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인공지능과 딥러닝 상세페이지

경영/경제 경제일반 ,   경영/경제 마케팅/세일즈

인공지능과 딥러닝

인공지능이 불러올 산업 구조의 변화와 혁신
소장전자책 정가10,500
판매가10,500

인공지능과 딥러닝작품 소개

<인공지능과 딥러닝> 인공지능은 인류에게 희망인가? 위기인가?
인공지능의 가능성과 도전, 그리고 미래 산업에 미치는 효과

인공지능(AI:Artificial Intelligence)에 관한 논쟁이 뜨겁다. 이미 많은 글로벌 기업들이 앞다퉈 인공지능에 관심을 가지면서 비약적인 연구 성과를 내놓고 있으며, 지금 이 순간에도 인간의 지능을 능가하는 인공지능이 가능할 것인가라는 질문은 계속되고 있다. 특히 인공지능의 대대적인 혁신이 가능해진 딥러닝(Deep Learning)의 등장으로 기계학습과 초지능에 관한 관심이 높아져 가고 있다. 과연 영화처럼 인공지능이 인간을 정복하는 일이 가능한 것일까? 인간보다 똑똑한 인공지능이 나올 수 있나? 인공지능이 인간의 일자리를 빼앗지는 않을까? 인류는 초지능 인공지능을 두려워해야 하나?

이 책은 인공지능의 과거와 현재, 미래의 모습, 그리고 인공지능과 딥러닝이 바꿀 산업 구조와 사회의 변화, 인류가 풀어야 할 과제와 방향성을 제시한다.


저자 프로필

마쓰오 유타카

  • 학력 2002년 도쿄대학교 대학원 박사
    도쿄대학교 공학부 전자정보학과 학사
  • 경력 인공지능학회 윤리위원장
    인공지능학회 이사
    인공지능학회 편집위원장
    싱가포르국립대학 객원 준교수
    스탠포드대학 객원 연구원
    산업기술종합연구소 연구원
  • 수상 2013년 공로상
    2011년 현장이노베이션상
    2006년 창립 20주년 기념 사업상
    2002년 논문상

2015.12.30. 업데이트 작가 프로필 수정 요청


저자 소개

저자 마쓰오 유타카
도쿄대학 대학원 공학계 연구과 준교수로 인공지능, 웹마이닝, 빅데이터 분석을 연구하고 있다. 도쿄대학 공학부 전자정보공학과를 졸업하고, 2002년 동대학원 박사 과정을 수료했으며, 산업기술종합연구소 연구원, 스탠포드대학 객원 연구원, 싱가포르국립대학 객원 준교수를 역임했다.
인공지능학회 학생 편집위원을 시작으로 편집위원, 부편집위원장, 편집위원장 · 이사를 거쳐 2014년부터 윤리위원장을 지냈다. 일본 탑클래스 인공지능 연구자의 한 사람으로, 인공지능학회로부터 논문상(2002년), 창립 20주년 기념 사업상(2006년), 현장이노베이션상(2011년), 공로상(2013년) 등을 수상했다.
지은 책으로는 『인공지능과 딥러닝』, 『인공지능은 그런 일까지 할 수 있나요?』등이 있다.

목차

프롤로그 : 인공지능의 봄

1장. 인공지능의 확산
-인공지능은 인류를 멸망시킬 것인가?
인간을 뛰어넘기 시작한 인공지능
자동차도 변하고 로봇도 변한다
초고속 처리의 파괴력
인공지능은 SF 작가가 되나?
세계 인공지능 연구 투자의 가속화
일자리를 잃는 인간
인류의 위기 도래
이 책을 읽는 법

2장. 인공지능이란 무엇인가?
-전문가와 세상의 인식 차이
미완의 인공지능
인공지능, ‘안 될 이유가 없다’
인공지능이란 무엇인가? ─전문가의 정리
인공지능과 로봇의 차이
인공지능이란 무엇인가? ─세상의 견해
아르바이트·일반 사원·과장·관리자
강한 AI와 약한 AI

3장 ‘추론’과 ‘탐색’의 시대 ─제1차 AI 붐
붐과 겨울의 시대
‘인공지능’이라는 단어의 탄생
탐색트리로 미로를 풀다
하노이의 탑
로봇의 행동 계획
상대가 있어 방대한 조합이 된다
체스나 장기로 인간을 이기다
[비결 1] 보다 좋은 특징이 발견되었다
[비결 2] 몬테카를로법으로 평가의 구조를 바꾸다
현실의 문제를 풀지 못하는 딜레마

4장 ‘지식’을 넣으면 똑똑해진다 ─제2차 AI 붐
컴퓨터와 대화하다
전문가를 대체할 익스퍼트 시스템
익스퍼트 시스템의 과제
지식을 표현한다는 것은?
온톨로지 연구로 지식을 정확하게 기술한다
헤비웨이트 온톨로지와 라이트웨이트 온톨로지
왓슨
기계 번역의 어려움
프레임 문제
심볼그라운딩 문제
지나치게 시대를 앞선 ‘제5세대 컴퓨터’
그리고 제2차 AI 붐은 끝났다

5장 ‘기계학습’의 조용한 확대 ─ 제3차 AI 붐①
데이터의 증가와 기계학습
‘학습한다’는 것은 ‘분류한다’는 것
지도 학습, 비지도 학습
‘분류 방법’에도 여러 가지가 있다
뉴럴네트워크로 손글씨를 인식한다
시간 걸리는 ‘학습’, 순식간인 ‘예측’
기계학습에서 나타난 어려운 문제
왜 지금까지 인공지능이 실현되지 않았나?

6장 정적을 깨는‘딥러닝’ ─제3차 AI 붐②
새로운 시대를 개척한 딥러닝
오토인코더로 입출력을 동시에
전국의 날씨로 지역 색출
손글씨 문자의 ‘정보량’
몇 계층도 딥으로 탐구하다
구글의 고양이 인식
비약의 열쇠는 ‘강건성’
강건성을 높이는 방법
기본 정립으로 돌아가라

7장 인공지능은 인간을 넘을 수 있을까?─딥러닝 앞에 있는 것
딥러닝에서의 기술 진전
인공지능은 본능을 갖지 않는다
컴퓨터는 창조성을 갖는가?
지능의 사회적 의의
싱귤래리티는 진정 일어나는가?
인공지능이 인간을 정복한다면?
만인을 위한 인공지능

8장 변화하는 세계─산업과 사회에 미치는 영향과 대응 전략
변해가는 것
산업에 미치는 파급 효과
차근차근 진행되는 인공지능의 영향
가까운 미래에 사라지는 직업과 남는 직업
인공지능이 낳은 신규 사업
인공지능과 군사
'지식의 전이'가 산업 구조를 바꾼다
인공지능 기술을 독점하는 무서움
인공지능 발전의 과제
역전의 카드는 인재의 두려움이다
앞서간 연구자들께 감사하며

에필로그 아직 보지 못한 인공지능을 생각하며
옮긴이의 글
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