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모두의 인공지능 with 파이썬 누구나 쉽게 시작하는 AI 기초 프로그래밍 개정2판
- 이영호 저
- 길벗
- 2025년 07월 25일
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ISBN: 9791140714995
396쪽
810g
188 x 257 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 0
- 주간 컴퓨터/IT: 91위
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책 소개
이 책은
그동안 인공지능 입문서로 제 역할을 톡톡히 해낸 『모두의 인공지능 with 파이썬』이 요즘 주목 받고 있는 생성형 인공지능을 담아 기존 내용을 보강하여 개정 2판으로 돌아왔다. 생성형 인공지능의 개념과 원리 등 새로운 내용을 수록했고, LLM을 불러와서 실행해 보고 RAG, 파인튜닝까지 경험할 수 있게 구성했다. 생성형 인공지능을 위한 파이썬 문법을 추가했으며, 코드 한줄 한줄 자세히 설명하기 때문에 파이썬을 잘 몰라도 충분히 학습할 수 있다. AI를 제대로 이해하고 활용하고 싶다면 지금 이 책부터 펼쳐보자.
출판사 리뷰
저자 소개
대구교육대학교 컴퓨터교육과 교수로 재직 중입니다. 인공지능 기술을 활용한 맞춤형 학습 경로 예측이라는 주제로 교육학 박사 학위를 받았으며, 인공지능과 관련된 다양한 연구를 진행하고 있습니다.
목차
첫째 마당 인공지능 개념 이해
UNIT 01 인공지능 개념 이해하기
1 인공지능이란
2 머신러닝이란
3 딥러닝이 머신러닝인가요?
4 생성형 인공지능
UNIT 02 머신러닝 학습 방법 살펴보기
1 지도 학습
2 비지도 학습
3 강화 학습
UNIT 03 인공지능 체험하기
1 티처블 머신 체험하기
2 퀵 드로우 체험하기
3 오토드로우 체험하기
둘째 마당 딥러닝 이해
UNIT 04 딥러닝 원리 이해하기
1 딥러닝과 인공 신경망
2 사례로 살펴보는 인공 신경망의 원리
3 인공 신경망의 재료, 여러 특징을 가진 데이터
4 인공 신경망의 작동 모습
UNIT 05 인공 신경망의 신호 전달 원리
1 신호를 전달할 때 사용하는 가중치와 편향
2 들어오는 신호 세기를 조절하는 활성화 함수
UNIT 06 인공 신경망의 학습 원리
1 인공 신경망의 오차 구하기
2 인공 신경망의 핵심! 오차 줄이기
UNIT 07 텐서플로 플레이그라운드로 딥러닝 체험하기
1 텐서플로 플레이그라운드 접속하기
2 시작 버튼 클릭하기
3 출력 부분 살펴보기
4 신경망의 구조 설계하기
5 데이터 입력 형태 선택하기
6 복잡한 형태의 데이터 구분하기
7 텐서플로 플레이그라운드 2배로 즐기기
UNIT 08 다양한 딥러닝 기술 살펴보기
1 합성곱 신경망 살펴보기
2 순환 신경망 살펴보기
3 스케치 RNN으로 순환 신경망 체험하기
4 생성 신경망 살펴보기
5 디퓨전 모델 체험하기
