기계는 어떻게 생각하는가? - 알파고부터 자율 주행차까지! 기계 학습의 실제 사례와 작동 원리 ~처럼

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https://www.amazon.com/How-Smart-Machines-Think-Press-ebook/dp/B07J9R6VKJ/ref=sr_한_것?keywords=how+smart+machines+think&qid=하나 5765개 3957&s=digital-text&sr=하나에 하나

책 소개비 전문가를 위한 최근의 인공지능과 기계학습 입문서다. DARPA 자율주행차 경주, 질문-응답 방식의 <제퍼디!> 퀴즈쇼에 참가한 왓슨, 넷플릭스 영화 추천 알고리즘 대회를 소개하면서 개발 시스템을 만들 때 공개 연구와 프로젝트에서 공동 협력의 중요성을 강조하고 있다. 또 최신 인공지능 개발 분야 내부에서 어느 것 하나가 어과였는지 관련 연구자들의 성과와 기계들의 소견 방식을 관심 있게 소개한다.

목차 마이크로 소프트 CTO추천의 말의 머리 예기 데힝밍국오팡의 서문 국내 전문 의사 추천사 ​ 시작-생각하는 기계의 지망을 찾고 ​ 01자동 인형의 비밀 플루트를 연주하는 자동 인형| 오늘 오토마타| 진자 운동과 오토마타| 이 책에서 다루는 오토마타| 인공 지능과 기계 학습은 있는 사람?​ 첫번째 마당, 자율 주행 자동차와 인공 지능 ​ 02자율 주행 자동차의 시작-DARPA그랜드 챌린지 100만달러가 걸린 사막의 무인 자동차 경주 대회| 초기, 자율 주행 차는 왜 그래? 주행경로를 계획하다 | 험비의 계획-낮은 비용, 최단경로를 찾아라! 자율주행차는 어떻게 달릴 수 있는가? 험비의 고난에 찬 주행기 || DARPA그랜드 챌린지는 과연 실패했는가?​ 03자율 주행 차가 차선을 어떻게 인지할까?제 2의 DARPA대회-그랜드 챌린지 | 자율주행차에 적용한 기계학습 자율주행차 스탠리의 구조 | 장어 인수를 피하는 알고리즘 |도로의 경계를 찾는 모듈 |도로 인식 | 속도 조절을 위한 경로 계획 스탠리의 두뇌 각 부분은 어떻게 소통하는가?​ 04자율 주행 차는 교차로에서 어떻게 양보할까?세번째 DARPA대회-어번 챌린지| 인지의 추상화| 한 차원 높아진 자율 주행 자동차 경주 대회| 보스를 생각하는 차로 만든 독점을 판 모듈| 오류 회복 시스템에 교통량 정보 얻| 3계층 구조| 자율 주행 차의 객체 분류| 자율 주행 차는 복잡한 시스템인| 자율 주행 차는 앞으로 어떻게 발전할까?​ 아래 마당 넷플릭스 프라이즈와 인공 지능 ​ 05넷플릭스 프라이즈 영화 추천 알고리즘 대회 100만달러가 걸린 영화 추천 알고리즘 대회| 경쟁자들| 분류기 훈련| 대회의 목표| 거대한 평점 행렬| 행렬 인수분해| 접근하려다 결국 ​ 06협력하는 참가자-넷플릭스 프라이즈 우승자 참가자들의 격차가 좁혀지| 한번째 대회의 결과| 시간으로 평점 예측| 그와죠크하프 여부 판정끊다| 모델에서 브랜딩은 한가지 해결책| 넷플릭스 프라이즈의 두번째 하고| 넷플릭스 프라이즈의 마지막년| 대회 이후 넷플릭스가 얻은 거 ​ 세번째 마당의 강화 학습과 심층 신경망 ​ 07보상을 통한 컴퓨터 학습 –의 강화 하쿠 스프디프 마인드, 아타리 겝니다. |강화학습|| 에이전트에게 명령하다 | 에이전트의 프로그래밍하기 에이전트가 보는 세계 컴퓨터는 어떻게 경험을 저장하는가? |강화학습으로 아타리개입니다.