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빅데이터 분석에 위력을 더하는 인공지능 학습의 시작!

인터넷에는 다양한 성질과 형식의 데이터가 대량으로 유통되고 축적되고 있다. 이런 데이터는 오늘날과 같은 인터넷이 형성되기 전에는 상상조차 할 수 없었던 규모가 되었고 그 양도 나날이 증가하고 있다. 그리고 데이터가 대량으로 축적되자 축적된 데이터를 적극적으로 활용하는 시스템이 구축되기 시작했다. 예를 들면, 고객 한 사람 한 사람의 기호에 맞는 추천 상품을 제안하는 쇼핑몰 시스템이나 SNS의 방대한 텍스트 정보를 기반으로 주식 변동을 예측하는 주식 매매 시스템 등이 있다. 앞으로도 대규모 데이터를 기반으로 하는 시스템은 점점 발전해갈 것이다. 

이 책은 이러한 빅데이터 처리의 기반이 되는 인공지능 기술을 다양한 사례와 예제로 배우고 기초를 확립할 수 있도록 구성되어 있다. 인공지능을 이용한 빅데이터 분석에 관심과 열정이 있다면 약간의 C 프로그래밍 경험만으로도 분명 재미있게 학습할 수 있을 것이다.

목차

1장 ▶ 인공지능에서 지식 표현과 지식 처리 알고리즘

1.1 대규모 데이터를 활용한 지적 응용 시스템
1.1.1 대규모 데이터와 인터넷
1.1.2 대규모 데이터 활용
1.2 인공지능 기술과 대규모 데이터 처리
1.3 이 책의 프로그래밍 환경

2장 ▶ 탐색

2.1 맹목적 탐색
2.1.1 탐색이란
2.1.2 너비 우선 탐색
2.1.3 너비 우선 탐색 알고리즘
2.1.4 너비 우선 탐색 프로그램
2.1.5 깊이 우선 탐색
2.1.6 깊이 우선 탐색 알고리즘
2.1.7 깊이 우선 탐색 프로그램
2.2 경험적 탐색
2.2.1 최상 우선 탐색과 등산법
2.2.2 최적 경로 탐색
2.2.3 A 알고리즘과 A* 알고리즘
2.3 상대가 있는 탐색

3장 ▶ 지식 표현

3.1 지식 네트워크
3.1.1 의미 네트워크
3.1.2 의미 네트워크의 구현
3.1.3 프레임
3.1.4 프레임의 구현
3.1.5 스크립트
3.2 논리적 표현
3.2.1 프로덕션 룰
3.2.2 프로덕션 시스템 구현

4장 ▶ 진화적 기법·집단 지능

4.1 유전 알고리즘·유전 프로그래밍
4.1.1 생물의 진화 모델
4.1.2 진화 연산 기법의 유전 알고리즘
4.1.3 유전 알고리즘의 실제
4.1.4 유전 알고리즘의 구현
4.1.5 유전 알고리즘 프로그래밍
4.2 집단 지능 알고리즘
4.2.1 집단 지능 알고리즘이란
4.2.2 입자 군집 최적화 구현

5장 ▶ 언어 처리 알고리즘

5.1 텍스트 처리 알고리즘
5.1.1 자연어 처리 기술
5.1.2 n-gram을 이용한 특징 추출
5.1.3 단어 수준에서 특징 추출
5.2 언어 처리와 통계적 기법의 융합
5.2.1 tf-idf란
5.2.2 tf-idf 처리 프로그램 구현
5.2.3 한글 데이터를 이용한 tf-idf


부록

01 예제 프로그램 실행 환경
02 다운로드 파일 구하기
03 일본어 n-gram 작성 프로그램 jp.pl
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저자

ㆍ지은이 오다카 토모히로

지은이 소개

후쿠이대학 대학원 공학연구과 교수로 일본에서 10여 권의 책을 집필한 베스트셀러 저자다. 

저서

 『만들면서 배우는 기계 학습』, 『이거라면 할 수 있다 C 프로그래밍 입문』, 『기초부터 배우는 TCP/IP 애널라이즈 작성과 패킷 분석』, 『C로 하는 수치 계산과 시뮬레이션』 등 



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