머리말
CHAPTER 1. 인공지능의 개요
1.1 생활 속의 인공지능
1.1.1 인공지능의 발전
1.1.2 인공지능 활용 사례
1.2 인공지능 기술
1.2.1 머신러닝
1.2.2 딥러닝
CHAPTER 2. 인공지능 알고리즘
2.1 지도 학습
2.1.1 지도 학습 개요
2.1.2 분류와 예측
2.1.3 kNN
2.1.4 SVM(Support Vector Machine
2.1.5 의사 결정 트리
2.1.6 나이브 베이즈 분류
2.1.7 은닉 마르코프 모델
2.1.8 Perceptron 알고리즘
2.2 비지도 학습
2.2.1 비지도 학습 개요
2.2.2 비지도 학습 특징
2.2.3 비지도 학습 수행
2.2.4 비지도 학습 알고리즘
2.3 강화 학습
2.3.1 강화 학습 모델
2.3.2 강화 학습 역사
2.3.3 강화 학습 수행
2.3.4 인공 신경망
CHAPTER 3. 인공지능 프레임워크 및 라이브러리
3.1 프레임워크와 라이브러리란
3.2 인공지능 발전
3.3 인공지능 프레임워크
3.3.1 TensorFlow
3.3.2 Keras
3.3.3 torch , PyTorch
3.3.4 theano
3.3.5 MXNet
3.3.6 Caffe
3.4 인공지능 프레임워크 비교
CHAPTER？4. TensorFlow 활용
4.1 텐서플로우 구동을 위한 환경 구성
4.1.1 Python 설치
4.1.2 IDE 도구 설치
4.1.3 텐서플로우 설치
4.1.4 텐서플로우 설치 확인
4.1.5 사진 인식 실습
4.2 TensorFlow.js 활용
4.2.1 TensorFlow.js 란
4.2.2 TensorFlow.js 개발 방법
4.2.3 TensorFlow.js 데모 소개
4.2.4 EMOJI SCAVENGER HUNT 코드 분석
<추천사>
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문일영 (KOREATECH 컴퓨터공학부 교수
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권재환 (GE healthcare 이사
기초 개념 설명과 응용 예제를 통해서 기본기를 착실히 다질 수 있는 기술서입니다. 짧은 기간에 인공지능/머신러닝 지식을 습득할 수 있도록 도움을 주는, 이해하기 쉽고 섬세한 예제들을 보면, 저자들이 얼마나 경험이 풍부하고 독자를 위해서 고민했는지를 절실히 보여 주고 있습니다. 시작이 반이라는 속담과 같이 이 책을 경험한 독자들은 읽고 실행하고 따라해 보는 것만으로도, 인공지능/머신러닝에 대한 절반 이상의 지식을 얻을 수 있다고 확신합니다.
우상봉 (SK telecom 자율주행/T map 개발담당 PM
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최광운 (Juniper Networks Inc. 이사