셋째 마당 인공지능 개발을 위한 파이썬 첫걸음
UNIT 09 인공지능 개발의 기초, 파이썬과 코랩
1 파이썬이란
2 코랩으로 파이썬 환경 구축하기
UNIT 10 파이썬 프로그래밍 시작, 천리길도 변수부터
1 변수를 사용해서 숫자 더하기 프로그래밍하기
2 변수를 사용해서 문자 더하기 프로그래밍하기
3 변수의 자료형 살펴보기
4 강제로 변수형 바꾸기
UNIT 11 인공지능 파이썬 코딩의 주춧돌, 배열
1 배열 만들기
2 배열 길이 살펴보기
3 배열의 각 원소에 접근하기
4 슬라이싱 살펴보기
UNIT 12 인공지능을 위한 배열, 넘파이
1 넘파이 설치하기
2 넘파이 불러오기
3 넘파이 배열 만들기
4 넘파이 2차원 배열 만들기
5 넘파이 배열 형태 바꾸기
6 넘파이 함수 살펴보기
UNIT 13 인공지능을 위한 반복문
1 배열과 반복문(for문)
2 반복문(for문) 만들기
3 range( ) 함수 살펴보기
UNIT 14 인공지능을 위한 조건문
1 if문 살펴보기
2 if else문 살펴보기
3 홀짝 구별하는 함수 만들기
UNIT 15 생성형 인공지능 개발을 위한 파이썬 문법
1 딕셔너리: 이름표가 붙은 주머니
2 리스트 컴프리헨션, 스마트한 리스트 만들기
3 람다 함수: 짧고 간단한 계산기 만들기
4 map과 filter: 리스트 전체에 변화 주기
5 객체와 클래스: 기능을 가진 도구를 만드는 방법
넷째 마당 딥러닝 프로그래밍 시작
UNIT 16 딥러닝 개발 환경 살펴보기
1 텐서플로 살펴보기
2 케라스 살펴보기
3 GPU 살펴보기
UNIT 17 숫자 인식 인공지능 만들기
1 개발 환경 만들기
2 데이터셋 불러오기
3 MNIST 데이터셋에서 X 형태 바꾸기
4 MNIST 데이터셋에서 Y 형태 바꾸기
5 인공지능 모델 설계하기
6 모델 학습시키기
7 모델 정확도 살펴보기
8 모델 학습 결과 확인하기
9 잘 예측한 데이터 살펴보기
10 잘 예측하지 못한 데이터 살펴보기
UNIT 18 전염병 예측 인공지능 만들기
1 코로나 19 확진자 수 예측 인공지능 개발 원리
2 데이터 가져오기
3 데이터 정규화 및 분류하기
4 데이터 형태 변경하기
5 입력 데이터 생성하기
6 인공지능 모델에 넣어 줄 형태로 변환하기
7 인공지능 모델 만들기
8 모델 학습시키기
9 데이터 예측하기
10 모델 정확도 살펴보기
11 결과를 그래프로 확인하기
UNIT 19 숫자 생성 인공지능 만들기
1 숫자 생성 인공지능 개발 원리
2 개발 환경 만들기
3 데이터 불러오기
4 생성자 신경망 만들기
5 판별자 신경망 만들기
6 GAN 생성 함수 만들기
7 결과 확인 함수 만들기
8 생성적 적대 신경망 훈련시키기
다섯째 마당 생성형 인공지능 프로그래밍 시작
UNIT 20 생성형 인공지능 원리 살펴보기
1 텍스트 토큰화와 임베딩
2 트랜스포머 이전 문장을 다루던 방법
3 어텐션의 등장과 트랜스포머
4 트랜스포머를 구성하는 인코더와 디코더
5 트랜스포머의 후손
6 왜 디코더 모델이 더 강세를 보이고 있을까?
