본문내용 바로가기

KYOBO 교보문고

1만원 캐시백
책들고여행
2020다이어리
  • 교보아트스페이스
처음 배우는 인공지능
* 중고장터 판매상품은 판매자가 직접 등록/판매하는 상품으로 판매자가 해당상품과 내용에 모든 책임을 집니다. 우측의 제품상태와 하단의 상품상세를 꼭 확인하신 후 구입해주시기 바랍니다.
| | 183*235*19mm
ISBN-10 : 8968483310
ISBN-13 : 9788968483318
처음 배우는 인공지능 중고
저자 다다 사토시
정가
28,000원
판매가
19,900원 [29%↓, 8,100원 할인] 반품불가상품
배송비
2,600원 (판매자 직접배송)
지금 주문하시면 3일 이내 출고 가능합니다.
토/일, 공휴일을 제외한 영업일 기준으로 배송이 진행됩니다.
2017년 6월 1일 출간
제품상태
상태 최상 외형 최상 내형 최상
이 상품 최저가
19,900원 다른가격더보기
새 상품
25,200원 [10%↓, 2,800원 할인] 새상품 바로가기
수량추가 수량빼기
안내 :

중고장터에 등록된 판매 상품과 제품의 상태는 개별 오픈마켓 판매자들이 등록, 판매하는 것으로 중개 시스템만을 제공하는
인터넷 교보문고에서는 해당 상품과 내용에 대해 일체 책임을 지지 않습니다.

교보문고 결제시스템을 이용하지 않은 직거래로 인한 피해 발생시, 교보문고는 일체의 책임을 지지 않습니다.

중고책 추천 (판매자 다른 상품)

더보기

판매자 상품 소개

※ 해당 상품은 교보문고에서 제공하는 정보를 활용하여 안내하는 상품으로제품 상태를 반드시 확인하신 후 구입하여주시기 바랍니다.

판매자 배송 정책

  • 토/일, 공휴일을 제외한 영업일 기준으로 배송이 진행됩니다.

더보기

구매후기 목록
NO 구매후기 구매만족도 ID 등록일
6 깨끗한 책 잘 받았습니다. 가격과 품질 모두 만족해요. 5점 만점에 5점 yojo*** 2018.12.10
5 만족합니다. 책 잘 보겠습니다. 5점 만점에 5점 os120*** 2018.05.25
4 고맙습니다! 좋은 책 잘 받았어요 ! 5점 만점에 5점 kg523*** 2018.03.23
3 도서상태 아주 만족합니다. 언제나 좋은책은 만나기 쉽지 않음을 느낍니다.^^ 5점 만점에 5점 spoon3*** 2018.03.17
2 잘 받았습니다. 구매 하기 잘 했다고 느끼는 책입니다 5점 만점에 5점 ekki*** 2018.03.13

이 책의 시리즈

책 소개

상품구성 목록
상품구성 목록

머신러닝과 딥러닝 시대에 맞는 인공지능 개론 빅데이터가 축적되면서 머신러닝과 딥러닝 기술이 발전했고 개발자가 실제로 구현할 수 있는 프레임워크나 라이브러리가 등장했다. 전 세계 일류 IT 기업은 이러한 기술을 접목해 인공지능 서비스를 발표하고 있으며 앞으로는 더욱 향상된 인공지능 서비스가 등장할 것이다.

『처음 배우는 인공지능』은 ‘넓게, 하지만 절대 얕지는 않게’ 개발자에게 꼭 필요한 인공지능의 기초 이론을 알려주는 개론서다. 통계 이론, 머신러닝, 딥러닝, 신경망, 강화 학습, 자연어 처리 등 오늘날 인공지능 서비스 구축에 필요한 핵심 이론과 알고리즘을 설명한다. 또한 분산 컴퓨팅과 사물인터넷 등 인공지능에 필요한 인프라 기초도 다루므로 분야 전체의 개념을 이해하고 싶은 사람에게 도움이 될 것이다.

저자소개

저자 : 다다 사토시
저자 다다 사토시는 대학교에서 생물학을 전공하면서 프로그래밍을 취미로 시작한 이색 개발자. 프로그래밍 지식을 살려 생물정보학 기업에 근무하면서 본격적인 인공지능 프로그래밍을 시작했다. 데이터 분석 프로그램과 웹 기반의 데이터베이스 시스템 개발에 인공지능 서비스를 도입하는 업무를 맡고 있다.

역자 : 송교석
역자 송교석은 고려대학교 졸업 후 카네기 멜런 대학교에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 받았다. 안랩에서 10년간 근무했으며 분사한 노리타운스튜디오의 대표이사를 역임했다. 최근에 인공지능 스타트업 메디픽셀을 설립해 대표를 맡고 있으며, CT 영상 분석을 통한 폐암의 조기 진단 등 의료 분야에 인공지능을 활용하는 개발 프로젝트를 진행하고 있다.

