- 주문상품수량
- 개
- 예상적립금
P - 상품할인금
- 원
- 배송료
- 원
- 주문합계
- 원
네비게이션 실시간 인기 책
인공지능 바이블 : 인공지능에 대한 모든 것
- 조민호 저
- 정보문화사
- 2022년 06월 30일
-
정가28,000원
-
판매가25,200원 [10% 할인]
-
결제 혜택무이자
카드할인/포인트결제 안내
제휴카드
반디앤루니스 롯데카드 결제금액 최대 25% 청구할인 (1만원 이상 결제건에 한해 월 2회, 건당 최대 1만원 할인) 반디앤루니스 우리V카드 결제금액 10% 청구할인 포인트결제
OK캐쉬백 포인트 최소 10원부터 전액 사용 or 1% 적립 현대카드 M포인트 결제금액의 최대 10% 사용 가능 신한카드 포인트 결제금액의 최대 10% 사용 가능(일부카드) 하나(구.외환) 포인트 보유 한도 내에서 100% 사용 가능 씨티카드 포인트 결제금액의 최대 50% 사용 가능 할인카드
NH농협 TAKE5카드 20% 청구할인(Edu Pack) 채움 플래티늄 멀티카드 20% 청구할인 모바일 Tmoney 신한카드 10% 청구할인 신한카드 Shopping 10% 청구할인 NH농협 체크카드 10% 청구할인 NH20 해봄 신용카드 10% 청구할인 씨티 클리어 카드 7% 청구할인 NH20 해봄 체크카드 5% 청구할인 NH농협 LADY다솜카드 5% 청구할인 신한카드 큐브 5% 청구할인 신한카드 큐브 PLATINUM# 5% 청구할인 
무이자 안내
-
적립금1,400원 적립 [5%P]
추가 적립금 안내
[2천원 추가 적립]
총 주문금액 5만원 이상 구매 시 2,000원 추가 적립
도서(eBook포함)만 구매 시 적립 대상에서 제외업채배송상품 포함(기프트, 업체배송 등) 5만원[멤버십 추가 적립]
슈퍼루니 : 3% 추가 적립
골드루니 : 2% 추가 적립
실버루니 : 1% 추가 적립
단, 국내도서, eBook만 구매 시 적립 불가
-
배송료무료배송
-
출고예정일
출고예정일 안내
※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.
2026년 04월 08일(수)※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.
당일배송 가능지역 검색
“도로명주소”를 쉽게 찾아보세요
1. 도로명으로 검색하기 (예, “직지길” or “직지길+322”)
2. 건물명으로 검색하기 (예, “반디앤루니스빌딩”)
3. 동(읍/면/리) 으로 검색 (예, “인사동” or “인사동+43”)
4. 도로명주소를 모르실 경우 도로명주소 안내시스템(http://www.juso.go.kr)에서 확인해주세요.
시/도
시/군/구
회원리뷰
ISBN: 9788956749167
432쪽
821g
187 x 235 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 0
이 분야의 베스트셀러
-
처음 만나는 인공지능 [개정판]
김대수
26,000원
-
비전공자를 위한 이해할 수 있는 IT 지식
최원영
15,120원
-
컴퓨팅 사고 Level Up 소프트 파워 with 스크래치
김호다, 이지민, 정영철 외
20,700원
책 소개
출판사 리뷰
저자 소개
저자 : 조민호
중원대학교 컴퓨터공학과 교수로 재직 중이다. 기업체에서 26년간 소프트웨어 개발 업무를 담당했다. 데이터 분석, 인공지능에 관심을 가지고 연구하고 있으며 여행을 좋아하고, 사주·타로·관상을 전공해 석사를 받았다. 행복해지기 위해 공부하는 것이 아니고 공부하면서 행복을 느끼라고 학생들에게 이야기하곤 한다.
