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한 권으로 다지는 머신러닝&딥러닝 with 파이썬
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한 권으로 다지는 머신러닝&딥러닝 with 파이썬

인공지능 핵심 개념과 사용 사례부터 예제로 살펴보는 애플리케이션 개발 방법까지

도서 제본방식 안내
알베르토 아르타산체스, 프라틱 조시 저/여인춘 | 한빛미디어 | 2021년 10월 21일 | 원제 : Artificial Intelligence with Python 리뷰 총점9.5 정보 더 보기/감추기
내용
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4.7점
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한 권으로 다지는 머신러닝&딥러닝 with 파이썬

품목정보

품목정보
출간일 2021년 10월 21일
쪽수, 무게, 크기 680쪽 | 183*235*35mm
ISBN13 9791162244876
ISBN10 1162244879

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책소개

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목차

상세 이미지

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저자 소개 (3명)

데이터 과학자로서 25년이 넘게 여러 포춘 500대 기업과 스타트업에서 컨설팅을 했다. 인공지능과 알고리즘에 관한 폭넓은 경험이 있다. AWS Big Data Specialty와 Machine Learning Specialty를 포함해 여덟 가지 AWS 자격증을 보유하고 있다. AWS 엠버서더이며 다양한 데이터 과학 블로그에 자주 글을 쓴다. 데이터 과학, 빅데이터와 분석, 언더라이팅 최적화, 이상 거래 탐지와 ... 데이터 과학자로서 25년이 넘게 여러 포춘 500대 기업과 스타트업에서 컨설팅을 했다. 인공지능과 알고리즘에 관한 폭넓은 경험이 있다. AWS Big Data Specialty와 Machine Learning Specialty를 포함해 여덟 가지 AWS 자격증을 보유하고 있다. AWS 엠버서더이며 다양한 데이터 과학 블로그에 자주 글을 쓴다. 데이터 과학, 빅데이터와 분석, 언더라이팅 최적화, 이상 거래 탐지와 같은 주제로 강연을 한다. 인공지능을 사용한 데이터 레이크 구축에 특히 관심이 있다.
플루토시프트의 창립자이며 인공지능에 관한 책 아홉 권을 집필했다. TEDx, 글로벌 빅데이터 콘퍼런스, 머신러닝 개발자 콘퍼런스, 실리콘밸리 딥러닝 콘퍼런스 등에 초청받아 강연을 했다. 인공지능 외에도 정수론, 암호 기법, 양자컴퓨팅에 흥미가 있다. 가장 큰 목표는 인공지능이 전 세계 수십 억 사람에게 영향을 끼칠 수 있도록 모두에게 접근 가능하게 만드는 것이다. 플루토시프트의 창립자이며 인공지능에 관한 책 아홉 권을 집필했다. TEDx, 글로벌 빅데이터 콘퍼런스, 머신러닝 개발자 콘퍼런스, 실리콘밸리 딥러닝 콘퍼런스 등에 초청받아 강연을 했다. 인공지능 외에도 정수론, 암호 기법, 양자컴퓨팅에 흥미가 있다. 가장 큰 목표는 인공지능이 전 세계 수십 억 사람에게 영향을 끼칠 수 있도록 모두에게 접근 가능하게 만드는 것이다.
텍사스 A&M 대학에서 컴퓨터공학 박사 학위를 취득했다. 삼성전자 DMC 연구소의 수석 연구원으로서 근무했으며, 퇴사 전까지 삼성전자 인공지능 개발 팀에서 일했다. 현재 텍사스 대학에서 Health and Science 교수로 재직 중이며 휴스턴 대학교에서 인공지능 관련 연구를 수행하고 있다. 모바일 프로그래밍, 프로그래밍 언어 등 다양한 분야의 기술 서적을 20여 권 집필하고 번역했다. 텍사스 A&M 대학에서 컴퓨터공학 박사 학위를 취득했다. 삼성전자 DMC 연구소의 수석 연구원으로서 근무했으며, 퇴사 전까지 삼성전자 인공지능 개발 팀에서 일했다. 현재 텍사스 대학에서 Health and Science 교수로 재직 중이며 휴스턴 대학교에서 인공지능 관련 연구를 수행하고 있다. 모바일 프로그래밍, 프로그래밍 언어 등 다양한 분야의 기술 서적을 20여 권 집필하고 번역했다.