목차

Chapter 1 인공지능의 과거, 현재, 미래
__01 인공지능이란
__02 인공지능의 여명기
__03 인공지능의 발전 흐름

Chapter 2 규칙 기반 모델의 발전
__01 규칙 기반 모델
__02 지식 기반 모델
__03 전문가 시스템
__04 추천 엔진

Chapter 3 오토마톤과 인공 생명 프로그램
__01 인공 생명 시뮬레이션
__02 유한 오토마톤
__03 마르코프 모델
__04 상태 기반 에이전트

Chapter 4 가중치와 최적해 탐색
__01 선형 문제와 비선형 문제
__02 회귀분석
__03 가중 회귀분석
__04 유사도
__05 텐서플로를 이용한 선형 회귀 예제

Chapter 5 가중치와 최적화 프로그램
__01 그래프 이론
__02 그래프 탐색과 최적화
__03 유전 알고리즘
__04 신경망
__05 텐서플로를 이용한 신경망 만들기 예제

Chapter 6 통계 기반 머신러닝 1 - 확률분포와 모델링
__01 통계 모델과 확률분포
__02 베이즈 통계학과 베이즈 추론
__03 마르코프 연쇄 몬테카를로 방법
__04 은닉 마르코프 모델과 베이즈 네트워크

Chapter 7 통계 기반 머신러닝 2 - 자율 학습과 지도 학습
__01 자율 학습
__02 지도 학습
__03 텐서플로를 이용한 K-평균 예제

Chapter 8 강화 학습과 분산 인공지능
__01 앙상블 학습
__02 강화 학습
__03 전이 학습
__04 분산 인공지능

Chapter 9 딥러닝
__01 신경망의 다층화
__02 제한 볼츠만 머신
__03 심층 신경망
__04 합성곱 신경망(CNN)
__05 순환 신경망(RNN)
__06 텐서플로를 이용한 오토인코더 예제
__07 텐서플로를 이용한 합성곱 신경망 예제

Chapter 10 이미지와 음성 패턴 인식
__01 패턴 인식
__02 특징 추출 방법
__03 이미지 인식
__04 음성 인식
__05 텐서플로를 이용한 GAN 구현하기

Chapter 11 자연어 처리와 머신러닝
__01 문장 구조 이해
__02 지식 습득과 통계 의미론
__03 구조 분석
__04 텍스트 생성

Chapter 12 지식 표현과 데이터 구조
__01 데이터베이스
__02 검색
__03 의미 네트워크와 시맨틱 웹

Chapter 13 분산 컴퓨팅
__01 분산 컴퓨팅과 병렬 컴퓨팅
__02 분산 컴퓨팅 하드웨어 환경
__03 분산 컴퓨팅 소프트웨어 환경
__04 머신러닝과 딥러닝 개발 환경

Chapter 14 빅데이터와 사물인터넷의 관계
__01 빅데이터
__02 사물인터넷과 분산 인공지능
__03 뇌 기능과 로봇
__04 메타 인지
__05 일본 인공지능 기술 동향

책 속으로

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...

[출판사서평 더 보기]

★ 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
ㆍ 인공지능의 개념과 역사
ㆍ 머신러닝, 딥러닝, 강화 학습, 이미지 인식, 자연어 처리 등 주요 인공지능 이론 소개
ㆍ 인공지능 서비스 구축에 필요한 하드웨어/소프트웨어 기반의 분산 컴퓨팅 소개
ㆍ 빅데이터/사물인터넷/인공지능 사이의 연관 관계

★ 대상 독자
ㆍ 인공지능 서비스 개발자
ㆍ 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅을 다루는 데이터 과학자와 인프라 관리자
ㆍ 인공지능 분야를 공부하는 대학생과 대학원생

[출판사서평 더 보기 닫기]

책 속 한 문장

회원리뷰

  • 처음 배우는 인공지능 우선, 이 책은 컴퓨터공학 및 수학/통계학을 전공한 사람들에겐 꽤 적절한 인공지능 개론서라 할만하다...
    처음 배우는 인공지능

    우선, 이 책은 컴퓨터공학 및 수학/통계학을 전공한 사람들에겐 꽤 적절한 인공지능 개론서라 할만하다.
    만약 그외의 학과, 특히 공학을 전공하지 않았다면, 이 책과 관련된 여러 리뷰를 참고하고나서 선택하기를 권한다.
    왜냐하면, 제목만 보고 무턱대고 책을 보고나서 저자와 출판사에게 불만을 토로하는 일이 발생하지 않았으면 해서 이다...

    작년 알파고와 이세돌9단의 대국 이후 인공지능 이라는 말을 우리 주변에서 꽤 쉽게 들을 수 있게 되었다.
    그로인해 공학이 아닌 사람들도 인공지능에 상당한 관심이 가지고 되고, 4차 산업혁명이라는 말도 종종 보게된다.

