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클라우드 및 초고속 네트워크 등 인프라 정비에 따라 빅 데이터의 축적과 활용이 활발해지고 있다. 한편, 이를 처리하는 기술의 하나로서 인공지능도 현실적인 문제로 자리잡고 있다. 이에 따라 『인공지능 가이드북』은 인공지능(AI)과 보안 개인정보에 대한 문제점을 명쾌하게 설명하고 있다.
저자: I/O 편집부
머리말
제1장 인공지능이란?
[1-1] 인공지능과 인공 무능
[1-2] 인공지능의 활용
제2장 기계학습
[2-1] 기계학습이란?·
[2-2] 인공지능 연구 성과를 활용한 기계학습 툴 키트
[2-3] 그 밖의 기계학습 툴
[2-4] 알파고(AlphaGo)와 컴퓨터 바둑
제3장 딥 러닝
[3-1] 딥 러닝
[3-2] 인공지능을 바꾸는 딥 러닝
[3-3] CPU를 딥 러닝에 활용한 사례
[3-4] 딥 러닝용 GPU 아키텍처 파스칼
[3-5] 텐서플로우를 산수로 이해하기
제4장 빅 데이터의 활용
[4-1] 빅 데이터
[4-2] 빅 데이터와 AI
[4-3] 개인 정보와 보안
[4-4] 빅 데이터와 인공지능의 미래
색인
제1장 인공지능이란?
[1-1] 인공지능과 인공 무능
[1-2] 인공지능의 활용
제2장 기계학습
[2-1] 기계학습이란?·
[2-2] 인공지능 연구 성과를 활용한 기계학습 툴 키트
[2-3] 그 밖의 기계학습 툴
[2-4] 알파고(AlphaGo)와 컴퓨터 바둑
제3장 딥 러닝
[3-1] 딥 러닝
[3-2] 인공지능을 바꾸는 딥 러닝
[3-3] CPU를 딥 러닝에 활용한 사례
[3-4] 딥 러닝용 GPU 아키텍처 파스칼
[3-5] 텐서플로우를 산수로 이해하기
제4장 빅 데이터의 활용
[4-1] 빅 데이터
[4-2] 빅 데이터와 AI
[4-3] 개인 정보와 보안
[4-4] 빅 데이터와 인공지능의 미래
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