UNIT 21 코랩에서 LLM 실행하기
1 개방형 LLM 작동 원리
2 허깅페이스 접근 코드 발급받기
3 코랩 환경 설정하기
4 LLM 내려받기
5 LLM에 질문하기
UNIT 22 양자화하여 LLM 실행하기
1 LLM의 양자화 원리
2 코랩 환경 설정하기
3 라이브러리 설치 및 불러오기
4 모델 양자화 설정하기
5 토크나이저 및 모델 불러오기
6 LLM에 질문하기
7 phi-4 모델 양자화하여 불러오기
8 phi-4 모델로 추론하기
UNIT 23 RAG로 Open LLM을 개인 비서로 만들기
1 검색 증강 생성 작동 원리
2 라이브러리 설치 및 가져오기
3 LLM 양자화하여 불러오기
4 검색 증강 생성을 위한 데이터베이스 만들기
5 검색 증강 생성으로 모델 추론하기
UNIT 24 나만의 데이터로 LLM 파인튜닝하기
1 LLM 파인튜닝 작동 원리
2 필요한 라이브러리 설치 및 불러오기
3 모델 불러오기
4 LoRA 설정하기
5 학습 데이터셋 불러오기
6 SFT 트레이너 설정 및 학습 시작
7 학습 모델 추론하기
* 부록
부록 A 코랩이 아닌 파이썬 환경 만들기
1 아나콘다 설치 방법
2 텐서플로 및 케라스 설치 방법
3 주피터 노트북 사용 방법
부록 B git 설치하기
UNIT 01 인공지능 개념 이해하기
1 인공지능이란
2 머신러닝이란
3 딥러닝이 머신러닝인가요?
4 생성형 인공지능
UNIT 02 머신러닝 학습 방법 살펴보기
1 지도 학습
2 비지도 학습
3 강화 학습
UNIT 03 인공지능 체험하기
1 티처블 머신 체험하기
2 퀵 드로우 체험하기
3 오토드로우 체험하기
둘째 마당 딥러닝 이해
UNIT 04 딥러닝 원리 이해하기
1 딥러닝과 인공 신경망
2 사례로 살펴보는 인공 신경망의 원리
3 인공 신경망의 재료, 여러 특징을 가진 데이터
4 인공 신경망의 작동 모습
UNIT 05 인공 신경망의 신호 전달 원리
1 신호를 전달할 때 사용하는 가중치와 편향
2 들어오는 신호 세기를 조절하는 활성화 함수
UNIT 06 인공 신경망의 학습 원리
1 인공 신경망의 오차 구하기
2 인공 신경망의 핵심! 오차 줄이기
UNIT 07 텐서플로 플레이그라운드로 딥러닝 체험하기
1 텐서플로 플레이그라운드 접속하기
2 시작 버튼 클릭하기
3 출력 부분 살펴보기
4 신경망의 구조 설계하기
5 데이터 입력 형태 선택하기
6 복잡한 형태의 데이터 구분하기
7 텐서플로 플레이그라운드 2배로 즐기기
UNIT 08 다양한 딥러닝 기술 살펴보기
1 합성곱 신경망 살펴보기
2 순환 신경망 살펴보기
3 스케치 RNN으로 순환 신경망 체험하기
4 생성 신경망 살펴보기
5 디퓨전 모델 체험하기
셋째 마당 인공지능 개발을 위한 파이썬 첫걸음
UNIT 09 인공지능 개발의 기초, 파이썬과 코랩
1 파이썬이란
2 코랩으로 파이썬 환경 구축하기
UNIT 10 파이썬 프로그래밍 시작, 천리길도 변수부터
1 변수를 사용해서 숫자 더하기 프로그래밍하기
2 변수를 사용해서 문자 더하기 프로그래밍하기
3 변수의 자료형 살펴보기
4 강제로 변수형 바꾸기
UNIT 11 인공지능 파이썬 코딩의 주춧돌, 배열
1 배열 만들기
2 배열 길이 살펴보기
3 배열의 각 원소에 접근하기
4 슬라이싱 살펴보기
UNIT 12 인공지능을 위한 배열, 넘파이
1 넘파이 설치하기
2 넘파이 불러오기
3 넘파이 배열 만들기
4 넘파이 2차원 배열 만들기
5 넘파이 배열 형태 바꾸기
6 넘파이 함수 살펴보기
UNIT 13 인공지능을 위한 반복문
1 배열과 반복문(for문)