    그런데, 이 인공지능이라는 게 실제로 보면 꽤 고도의 지식과 통찰을 요하는 분야이다.
    기본적으로 수학/통계에 대한 지식이 어느정도 있어야 하며, 컴퓨터공학에서 다루는 알고리즘에 대한 이해도 있어야 한다.

    혹시, 컴퓨터나 수학,통계를 전공하지 않은 사람이면서 인공지능에 관심이 생겼다면 '신경망 첫걸음' 이란 책을 추천한다.
    '신경망 첫걸음'은 매우 친절하게 차근차근 설명을 하기에 누구나 큰 부담없이 인공지능과 신경망에 대한 흥미를 얻을 수 있다.

    참고로 '처음 배우는 인공지능' 에서 신경망은 여러 주제중에 하나일 뿐이다. 


    전반적인 책의 구성은 인공지능과 관련된 주제들과 그에 대한 대략적인 설명이 주를 이룬다.
    절대 깊게 들어가진 않는다. 그렇다고 또한 자세하게 들어가지도 않는다.
    이러한 종류의 책은 다루는 분야가 너무나 넓기 때문에 자세하게 설명하기엔 무리가 있다.

    이 책을 볼 때는 모든 내용을 이해한다는 생각은 접고, 인공지능의 전반적인 그림을 머릿속에 그려본다는 목표를 가지고 보기를 추천한다.

    전반적인 그림을 그리는 정도를 목표로 추천한 이유는, 인공지능이라는 방대한 분야에서 키워드의 중요성이 매우 크기 때문이다.
    인공지능과 관련된 학습을 하거나 일을 할 때, 각 용어나 키워드를 몰라서 힘들 수가 있을 텐데, 
    이럴때 최소한 키워드 자체에 익숙해지면 마음의 부담이 적어지고,
    해당 키워드로 대략적인 내용을 이 책과 같은 개론서에서 바로 찾아 볼 수가 있기 때문이다. 그리고 나서 심도 깊은 내용은 좀 더 전문화된 책으로 학습을...

    인공지능이라는 방대한 세계를 탐험할 때, 중간중간 한번씩 열어보면서 자신이 원하는 곳을 찾아가게 도와주는 지도와 같이 활용하기에 좋은 책이라 생각한다.
  • 인공지능. AI. 게임을 만들면서 AI에 대해서 공부를 하고 싶었다. 개발자를 위한 인공지능 알고리즘이라고 말하는데, 미리 말...
    인공지능. AI. 게임을 만들면서 AI에 대해서 공부를 하고 싶었다. 개발자를 위한 인공지능 알고리즘이라고 말하는데, 미리 말해두지만 나는 프로그래머는 아니다. 프로그래밍을 하면 좋을 것 같은 게임기획자다. 제목이 <처음 배우는 인공지능>이니까 뭔가 쉬워 보였다. 비 프로그래머인 나도 이해는 할 수 있지 않을까라고 안일하게 신청한 것이 나의 크나큰 잘못이었다는 것은 책을 받아보고 몇 장 읽지 않고서 깨달을 수 있었다.

    IMG_5529.jpg

    보들보들한 촉감과 적당한 크기의 좋은 책. 책 하단의 <기증>도장이 '되팔 생각 하지 말고 끝까지 읽으렴'이라고 말하는 것 같다. 어차피 이해 못한다고 해도 되 팔 생각은 없지만. 표지만 보더라도 매우 깔끔하고 초보자에게 매우 친절할 것 같은 그런 뉘앙스를 풍긴다. 속지말자.

    IMG_5530.jpg

    머신러닝 시대. 원래도 인공지능 AI는 관심있는 대상이었지만 그놈의 알파고 때문에 더욱 더 사람들의 뇌리에 깊이 박힌 것도 있었다. 뒷면에 간단히 이 책이 다루는 것에 대해 적혀 있는데, <인공지능의 개념과 역사> 부분은 교양으로도 볼 만하다. 기술서적 치고는 가격도 나름 28,000원이면...아 비싼가? 기술 서적 대부분이 그렇고 책 가격이 3,4만원대가 기본이다보니 이게 비싼지도 모르겠다.

    IMG_5531.jpg

    저자는 일본인 다다 사토시님. 무려 올해 6월 1일에 나온 깔쌈한 책이다. 나는 이 책을 6월 30일인 금요일에 받앗다. 따끈따끈한 신간을 받아들고 무려 3주 가까이 내가 뭐 했느냐면ㅡ, 읽었다. 이 책은 나같은 비전공자가 보기엔 너무 어렵다.

    IMG_5532.jpg

    실제 적용을 해보고 싶은 사람이라면, 프로그래머가 아니면 별로 권하고 싶지 않다. 물론 100% 이해는 할 수 없지만 교양서 같은 느낌으로 나같은 평범한 사람이 볼 수도 있다.  책에서 파이썬 언어가 나오지만 몰라도 상관없다. 책을 읽는데는 크게 문제가 생기지 않는다. 다만 수학이 문제다.

