Name: 나는 파이썬으로 머신러닝한다 2
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나는 파이썬으로 머신러닝한다 2

인공지능 자신감 UP 인공지능 약간 매운맛

장병철, 이지항, 박지훈, 최정원 공저 | 씨마스 | 2023년 09월 01일

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발행일	2023년 09월 01일
쪽수, 무게, 크기	272쪽 \| 834g \| 22028020mm

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상태정도(외관)	사용흔적
전반적인 상태 새 상품에 가까움 겉표지 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 책등, 책배, 책아래위 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 닳은 흔적 없음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 거의 없음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적, 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 약간 헌 책 (사용감 약간 있음) 겉표지 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 접힌 흔적 있음 (1cm 내) 책등, 책배, 책아래위 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 닳은 흔적 약간 있음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 약간 있음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 약간 있음 (5페이지 이내) 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 헌 책 (사용감 많이 있음) 겉표지 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 없음 접힌 흔적 있음, 래핑 흔적 있음 정가 및 ISBN이 동일한 도서이나 표지 이미지 다름 책등, 책배, 책아래위 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 닳은 흔적 있음 책등 접힌 흔적 있음	전반적인 상태 있음 내지(면지) 내지 변색 있음, 얼룩 있음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 있음 (10페이지 이내) 찢어진 부분 있음 (1cm 내) 5페이지 이내 필기 및 밑줄 등 있음 (단, 참고서, 수험서는 매입불가) 제본탈착 없음 본문 읽기에 지장 없는 부록 및 구성품 없음 (세트도서 박스 등)
전반적인 상태 헌 책 (사용감이 많이 있고, 오염있음) 겉표지 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 책등, 책배, 책아래위 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 모서리 깨짐, 책등 파손 있음	전반적인 상태 많음 내지(면지)/부속물 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 전체적으로 구겨짐, 뒤틀림 있음 찢어진 부분 있음 (1cm 초과) 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 페이지 또는 글자 등의 인쇄 오류 있음 5페이지 초과 필기 및 밑줄 등 있음 제본탈착 있음 (낙장, 분책) 부속물 없음

판매자 : zorroer 4점 (7명 평가)

책소개

저자 소개 (4명)

저 : 장병철

작가 파일

컴퓨터공학 박사(인공지능 전공) , 국가역량표준(NCS) 로봇 소프트웨어 개발 위원, 국가역량표준(NCS) 인공지능 심의 위원, 2009개정 교육과정 로봇 기초 교과서 집필, 2015개정 교육과정 프로그래밍, 전자 회로, 컴퓨터 구조 교과서 집필, 서울시교육청 1급 정교사 자격 연수 강사, 교육부 & 인텔 청소년 인공지능 교육 과정 시범학교 운영 담당, 인공지능과 미래사회 교과서 집필 위원, 한국교육학술정보원(K... 컴퓨터공학 박사(인공지능 전공) , 국가역량표준(NCS) 로봇 소프트웨어 개발 위원, 국가역량표준(NCS) 인공지능 심의 위원, 2009개정 교육과정 로봇 기초 교과서 집필, 2015개정 교육과정 프로그래밍, 전자 회로, 컴퓨터 구조 교과서 집필, 서울시교육청 1급 정교사 자격 연수 강사, 교육부 & 인텔 청소년 인공지능 교육 과정 시범학교 운영 담당, 인공지능과 미래사회 교과서 집필 위원, 한국교육학술정보원(KERIS) 인공지능(AI) 이해를 위한 SW교육 체험 프로그램등 다양한 이력이 있으며, 현재는 선린인터넷고등학교 정보 교사이다.

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저 : 이지항

작가 파일

영국 바스대학교에서 AI 전공으로 박사 학위를 취득하였고, 현재 상명대학교 휴먼지능정보공학과에서 학생들을 가르치고 있습니다. 산업통상자원부 장관 표창(2020)과 한국인공지능학회 최우수논문상(2020)을 수상하고, 2020년 교육부가 시행한K-MOOC AI, 자율에이전트 부문 강좌를 진행하고 있습니다. 합리적이면서 도덕적으로 의사결정하는 인간의 뇌를 닮은 인공지능에 관심을 갖고 연구하고 있습니다. 영국 바스대학교에서 AI 전공으로 박사 학위를 취득하였고, 현재 상명대학교 휴먼지능정보공학과에서 학생들을 가르치고 있습니다. 산업통상자원부 장관 표창(2020)과 한국인공지능학회 최우수논문상(2020)을 수상하고, 2020년 교육부가 시행한K-MOOC AI, 자율에이전트 부문 강좌를 진행하고 있습니다. 합리적이면서 도덕적으로 의사결정하는 인간의 뇌를 닮은 인공지능에 관심을 갖고 연구하고 있습니다.

