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바퀴오리 2호의 모험을 따라가며
인공지능 기술 전반을 공부하는 새로운 커리큘럼!
출판사 제이펍
원출판사 고단샤(講談社)
원서명 イラストで学ぶ 人工知能概論(원서 ISBN: 9784061538238)
저자명 타니구치 타다히로
역자명 심효섭
출판일 2017년 9월 29일
페이지 280쪽
시리즈 I♥A.I. 08
판 형 크라운판변형(170*225*16)
제 본 무선(soft cover)
정 가 23,000원
ISBN 979-11-85890-94-4 (93000)
키워드 인공지능 / 머신러닝 / 강화 학습 / 탐색 / 신경망 / 자연어 처리 / 패턴 인식
분야 컴퓨터공학 / 인공지능
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■ 2017/09/26 - [출간전 책소식] - 바퀴오리 2호와 떠나는 인공지능 대탐험!
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샘플 PDF(차례, 옮긴이 머리말, 머리말, 베타리더 후기, 1장 '인공지능을 만들자', 2장 '탐색(1): 상태 공간과 기본적인 탐색 기법' 일부)
정오표 페이지
도서구매 사이트(가나다순)
도서 소개
바퀴오리 2호의 모험을 따라가며
인공지능 기술 전반을 공부하는 새로운 커리큘럼!
이 책은 주인공인 바퀴오리 2호가 미로를 빠져나가 스핑크스를 물리치는 여정을 담고 있다. 인공지능이 탑재된 바퀴오리 2호는 미로로 구성된 던전에서 최적의 경로를 선택하고, 적을 피하고, 보물을 획득하고, 스핑크스가 내는 문제를 푼다. 이 이야기 속에는 A* 알고리즘이나 술어 논리, 게임 트리, 자연언어 처리 같은 인공지능 개론의 단골 분야부터 머신러닝이나 로봇의 위치 추정 등 기존의 인공지능 개론에는 없던 새로운 내용까지 담겨 있다.
이 책은 흥미로운 이야기를 따라가며 쉽게 이해할 수 있게 구성되었다. 그러나 인공지능 교재를 염두에 두고 집필된 만큼 독자가 미적분이나 선형대수, 데이터 구조 및 기초 알고리즘을 아는 것으로 가정하였다.
이 책의 주요 내용
소개
인공지능이란 무엇인가?
탐색
상태 공간과 기본적인 탐색 기법 / 최적 경로 탐색하기 / 게임 이론
다단계 결정
동적 계획법 / 강화 학습
위치 추정
베이즈 필터 / 입자 필터
학습과 인식
클러스터링 / 패턴 인식
언어와 논리
자연언어 처리 / 기호 논리 / 증명과 질의응답
지은이 소개
타니구치 타다히로(谷口 忠大)
1978년 교토에서 태어났다. 2001년 교토대학 공학부 물리공학과를 졸업하고, 2006년 교토대학 대학원 고학연구과 정밀공학연구전공 박사과정을 수료하였다. 일본학술진흥회 특별연구원으로 있었으며, 리츠메이칸대학 정보이공학부 지능정보학과 조교를 거쳐 2010년부터는 준교수로 재직
중이다. 계측자동제어학회 학술장려상, 시스템제어정보학회 장려상, 논문상, 스나하라상 등을 수상하였다. 저서로는 《コミュニケーションするロボットは創れるか(커뮤니케이션 로봇을 만들 수 있을까)》(NTT출판, 2010), 《ビブリオバトル(비브리오 배틀)》(분게이슌주, 2013), 《記号創発ロボティク ス(기호창발 로보틱스)》(고단샤, 2014) 등이 있다.
옮긴이 소개
심효섭
연세대학교 문헌정보학과를 졸업했고, 모교 중앙도서관과의 인연으로 도서관 솔루션 업체에서 일하게 되면서 개발을 시작하였다. 네이버에서는 웹 서비스 개발 업무를 맡았으며, 웹 서비스 외에도 머신러닝에 대한 학습도 꾸준히 하고 있다. 한편, 최근에는 회사에 속하지 않고 지속 가능한 삶에 골똘하고 있다. 옮긴 책으로는 《수식과 그림으로 배우는 통통 머신러닝》, 《수식과 그림으로 배우는 통통 딥러닝》, 《딥 러닝 제대로 시작하기》 등이 있다.
