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이름:세바스찬 스런 (Sebastian Thrun)

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2020년 6월 <확률론적 로보틱스>

세바스찬 스런(Sebastian Thrun)

스탠포드대학교 컴퓨터학과 부교수로, 스탠포드 AI 랩을 맡고 있다.  

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저자의 말

<확률론적 로보틱스> - 2020년 6월  더보기

새로운 로보틱스 분야를 포괄적으로 소개한다. 확률론적 로보틱스는 인식, 제어와 관련된 로보틱스의 하위 분야다. 이는 정보를 표현하고 의사결정을 내리는 통계 기술에 의존한다. 이렇게 해서 대부분의 현대 로보틱스 애플리케이션에서 발생하는 불확실성을 수용한다. 최근에는 확률론적 기술이 로보틱스에서 알고리즘 설계의 지배적인 패러다임 중 하나가 됐다. 이 책은 로보틱스 분야의 주요 기술에 관한 포괄적인 소개를 제공하며 알고리즘에 중점을 두고 있다. 모든 알고리즘은 베이즈 규칙과 베이즈 필터라는 임시 확장을 기반으로 하며, 통합 수학 프레임워크는 확률론적 알고리즘의 공통점이다. 이 책을 쓰면서 가능한 한 기술적으로 완벽해지려고 노력했다. 각 장에서는 하나 이상의 주요 알고리즘을 설명하는데, 각 알고리즘은 다음 네 가지를 제공한다. (1) 의사코드의 구현 예 (2) 다양한 가정을 명시적으로 만드는 첫 번째 원칙으로부터 완전한 수학적 유도 (3) 책에서 제시된 알고리즘의 이해를 돕는 경험적 결과 (4) 실무 관점에서 각 알고리즘의 강점과 약점 설명 수학적 유도 과정은 필요 없을 경우 건너뛰어도 괜찮지만 꾸준히 읽지 않으면 책 내용을 소화하기 어려울 수 있다. 이 책을 열심히 공부해서 이 주제를 피상적이고 비수학적인 표현으로 전달하는 것보다 훨씬 더 깊이 있게 이해할 수 있기를 바란다.

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