파이썬부터 시작하는 인공지능
강화학습과 심층학습을 중심으로
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9791138826044
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| Publication Date | 2023/12/19 |
| Pages/Weight/Size | 182*257*40mm |
| ISBN | 9791138826044 |
| Categories | IT 모바일 > 프로그래밍 언어 |
Description
이 책의 초반부에는 컴퓨터 언어인 파이썬을 간단히 소개했고, 보드 게임에 사용되는 인공지능 알고리즘의 일부를 소개했다. 책 전반에 걸쳐 주로 게임을 예제로 삼았는데, 게임은 규칙이 간단 명확하고 인간의 지능과 객관적으로 비교하기 쉽기 때문이다. 중반부에는 강화학습과 심층학습을 소개했다. 가능한 한 쉽고 직관적인 이해를 돕도록 썼으나, 수식이 많이 등장하기도 한다. 수식에 익숙해지면, 말보다는 수식이 내용을 훨씬 더 효율적으로 전달하는 방법이라는 것에 독자들도 동의할 것으로 생각한다. 마지막 두 개의 장에서는 강화학습에 심층학습을 결합한 심층 강화학습과 창조적 인공지능의 간단한 예를 소개했다.
Contents
1. 파이썬 초급
2. 파이썬 중급
3. 넘파이 기초
4. 피동적 알고리즘: 숫자 야구
5. 상태와 행동: n목
6. 미니맥스와 가지치기: 틱택토
7. 몬테 카를로 트리 탐색: 오목
8. 보상의 최대화: 행동의 선택
9. 마르코프 연쇄: 과거, 현재, 그리고 미래
10. 세이버메트릭스: 야구 전략
11. 마르코프 의사결정 과정: 작업장 로봇
12. 몬테 카를로 학습: 미로 탈출
13. 시간차 학습: 포커
14. 선형 모형: 예측과 분류의 기초
15. 인공 신경망: 심층학습
16. 합성곱 신경망: 손글씨 분류
17. 재귀적 신경망: 시계열 예측
18. 심층 Q 학습: 모의 투자
19. 정책의 학습: 자율주행 자동차
20. 자기 부호기: 모방과 창조
2. 파이썬 중급
3. 넘파이 기초
4. 피동적 알고리즘: 숫자 야구
5. 상태와 행동: n목
6. 미니맥스와 가지치기: 틱택토
7. 몬테 카를로 트리 탐색: 오목
8. 보상의 최대화: 행동의 선택
9. 마르코프 연쇄: 과거, 현재, 그리고 미래
10. 세이버메트릭스: 야구 전략
11. 마르코프 의사결정 과정: 작업장 로봇
12. 몬테 카를로 학습: 미로 탈출
13. 시간차 학습: 포커
14. 선형 모형: 예측과 분류의 기초
15. 인공 신경망: 심층학습
16. 합성곱 신경망: 손글씨 분류
17. 재귀적 신경망: 시계열 예측
18. 심층 Q 학습: 모의 투자
19. 정책의 학습: 자율주행 자동차
20. 자기 부호기: 모방과 창조