상세정보

제이펍의 인공지능 시리즈 (I♥A.I.)8권. 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. 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.

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

정보제공 :

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