    IMG_5533.jpg

    나한테 가장 유익했던 부분은 3챕터. 오토마톤과 인공 생명 프로그램. 그 중에서도 상태 기반 에이전트. 게임 AI와 에이전트, 보드게임을 다룬다.

    IMG_5534.jpg

    1장에서는 사진에서 보시다시피 저런 것을 다루는데, 1장을 꼼꼼히 본다고 해서 책을 전부 이해할 수는 없는 것 같다. 프로그래밍 지식이 있고 어느정도 AI에 관심이 있고 공부를 한 사람이라면 모를까, 후반부에 선형대수가 나오기 시작하면 나같은 수포자는 멘탈이 무너지기 시작한다.

    IMG_5536.jpg

    감염 시뮬레이션 모델에 관한 페이지. 이런 것은 잘 몰라도 재밌다. 확실히 이런 부분이 기획에 도움이 될 거라고 생각해서 교양서로 셀렉트 한 것도 있었는데... 너무 어렵기는 하다.

    IMG_5537.jpg

    가장 흥미롭게 읽은 부분. 그리고 그나마 좀 이해할 수 있었던 부분.

    소프트웨어 에이전트의 특성들.

    IMG_5538.jpg

    보드게임.

    IMG_5539.jpg

    보드게임의 게임 이론. 분명 이 책은 <처음 배우는 인공지능>이라는 책의 이름답게 평범한 독자들에게 일종의 교양서의 역할을 하기는 한다. 내가 그 평범한 사람 1이니까. 하지만 아는 만큼 보인다고 하지. 책에서 나오는 수학지식등을 알고 있고 프로그래밍적 지식이 있다면 좀 더 유용하게 볼 수 있을 것 같다.

    IMG_5540.jpg

    여기에서 나는 잠시 의욕과 함께 정신줄을 놓을뻔 했다. 선형대수는 너무 하잖아여....

    이것을 마치 인문 교양 서적 읽듯이 읽을 요량이라면 사실 저런게 좀 나오긴 해도 구체적으로 파고들거 아니면 괜찮다.

    IMG_5541.jpg

    통계학 부분은 원래 관심을 가지고 있던 분야라 100% 이해는 못하고 재밌게 봤다. 

    IMG_5542.jpg

    얼굴 및 사물 인식을 하는 부분도 흥미롭게 읽었다. 전체적으로 교양서적 같은 느낌도 있어서 괜찮은 것 같다.

    IMG_5543.jpg

    요즘 인터넷에서 흥하는 '그림 그리는 인공지능'에 대해 다룬 부분. 이제 딥러닝은 혼자서 채색도 하고 시도 쓰고 그림도 그린다. 실상 사람이 할 수 있는 영역을 넘나듬으로써 인간이 인공지능과 비교했을때 더 인간적이라는 게 어떤것인지 고민하는 시점이 왔다.

    텐서플로를 이용한 예제등이 나오는데 텐서플로를 알지 못하는 관계로 이해를 못하는 것도 있었고, 수학 관련해서는 거의 놓았다고 볼 수 있다. 나같은 평범한 사람에게도 교양서적으로써는 쓸만하지만, 책의 가격과 구성을 봤을 때 어느정도의 지식이 있는 사람이 보는 것이 훨씬 유용하다고 생각된다. 그래서 다음부터는 섣불리 프로그래밍 관련 서적 신청하지 말고 내가 정말 읽고 이해할 수 있는 부류의 책들만 신청해야겠다고 반성했다


  •   이 책은 인공지능과 관련된 제품 및 서비스를 개발하는 엔지니어를 위한 책으로 개발에 필요한 지식을 취사선택해 읽어...

      이 책은 인공지능과 관련된 제품 및 서비스를 개발하는 엔지니어를 위한 책으로 개발에 필요한 지식을 취사선택해 읽어 나갈 수 있도록 애플리케이션을 개발하는 분들에게 관심이 있을 법한 알고리즘이나 기술을 중심으로 설명하고 있다.

     

      전반부는 머신러닝/딥러닝 기반의 인공지능 시스템을 개발하는데 필요한 수학 이론에 대해 간단하게 설명하고 있으며 선형대수, 해서학, 통계학 중 머신러닝과 딥러닝에 필요한 이론을 중간중간 설명하고 있다. 물론 깊게 다루지는 않지만 어느 부분을 공부해야 하는지 알 수 있어 독자가 필요한 부분을 알아내고 그 부분에 대해서 찾아보며 깊게 공부할 수 있도록 한 것 같다.

     

      후반부에는 실제 인공지능 서비스를 개발하는 분야에 대한 설명과 서비스 구축에 필요한 데이터베이스, 빅데이터 같은 기술도 설명해 놓았다.  tensorflow코드도 중간중간 작성 되어있고 spark, hadoop등에 대한 설명 또한 되어있어 전체적으로 고루고루 설명을 해놓았다는 느낌이 들었다.