목차
PART 1. 인공지능 기술의 개요
1. 인공지능의 소개
1.1 정의
1.2 역사
1.3 활용 분야
2. 인공지능의 연구 분야
2.1 요소 기술
2.2 응용 분야
3. 인공지능의 적용 사례
4. 인공지능의 영향
PART 2. 인공지능의 핵심 기술
1. 지식 표현과 추론
1.1 지식의 정의 및 표현 방법
1.2 규칙
1.3 프레임
1.4 논리
1.5 의미망
1.6 스크립트
1.7 온톨로지
1.8 함수에 의한 지식 표현
1.9 불확실한 지식 표현
1.10 규칙 기반 시스템
2. 오토마톤과 인공 생명 프로그램
2.1 인공 생명
2.2 유한 오토마톤
2.3 마르코프 모델
2.4 상태 기반 에이전트
3. 탐색과 최적화 기법
3.1 상태 공간과 탐색
3.2 탐색의 종류
3.3 맹목적 탐색
3.4 정보 이용 탐색
3.5 게임 탐색
3.6 제약 조건 만족 문제
3.7 최적화
4. 함수 최적화
4.1 함수 최적화의 개념
4.2 회귀 분석
4.3 중요 알고리즘과 사례
PART 3. 기계 학습
1. 통계학
2. 베이지안 추론 및 응용
2.1 베이지안 통계
2.2 EM 알고리즘
2.3 판별 분석
3. 마르코프 연쇄
3.1 마르코프 연쇄
3.2 은닉 마르코프 연쇄
4. 몬테카를로 알고리즘
4.1 몬테카를로 알고리즘의 개념
4.2 마르코프 체인 몬테카를로 방법
4.3 부트스트랩
5. 통계 기반 기계 학습 ① ？ 지도학습
5.1 통계 기반 기계 학습의 분류
5.2 의사결정 트리
5.3 랜덤 포레스트
5.4 서포트 벡터 머신
6. 통계 기반 기계 학습 ② ？ 비지도학습
6.1 군집 분석
6.2 차원 축소 기법
6.3 연관 규칙 분석
7. 강화학습
7.1 강화학습의 개념
7.2 강화학습 기법의 개념
7.3 용어
7.4 강화학습 모델
7.5 기본 모델
7.6 정책 경사법 모델
7.7 가치 반복법 모델
7.8 DQN
7.9 강화학습의 예
8. 딥러닝
8.1 신경망의 개념 및 다층화
8.2 다양한 인공지능 모델
8.3 딥러닝 모델
8.4 제한 볼츠만 머신과 심층 신뢰 신경망
8.5 오토인코더
8.6 대립쌍 생성망
8.7 다층 퍼셉트론
8.8 합성곱 신경망
8.9 순환 신경망
8.10 메모리 확장 신경망 모델과 개발 환경
9. 인공지능 모델의 평가
9.1 인공지능 모델의 평가 방법
9.2 모델을 평가할 때 알아야 하는 용어
9.3 홀드아웃 검증과 교차 검증
9.4 오차 행렬 조사 방법
9.5 PR 곡선
9.6 ROC 곡선
9.7 ROC 곡선과 PR 곡선의 용도
PART 4. 인공지능 기술의 응용
1. 이미지와 음성 패턴 인식
1.1 패턴 인식
1.2 이미지 인식
1.3 음성 인식
2. 자연어 처리
2.1 문장 구조의 이해
2.2 자연어 처리 기법
2.3 횟수 기반 임베딩
2.4 예측 기반 벡터
2.5 구조 분석
2.6 텍스트 생성
2.7 자연어 처리의 도구
3. 지능 로봇
3.1 로봇 개론
3.2 로봇 제어 기술 및 로봇 제어 패러다임
3.3 로봇 소프트웨어 개발 프레임워크
3.4 로봇 개발 단계
4. 인공지능 관련 도구의 소개
4.1 규칙 기반 시스템 개발 도구, 제스
4.2 데이터 마이닝 도구, 웨카
4.3 통계 분석 도구, R
4.4 딥러닝 개발 도구
4.5 인공지능 언어, 파이썬
4.6 컴퓨터 비전 라이브러리, OpenCV
4.7 로봇 소프트웨어 개발 프레임워크, ROS
5. 인공지능 숲의 여행을 마치고
1. 인공지능의 소개
1.1 정의
1.2 역사
1.3 활용 분야
2. 인공지능의 연구 분야
2.1 요소 기술
2.2 응용 분야
3. 인공지능의 적용 사례
4. 인공지능의 영향
PART 2. 인공지능의 핵심 기술
1. 지식 표현과 추론
1.1 지식의 정의 및 표현 방법
1.2 규칙
1.3 프레임
1.4 논리
1.5 의미망
1.6 스크립트
1.7 온톨로지
1.8 함수에 의한 지식 표현
1.9 불확실한 지식 표현
1.10 규칙 기반 시스템
2. 오토마톤과 인공 생명 프로그램
2.1 인공 생명
2.2 유한 오토마톤
2.3 마르코프 모델
2.4 상태 기반 에이전트
3. 탐색과 최적화 기법
3.1 상태 공간과 탐색
3.2 탐색의 종류
3.3 맹목적 탐색
3.4 정보 이용 탐색
3.5 게임 탐색
3.6 제약 조건 만족 문제
3.7 최적화
4. 함수 최적화
4.1 함수 최적화의 개념
4.2 회귀 분석
4.3 중요 알고리즘과 사례
PART 3. 기계 학습
1. 통계학
2. 베이지안 추론 및 응용
2.1 베이지안 통계
2.2 EM 알고리즘
2.3 판별 분석
3. 마르코프 연쇄
3.1 마르코프 연쇄
3.2 은닉 마르코프 연쇄
4. 몬테카를로 알고리즘
4.1 몬테카를로 알고리즘의 개념
