01장- 알파고와 구글 딥마인드 낭중지추 딥마인드 창업자이자 CEO 데미스 하사비스 인간과의 마지막 게임
02장- 인공지능의 역사 인공지능이란? 인공지능의 서막을 올린 앨런 튜링 인공 지능 검사- 튜링 테스트 인공지능 뇌의 진화 최초의 인공신경망- 퍼셉트론 인공지능 용어의 등장 인공지능의 위대한 도전들 인공지능의 첫 번째 겨울 인공지능의 재도약 인공지능에서 파생된 머신러닝 두 번째 인공지능의 겨울 현재의 인공지능 IoT 시대의 인공지능 인공지능의 미래
[2부] 머신러닝
03장- 머신러닝 개요 머신러닝 정의 머신러닝의 분류 콜레라를 멈추게 한 160년 전의 머신러닝 진보된 머신러닝 알파고의 학습 모델- 강화학습 머신러닝에 필요한 사전학습
04장- 통계와 확률 상관분석과 회귀분석 선형 회귀 로지스틱 회귀 빈도론 vs. 베이지안 현대 임상 실험 방법을 바꾼 베이지안
05장- 분류 kNN 모델 서포트 벡터 머신 의사결정 트리
06장- 군집 k-means 클러스터링 DBSCAN 클러스터링 계층형 군집 모델
07장- 강화학습 강화학습 개요 마코프 프로세스 마코프 보상 프로세스 마코프 디시즌 프로세스 강화학습의 적용 사례
[3부] 딥러닝
08장- 딥러닝 개요 딥러닝 정의 딥러닝의 역사- 2000년대 이전 딥러닝의 역사- 2000년대 이후 인공지능의 핵심기술- 딥러닝의 미래
09장- 딥러닝 전쟁의 시작 보고 싶은 영화를 로봇이 추천하는 넷플릭스 딥러닝의 선두주자 구글 딥러닝의 모범생 마이크로소프트 세계 2위의 검색 서비스 바이두 디지털 영토 확장을 위한 신무기 딥러닝- 페이스북 스마트 기업을 지향하는 IBM 인공지능에 소극적인 애플 딥러닝 기술의 공백을 메워주는 스타트업들
"인공지능, 넓고 깊게 그리고 쉽게 이해하기" 궁금했던 인공지능의 모든 것. 역사와 이론, 적용 사례까지 알아보는 인공지능 지침서!
1950년 영국의 수학자 앨런 튜링은 '기계는 생각할 수 있을까?'라는 화두를 던진다. 생각하는 기계 '튜링 머신'으로 시작된 인공지능은 그동안 한계라고 여겨졌던 수많은 난제를 극복하고 지금은 IT 산업에서 핵심 기술로 떠오르고 있다. 구글, 페이스북 그리고 IBM 등 유수한 글로벌 IT 업체들은 인공지능을 그들의 차세대 성장동력으로 지목하고 전폭적인 투자를 아끼지 않고 있다. 이 책은 인공지능에 관심이 있는 모든 독자들을 위해 검증된 역사적 사실과 연구 배경 등을 다루고 있으며, 특히 머신러닝과 딥러닝 분야의 개발자들에게는 쉽게 설명된 핵심 이론과 함께 적용사례별 간단한 알고리즘 등을 보여준다.
이 책에서 다루는 내용
인공지능의 개념과 발전사 머신러닝 기본 개념 및 적용 사례 지도학습 이론과 알고리즘- kNN, 서포트 벡터 머신, 의사결정 트리 비지도학습 이론과 알고리즘- k-means, DBSCAN, 계층형 군집 강화학습 개념 및 적용 사례- 마코프 디시즌 프로세스 딥러닝을 핵심 역량으로 키우는 글로벌 기업 분석 딥러닝 기본이론과 알고리즘- 단층/다층 퍼셉트론, 역전파 이론, 경사감소법 딥러닝 핵심 알고리즘- 컨볼루션 신경망, 심층신뢰망, 제한된 볼츠만 머신, 규제화
총 
바보 빅터