     

      정말로 인공지능에 대한 입문서로 자세히 설명하지는 않지만 넓게 포괄정으로 설명하는 것이 인공지능이라는 분야의 concept을 이해하는데 무척 도움이 될 것이라고 생각되며 읽고나서 자신이 하고싶은 분야에 대한 정보를 가지고 그 분야에 대해 깊게 공부하는 것도 좋을 것이라고 생각된다.

     

    인공지능에 대해 입문하고 싶은 엔지니어들에게 강력히 추천하고 싶은 책이다.

  • 처음 배우는 인공지능이라는 책 제목을 보고 매우 간단한 기초적인 내용을 다룰것이라고 생각을 했지만 처음 책의 목차를 펼쳐 보는...
    처음 배우는 인공지능이라는 책 제목을 보고 매우 간단한 기초적인 내용을 다룰것이라고 생각을 했지만 처음 책의 목차를 펼쳐 보는순간 탄탄한 구성으로 내용을 이루었다고 생각을 했습니다. 이책은 총 14개의 챕터로 구성이 되어있습니다.
     
     1장은 가볍게 인공지능이란 무엇인가? 라는 주제를 다루고 있습니다. 읽으면서 가장 와 닿는 문구가 하나 있었습니다. '어디까지가 패턴 인식 프로그램이고, 어디부터가 지능을 갖는 프로그램이라고 할 수 있을까?' 라는 문구였습니다. 이 책에서는 이 질문에 대해서 개발자의 관점에서 '사람처럼 행동하도록 만들어진 장치'라는 답변을 해주었습니다. 저 또한 이질문에 대해서 개발자 관점에서 생각을 했을때 사람처럼 행동하는 것이 아니라 ‘사람이 하기 귀찮아 하는 일을 대신 행동하도록 만들어진 장치'가 아닐까 하는 생각을 하였습니다. 
     


    과연 로봇도 사람처럼 사고가 가능한 시점이 언제올지 참 궁금합니다. 저는 그건 불가능하다고 생각을 하고있지만요 ㅎ

      2장에서는 모델의 발전에 대한 주제에 대해서 다루고 있습니다. 여기서 모델이란 판단하는 방법을 의미합니다. 방법에 따라 여라가지 이름으로 불립니다. 규칙기반, 지식기반, 전문가 시스템, 추천 시스템에 대한 내용을 다루고 있습니다. 우리가 수학시간에 배운 순서도 그림, 스무고개 같은 트리기반 등 여러가지 방법에 대해서 소개합니다. 오늘날 많은 기업에서 추천 서비스를 사용하고 있는데 기본이 되는 내용을 다루고 있습니다. 간단한 예제를 통해서 수학에 익숙하지 않은 독자분들도 쉽게 이해를 할 수 있도록 구성이 되어있습니다.



     3장에서는 오토마톤과 인공 생명 프로그램에 대한 주제에 대해서 다루고 있습니다. 게임을 통해서 내용을 쉽게 설명을 하여 전달을 하고 있습니다. 저 또한 게임에 비유를 좀더 쉽게 내용을 이해할 수 있었습니다. 이번장에서 인공지능이 스스로 학습할 수 있는 원리 중 반복 처리를 실행하면서 마치 살아 있는것처럼 상태를 변경해가는 내용을 다루고 있습니다. 이번장에서 수학적인 내용중 미분 방정식이 등장합니다. 미분 방정식은 학교를 다닐때 배웠던 내용인데 이것을 이런 책에서 다시보니 감회가 새로웠습니다

     4장에서는 가중치와 최적해 탐색에 대한 주제를 다루고 있습니다. 이번장에서는 갑자기 많은 수학적인 내용이 등장하기 시작합니다. 4장을 들어가기 전에 심호흡을 한번 하고 들어가야 합니다. 가장 처음으로 나오는 것은 두 변수의 상관관계에 대해서 나옵니다 상관관계는 2장에서 추천 서비스를 설명하면서 등장을 했었기 때문에 어렵지 않게 읽어나갈 수 있을겁니다. 그외에도 선형, 비선형 계획법과 회귀분석,  가중 회귀분석에 대한 내용이 등장을 하고 마지막으로 비교대상에 대한 유사도를 측정하는 방법에 대해서 설명을 하게 됩니다. 이번장에서는 tensorflow를 이용화여 선형회귀 예제를 다루는 내용이 등장을 하게 됩니다. 수식은 매우 복잡하게 느껴질수도 있지만 막상 코드를 보면 이렇게 쉽게 풀수 있구나 하는 생각이 들겁니다. 또한 tensorflow를 이용하면 그래프를 그릴 수 있기때문에 수식만 봤을때보다 훨씬더 이해하기 쉬울것입니다.


    위 그래프는 실제 텐서플로우를 이용하여 그려진 그래프입니다. 이처럼 원하는데로 그래프를 그릴 수 있습니다. 


