One-Shot Learning: A New Frontier in AI
딥러닝, 인공지능, 이미지 인식, 패턴 인식, 전이 학습, 메타 학습, 신경망, 데이터 효율성, 샘플 효율성, CNN, RNN, 유사도 학습, 생성 모델, 강화 학습, 클러스터링, 특성 추출, 분류, 비지도 학습, 과적합, 일반화
AI 인공지능의 기초부터 미래까지 84
씨익북스
2025년 01월 30일 출간
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- ISBN 9791173088780
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작품소개
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"One-Shot Learning: A New Frontier in AI" explores the cutting-edge advancements in artificial intelligence, focusing on the ability to learn from minimal data. This book delves into deep learning techniques, including CNNs and RNNs, and their applications in image and pattern recognition. It covers essential concepts such as transfer learning, meta-learning, and neural networks, emphasizing data and sample efficiency. Readers will gain insights into similarity learning, generative models, and reinforcement learning, alongside methods like clustering and feature extraction. The book also addresses challenges like overfitting and generalization, providing a comprehensive guide to both supervised and unsupervised learning paradigms.
"- One-Shot Learning의 정의와 중요성
- 인공지능의 새로운 패러다임
- 딥러닝과 One-Shot Learning의 관계
- 이미지 인식에서의 혁신
- 패턴 인식의 기초
- 전이 학습의 원리와 응용
- 메타 학습의 역할
- 신경망의 기본 구조
- 데이터 효율성과 샘플 효율성
- CNN의 원리와 활용
- RNN의 특징과 응용 분야
- 유사도 학습의 기초
- 생성 모델의 발전
- 강화 학습의 기본 개념
- 클러스터링 기법의 이해
- 특성 추출의 중요성
- 분류 알고리즘의 유형
- 비지도 학습의 장점
- 과적합의 원인과 해결책
- 일반화의 중요성과 방법
- One-Shot Learning의 역사
- 주요 연구 사례 분석
- 다양한 분야에서의 응용 사례
- One-Shot Learning의 알고리즘
- 데이터셋의 구성과 중요성
- 학습 속도 향상을 위한 전략
- 전이 학습의 한계와 개선 방안
- 메타 학습의 최신 동향
- 신경망 최적화 기법
- 딥러닝과 전통적 기계 학습 비교
- 이미지 인식에서의 One-Shot Learning 적용
- 패턴 인식의 미래 전망
- One-Shot Learning의 실용적 문제 해결
- 데이터 증강 기법 소개
- 신경망의 해석 가능성
- One-Shot Learning과 인간의 학습
- Zero-Shot Learning과의 비교
- 지도 학습과 비지도 학습의 경계
- One-Shot Learning을 위한 최적의 프레임워크
- 실시간 데이터 처리의 필요성
- 인공지능의 윤리적 고려 사항
- One-Shot Learning의 산업적 응용
- 차세대 인공지능 기술 전망
- One-Shot Learning의 연구 동향
- 데이터 수집과 관리의 중요성
- 모델의 경량화와 효율성
- One-Shot Learning의 도전 과제
- 인공지능과 인간의 협업 가능성
- 미래의 One-Shot Learning 기술
- One-Shot Learning의 상업적 가치
- 머신 러닝과 딥러닝의 융합
- One-Shot Learning의 교육적 활용
- 데이터 기반 의사결정의 미래
- One-Shot Learning의 글로벌 동향
- 인공지능의 사회적 영향
- One-Shot Learning의 실제 사례
- 혁신적인 연구 방향과 가능성
- One-Shot Learning의 시사점"
- 인공지능의 새로운 패러다임
- 딥러닝과 One-Shot Learning의 관계
- 이미지 인식에서의 혁신
- 패턴 인식의 기초
- 전이 학습의 원리와 응용
- 메타 학습의 역할
- 신경망의 기본 구조
- 데이터 효율성과 샘플 효율성
- CNN의 원리와 활용
- RNN의 특징과 응용 분야
- 유사도 학습의 기초
- 생성 모델의 발전
- 강화 학습의 기본 개념
- 클러스터링 기법의 이해
- 특성 추출의 중요성
- 분류 알고리즘의 유형
- 비지도 학습의 장점
- 과적합의 원인과 해결책
- 일반화의 중요성과 방법
- One-Shot Learning의 역사
- 주요 연구 사례 분석
- 다양한 분야에서의 응용 사례
- One-Shot Learning의 알고리즘
- 데이터셋의 구성과 중요성
- 학습 속도 향상을 위한 전략
- 전이 학습의 한계와 개선 방안
- 메타 학습의 최신 동향
- 신경망 최적화 기법
- 딥러닝과 전통적 기계 학습 비교
- 이미지 인식에서의 One-Shot Learning 적용
- 패턴 인식의 미래 전망
- One-Shot Learning의 실용적 문제 해결
- 데이터 증강 기법 소개
- 신경망의 해석 가능성
- One-Shot Learning과 인간의 학습
- Zero-Shot Learning과의 비교
- 지도 학습과 비지도 학습의 경계
- One-Shot Learning을 위한 최적의 프레임워크
- 실시간 데이터 처리의 필요성
- 인공지능의 윤리적 고려 사항
- One-Shot Learning의 산업적 응용
- 차세대 인공지능 기술 전망
- One-Shot Learning의 연구 동향
- 데이터 수집과 관리의 중요성
- 모델의 경량화와 효율성
- One-Shot Learning의 도전 과제
- 인공지능과 인간의 협업 가능성
- 미래의 One-Shot Learning 기술
- One-Shot Learning의 상업적 가치
- 머신 러닝과 딥러닝의 융합
- One-Shot Learning의 교육적 활용
- 데이터 기반 의사결정의 미래
- One-Shot Learning의 글로벌 동향
- 인공지능의 사회적 영향
- One-Shot Learning의 실제 사례
- 혁신적인 연구 방향과 가능성
- One-Shot Learning의 시사점"
작가정보
저자(글) 씨익북스 편집부
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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