습문제
CHAPTER 2 기계의 진화
2.1 기계의 지능
2.2 지능의 진화
2.3 학습의 진화
2.3.1 마음과 컴퓨터
2.3.2 마음과 기계의 소통 원리
2.3.3 기계 학습의 원리
2.4 인공지능 모델
2.4.1 모델
2.4.2 인공지능 모델
2.5 인공지능 기술
*연습문제
CHAPTER 3 인공지능의 역사
3.1 컴퓨터 : 인공지능의 시작
3.1.1 컴퓨터의 출발
3.1.2 인공지능의 목표
3.2 제1차 인공지능 붐: 규칙기반 인공지능
3.2.1 1950년대 후반: 추론과 탐색 시대
3.3 제2차 인공지능 붐: 지식기반 인공지능
3.3.1 1980년대: 지식과 전문가 시스템
3.4 제3차 인공지능 붐: 학습기반 인공지능
3.4.1 기계학습 시대
3.4.2 신경망 시대
*연습문제
CHAPTER 4 인지과학과 융합
4.1 신경과학
4.1.1 신경계의 진화
4.1.2 신경계의 구조
4.2 인공지능
4.2.1 인공지능의 기반 학문
4.3 심리학
4.3.1 심리학의 발전
4.3.2 정보처리체계
4.4 언어학
4.4.1 언어와 사고의 관계
4.4.2 변형생성문법과 보편문법
4.5 철학
4.5.1 철학의 주요 분야
4.5.2 인식론과 논리학
*연습문제
CHAPTER5 인공지능 수학
5.1 수학 기초
5.1.1 다항식과 2차식
5.1.2 함수
5.1.3 수열
5.1.4 집합과 원소
5.1.5 미분
5.2 선형대수
5.2.1 벡터와 행렬
5.3 확률과 통계
5.3.1 확률변수와 확률분포
5.3.2 통계
5.4 선형회귀
*연습문제
CHAPTER 6 인공 신경망
6.1 신경망 모델
6.1.1 신경망 구조
6.1.2 신경망 특성
6.2 단층 퍼셉트론
6.3 다층 퍼셉트론
6.4 심층 신경망
6.4.1 신경망 학습과 딥러닝
6.4.2 특징 추출
6.4.3 역전파 알고리즘
6.4.4 심층 신경망의 문제점과 대책
*연습문제
CHAPTER 7 기계학습과 딥러닝
7.1 자료과학
7.2 기계학습
7.3 지도학습
7.3.1 회귀
7.3.2 분류
7.4 비지도학습
7.5 강화학습
7.6 딥러닝
7.6.1 기계학습과 딥러닝
7.6.2 심층 신경망과 딥러닝
*연습문제
CHAPTER 8 인공지능과 산업화
8.1 산업혁명과 융합
8.1.1 산업혁명의 역사
8.1.2 산업혁명과 융합
8.2 인공지능과 군사 기술
8.2.1 인공지능과 군사력
8.2.2 공업기술과 군사력
8.2.3 첨단 무기 특징
*연습문제
CHAPTER 9 인공지능의 미래
9.1 융합의 미래
9.1.1 융합 환경
9.1.2 융합의 성장과 미래
9.1.3 융합 이해를 위한 문답
9.2 인공지능의 미래
9.2.1 인공지능 환경
9.2.2 인공지능의 성장과 미래
9.2.3 인공지능 이해를 위한 문답
*연습문제
참고문헌
INDEX
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