용어 대역표 ... 11
서문 ... 15
감사의 글 ... 19
소개 ... 23
PART 1 윈도우즈 프로그래밍
   Chapter 1 처음은 윈도우즈였다
      그런 다음, 워드와 엑셀 등이 만들어졌다 ... 30
      윈도우즈의 유래 ... 30
        윈도우즈 1.0 ... 30
        윈도우즈 2.0 ... 30
        윈도우즈 3.0／3.1 ... 31
        윈도우즈 95 ... 32
        윈도우즈 98 ... 33
      Hello World! ... 33
      첫 번째 윈도우즈 프로그램 ... 34
        헝가리안 표기법 ... 39
        여러분들의 첫 번째 윈도우 ... 42
        윈도우 등록하기 ... 42
        윈도우 만들기 ... 46
        윈도우 메시지 펌프 ... 50
        윈도우 프로시저 ... 54
      키보드 입력 ... 60
      와우! ... 63
   Chpater 2 윈도우즈 프로그래밍으로의 여행
      윈도우즈 GDI ... 66
        장치 컨텍스트 ... 67
        작업 도구들 : 펜, 브러시, 색, 선, 도형 ... 70
      문자열 ... 87
        TextOut ... 87
        DrawText ... 88
        색과 투명성 ... 88
        실시간 메시지 펌프 ... 90
      백버퍼를 생성하는 방법 ... 92
        더블버퍼링은 어떻게 구현할 수 있을까? ... 95
        백버퍼는 준비되었습니다. 백버퍼를 어떻게 사용해야 할까요? ... 97
        백버퍼를 사용한 후에 필요한 뒷정리들 ... 100
      리소스 사용하기 ... 102
        아이콘 ... 103
        커서 ... 105
        메뉴 ... 105
        메뉴에 기능 넣기 ... 107
      대화상자 ... 109
        간단한 대화상자 ... 109
      타이밍 맞추기 ... 119
      마침내! ... 121
PART 2 유전 알고리즘
   Chapter 3 유전 알고리즘이란 무엇인가?
      새와 벌 ... 126
      이진수란? ... 130
      컴퓨터에서의 진화 ... 133
        룰렛 선택이란 무엇인가? ... 134
        교차란 무엇인가? ... 135
        돌연변이는 무엇인가? ... 135
        휴∼ ... 135
      막둥이를 집에 데려다주자 ... 136
        염색체 인코딩 ... 139
        세대 ... 144
        파라미터 선택하기 ... 147
        연산자 함수들 ... 148
        Pathfinder 프로그램 실행하기 ... 151
      심화학습 ... 151
   Chapter 4 순열 인코딩과 외판원 문제
      외판원 문제(Traveling Salesman Problem) ... 154
        조심해야 할 함정 ... 156
        CmapTSP, SGenome, CgaTSP ... 158
      순열 교차(Permutation Crossover) 연산자〔PMX〕 ... 166
      교환 돌연변이(Exchange Mutation) 연산자〔EM〕 ... 170
      적응도 계산 함수에 대한 고려사항 ... 171
      선택 ... 173
      종합 ... 173
        define ... 175
      요약 ... 176
      심화학습 ... 177
   Chapter 5 개선된 유전 알고리즘
      TSP에서 사용할 수 있는 다른 연산자들 ... 181
        순열을 위한 여러 가지 돌연변이 연산자 ... 181
        순열을 위한 여러 가지 교차 연산자 ... 188
      여러 가지 유용한 도구들 ... 194
        선택에 사용되는 기술들 ... 196
        스케일링(Scaling Techniques) ... 201
        그밖의 교차 연산자 ... 207
        군집 기술 ... 210
      요약 ... 211
      심화학습 ... 212
   Chapter 6 달 착륙
      벡터 그래픽 ... 215
        점, 꼭지점, 꼭지점 버퍼 ... 215
        꼭지점 변환 ... 218
        행렬 ... 224
      벡터란 무엇인가? ... 230
        벡터의 덧셈과 뺄셈 ... 232
        벡터의 크기 계산하기 ... 234
        벡터의 곱셈 ... 235
        단위벡터 ... 235
        벡터의 분해 ... 236
        벡터의 내적 ... 238
        SVector2D 유틸리티 ... 238
      천재 뉴턴! ... 239