2 반복문(for문) 만들기
3 range( ) 함수 살펴보기
UNIT 14 인공지능을 위한 조건문
1 if문 살펴보기
2 if else문 살펴보기
3 홀짝 구별하는 함수 만들기
UNIT 15 생성형 인공지능 개발을 위한 파이썬 문법
1 딕셔너리: 이름표가 붙은 주머니
2 리스트 컴프리헨션, 스마트한 리스트 만들기
3 람다 함수: 짧고 간단한 계산기 만들기
4 map과 filter: 리스트 전체에 변화 주기
5 객체와 클래스: 기능을 가진 도구를 만드는 방법
넷째 마당 딥러닝 프로그래밍 시작
UNIT 16 딥러닝 개발 환경 살펴보기
1 텐서플로 살펴보기
2 케라스 살펴보기
3 GPU 살펴보기
UNIT 17 숫자 인식 인공지능 만들기
1 개발 환경 만들기
2 데이터셋 불러오기
3 MNIST 데이터셋에서 X 형태 바꾸기
4 MNIST 데이터셋에서 Y 형태 바꾸기
5 인공지능 모델 설계하기
6 모델 학습시키기
7 모델 정확도 살펴보기
8 모델 학습 결과 확인하기
9 잘 예측한 데이터 살펴보기
10 잘 예측하지 못한 데이터 살펴보기
UNIT 18 전염병 예측 인공지능 만들기
1 코로나 19 확진자 수 예측 인공지능 개발 원리
2 데이터 가져오기
3 데이터 정규화 및 분류하기
4 데이터 형태 변경하기
5 입력 데이터 생성하기
6 인공지능 모델에 넣어 줄 형태로 변환하기
7 인공지능 모델 만들기
8 모델 학습시키기
9 데이터 예측하기
10 모델 정확도 살펴보기
11 결과를 그래프로 확인하기
UNIT 19 숫자 생성 인공지능 만들기
1 숫자 생성 인공지능 개발 원리
2 개발 환경 만들기
3 데이터 불러오기
4 생성자 신경망 만들기
5 판별자 신경망 만들기
6 GAN 생성 함수 만들기
7 결과 확인 함수 만들기
8 생성적 적대 신경망 훈련시키기
다섯째 마당 생성형 인공지능 프로그래밍 시작
UNIT 20 생성형 인공지능 원리 살펴보기
1 텍스트 토큰화와 임베딩
2 트랜스포머 이전 문장을 다루던 방법
3 어텐션의 등장과 트랜스포머
4 트랜스포머를 구성하는 인코더와 디코더
5 트랜스포머의 후손
6 왜 디코더 모델이 더 강세를 보이고 있을까?
UNIT 21 코랩에서 LLM 실행하기
1 개방형 LLM 작동 원리
2 허깅페이스 접근 코드 발급받기
3 코랩 환경 설정하기
4 LLM 내려받기
5 LLM에 질문하기
UNIT 22 양자화하여 LLM 실행하기
1 LLM의 양자화 원리
2 코랩 환경 설정하기
3 라이브러리 설치 및 불러오기
4 모델 양자화 설정하기
5 토크나이저 및 모델 불러오기
6 LLM에 질문하기
7 phi-4 모델 양자화하여 불러오기
8 phi-4 모델로 추론하기
UNIT 23 RAG로 Open LLM을 개인 비서로 만들기
1 검색 증강 생성 작동 원리
2 라이브러리 설치 및 가져오기
3 LLM 양자화하여 불러오기
4 검색 증강 생성을 위한 데이터베이스 만들기
5 검색 증강 생성으로 모델 추론하기
UNIT 24 나만의 데이터로 LLM 파인튜닝하기
1 LLM 파인튜닝 작동 원리
2 필요한 라이브러리 설치 및 불러오기
3 모델 불러오기
4 LoRA 설정하기
5 학습 데이터셋 불러오기
6 SFT 트레이너 설정 및 학습 시작
7 학습 모델 추론하기
* 부록
부록 A 코랩이 아닌 파이썬 환경 만들기
1 아나콘다 설치 방법
2 텐서플로 및 케라스 설치 방법
3 주피터 노트북 사용 방법
부록 B git 설치하기
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