     5장에서는 가중치와 최적화 프로그램에 대한 주제를 다루게 됩니다. 신경망과 베이즈 네트워크에 기초가 되는 내용을 다루고 있습니다. 또한 유전자 알고리즘이라고 하는 최적화 시키는 방법을 다루고 있습니다. 유전자 알고리즘은 유튜브에 유전자 알고리즘을 검색을 해보시면 어떤식으로 작동이 되는지 알 수 있을겁니다. 
    해당 링크로 가시면 유전 알고리즘을 이용하여 만든 내용이 나타나게 됩니다. 유전자 알고리즘은 외부에서 입력값을 넣는게 아니라 스스로 입력값을 만들어 스스로 피드백을 받고 발전을 하여 최적의 해를 찾는 알고리즘입니다. 이번장에서 주로 다루는 자료구조는 그래프에 대한 내용입니다. 그래프의 행렬표현식, 그래프 탐색과 최적화를 다루고 있습니다. 그래프는 트리구조와 비슷한 형태로 생각을 하면 이해하기 쉽습니다. 탐색 트리를 이용하여 체스같은 턴제게임을 비유하여 설명 하고 있습니다. 이번장에서도 tensorflow를 이용하여 신경망을 구축하고 MNIST라는 손글씨 데이터를 대상으로 학습시킨 후 평가하는 코드를 작성을 하게 됩니다. '신경망을 이용한 머신러닝은 컴퓨터 자원을 많이 사용하므로 21세기 전에는 도입하는데 한계가 있었습니다'

    6장에서는 확률분포와 모델링에 대한 주제를 다루고 있습니다. 각종 확률분포, 베이즈 정리, 베이즈 추론, 마르코프 연쇄 몬테카틀로법을 설명합니다. 아 참고로 마르코프는 사람이름 입니다. 여기서 정규분포라는 용어가 등장 합니다. '이 세상의 모든것은 정규분포로 나타낸다'라는 말을 들어본적이 있습니다. 이것은 제가 회사에서 다른 개발자분과 일하면서 들었던 말입니다. 이 장에서는 이 책에서 처음으로 머신러닝이라는 용어가 등장을 하게 되는데 여기서 회귀분석이 머신러닝 및 신경망과 어떻게 연관이 되는지 보여줍니다. 6장은 확률에 대한 내용을 다루기 때문에 다양한 분포도를 소개합니다. 아마 확률, 통계의 개념이 많이 부족하다면 조금 어렵게 느껴질 수 있습니다.

    7장에서는 자율학습지도학습에 대한 주제를 다루고 있습니다. 자율학습은 계산을 반복하면서 가중치 계수를 업데이트하는 방법입니다. 여기서 포인트는 정답 정보가 없는 상태에서 학습을 통해 모델을 만들어 냅니다. 이것을 데이터 마이닝이라고도 합니다. 반대로 정답 정보가 들어 있는 데이터를 기준으로 모델을 만드는 지도 학습에 대한 내용도 다루고 있습니다. 나이브 베이즈 정리가 바로 지도학습에 해당합니다. 이번장에서는 tensorflow를 이용하여 k-mean에 대해서 코드를 작성을 하는 예제가 나옵니다. tensorflow뿐 아니라 pandas라는 데이터 프레임 워크를 사용하는 방법에 대해서 나타납니다.


    위 그래프͋ k-mean를 이용하여 군집화 결과를 나타낸 결과입니다. k-mean를 이용하여 클러스터링을 시키고나니 그래프가 그럴듯 해보이네요. 당장 앞에 나가서 피티 발표를 해보고 싶어집니다.

    8장은 강화학습과 분산 인공지능에 대한 내용을 다루고 있습니다. 학습기를 생성하는 방법, 프로그램이 외부와의 상호작용을 일으키는 환경에서 피드백을 받으면서 자율적으로 학습하는 강화학습, 전이 학습을 설명합니다. 이번장을 읽으면서 가장 와닿는 문구는 ‘학습 방법을 학습한다’였습니다. 이를 메타학습이라고 하는데 이것이 진정한 인공지능이지 않나 싶었습니다.

    9장은 딥러닝에 대한 내용을 다루고 있습니다. 딥러닝은 신경망을 이용한 개념인데 [처음 배우는 인공지능] 책에서는 합성곱 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN)에 대해서 다루고 있습니다. NN이 붙는 알고리즘은 신경망에 대한 알고리즘 입니다. 이번장에서도 tensorflow를 이용하여 오토인코더, 합성곱 신경망을 다루는 예제가 등장하게 됩니다.