        시간 ... 240
        길이 ... 241
        질량 ... 241
        힘 ... 241
        속도 ... 242
        가속도 ... 243
        힘 ... 245
        만유인력 ... 246
      유인 달 착륙선 ... 247
        CController 클래스 정의 ... 248
        CLander 클래스 정의 ... 249
        UpdateShip 함수 ... 251
      유전 알고리즘이 조정하는 달 착륙선 ... 257
        게놈 인코딩 ... 258
        교차 연산자와 돌연변이 연산자 ... 260
        적응도 함수 ... 261
        Update 함수 ... 263
        프로그램 실행하기 ... 266
      요약 ... 267
      심화학습 ... 267
PART 3 신경망 네트워크
   Chapter 7 쉽게 풀어쓴 신경망
      신경망이란 무엇인가? ... 272
      생물학으로 본 신경망 - 뇌 ... 273
      디지털 버전 ... 276
        필요한 수학 지식 ... 277
        뉴런이 무엇인지는 알았다. 하지만 뉴런으로 무엇을 할 수 있을까? ... 279
      지뢰 제거기 프로젝트 ... 281
        출력 결정하기 ... 282
        입력 결정하기 ... 285
        은닉 뉴런은 얼마만큼 필요한가? ... 286
        CNeuralNet.h ... 287
        신경망의 인코딩 ... 294
        유전 알고리즘 ... 294
        CMinesweeper 클래스 ... 296
        CController 클래스 ... 301
        프로그램의 실행 ... 307
        개선되어야 할 것들 ... 307
      이 장을 끝마치며 ... 312
      심화학습 ... 312
   Chapter 8 로봇에게 의식을 불어 넣어주자
      장애물 피하기 ... 315
        주위 환경의 인지 ... 315
        적응도 함수 ... 318
      로봇에게 기억 능력을 주자 ... 322
        적응도 함수 ... 328
      요약 ... 329
      심화학습 ... 330
   Chapter 9 감독 훈련
      XOR 함수 ... 332
        역전파는 어떻게 동작하는가? ... 333
      마우스의 제스처 인식하기 ... 345
        벡터를 사용하여 표현한 제스처 ... 346
        인공 신경망 훈련시키기 ... 348
        마우스 데이터의 기록과 변환 ... 350
        새로운 제스처 추가하기 ... 352
        CController 클래스 ... 352
      유용한 팁과 테크닉 ... 355
        모멘트 ... 355
        과대적합(Overfitting) ... 357
        Softmax 활성화 함수 ... 359
      감독 학습의 응용 ... 360
      재미있는 이야기 ... 361
      심화학습 ... 363
   Chapter 10 실시간 진화
      지능이 있는 외계물체 ... 366
        구현 ... 368
        프로그램의 실행 ... 379
      심화학습 ... 380
   Chapter 11 신경망 토폴로지의 진화
      표기법 경합 문제(Competing Conventions Problem) ... 383
      직접 인코딩 ... 384
        제니터(GENITOR) ... 384
        이진 행렬 인코딩(Binary Matrix Encoding) ... 385
        노드 기반 인코딩(Node-Based Encoding) ... 387
        경로 기반 인코딩(Path-Based Encoding) ... 390
      간접 인코딩 ... 391
        문법 기반 인코딩(Grammer-Based Encoding) ... 392
        이차원 성장 인코딩(Bi-Dimensional Growth Encoding) ... 393
      NEAT ... 395
        NEAT 게놈 ... 395
        연산자와 혁신 ... 402
        종분화 ... 422
        Cga::Epoch 함수 ... 429
        게놈을 표현형으로 변환하기 ... 436
        데모 프로그램의 실행 ... 444
      요약 ... 446
      심화학습 ... 446
PART 4 부록
   Appendix A 웹 리소스 ... 449
   Appendix B 참고문헌 및 추천 도서 ... 453
   Appendix C CD 수록 내용 ... 459
이 책을 마치며 ... 463
찾아보기 ... 465