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출판사 리뷰

대상 독자

● 인공지능을 배우고 싶은 누구나
● 인공지능을 사용해 실제 애플리케이션을 개발하려는 파이썬 개발자

다루는 내용

● 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 무엇인지 이해한다.
● 주요 인공지능 사용 사례를 살펴본다.
● 머신러닝 파이프라인 구축 방법을 학습한다.
● 특성 선택과 특성 공학의 기본 개념을 이해한다.
● 지도 학습과 비지도 학습의 차이점을 이해한다.
● 인공지능을 개발하는 최신 클라우드 기술과 도구를 살펴본다.
● 자동 음성 인식 시스템과 챗봇을 만들어본다.
● 인공지능 알고리즘을 시계열 데이터에 적용한다.

인공지능 초보 여행자에게 나무가 아닌 숲을 보여주는 완벽한 안내서!

알파고, 넷플릭스, 애플 시리는 인공지능이 사용된 대표적인 사례입니다. 인공지능 기술을 아는 사람이든 모르는 사람이든 누구나 일상에서 심심찮게 접할 수 있죠. 한편으로는 우리도 모르는 사이에 인공지능이 한몫을 톡톡히 하고 있는 사례도 있습니다. 구글 검색과 쿠팡 배송 시스템이 그 예입니다. 우리는 이를 통해 인공지능이 이미 일상에 깊숙이 자리 잡았음을 알 수 있습니다. 이것이 바로 이 책의 출발점입니다. 이 책은 독자가 일상 속 친숙한 사례로부터 인공지능 학습의 첫발을 내딛도록 안내합니다. 대표적인 사용 사례들을 먼저 소개한 뒤에 각 기술을 구현하려면 어떤 알고리즘을 어떻게 적용해야 하는지 차근차근 알려줍니다. 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념들을 너무 얕지도, 너무 어렵지도 않게 설명해 기본기를 탄탄히 다지도록 해줍니다. 영화 추천 시스템, 게임 봇, 텍스트 감정 분석기 등을 구축하는 흥미로운 예제도 함께합니다.

장별 주요 내용

[1장 인공지능 소개]
인공지능 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 핵심 개념을 학습합니다. 파이썬 3 설치 방법도 알아봅니다.

[2장 인공지능 사용 사례]
인공지능 알고리즘을 살펴보기에 앞서 오늘날 가장 많이 사용되는 분야와 사용 사례를 분석합니다.

[3장 머신러닝 파이프라인]
머신러닝 파이프라인이 무엇인지 학습하고 구현에 어떤 도구가 사용되는지 알아봅니다. 파이프라인 내 주요 단계를 예제와 함께 살펴봅니다.

[4장 특성 선택과 특성 공학]
특성 선택과 특성 공학이 무엇이며 왜 중요한지 학습합니다. 기존 특성과 외부 소스에서 새 특성을 만드는 방법과, 중복되거나 가치가 낮은 특성을 제거하는 방법을 알아봅니다.

[5장 지도 학습을 이용한 분류와 회귀]
지도 학습이 무엇이며 비지도 학습과 어떤 차이가 있는지 알아봅니다. 분류가 무엇인지 학습하고 다양한 알고리즘을 살펴봅니다.

[6장 앙상블 학습을 이용한 예측 분석]
다양한 앙상블 방법과 각 방법을 언제 사용하는지 학습합니다. 배운 내용을 예제에 적용해 교통량을 예측해봅니다.

[7장 비지도 학습을 이용한 패턴 감지]
비지도 학습과 데이터 클러스터링 개념을 학습합니다. 다양한 클러스터링 알고리즘을 적용하는 방법을 알아보고 예제를 통해 작동 방식을 이해합니다.

