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| [참고서] 인공지능을 이용한 빅데이터 처리 입문 [절판] |
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| | | ㆍ판매가 | 19,800 원 (10%, 2,200 원 할인) | | | | | | | ㆍ264 쪽 | 152*225mm | ISBN : 9788966187201 | | |
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|   | 인공지능을 이용한 빅데이터 처리 기술을 다룬 입문서이다. 다양한 예제 프로그램을 이용해 주어진 빅데이터에서 필요한 정보를 효율적으로 찾아내는 탐색과 지식 표현, 언어 처리 알고리즘 등의 내용을 구체적으로 설명한다. |
 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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