하 ​ 08신경망으로 아타리 게이프니을 정복하는 신경 정보 처리 시스템 |완벽에 가깝다 |수학 함수로서의 신경망 |아타리게입니다 에이전트 신경망 구조| 신경망에 더 깊이 들어가​ 09인공 신경망이 보는 세상 인공 지능에 대한 미신| 체스 두고 오토마타 ―, 터키인| 신경망에 대한 오해| 이미지로 객체 인지하| 그와죠크하프 글재주와 해법| 이미지 네트 대회| 상승 신경망| 왜 심층 신경망인가? | 데이터 병목 ​ 10심층 신경망의 내부 구조 컴퓨터가 발발한 이미지| 슥오싱 함수| ReLU의 활성화 함수| 인조 인간의 꿈 ​ 네번째 마당, 세상과 소통하는 인공 지능 ​ 11 들고 예기하고 기억 하는 신경망 기계가 '이해' 한다는 것의 의의| 음성 인식 심층 신경망| 순환 신경망(RNN)| 이미지 설명문 발발기| LSTM장치| 적대적 데이터 ​ 12자연 언어, 그리고<지에포디!>문재가 이해 왓슨의 개발은 인공 지능 연구에 독인가, 득인가? | IBM 왓슨 | 왓슨, ←의 파 디라!>에 도전하는| 사실에 대한 긴 목록|<지에포디!>도전의 탄생| DeepQA| 문재 분석| 왓슨의 문장 해석의 비결 ​ 13<지에포디!| 의 답마이닝하는 최저 기준 | 후보 발발 단계 | 해답을 찾아서| 가벼운 필터 | 인적 증거 수집 단계 | 점수 계산 단계 | 집계와 순위 결정 | 왓슨 최적화 | DeepQA 재검토 || 왓슨에게 지성이 있는가?다섯 번째 마당개입니다.과 인공 지능 ​ 14무차별 탐색으로 좋은 전략을 찾아 게이입니다로 이길 탐색| 스도쿠| 트리의 크기| 분기 계수| 게이요 불확실성| 클로드 섀넌| 평가 함수| 딥 블루| IBM에 합류해| 탐색 그리고 신경망| TD-GAMMON| 탐색의 한계 ​ 15알 빠코는 어떻게 완성되었는가?|컴퓨터 바둑||바둑의 규칙||직관을 기르는 바둑 기보|신의 한 수||몬테카를로 트리 탐색||슬롯 머신과 멀티 암드반디트||알파고, 이렇게 복잡할 필요가 있었을까? | 알파 고의 한계 ​ 16 실시간 인공 지능과 스타ー크라후토봇봇 마련| 스타 크래프트와 인공 지능| 게이입니다 단순화하기| 실용적인 스타 크래프트 봇| Open AI와 츠치다 2게이입니다 | 스타 크래프트 봇의 미래 끝말 잇기 기계는 지능을 갖나?​ 17 50년 후 또는 그 뒤 적기를 맞은 인공 지능 개발| 성공 사례에서 배우| 데이터의 광범위한 활용| 우리는 어디로 가는가?번역자의 예기노트 찾기 접기

추천할 만한 이 책은 최근 인공지능 개발 분야의 '내부에서 무엇이 일본어과인가'를 확인할 수 있는 흥미롭고 통찰력 있는 책입니다. 게리쉬는 복잡하고 중요한 개념을 대중에게 알기 쉬운 언어로 소개합니다. - 레이커스 와일(구글 엔지니어링 이사, '특이점이 온다' 저자) 비전문가를 위한 최신 인공지능과 기계학습 입문서입니다. 게리쉬는 자율주행차 DARPA 그랜드 챌린지, 질문-응답 시스템인 제퍼디 퀴즈쇼 같은 경쟁에서 좋은 성적을 거둔 인공지능 저변에 어떤 중요한 아이디어가 있었는지 명쾌하게 설명합니다. 