    10장은 이미지와 음성 패턴 인식에 대한 내용을 다루고 있습니다. 이미지와 음성 패턴인식은 머신러닝을 이용한 패턴 인식의 대표적인 사례입니다. [처음 배우는 인공지능] 책에서는 해석학 측면으로 접근하는 고전적인 머신러닝 방법과 최근 주목받는 딥러닝을 이용한 방법을 설명하며 스타일 변환 등 응용 사례도 간단히 설명하고 있습니다. 또한 고전적인 머신러닝을 이용하는 것보다 딥러닝을 이용하는 것이 어려운 이유도 설명을 하고 있습니다. 이번장에서는 딥러닝이 무조건 적으로 최고의 방법이 아니라는 것을 설명해주고 있습니다. 수학적인 측면에서 푸리에 변화의 공식이 등장을 하게 됩니다. 대학교 공업수학에서 다루는 내용인데 제가 공학수학을 공부 하면서 가장 좋아했던 부분이라서 그런지 이번장을 가장 재밌게 읽었던것 같습니다. 이번장에서도 tensorflow로 GAN을 구현하는 예제가 등장 합니다.


    이 그래프를 보니 학교에서 수업 들을때가 생각이 나네요 

    11장은 자연어 처리와 머신러닝에 대한 내용을 다루고 있습니다. 여기서는 사람이 평소 대화와 메시지 등에서 사용하는 단어에 대해서 학습을 하고 학습된 결과를 바탕으로 텍스트를 생성을 하는 알고리즘에 대한 내용을 다루고 있습니다. 요즘 많이 서비스화 되고있는 챗봇이 바로 여기에 해당합니다. 추가적으로 인공지능을 이용하여 음악생성, 소설집필과 같은 분야에 대한 내용도 함께 다루고 있습니다. 자연어 처리는 우리가 하는 말, 메시지로 부터 형태소를 쪼개어 빈도수 체크, 상관 관계를 분석하여 vector 형태로 표시를 하여 단어마다 연관 관계를 나타내는 방법을 사용합니다.


    해당 이미지는 word2vec이라는 알고리즘을 이용하여 단어들을 vector 형태로 나타낸 그래프 입니다. 단어를 그래프화 시키는건 정말 멋진 아이디어인것 같습니다. 그래프화가 되었다는건 선형계산이 가능함을 의미합니다. 즉  +,-, *, /이 가능해집니다.

    12장은 지식 표현과 데이터 구조에 대한 내용을 다루고 있습니다. 이번장에서는 지식 기반을 사용하는 시스템의 데이터와 머신러닝으로 얻은 학습기의 상태(특징량)를 영구적으로 사용하려면 외부 스토리지에 저장할 필요가 있는데 저장이라는 관점에서 주된 내용을 다루고 있습니다. 또한 각 저장소마다의 특징에 대한 설명을 자세히 해주고 있습니다. 바로 우리가 흔히 불러온 DB라는 주제입니다. 데이터 베이스의 종류는 상당히 많습니다. 하지만 모든 데이터 베이스를 사용하는 것이 아닌 우리가 사용하고 있는 서비스, 시스템에 맞추어 선택을 해서 사용을 하게 되는데 이것을 선택을 하기 위해서는 데이터의 성격을 파악후 그 성격에 맞는 데이터 베이스를 선택을 해야 합니다. 예를 들면 은행처럼 transaction이 중요한 시스템에서는 주로 관계형 디비를 많이 사용합니다. 하지만 빅 데이터를 처리하기 위해서는 I/O의 시간을 줄이기 위해 또한 데이터의 모델을 정의 하기 힘들경우 NoSQL이라고 하는 데이터 베이스를 선택을 하고 NoSQL에서도 다양한 디비가 존재하는데 데이터의 성격에 따라 선택을 하게 됩니다. 이 책에서는 데이터 베이스를 선택을 하기 위해 어떤 것을 중점적으로 봐야하는지 설명이 잘 되어있습니다. 디비 특성 이외의 데이터를 불러오는 방법에 대해서도 설명을 하고 있습니다.

    저도 전 회사에서 데이터를 다루면서 참 많은 디비를 다뤄보았지만, 어떤 디비는 설치하면 바로 쓸수 있지만 또 다른 디비는 셋팅하는데만 몇날 몇칠이 걸리는 경우도 있습니다. ㅎ 이번 장을 읽으면서 전에 디비셋팅을 하던기억이 떠오르더군요


    13장은 분산 컴퓨팅에 대한 내용을 다루고 있습니다. 물리적으로 컴퓨터를 늘려 네트워크로 연결을 하여 분산처리를 할지, 하나의 하드웨어에서 여러 프로세스를 띄워 처리를 하는 병렬처리에 대한 내용을 다루고 있습니다. 또한 이런것들을 물리적으로 직접 만들지 않고 클라우드 환경에서 사용이 가능하도록 하는 서비스 환경을 머신러닝 개발, 딥러닝 개발에 이용하는 주요 환경을 나누어 소개를 하고 있습니다. 머신러닝 개발환경 제공 서비스인 구글 클라우드 플랫폼, 마이크로소프트 애저 머신러닝, 아마존 머신러닝, IBM 블루믹스, IBM 왓슨에 대해서 설명하고 있습니다. 다음으로 딥러닝 개발환경 제공 서비스인 카페, 테아노, 체이너, 텐서플로, MXNet, 케라스에 대해서 설명하고 있습니다.



