최근 오픈AI 사의 그렉 브록만 사장과 샘 알트만 CEO가 방한하여 인공지능과 챗GPT에 대한 인기가 최고점을 찍고 있다. 인공지능에 대한 사회 각 분야의 관심은 인공지능의 기초가 되는 알고리즘이나 수학 같은 기본 과목에도 자연히 쏠릴 수밖에 없다. 인공지능의 핵심인 기계학습의 알고리즘을 이해하기 위한 인공지능 수학을 멘사 회원인 정기민 선생님과 한국인공지능교육학회장인 한선관 교수님이 인공지능과 수학과의 관계를 연관 지어 알기 쉽게 풀어 설명해 준다.
기호주의와 수학, 유추주의와 수학, 확률주의와 수학, 연결주의와 수학, 행동주의와 수학, 진화주의와 수학 등 다양한 인공지능 이론의 토대가 되는 이론과 수학을 연결 지어 그림과 함께 뼈대를 잡아주어 기계학습과 수학, 인공지능과 수학의 미래까지 연결 지어 폭넒게 이해할 수 있다. 인공지능의 기초를 잘 잡고 싶은 학생이나 일반인, 누구에게나 필독할 만한 책이다.
머리말
저자 소개
Chapter 1 인공지능 개요
Lesson 1 컴퓨팅의 역사 | Lesson 2 인공지능의 역사
Lesson 3 인공지능의 활용 | Lesson 4 인공지능과 다양한 학문
Lesson 5 인공지능에서 수학의 역할
Chapter 2 인공지능과 수학
Lesson 1 컴퓨팅 사고와 인공지능 사고
Lesson 2 알고리즘과 복잡도 | Lesson 3 인공지능의 문제 해결
Lesson 4 자연지능과 인공지능
Chapter 3 기호주의와 수학
Lesson 1 기호주의 | Lesson 2 지식의 표현
Lesson 3 명제와 논리 | Lesson 4 논리와 추론
Lesson 5 인공지능의 구현 및 활용
Chapter 4 유추주의와 수학
Lesson 1 유추주의 | Lesson 2 기하와 거리
Lesson 3 각도와 삼각 함수 | Lesson 4 집합
Lesson 5 인공지능의 구현 및 활용
Chapter 5 확률주의와 수학
Lesson 1 확률주의 | Lesson 2 불확실한 지식의 표현
Lesson 3 통계와 확률 | Lesson 4 베이즈 정리
Lesson 5 나이브 베이즈 | Lesson 6 확신도
Lesson 7 증거 이론 | Lesson 8 애매모호한 단어와 퍼지 집합