또한 이러한 시스템을 만들 때 유출적인 조사와 그에 따른 프로젝트 공동 협력의 중요성을 강조하고 있습니다. 공동협력을 통한 인공지능 분야의 진보는 기계의 지배를 받는다는 걱정을 덜어줍니다. 케빈 머피 알파고부터 자율주행차에 이르기까지 최신 인공지능이 어떻게 성공을 거둘 수 있었는지 궁금했던 독자들에게 매력적인 책이 될 것입니다. 페드로 도밍고스 이 책은 비전문가들도 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 사례를 들며 인공지능을 흥미롭게 소개하고 있습니다. 인공지능이 궁금하다면 이 책과 함께 베일 속에 숨겨진 인공지능의 세계로 탐험을 떠나보세요! - 박혜성 게리시는 자율주행차, 넷플릭스, 스타크래프트, 바둑, 체스, 수덕 등과 같이 우리에게 익숙한 요소들이 인공지능 기술과 어떻게 결합되었는지를 보여줌으로써 인공지능, 기계학습, 딥러닝에 대한 최신 주제를 간단하게 설명합니다. 인사이드 빅데이터 인공지능 활용에 관심 많은 엔지니어가 반드시 읽어야 할 훌륭한 입문서! E&T 매거진 이 책은 지능적 기계들의 소견 방식을 재미있는 이 이야기를 통해 쉽게 설명하고 기계학습의 구성요소와 구조의 원리에 대한 직관력과 통찰력을 길러준다. 윤경구(파스닷컴 개발본부장)

저자 및 욕쟈소 맑음)게리시(Sean Gerrish)(저자)저자 파일 최고의 작품 투표 신간의 소식 신청, 프린스턴 대학에서 기계 학습 분야에서 박사 학위를 받고 20첫 9년 현재 구글(Google)에서 기계 학습의 최전선에서 분투 중인 소프트웨어 엔지니어였다 그도 처음부터 마스터는 아니었다. 처음에는기계학습을이해하기위해여러번논문을찾고검색을반복했습니다. 인공지능 분야에 들어가는 사람들이 이런 어려움을 겪지 않도록 하겠다는 소견에서 그동안 내가 있었으면 좋겠다는 소견을 모아 이 책을 집필했습니다. 구글의 기계학습과 데이터 사이언스 팀을 거쳐 테더 테크놀로지(Teza Technologies)에서 엔지니어로 근무하며 현. 더· 보기 요즘작:'기계는 어떻게 소견하는가'>…총 5개(전체 보기)이스교무(번역자)저자 파일 최고의 작품 투표 신간의 소식 신청 9세에서 첫 컴퓨터를 소유하고 코딩을 시작한 이래, 항상 채송화(geek)의 생활을 보냈다. 요즘 인공지능 분야에도 관심을 갖게 되었다. 인천대학교 컴퓨터공학과를 졸업하고 Microsoft MVP로 활동한 풀스택 엔지니어. 현재는 실리콘밸리의 유망 스타트업 중 결점 신인 로블록스(Roblox)에서 일하고 있다.최근작:

출판사 소개 이지스 퍼블리싱 도서 모드 보기 신간 통지 신청 최근작: "기계는 어떻게 생각하는가?, <가능하다! 킴메쥬의 유튜브 영상 마련>등 총 67종 대표 분야:오피스(엑셀, 파워 포인트)6위(브랜드 지수 27,841점)프로그래밍 언어 7위(브랜드 지수 74,454점), 사진 7위(브랜드 지수 30,882점)

출판사 제공본 소개

