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머신러닝 기술의 이해
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머신러닝 기술의 이해

  • 김지연
  • |
  • 드림미디어
  • |
  • 2018-02-01 출간
  • |
  • 344페이지
  • |
  • 191 X 236 X 22 mm /680g
  • |
  • ISBN 9788991051546
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




이 책에서는 그동안 고려대학교 제어계측공학과, 정보보호학과, 수학과, 금융공학협동과정 등에서 인공지능 관련 강의를 하면서 다룬 내용을 모아 보았다. 최근 들어 머신 러닝을 포함한 인공지능 기술은 공학 분야뿐만 아니라 다양한 분야에서 우수한 성과를 보이고 있다. 인공지능 기술은 4차 산업혁명 시대의 주요 이슈로 대두되고 있는데, 이 책에서는 인공지능의 기술사회학적 측면과 공학적 측면을 중심으로 한 다양한 이슈들을 소개하였다, 이 책의 중요한 특징 중 하나는 머신 러닝을 하나의 공학 기술로 소개하는 데에 그치지 않고, 현재에 이르기까지 인공 지능이 어떠한 기술사회적 의미를 가져왔는지를 함께 소개하였다는 점이다. 머신 러닝 기술은 앞으로도 다양한 측면에서 그 의미와 가치를 새롭게 정립하면서 기술혁신을 이루어 나가야 하는 숙제를 안고 있으므로 이 책과 같이 융합적 사고를 위한 화두를 던지는 노력은 계속적으로 필요할 것이다.


