이공학적 설계를 위한 인공지능 최적화

최적화 관점에서 인공지능 기술들을 설명하고 다양한 이공계 문제 풀이, 탐색, 설계에 대해서 토의한다. 우선, 인공지능은 최근 몇 년간 매우 많은 이공계 분야에서 문제 풀이 능력을 과시한 바 있다. 많은 분야에서 인공지능이 인간 이상의 수준과 성능을 보이고 있다. 인공지능의 성능 향상을 위해서는 이상적인 표현자 선택, 목적함수 설정, 그리고 최적화 알고리즘이 매우 중요하다. 우리는 탐색 및 설계 측면에서는 대규모의 데이터나 복잡한 매개변수 공간을 효율적으로 조사할 수 있는 기술이 필요하다. 최적화 알고리즘을 활용하면 데이터 분석, 모델링, 예측 등 다양한 분야에서 창의적인 응용 연구를 실행할 수 있으며 이 책을 통해 인공지능 기술의 근원적 접근법과 최적화 기법을 활용한 다양한 문제풀이 방식을 배워 보자.

이인호

연세대학교 상경대학 경영학과 졸업(경영학 학사)

연세대학교 일반대학원 경영학과 졸업(경영학 석사·박사)

이인호 경영연구소 대표

연세대학교 경영대학 경영학과 객원교수

경영지도사·유통관리사(2급)·중등학교 정교사(1급) 자격 보유

한국경영학회 평생회원

해커스 경영아카데미 공인회계사·경영지도사 1차 경영학 강의

해커스 경영아카데미 경영지도사 2차 마케팅관리론·소비자행동론·인사관리·조직행동론 강의

해커스 취업아카데미 공기업 경영학 강의

해커스 공무원 군무원/공무원 경영학 강의

해커스 금융 매경TEST·유통관리사 강의

프라임 법학원 공인노무사 1차 경영학 강의

프라임 법학원 공인노무사 2차 인사노무관리·경영조직론 강의 

서문

1. 귀납적 사고

2. 최적화 관점에서 이해하는 인공지능

3. 기계학습

4. 트리-기반 알고리즘

5. 딥러닝(심층학습)의 출현

6. 발견법

7. 다수의 국소 최적화

8. 광역 최적화

9. 풀림 시늉

10. 병렬조질, 복제품-맞바꿈 분자동역학

11. 입자 군집 최적화

12. 유전 알고리즘

13. 차분진화

14. 국소 최적화 방법으로 이용되는 몬테칼로 방법

15. 구조 공간 풀림

16. 설계와 최적화

참고문헌

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