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인공지능을 이용한 빅데이터 처리 입문 : 빅데이터 분석에 위력을 더하는 인공지능 학습의 시작!
오다카 토모히로
| No. | 등록번호 | 청구기호 | 소장처/자료실/서가 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | EB041175 | 12.10-10 오871인 2014 | 국토연구원/자료실/ | 대출중 | 2020-12-11 | 예약가능 |
목차 일부
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...
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...
목차 전체
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
참고문헌
Index
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
참고문헌
Index
