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    11가지 핵심 예제로 파이썬 머신러닝 정복하기

    11가지 핵심 예제로 파이썬 머신러닝 정복하기 기초부터 심화까지

    • 정종호 저
    • 삼양미디어
    • 2023년 04월 05일
    • 정가
      20,000원
    • 판매가
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    ISBN: 9788958974130 284쪽 210 x 260 (㎜)

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    출판사 리뷰

    저자의 말

    인공지능 기술은 우리 생활에 큰 변화를 가져왔습니다. 음성 비서, 얼굴 인식, 자율주행차 등 우리가 자주 접하는 인공지능 기술부터, 최근 ‘ChatGPT’라는 대화형 인공지능까지 등장하면서 세상은 빠르게 변화하고 있습니다.

    이 책의 예제는 필자와 대정고등학교 SW·AI 동아리 학생들(강승준, 김유철, 김영재, 박승원 외)이 수없이 실패를 경험하며 만들어낸 ‘11가지 성공 모델’입니다. 이 책에는 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념부터 인공지능 실습까지, 고등학생, 대학생, 비개발자, 인공지능 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 내용이 담겨 있습니다. 책의 목차를 순서대로 따라가다 보면, 인공지능의 역사뿐만 아니라 지도 학습, 비지도 학습, 머신러닝, 딥러닝의 기본 개념과 머신러닝의 심화 내용, 그리고 자연어 처리, 이미지 학습까지 다양한 주제를 접할 수 있습니다.

    이 책을 통해 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념과 원리를 익히고, 다양한 예제를 통해 인공지능 모델을 직접 제작해 보며 머신러닝의 세계를 체험해 보시기 바랍니다. 앞으로 인공지능과 머신러닝, 딥러닝은 우리의 삶에서 점차 더 중요한 역할을 할 것입니다. 하지만 이들을 이해하고 활용하는 것은 어려운 일입니다. 이 책이 여러분에게 조금이나마 해답을 제시할 수 있기를 기대해 봅니다.

    ● 이 책의 구성과 특징

    Part 1. 인공지능 이해하기
    알파고, 튜링 머신 등 몇 가지 키워드를 통해 인공지능은 무엇이고, 왜 중요해진 것인지 그 답을 찾는 데 도움을 주는 내용을 담았습니다. 인공지능을 이해하는 데 필요한 중요한 기술인 머신러닝의 개념과 종류, 딥러닝의 개념과 원리 등에 대해 알 수 있습니다.

    Part 2. 인공지능 실습하기
    11가지 핵심 예제에서 문제 상황을 발견하고 그것을 해결할 수 있는 방법을 인공지능 모델 제작을 통해 알아보는 과정을 담았습니다.

    Chapter별 학습 내비게이션

    ◎ Chapter별 학습 내비게이션: Chapter마다 ‘학습 내비게이션’을 통해 예제(Unit)에서 다룬 인공지능 모델의 학습 방법과 알고리즘, 키워드 등을 한눈에 쉽게 파악할 수 있습니다.

    ◎ 예제(Unit)별 인공지능 모델 제작: 각각의 예제(Unit)에서는 해결해야 할 문제가 무엇이고, 해결 모델은 무엇인지 제시하고, 실제 인공지능 모델 제작 과정을 자세하게 설명해 줍니다.

    더 알아보기와 정리하기

    ◎ 더 알아보기: 예제와 관련해 중요하거나 흥미를 끌 만한 내용은 ‘더 알아보기’에서 깊이 알아봅니다.
    ◎ 정리하기: 예제마다 중요한 개념과 내용은 ‘정리하기’의 빈칸 채우기를 하며 다시 한 번 되짚어 볼 수 있습니다.

    저자 소개

    정종호

    저자 : 정종호
    ● (현)자카르타 한국국제학교 교사
    ● 한국교원대학교 컴퓨터교육 석사
    ● 2015 개정 교육과정 『인공지능 기초』 교과서 심의
    ● 2020년 교육부 인공지능 핵심교원 연수 강의
    ● 2021년 인공지능 중심고 담당교사 연수 강의
    ● 나는 오렌지로 데이터 분석한다. 집필

    목차

    PART 1. 인공지능 이해하기
    01. 알파고 쇼크
    02. 튜링과 ‘생각하는 기계’
    03. 인공지능이란?
    04. 머신러닝이란?
    05. 지도 학습과 비지도 학습
    06. 또 한 번의 진보, 딥러닝

    PART 2. 인공지능 실습하기
    Chapter 01. 지도 학습 - 회귀
    Unit 01. 키와 발 크기의 상관관계
    Unit 02. 전복 순살 무게 예측
    더 알아보기: 활성화 함수

    Chapter 02. 지도 학습 - 분류
    Unit 01. 초기 당뇨 진단하기
    더 알아보기: ‘같지만 다른’ 데이터의 역할
    Unit 02. ‘타이타닉’ 생존자 예측
    더 알아보기: Gini 계수 이해하기
    Unit 03. 펭귄 종 분류
    더 알아보기: SVM 경계 탐구
    Unit 04. 초기 탈모 예측
    더 알아보기: 오차역전파법

    Chapter 03. 비지도 학습 - 군집
    Unit 01. 택배 시스템 최적화
    더 알아보기: 구글 코랩에 데이터를 가져오는 유용한 방법

    Chapter 04. 머신러닝 - 심화
    Unit 01. 수도권 아파트 가격 예측
    더 알아보기: k-fold 교차 검증
    Unit 02. 백석과 김수영의 시 학습

    Chapter 05. 이미지 학습 - CNN
    Unit 01. 김홍도와 신윤복의 화풍 분류
    더 알아보기: 혜원 이야기
    Unit 02. 피부암 초기 진단
    더 알아보기: 금메달리스트의 ‘수상한 점’

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