4.2 마르코프 체인 몬테카를로 방법
4.3 부트스트랩
5. 통계 기반 기계 학습 ① ？ 지도학습
5.1 통계 기반 기계 학습의 분류
5.2 의사결정 트리
5.3 랜덤 포레스트
5.4 서포트 벡터 머신
6. 통계 기반 기계 학습 ② ？ 비지도학습
6.1 군집 분석
6.2 차원 축소 기법
6.3 연관 규칙 분석
7. 강화학습
7.1 강화학습의 개념
7.2 강화학습 기법의 개념
7.3 용어
7.4 강화학습 모델
7.5 기본 모델
7.6 정책 경사법 모델
7.7 가치 반복법 모델
7.8 DQN
7.9 강화학습의 예
8. 딥러닝
8.1 신경망의 개념 및 다층화
8.2 다양한 인공지능 모델
8.3 딥러닝 모델
8.4 제한 볼츠만 머신과 심층 신뢰 신경망
8.5 오토인코더
8.6 대립쌍 생성망
8.7 다층 퍼셉트론
8.8 합성곱 신경망
8.9 순환 신경망
8.10 메모리 확장 신경망 모델과 개발 환경
9. 인공지능 모델의 평가
9.1 인공지능 모델의 평가 방법
9.2 모델을 평가할 때 알아야 하는 용어
9.3 홀드아웃 검증과 교차 검증
9.4 오차 행렬 조사 방법
9.5 PR 곡선
9.6 ROC 곡선
9.7 ROC 곡선과 PR 곡선의 용도
PART 4. 인공지능 기술의 응용
1. 이미지와 음성 패턴 인식
1.1 패턴 인식
1.2 이미지 인식
1.3 음성 인식
2. 자연어 처리
2.1 문장 구조의 이해
2.2 자연어 처리 기법
2.3 횟수 기반 임베딩
2.4 예측 기반 벡터
2.5 구조 분석
2.6 텍스트 생성
2.7 자연어 처리의 도구
3. 지능 로봇
3.1 로봇 개론
3.2 로봇 제어 기술 및 로봇 제어 패러다임
3.3 로봇 소프트웨어 개발 프레임워크
3.4 로봇 개발 단계
4. 인공지능 관련 도구의 소개
4.1 규칙 기반 시스템 개발 도구, 제스
4.2 데이터 마이닝 도구, 웨카
4.3 통계 분석 도구, R
4.4 딥러닝 개발 도구
4.5 인공지능 언어, 파이썬
4.6 컴퓨터 비전 라이브러리, OpenCV
4.7 로봇 소프트웨어 개발 프레임워크, ROS
5. 인공지능 숲의 여행을 마치고
배송 시 유의사항
- 반디앤루니스에서 구매하신 도서는 물류 대행 위탁업체 웅진 북센을 통해 배송됩니다.
(배송 포장에 "웅진 북센"으로 표기될 수 있습니다.)
- 구매한 상품의 품질과 배송 관련 문의는 반디앤루니스로 문의 바랍니다.
- 천재지변 및 택배사의 사정에 따라 배송이 지연될 수 있습니다.
- 결제(입금) 완료 후 출판사 및 유통사의 사정으로 품절 또는 절판 되어 상품 구입이 어려울 수 있습니다. (별도 안내 예정)
- 도서산간지역의 경우 추가 배송비가 발생될 수 있습니다.
반품/교환
상품 설명에 반품/ 교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다)
반품/교환
-
반품/교환 반품/교환 방법 홈 > 고객센터 > 자주찾는질문 “반품/교환/환불” 안내 참고 또는 1:1상담게시판 반품/교환 가능 기간 반품,교환은 배송완료 후 7일 이내, 상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제발견 후 30일 이내에 신청가능 반품/교환 비용 변심 혹은 구매착오의 경우에만 반송료 고객 부담(별도 지정 택배사 없음) 반품/교환 불가 사유 - 소비자의 책임 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
- 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
- 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우 : 예)만화책, 잡지, 화보집 등
- 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
- 전자상거래등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에 해당되는 경우
- 해외주문 상품(해외 원서)의 경우(파본/훼손/오발송 상품을 제외)
소비자 피해보상
환불지연에 따른 배상- 상품의 불량에 의한 반품, 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은
소비자 분쟁해결 기준(공정거래위원회고시)에 준하여 처리됨 - 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의
소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함
반품/교환 주소 경기도 파주시 문발로 77, 웅진북센(반디앤루니스)