    해당 이미지는 2017년 6월 기준 머신러닝과 딥러닝 개발을 위해 사용되는 프로그래밍 언어 순위표입니다. 저는 python과 javascript가 주력언어이면서 c와 c++도 어느정도 다룰줄은 압니다. 요즘은 php도 다뤄야 하는 상황이 생겨서 php 기반의 소스 분석을 하고 있습니다. 어셈블리가 10위 있는건 좀랍더군요 

    14장은 빅데이터와 사물인터넷의 관계에 대한 내용을 다루고 있습니다. 여기서는 다양한 클라우드 서비스에서 제공하는 저장소 S3, Cloud Strage, 애저, 불루믹스에 대한 소개를 합니다. 다음으로 IOT 제품을 만들기 위한 보드 요즘 가장 많이 각광맏고 있는 Raspberry Pi, Arduino 보드가 등장을 하고 그 외에도 intel Edition, ESP-WROOM-02, GR-PEACH, HiKey board가 등장을 합니다. 어떤 방향으로 사물 인터넷을 만들어 사용을 하는지 다양한 분양에 대해서도 설명을 하고 있습니다.

    요즘은 다양한 기기가 나옴으로써 생활이 편리해지고 있습니다. 다양한 보드가 나오면서 많은 사람들이 쉽게 iot에 접근을 할 수 있습니다. 저 또한 학교를 다니면서 아두이노, 라즈베리파이 같은 보드를 이용하여 이런 저런것들을 만들어 보기도 하였는데요. 세상이 점점 더 빠르게 변화를 하는것 같습니다. 

     이 책의 가장 좋다고 생각한 이유는 알고리즘만 중점적으로 설명하는 것이 아닌 알고리즘의 변천과정, 알고리즘의 사용목적, 어디에 사용을 하는지에 대해서 자세히 설명이 되어있습니다. 우리가 자료구조처럼 스택, 큐, 그래프를 공부할때 많은 사람들이 이러한 자료구조는 왜 공부를 하지?라는 의문을 가진사람을 많이 만나봤는데, 머신러닝또한 이러한 알고리즘을 익혀도 어디에 어떻게 사용하지라는 질문을 많이 받아왔습니다. 하지만 이 책은 머신러닝, 딥러닝 알고리즘 뿐 아니라 변천과정부터 어디에 어떻게 사용을 하는것이 좋은지에 대해서도 설명이 잘 되어 있습니다. 또한 이러한 알고리즘을 사용하기 위한 플랫폼, 서비스, 라이브러리들에 대해서도 설명을 하고 있어서 다양한 관점을 가지고 접근을 할 수있습니다.
      


교환/반품안내

※ 상품 설명에 반품/교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다.)

교환/반품안내
반품/교환방법

[판매자 페이지>취소/반품관리>반품요청] 접수
또는 [1:1상담>반품/교환/환불], 고객센터 (1544-1900)

※ 중고도서의 경우 재고가 한정되어 있으므로 교환이 불가할 수 있으며, 해당 상품의 경우 상품에 대한 책임은 판매자에게 있으며 교환/반품 접수 전에 반드시 판매자와 사전 협의를 하여주시기 바랍니다.

반품/교환가능 기간

변심반품의 경우 수령 후 7일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제점 발견 후 30일 이내

※ 중고도서의 경우 판매자와 사전의 협의하여주신 후 교환/반품 접수가 가능합니다.

반품/교환비용 변심 혹은 구매착오로 인한 반품/교환은 반송료 고객 부담
반품/교환 불가 사유

소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우(단지 확인을 위한 포장 훼손은 제외)

소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우 예) 화장품, 식품, 가전제품 등

복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 예) 음반/DVD/비디오, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집

소비자의 요청에 따라 개별적으로 주문 제작되는 상품의 경우 ((1)해외주문도서)

디지털 컨텐츠인 eBook, 오디오북 등을 1회 이상 다운로드를 받았을 경우

시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우

전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우

1) 해외주문도서 : 이용자의 요청에 의한 개인주문상품이므로 단순 변심 및 착오로 인한 취소/교환/반품 시 해외주문 반품/취소 수수료 고객 부담 (해외주문 반품/취소 수수료는 판매정가의 20%를 적용

2) 중고도서 : 반품/교환접수없이 반송하거나 우편으로 접수되어 상품 확인이 어려운 경우

소비자 피해보상
환불지연에 따른 배상

- 상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은 소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨

- 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함

판매자
easytrust
판매등급
새싹셀러
판매자구분
일반
구매만족도
5점 만점에 5점
평균 출고일 안내
2일 이내
품절 통보율 안내
0%

이 책의 e| 오디오

바로가기

최근 본 상품