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인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝

천인국

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자료유형단행본
서명/저자사항인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝= Machine learning and Deep learning with Python / 천인국 지음
개인저자천인국= 千仁國
발행사항고양 : 인피니티북스, 2020
형태사항xvii, 539 p. : 천연색삽화, 표 ; 26 cm
ISBN9791185578606
일반주기 색인수록
분류기호006.3
언어한국어

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출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

그림으로 쉽게, 실습으로 확실하게!!
이 책은 인공지능을 처음 배우는 독자라도 쉽게 따라올 수 있을 만큼 수많은 그림과 실습으로 가득하다. 특히 딥러닝 분야에서는 구글이 제공하는 텐서플로우 플레이그라운드 사이트를 이용하여 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 하였다.
각 장의 본문 중간중간에는 적절한 실습들이 이어지는데 이것들을 따라 하다 보면 실전에 적용되는 인공지능의 다양한 이론들을 체험하게 될 것이다. 각 Lab의 끝에는 도전 문제를 두어 독자들이 추가로 학습할 수 있도록 하였다.

파이썬을 이용한 실습환경!
인공지능은 예전부터 인간의 상상력을 사로잡았던 주제로서 아주 많은 방법이 시도되었다. 이 책에서는 딥러닝을 중심으로 중요한 기술들을 추려서 수록하였다. 인공지능은 무척 매력 있는 주제임에는 틀림없으나 학교에서 가르치기에는 만만치 않다. 그 까닭은 무엇보다 실습하기가 어렵다는 것이다. 학습자들은 실습을 통하여 그 개념을 쉽게 알아갈 수 있는데 인공지능은 그동안 실습환경을 만들기가 아주 어려웠다. 그러나 최근에 파이썬(python)이 인공지능 분야에 많이 사용되면서, 이 책에서는 이 파이썬을 ...

출판사 제공 책소개 전체

그림으로 쉽게, 실습으로 확실하게!!
이 책은 인공지능을 처음 배우는 독자라도 쉽게 따라올 수 있을 만큼 수많은 그림과 실습으로 가득하다. 특히 딥러닝 분야에서는 구글이 제공하는 텐서플로우 플레이그라운드 사이트를 이용하여 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 하였다.
각 장의 본문 중간중간에는 적절한 실습들이 이어지는데 이것들을 따라 하다 보면 실전에 적용되는 인공지능의 다양한 이론들을 체험하게 될 것이다. 각 Lab의 끝에는 도전 문제를 두어 독자들이 추가로 학습할 수 있도록 하였다.

파이썬을 이용한 실습환경!
인공지능은 예전부터 인간의 상상력을 사로잡았던 주제로서 아주 많은 방법이 시도되었다. 이 책에서는 딥러닝을 중심으로 중요한 기술들을 추려서 수록하였다. 인공지능은 무척 매력 있는 주제임에는 틀림없으나 학교에서 가르치기에는 만만치 않다. 그 까닭은 무엇보다 실습하기가 어렵다는 것이다. 학습자들은 실습을 통하여 그 개념을 쉽게 알아갈 수 있는데 인공지능은 그동안 실습환경을 만들기가 아주 어려웠다. 그러나 최근에 파이썬(python)이 인공지능 분야에 많이 사용되면서, 이 책에서는 이 파이썬을 사용하여 실습이 가능한 분야라면 초보적인 코드를 추가하려고 노력하였다. 학습자들은 이 코드를 응용하여 더 확장된 분야에 적용할 수 있을 것이다.

2012년 알파고가 내한하여 이세돌을 이기는 바둑 이벤트는 전 세계 사람들에게 큰 충격을 주었으며, 인공지능은 컴퓨터공학에서 가장 떠오르는 분야가 되었다. 딥러닝 알고리즘이 개발되고 2012년에 열린 영상 인식 대회에서 객관적인 방법으로 딥러닝의 우수성이 증명된 이후로 거의 모든 나라에서 인공지능 기술을 미래의 핵심 기술로 개발하고 있다.
인공지능의 역사에서 두 번이나 접했던 AI 겨울을 극복하고 광범위한 빅데이터 수집과 분석을 위한 과학, 고도로 발전한 반도체 집적 그리고 초고속의 처리 기술을 바탕으로 새로운 인공지능의 시대가 열리고 있는 것이다.
이 책은 새로운 인공지능의 시대를 준비하는 필독서로서 컴퓨터, 전자, 정보통신, 기계 등 융합 기술을 전공하는 공학도와 인공지능을 처음 접하는 컴퓨터 비전공자들도 다양한 예제와 실습을 통해 인공지능의 기초적인 개념과 이론을 익힐 수 있다.
인공지능의 기본적인 이론을 빠짐없이 수록하였으며 딥러닝을 포함하여 기계학습을 6개의 장에 걸쳐서 자세히 설명하였다.
딥러닝 분야는 구글의 텐서플로우를 기본으로 고수준 라이브러리인 Keras를 사용하여 실습할 수 있으며, 구글의 텐서플로우 플레이그라운드를 이용하여 체험할 수 있다.
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