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"자율 주행 차는 어떻게 작동하는지?""알파고는 이·세달러를 어떻게 이겼느냐?"개발자, CTO는 물론 중고 교생까지 4차 산업 혁명을 이끌 모든 사람을 위한 필독서.미래는 앞서 우리 곁에 있다. 자율주행차가 도로를 달리며 알고리즘이 내가 좋아하는 영화와 TV프로그램을 추천했고 IBM 왓슨은 TV퀴즈쇼 제퍼디!에서 우승했고 알파고는 이세돌을 꺾었다. 게다가 아타리개입니다의 비결을 스스로 학습하는 컴퓨터 프로그램도 등장했습니다.구글 엔지니어링팀의 수석 리더인 숀 게리시는 컴퓨터 프로그램을 현명하게 만든 인공지능과 기계학습 분야에서 어떤 것을 발견하고 문제를 어떻게 해결해 나갔는지 비전공자도 이해할 수 있는 언어로 쉽게 설명해 준다. 최근 인공지능 개발 분야 내부에서 최근 무엇이 시작되었는지 관련 연구자들의 성과와 기계들의 사고방식을 관심 있게 소개한다. 잘 알려진 자율주행차나 알파고의 실체를 묻는 모든 사람에게 좋은 가이드가 될 것이다. 이 책을 통해 베이직 속에 숨겨진 인공지능의 중요한 아이디어를 만날 수 있다.■ 이 책의 특징-대표적인 인공 지능 5개의 대표 사례의 배경과 기술 원리를 배울 수 있다.자율주행차경주대회 / 넷플릭스 영화추천알고리즘대회 / 아탈리게입니다 에이전트와 이미지넷 대회 / <제퍼디!> 퀴즈쇼에서 우승한 IBM의 왓슨 / 딥마인드를 통한 알파고-자율주행차, 알파고 등과 인공지능 기술이 어떻게 결합했는지 이해할 수 있다.기계학습의 구성요소와 구조의 원리에 대한 직관력과 통찰력을 키울 수 있다.왓슨의 문제를 푸는 방법을 이해할 수 있다.-넷플릭스 영화 추천 알고리즘의 아이디어를 알 수 있다.딥마인드로 만든 꽃게입니다. 에이전트의 작동원리를 파악할 수 있다.-이미 설명문을 붙이는 인공지능의 원리를 알 수 있다.■ 이 책의 대상 독자-기계 학습과 인공 지능의 직관력과 통찰력, 문제 해결력 키우고 싶으신 분들-단순 코더가 아니라 설계자가 되고 싶은 프로그래머들-디지털 세계의 추종자는 아닌 기획자가 되고 싶으신 분들-호기심 왕성한 고교생으로부터 미래를 준비하는 과학과 기술 아이 좋은 집들-인공 지능과 로봇 소프트웨어를고 싶안 배우·고교생-인공 지능의 현실을 알고 싶은 소프트웨어 개발자-기술 관련의 의사 결정을 해야 하는 기술입니다 일본 엔화는 물론 4차 산업 혁명을 이끌 모든 사람들-자율 주행 차와 알파 고의적 실체가 궁금해독자들-전체 시스템 설계가 궁금한 로봇 공학 인공 지능, 기계 학습 커뮤니티의 전문의들-인공 지능 게이입니다 에이전트의 작동원리를 알고 싶은 독자, 어려운 수학, 컴퓨터 과학을 몰라도 기계학습, 인공지능의 작동원리를 이해할 수 있다.인공지능은 이미 우리의 첫 번째 상생활에 깊숙이 침투해 있다. 이 책은 알파고부터 자율주행차에 이르기까지 최근의 인공지능이 어떻게 성공을 거둘 수 있었는지에 대한 독자들의 궁금증을 풀어준다. 역시복잡하고중요한개념을대중이이해할수있는언어로쉽게설명하고기계학습과인공지능으로쓰인세부기술관련스토리와수학을다루는부분을최소화하여첫반독자도핵심적인아이디어를찾을수있도록구성하였습니다. 이 책을 읽는 데 정스토리가 필요한 것은 독자의 호기심과 집중력이었다.*우리가 알아야 할 인공 지능 5개 분야의 대표적인 구현 사례를 한권에 담았다.