[8장 추천 시스템 구축]
추천 시스템 구축에 필요한 개념을 학습하고 이를 활용해 영화 추천 시스템을 구축해봅니다.

[9장 논리 프로그래밍]
논리 프로그래밍으로 프로그램을 작성하는 방법을 배웁니다. 가계도 구문 분석, 지도 분석, 퍼즐 솔버 구축 등 문제 해결 예제를 살펴봅니다.

[10장 휴리스틱 검색 기술]
휴리스틱 검색의 정의와 검색 기술을 학습합니다. 예제를 통해 영역 색상 문제를 해결하고 8-퍼즐 솔버와 미로 찾기를 구축해봅니다.

[11장 유전 알고리즘과 유전 프로그래밍]
유전 프로그래밍이 AI 분야에서 중요한 이유를 알아봅니다. 유전 알고리즘을 사용해 간단한 문제를 해결하는 방법을 학습한 뒤 실제 문제에 적용해봅니다.

[12장 클라우드를 이용한 인공지능]
AI 프로젝트를 활성화하고 가속화하는 다양한 클라우드 제공 업체 및 제품을 알아봅니다.

[13장 인공지능을 이용한 게임 개발]
다양한 검색 알고리즘을 학습하고 마지막 동전 남기기, 틱택토, 커넥트포, 헥사폰 게임을 플레이하는 지능형 봇을 구축해봅니다.

[14장 음성 인식 구축]
음성 데이터를 처리하고 특성을 추출하는 방법을 배웁니다. 추출한 기능을 사용해 음성 인식 시스템을 구축해봅니다.

[15장 자연어 처리]
자연어 처리에 사용하는 다양한 기술을 학습합니다. 배운 내용을 활용해 카테고리 예측기, 성별 식별자, 감정 분석기를 구축해봅니다.

[16장 챗봇]
챗봇 구축에 필요한 기본 개념과 도구를 살펴본 뒤 이를 기반으로 챗봇을 구축해봅니다.

[17장 시퀀스 데이터와 시계열 분석]
시퀀스 데이터의 다양한 특성을 살펴보고 은닉 마르코프 모델을 사용해 시퀀스 데이터를 분석하는 방법을 학습합니다. 배운 내용을 활용해 주식시장 데이터를 분석해봅니다.

[18장 이미지 인식]
이미지 인식의 중요성을 알아보고 라이브 영상에서 물체를 감지 및 추적하는 방법을 학습합니다. 얼굴과 눈을 감지하고 추적하는 예제를 살펴봅니다.

[19장 신경망]
신경망을 구축하고 훈련하는 방법을 학습합니다. 퍼셉트론이 무엇이며 신경망 구축에 어떻게 사용되는지 알아봅니다. 마지막에는 광학 문자 인식 엔진을 구축해봅니다.

[20장 합성곱 신경망을 이용한 딥러닝]
딥러닝의 기본을 학습합니다. 합성곱 신경망에 관련된 다양한 개념을 살펴보고 이를 이미지 인식에 사용하는 방법을 알아봅니다. 학습한 내용을 기반으로 실제 애플리케이션을 구축해봅니다.

[21장 순환 신경망과 기타 딥러닝 모델]
자연어 처리 및 이해에 자주 사용되는 순환 신경망을 학습합니다. 순환 신경망 아키텍처를 살펴보고 어떤 이점과 제한 사항이 있는지 알아본 뒤 간단한 예제를 살펴봅니다.

[22장 강화 학습 - 지능형 에이전트 생성]
강화 학습의 정의와 모델 내 구성 요소를 살펴봅니다. 강화 학습 시스템을 구축하는 데 사용하는 기술과 학습 에이전트를 구축하는 방법을 알아봅니다.

[23장 인공지능과 빅데이터]
빅데이터 기술을 적용해 머신러닝 파이프라인을 가속화하는 방법을 알아보고 데이터 세트 수집, 변환, 유효성 검사를 간소화하는 기술을 분석합니다. 아파치 스파크를 사용하는 예제를 살펴봅니다.

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