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	위키북스 데이터 사이언스(총56건) 실전! 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전 : 영상분석 이론부터 엔비디아 젯슨 나노를 활용한 자율주행 실습까지     31,500원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 2 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     25,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 1 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     37,800원 (10%↓) 파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습 : 실전 프로젝트와 최신 알고리즘을 통한 딥러닝 모델 개발     43,200원 (10%↓) 실전! 컴퓨터비전을 위한 머신러닝 : 텐서플로와 케라스를 활용한 머신러닝 기반 이미지 처리 완벽 가이드     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 사이언스 핸드북 : IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 라이브러리를 활용한 데이터 과학과 머신러닝     34,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드 : 자연어 처리 기초부터 딥러닝 기반 BERT와 트랜스포머까지     27,000원 (10%↓) 데이터 분석가가 반드시 알아야 할 모든 것 : 파이썬 코드와 캐글 데이터셋으로 실습하는     34,200원 (10%↓) 모두를 위한 메타러닝 : PyTorch를 활용한 Few-shot 학습 모델과 빠른 강화학습 에이전트 만들기     23,400원 (10%↓) 파이썬 웹 스크레이핑 완벽 가이드 : 파이썬 기초문법부터 스트림릿을 이용한 웹 앱 제작과 카카오 API 활용까지     28,800원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 자동화 시스템 구축     25,200원 (10%↓) 차근차근 실습하며 배우는 파이토치 딥러닝 프로그래밍 : 파이썬부터 머신러닝 기초, 이미지 인식, 파인 튜닝까지     28,800원 (10%↓) 파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 : 다양한 게임을 제작하며 배우는 심층강화학습     25,200원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 : 다양한 캐글 예제와 함께 기초 알고리즘부터 최신 기법까지 배우는     36,000원 (10%↓) 파이썬을 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 : 파이토치와 케라스를 활용한 인공지능 퀀트 투자 시스템     27,000원 (10%↓) 텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 : 로지스틱 회귀부터 BERT와 GPT3까지     32,400원 (10%↓) 손에 잡히는 퀀트 투자 with 파이썬 : 파이썬을 활용한 금융 데이터 분석과 퀀트 투자 전략 검증     28,800원 (10%↓) AI 엔지니어를 위한 머신러닝 시스템 디자인 패턴     28,800원 (10%↓) 파이썬 데이터 클리닝 쿡북 : 파이썬과 판다스를 활용한 데이터 전처리     25,200원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘 : 딥러닝과 강화학습을 이해하기 위한 필수 수학 이론부터     27,000원 (10%↓) 데이터 해석학 입문 : 올바른 데이터 분석을 위한 의사결정 성공 방정식     24,300원 (10%↓) 돈 되는 파이썬 인공지능 프로그래밍 : 회사 매출을 올리는 AI 도입과 활용법     22,500원 (10%↓) 강화학습/심층강화학습 특강 : 파이썬 기초부터 AI 시스템 구축까지, 실습을 통해 배우는 인공지능 강좌     24,300원 (10%↓) 실무 프로젝트로 배우는 데이터 분석 with R : 업무에 곧바로 써먹는 R 실전 활용법     25,200원 (10%↓) C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 : 컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지     32,400원 (10%↓) 금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘 : 파이썬으로 배우는 금융 머신러닝 알고리즘의 원리와 활용     31,500원 (10%↓) 카카오 아레나 데이터 경진대회 1등 노하우 : 상품 카테고리 분류와 브런치 글 개인화추천으로 배우는 데이터 분석 실무     24,300원 (10%↓) 데이터 애널리틱스 : 예제로 배우는 모델링 기법, 데이터 분석, 모델 구축 과정     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 : 100가지 예제로 배우는 데이터 가공, 머신러닝, 이미지/자연어 