목차


Part I
기술사회학적 측면
c hapter 01 기계의 이미지 | 3
골렘(Golem) 이야기 | 3
피그말리온(Pygmalion) 신화 | 5
기계는 무엇인가 | 7
“기계-같은(machine-like)” | 10
기술은 세계를 이해하는 방식 | 10
의미의 프레임(Frame of Meaning) | 13
기술시스템 | 14
인공지능을 위한 의미의 프레임 | 15
c hapter 02 자동인형 이야기 | 17
도시 공공 건축물, 시계탑 | 17
기계주의(mechanism) | 21
기계장치, 행동의 번역 | 22
체스 두는 기계인형, 투르크 | 24
계몽 | 25
철학적 존재로서 자동인형 | 28
행동의 대체인가 | 29
c hapter 03 튜링 테스트(Turing Test) 논쟁 | 31
튜링 기계 | 31
“생각한다”란 무엇인가 | 33
튜링기계 비판 | 34
튜링 테스트 | 35
엘리자 프로그램 | 38
강한 인공지능 비판 | 40
생각하는 기계, 인간을 돕다 | 42
hapter 04 지식의 사회적 성격 | 45
과학, 구성되는 지식 | 45
고전물리학과 현대물리학의 대결 | 47
지식은 사회적 실천의 결과 | 49
실험자 회귀(experimenter"s regress) | 50
튜링테스트의 사회적 성격 | 51
기계지능의 사회적 차원 | 52
지식의 사회적 구성문제가 인공지능문제에서 중요하게 언급되어야 하는 이유는
무엇인가? | 54
c hapter 05 SF와 인공지능(1) | 57
최초의 SF 소설, 프랑켄슈타인 | 57
아이 로봇 | 60
블레이드 러너 | 63
로봇 G | 65
c hapter 06 SF와 인공지능(2) | 67
2001 스페이스 오디세이 | 67
매트릭스 | 68
공각기동대 | 73
로봇, 소리 | 76
c hapter 07 알파고와 인간(1) | 79
뢰브너상 대회(Leobner’s Prize Contest) | 79
알파고의 대국 | 81
알파고의 복기 | 84
알파고의 자기 대국 | 86
스스로 개선하는 기계 | 87
알파고의 바둑 이해하기 | 87
기계의 독자성 문제 | 89
c hapter 08 알파고와 인간(2) | 93
확장된 튜링테스트 | 93
(A) : 알파고, 인간의 진실을 흔들기 | 95
(B) : 이세돌, 인간의 진실을 증언하기 | 97
(C) : ‘인간면접관’의 등장 | 99
기계와 인간의 공존이 가능하려면 | 102
c hapter 09 인공지능의 전망들 (1) | 105
영국 과학기술위원회 보고서 | 105
유럽의회 권고(안) | 108
아실로마 인공지능 원칙 개발회의 | 111
IBM 의견서 | 115
제4차 산업혁명 | 117
KISTEP / KISDI 보고서 | 118
c hapter 10 인공지능의 전망들 (2) | 121
인공지능 100년 연구 | 121
백악관 과학기술위원회 보고서 | 124
IEEE, AI/AS 윤리적 숙고를 위한 자료 | 128
c hapter 11 인공지능과 노동 | 137
일의 종말? | 137
인간노동과 기계노동의 관계 문제 | 139
인간노동의 분해와 조합 | 140
인간노동의 재현이라는 이데올로기 | 141
노동과 지능의 관계 | 145
기계와 인간의 불화를 넘어서 | 147
c hapter 12 포스트 휴먼(Post-Human) | 151
근대적 정체성 | 151
사이보그 | 153
포스트 휴먼 | 157
포스트휴먼의 주체성 | 158
인간과 기계의 합성 | 160
포스트휴먼: 컴퓨터 사용자 | 161
포스트휴먼: 디지털 시민 | 162
정보주체와 개인정보 문제의 함의 | 164
Part II
공학적 측면
c hapter 01 서론 | 169
머신러닝 어떻게 공부하면 좋을까? | 169
주요 머신러닝 코스 | 170
c hapter 02 기초확률이론 | 175
확률 공리(probability axioms) | 176
랜덤 변수 | 177
다변수 가우시안 분포 | 179
c hapter 03 함수근사를 위한 선형 모델 | 185
최소자승법(least-squares method) | 186
최우추정법(maximum likelihood estimation, MLE) | 190
정칙화된 최소 자승법(regularized least squares method) | 192
베이지안 방법(Bayesian approach)에 의한 선형 함수 근사 | 193
c hapter 04 이진분류를 위한 선형 모델 | 197
선형 판별 분석(linear discriminant analysis, LDA) | 198
로지스틱 회귀(logistic regression) | 204
c hapter 05 커널 기법 개론 | 211
커널 기법을 위한 표현 정리( representer theorem) | 211
가우시안 프로세스 회귀(Gaussian process regression) | 214
c hapter 06 서포트 벡터 머신 관련 기초이론 | 223
서포트 벡터 분류 문제를 위한 컨벡스 최적화 문제의 유도 | 224
라그랑제 최적화 이론 소개를 위한 기본 예제 | 230
hapter 07 서포트 벡터 머신 | 235
최대 마진 분류기를 위한 컨벡스 QP 문제 | 235
최대 마진 분류기를 위한 쌍대 문제 | 242
C-SVM: 슬랙 변수(slack variables)의 도입 | 243
c hapter 08 젠센 부등식과 응용 | 247
젠센 부등식(Jensen’s inequality) | 247
산술 평균, 기하 평균 및 조화 평균 | 248
깁스 부등식(Gibbs’ inequality) | 251
EM 알고리즘 | 255
c hapter 09 마코프 의사결정 과정 | 263
유한 마코프 의사결정 프로세스 | 264
상태 가치 함수 | 267
벨만 방정식(Bellman equation) | 271
c hapter 10 확률론적 최적 제어 | 277
임의 보행(random walk) | 280
브라운 운동(Brownian motion) | 283
확률 제어 시스템 | 287
c hapter 11 강화학습 | 291
Q 학습(Q-learning) | 295
정책 기울기 정리(policy gradient theorem) | 298
액터-크리틱(actor-critic) | 300
c hapter 12 딥 러닝 개론: DNC를 중심으로 | 305
MLP와 보편적 근사 정리(universal approximation theorems) | 307
순환형 신경망 모델(recurrent neural network model) | 308
미분가능 뉴럴 컴퓨터(differentiable neural computer) | 312
국문 색인 | 327
영문 색인 | 335
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