차례
CHAPTER 1 인공지능을 만들자 1
1.1 인공지능이란 무엇인가? 2
1.2 인공지능의 역사 4
1.3 인공지능의 기본 문제 7
1.4 바퀴오리 2호의 모험 11
연습문제 15
CHAPTER 2 탐색(1): 상태 공간과 기본적인 탐색 기법 17
2.1 상태 공간 표현 18
2.2 미로의 상태 공간 구성 23
2.3 기본적인 탐색 26
2.4 바퀴오리 2호의 미로 탐색 31
연습문제 34
CHAPTER 3 탐색(2): 최적 경로 탐색하기 35
3.1 최적 경로에 대한 탐색과 휴리스틱 36
3.2 최적 탐색 38
3.3 최고우선 탐색 40
3.4 A* 알고리즘 42
3.5 최적 경로를 따라 미로를 벗어나는 바퀴오리 2호 44
연습문제 47
CHAPTER 4 게임 이론 49
4.1 이득과 회피 행동 50
4.2 표준형 게임 54
4.3 전개형 게임 59
연습문제 64
CHAPTER 5 다단계 결정(1): 동적 계획법 67
5.1 다단계 결정 문제 68
5.2 동적 계획법 70
5.3 보물 상자를 열고 목표 지점으로! 73
5.4 예제: 편집 거리 계산 76
연습문제 81
CHAPTER 6 확률과 베이즈 이론의 기초 83
6.1 환경의 불확실성 84
6.2 확률의 기초 85
6.3 베이즈 정리 89
6.4 확률적 시스템 92
연습문제 97
CHAPTER 7 다단계 결정(2): 강화 학습 99
7.1 강화 학습이란 무엇인가 100
7.2 마르코프 결정 프로세스 102
7.3 할인 누적 보상 103
7.4 가치 함수 107
7.5 학습 방법의 실제: Q-학습 112
연습문제 116
CHAPTER 8 위치 추정(1): 베이즈 필터 117
8.1 위치를 추정하는 문제 118
8.2 부분 관측 마르코프 결정 프로세스 120
8.3 베이즈 필터 122
8.4 바퀴오리 2호의 통로에서의 위치 추정(베이즈 필터) 124
연습문제 128
CHAPTER 9 위치 추정(2): 입자 필터 129
9.1 베이즈 필터의 문제점 130
9.2 몬테 카를로 근사 130
9.3 입자 필터 134
9.4 바퀴오리 2호의 통로 안에서의 위치 추정 (입자 필터) 137
연습문제 140
CHAPTER 10 학습과 인식(1): 클러스터링 141
10.1 클러스터링 142
10.2 K-평균 클러스터링 145
10.3 가우시안 혼합 모형 147
10.4 계층적 클러스터링 150
10.5 차원 축소 151
연습문제 154
CHAPTER 11 학습과 인식(2): 패턴 인식 157
11.1 머신러닝의 기초 158
11.2 패턴 인식 161
11.3 회귀 문제 163
11.4 분류 문제 170
연습문제 175
CHAPTER 12 언어와 논리(1): 자연언어 처리 177
12.1 자연언어 처리 178
12.2 형태소 분석 181
12.3 구문 분석 185
12.4 Bag-of-words 표현 188
연습문제 191
CHAPTER 13 언어와 논리(2): 기호 논리 193
13.1 기호 논리 194
13.2 술어 논리 195
13.3 절 형태 199
연습문제 204
CHAPTER 14 언어와 논리(3): 증명과 질의응답 207
14.1 도출 원리 208
14.2 술어 논리를 통한 질의응답 212
13.3 스핑크스의 수수께끼 216
연습문제 219
CHAPTER 15 정리: 지능을 ‘만든다’는 것 221
15.1 바퀴오리 2호의 모험: 총 정리 편 222
15.2 신체에 대한 지혜 227
15.3 기호에 대한 지혜 232
15.4 인공지능과 미래 236
연습문제 239
APPENDIX A 신경망 학습법에 대한 유도 240
APPENDIX B 연습문제 정답 243
맺으며 253
찾아보기 256
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