인공지능에 관한 스토리가 매일 언론에서 흘러나오고 있다. 심지어 정부에서도 인공지능 관련 컨퍼런스에 참석해 인공지능 정부를 선포했습니다. 지금 인공지능은 수의 첫 번째 아는 상식처럼 됐지만 막상 인공지능 관련 책을 들여다보면 용어조차 생소하고 어려운 수식 때문에 좌절한다. 이 책은 인공지능 관련 뉴스가 어떤 이야기인지 알고 싶은 분들을 위해 준비했습니다. 인공지능 분야에서 변하지 않는 대표적인 알고리즘을 통해 개발뿐 아니라 미래기술의 방향에 대한 직관력과 통찰력을 얻을 수 있다.-인공지능 구조를 닮은 자율주행차와 달파그랜드챌린지-기계를 학습시키는 인공신경망을 재발견한 넷플릭스영화 추천 알고리즘대회-스스로 성장하는 강화학습과 심층신경망을 사용한 아탈리게입니다. 에이전트와 이매지넷 대회-사람의 이야기를 이해하는 자연어 처리와 IBM 왓슨-인간보다 게지만 더 잘하는 IBM의 딥블루, 딥마인드의 알파고, 알파스타*전 세계가 주금은 인공지능과 기계학습. 이건 지금 상식이 될 것입니다! 마이크로소프트, 구글, 아마존, 아이플 등 세계적인 IT대 기업은 인공지능과 기계학습에 투자했다가 상당히 흘렀다. 실제로 IBM, 넷플릭스, DARPA는 당초 이들 분야에 대한 성공 전망을 내다봤고 분야는 달랐지만 이들이 투자한 기술은 하나였다. 바로 기계학습이었다. 이들은 최초를 효율적으로 하기 위해 기계를 훈련했고, 급기야 기계 스스로 좋아함을 훈련해 성능이 향상되는 인공지능까지 개발하기에 이르렀다.이제 인공지능의 지식을 갖추는 것은 IT큰 기업에 입사하기 위한 필수 덕목이 되어 인공지능을 취급할 수 있는 개발자는 업계에서 인정받는 시대가 되었습니다. 마이크로소프트의 CTO 케빈 스콧이 스토리했듯이 기계학습 작동방식을 배우는 것은 개발자와 연구자의 경력을 관리하는 데 꼭 필요한 투자가 될 것이고, 좋은 이력서에 기계학습에 대한 가장 작은 지식을 갖추고 있다고 썼어야 했다. 이 책은 그러한 지식을 얻는데 중요한 역할을 할 것이다.섣부른 미래 판단은 금물! 제대로 알아야 제대로 예측할 수 있다! 인공지능에 둘러싸인 오해와 진짜를 해결해 주는 책! 이 책은 비전의를 위한 최근의 인공지능과 기계학습의 입문서였다. 이 책에서는 DARPA 자율주행차 경주, 질문-응답 방식의 <제퍼디!> 퀴즈쇼에 참가한 왓슨, 넷플릭스 영화 추천 알고리즘 대회를 소개하면서 개발시스템을 만들 때의 공개연구와 프로젝트에서의 공동협력의 중요성을 강조하고 있다. 그리고 마지막으로 스스로 학습을 하는 인공지능이 지성을 갖게 되는 것인지 문제를 제기한다. 이 책은 그런 어설픈 판단은하지 않는다. 다만 현귀추에서 가장 크고 중립적이며 객관적으로 서술한다. 제퍼디!로 인간 참여와 대결해 우승한 왓슨은 남의 말로 문제를 듣고 마음껏 맞히는 것을 보면 지성이 있을 것이고, 조금 더 발전하면 지성이 생길지도 모른다고 생각할 수 있다. 그러나 왓슨은 문제를 이해하는 것이 아니라 정답을 찾기 위한 초련의 과정을 반복할 뿐이었다. 공동협력을 통한 인공지능 분야의 진보는 인간이 기계의 지배를 받는다는 주장에 대한 걱정과 우려를 잠재울 것이다. 지금 이 책을 통해 인공지능에 대한 지식을 갖추고 당당하게 이야기하자. 접음