저 : 박지훈

작가 파일

컴퓨터공학과에서 박사 수료를 하고, 대전과학고등학교 정보 교사로 재직 중이다. 컴퓨터 비전 및 자연어 처리에 관심이 많고, 인공지능의 원리를 깊이 있게 공부하는 것을 좋아한다. ‘2022년 대한민국 정보교육상’을 수상했으며, 2022 개정 정보과 교육과정 자문위원에 참여했다. 대전광역시 교육청 외 3개 교육청 및 한국과학창의재단 SW·AI 전문 교원 연수 강사, KERIS AI 윤리 교육 연구 SIGs, ... 컴퓨터공학과에서 박사 수료를 하고, 대전과학고등학교 정보 교사로 재직 중이다. 컴퓨터 비전 및 자연어 처리에 관심이 많고, 인공지능의 원리를 깊이 있게 공부하는 것을 좋아한다. ‘2022년 대한민국 정보교육상’을 수상했으며, 2022 개정 정보과 교육과정 자문위원에 참여했다.

대전광역시 교육청 외 3개 교육청 및 한국과학창의재단 SW·AI 전문 교원 연수 강사, KERIS AI 윤리 교육 연구 SIGs, 메타버스 기반 교수학습 모델 개발연구 공동연구원 활동 등을 했다. 주요 저서로는 『인공지능 기초』, 『인공지능 수학』, 『인공지능 프로그래밍 기초』 교과서가 있으며, 단행본으로는 『나는 파이썬으로 머신러닝 한다』, 『수학과 함께하는 고교 AI 입문』, 『인공지능과 메타버스』가 있다.

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저 : 최정원

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교육학 박사(정보영재교육 전공), 제주대학교 지능소프트웨어교육센터 특별연구원, 한국컴퓨터교육학회 이사, 한국컴퓨터교육학회 교육용프로그래밍언어연구회 위원장, 알지오매스 개발 기획 자문 위원, 「EBS 2020 교육대기획 다시, 학교」 출연, EBS 톡톡 소프트웨어, 뚝딱뚝딱 소프트웨어 콘텐츠 제작 자문 위원, 교육부 & 한국교육학술정보원 중등 정보 교사 일반·추수·선도 교원 연수 기획 및 강의, 과학기술정보통신... 교육학 박사(정보영재교육 전공), 제주대학교 지능소프트웨어교육센터 특별연구원, 한국컴퓨터교육학회 이사, 한국컴퓨터교육학회 교육용프로그래밍언어연구회 위원장, 알지오매스 개발 기획 자문 위원, 「EBS 2020 교육대기획 다시, 학교」 출연, EBS 톡톡 소프트웨어, 뚝딱뚝딱 소프트웨어 콘텐츠 제작 자문 위원,
교육부 & 한국교육학술정보원 중등 정보 교사 일반·추수·선도 교원 연수 기획 및 강의, 과학기술정보통신부 & 한국과학창의재단 중등 정보 교사 심화·핵심 연수 기획 및 강의, 2015개정 교육과정 중고등학교 정보 교과서 집필, 한국교육과정평가원 2015개정 교육과정 평가 기준 개발, 수행 평가 자료집 개발, 국내외 정보, 인공지능 교육 및 영재 교육에 대한 다수의 연구 수행, 저서 및 연구 논문 발표등 다양한 이력이 있고, 현재는 만월중학교 정보 교사로 재직중이다.

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출판사 리뷰

교재 구성 PART 1 〈PART 1〉에서는 ‘분류하는 인공지능’ 영역에서는 레이블이 있는 데이터셋을 학습하여 주어진 데이터를 정해진 몇 가지 클래스로 구별하는 분류(classification)에 대해 배웁니다. PART 2 〈PART 2〉에서는 ‘묶어 주는 인공지능’ 영역에서는 정답이 주어지지 않은 데이터의 특징들을 분석한 다음, 유사한 성질을 가진 데이터끼리 모아 같은 그룹으로 묶는 군집화(clustering)에 대해 배웁니다. PART 3 〈PART 3〉에서는 ‘예측하는 인공지능’ 영역에서는 한 개 이상의 독립변수가 연속적인 값을 갖는 종속변수에 영향을 주어 두 변수 사이에 선형 관계를 갖는 선형 회귀 분석과 0과 1처럼 범주형 값을 예측하는 로지스틱 회귀 분석에 대해 배웁니다. 특장점 ● 이 책은 3개의 Part로 구성되어 있으며 각 Part에서는 지도학습의 분류, 비지도학습, 지도학습의 회귀를 소개하고 있습니다. ● PART 1, 2에서 각각 지도학습의 분류, 비지도학습의 군집과 차원 축소에 대한 다양한 머신러닝 알고리즘의 원리를 학습한 후, PART 3에서 지도학습의 회귀로 마무리합니다. 이를 통해 이후 등장할 딥러닝 모델 학습 방식에 대한 준비 학습까지 마치게 됩니다. ● ‘개념 학습’에서는 각 PART의 머신러닝 유형과 알고리즘에 대한 전반적인 이해를 도울 수 있도록 하였습니다. ● ‘맛보기’에서 활동에 제시된 문제를 해결하기 위하여 머신러닝 모델 학습에서 등장하는 알고리즘의 주요 용어, 특징 등을 미리 살펴봅니다. ● ‘더 자세히’에서는 모델 학습에 사용한 머신러닝 알고리즘의 핵심 원리를 자세히, 깊이 있게 탐구합니다. ● Part 1, 2, 3에서 배운 내용을 실습해 볼 수 있는 실습 문제를 수록하였습니다. ● 하루 1시간 한 달이면 완성하는 학습 플래너를 제공하여 꼭 필요한 내용을 학습하고 스스로 점검할 수 있도록 하였습니다.

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