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도서 소개

알파고를 분석하며 배우는 인공지능


알파고를 통해 인간의 지혜를 넘어선 한 수의 비밀을 탐구한다!


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출판사 제이펍

원출판사 SHOEISHA

원서명 最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 増補改訂版(원서 ISBN: 9784798157771)

저자명 오츠키 토모시

역자명 정인식

출판일 2019725

페이지 332

시리즈 IA.I. 17(제이펍의 인공지능 시리즈 17)

판 형 170*225*17

제 본 무선(soft cover)

정 가 26,000

ISBN 979-11-88621-64-4(93000)

키워드 알파고 / 알파고 제로 / 딥 러닝 / 강화 학습 / 몬테카를로 트리 탐색 / SL 정책 네트워크

분 야 인공지능 / 딥 러닝 / 강화 학습


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■ 본문의 그림과 표


샘플 PDF(차례, 역자 머리말, 이 책에 대하여, 감수자의 글, 바둑 AI의 역사, 베타리더 후기, 1장 '알파고의 등장' 일부, 3장 '강화 학습 - 바둑 AI는 경험을 배운다' 일부, 5장 '알파고의 완성' 일부)

알파고를분석하며배우는인공지능_sample.pdf


정오표 페이지

■ (등록되는 대로 링크를 걸어 드리겠습니다)


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도서 소개

알파고를 통해 인간의 지혜를 넘어선 한 수의 비밀을 탐구한다!

인공지능은 어떻게 인간의 두뇌를 뛰어넘도록 설계되고 진화했을까?

이세돌을 비롯한 많은 프로 바둑기사를 제압한 알파고를 통해 인공지능의 구조와 원리를 파헤친다!

20163, 이세돌 9단과 알파고의 세기의 대전이 열렸다. 결과는 41패로 알파고의 승리. 20175월에는 커제 9단과 알파고의 대국이 열렸다. 결과는 알파고의 3연승. 이후 알파고의 진화는 계속되었고, 201710월에는 알파고 제로에 관한 논문이 발표되었다. 그리고, 알파고 제로는 기존 알파고에 100연승하였다. 이렇듯 인공지능 기술은 일취월장하고 있으며, 특히 머신 러닝, 딥 러닝, 강화 학습 분야에 주력하고 있다.

저자 오츠키 토모시는 네이처에 게재된 알파고 및 알파고 제로에 관한 난해한 학술 논문을 읽고 해석해서 알파고에 이용되는 딥 러닝, 강화 학습, 몬테카를로 트리 탐색과 알파고 제로에 이용되는 듀얼 네트워크의 구조에 대해 알기 쉽게 설명했다. 이 책을 통해 최신 인공지능 기술이 알파고 및 알파고 제로에 어떻게 이용되는지 파악하고, 이를 다양한 연구 개발에 활용하기 위한 아이디어를 얻을 수 있을 것이다.


이 책의 대상 독자

· 인공지능 개발자 및 연구자

· 게임 AI 개발자

· 알파고에 관심 많은 컴퓨터 전공자


지은이 소개

오츠키 토모시

2001년에 도쿄대학 계수공학과를 졸업하였으며, 2003년에 도쿄대학원의 신영역 창성과학연구과의 석사 과정을 수료하였다. 이후 머신러닝 및 최적화 등의 연구와 개발에 참여하였다. 2001년부터 게임 AI 프로그래머로서 바둑 및 장기 프로그램 개발에 참여하였는데, 그가 개발한 장기 프로그램 오쇼기2009년 세계 컴퓨터 장기 선수권 대회에서 2위를 차지했다. 한편, 그는 정보 이공학 박사 학위 소유자이기도 하다.


옮긴이 소개

정인식

숭실대학교에서 전자계산학을 전공하였다. 사회 초년생 시절 자바에 심취해 현대정보기술에서 웹 애플리케이션을 개발하였고, 그 후 이동통신 단말기 분야로 옮겨 휴대전화 단말기의 부가서비스 개발 업무를 진행하였다. 그리고 일본 키스코 모바일사업부의 팀장을 거쳐, 일본 교세라의 북미향 휴대전화기 개발에 참여하였다. 지금은 일본의 주요 이동통신사에서 업무 프로세스 개선을 위한 IT 컨설팅 및 데이터 분석 관련 도구를 개발하고 있다. 또한, 빅데이터를 지탱하는 기술, 유니티 5로 만드는 3D/2D 스마트폰 게임 개발, 자바 마스터 북, 자바스크립트 마스터 북등을 비롯해 10여 종의 책을 번역하였다.


차례

CHAPTER 1 알파고의 등장 1

1.1 게임 AI의 역사와 발전 2

1.1.1 앨런 튜링과 AI 2

1.2 천재 데미스 하사비스의 등장 5

1.2.1 신동 데미스 하사비스 5

1.3 알파고의 활약 7

1.3.1 알파고의 활약 7

1.4 바둑 AI의 기초 13

1.4.1 바둑의 규칙 13

1.4.2 바둑 AI를 구현한다는 것은 무엇인가? 16

1.4.3 ‘다음의 한 수태스크 20

1.4.4 ‘다음의 한 수태스크의 어려운 점 21

1.4.5 머신 러닝을 이용한 다음의 한 수태스크 22

1.4.6 알파고의 롤 아웃 정책 학습 26

1.5 정리 30