처리의 기술     23,400원 (10%↓) 나의 첫 머신러닝/딥러닝 : 파이썬으로 구현해보는 필수 머신러닝/딥러닝 알고리즘     23,400원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 칼만필터 알고리즘 : 기초 이론부터 깊게 이해하고 응용 예제로 철저하게 배우는     28,800원 (10%↓) 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 : 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능     25,200원 (10%↓) 실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전 : 텐서플로 2.0과 케라스를 활용한 강력한 이미지 처리 애플리케이션 만들기     25,200원 (10%↓) 사물인터넷을 위한 인공지능 : 더 스마트한 IoT 시스템을 개발하기 위한 고급 머신러닝/딥러닝 기법     25,200원 (10%↓) 기초부터 시작하는 강화학습 신경망 알고리즘 : AI는 어떻게 게임을 할까     24,300원 (10%↓) 데이터 분석을 위한 파이썬 철저 입문 : 기초 문법부터 실무에 필요한 데이터 분석 기술까지 한 번에 배우는     25,200원 (10%↓) 딥러닝을 위한 수학 : 인공지능의 핵심 원리를 이해하고 파이썬으로 구현해 보는     22,500원 (10%↓) XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다 : 블랙박스를 이해하고 시스템의 신뢰성을 높이기 위한     25,200원 (10%↓) 데이터 분석을 떠받치는 수학 : 엑셀과 수학, 통계로 배우는 데이터 과학의 기술     24,300원 (10%↓) 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 : 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝ㆍ딥러닝까지 체계적으로 배우기     27,000원 (10%↓) 케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘 : 딥러닝 기법, 오토인코더, GAN, 변분 오토인코더     25,200원 (10%↓) 엔지니어를 위한 선형대수 : 철저한 증명을 통해 깊고 확실하게 이해하는 선형대수학     22,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 크롤러 개발과 스크레이핑 입문 : 크롤러 설계와 개발부터 수집 데이터 분석과 운용까지     27,000원 (10%↓) 실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발 : 인공지능을 활용한 객체 인식, 감정 탐지, 스타일 전이, 스케치 인식 구현     24,300원 (10%↓) 딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술 : 딥러닝이 안 풀릴 때 보는 케라스 해법 정리서     22,500원 (10%↓) 실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트 : 10가지 실무 프로젝트로 배우는 텐서플로와 딥러닝 알고리즘 100% 활용법     24,300원 (10%↓) 따라 하면서 배우는 유니티 ML-Agents : 유니티 머신러닝 에이전트를 이용한 딥러닝 강화학습     19,800원 (10%↓) 시작하세요! 데이터 분석 with R : R로 배우는 기초 통계와 데이터 분석 기법     25,200원 (10%↓) 크롤링 핵심 가이드 : 웹 사이트 크롤링을 위한 실전 테크닉     19,800원 (10%↓) 러닝! OpenCV 3 : OpenCV 라이브러리 창시자가 알려주는 컴퓨터 비전 완벽 가이드     52,200원 (10%↓) 애자일 데이터 과학 2.0 : 변화에 기민하게 반응하는 견고한 데이터 분석 애플리케이션 구축     25,200원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습 : 소규모 데이터셋 처리부터 빅데이터 처리, 머신러닝, 시각화까지     24,300원 (10%↓) 기초 수학으로 이해하는 머신러닝 알고리즘 : 수학으로 풀어보는 머신러닝 알고리즘과 파이썬 머신러닝 프로그래밍     19,800원 (10%↓) 정석으로 배우는 딥러닝 : 텐서플로와 케라스로 배우는 시계열 데이터 처리 알고리즘     24,300원 (10%↓) 지능형 웹 알고리즘 : 지능형 웹 서비스 개발을 위한     22,500원 (10%↓) 리얼월드 머신러닝 : 생생한 현장의 실무 예제로 배우는     22,500원 (10%↓)

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• 현재 가장 뜨거운 화제인 두 가지 주제, 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 결합해 더 똑똑한 시스템을 구축하자! 데이터 과학 및 데이터 분석학을 바탕으로 용량이 테라바이트 규모에 이르는 데이터에서 통찰력을 찾아내기 위한 애플리케이션은 많다. 그러나 이러한 애플리케이션으로는 사물인터넷 데이터의 패턴을 지속해서 찾아내야 한다는 문제를 해결하지 못한다. 이 책에서는 인공지능과 사물인터넷을 결합해 다각적으로 더 똑똑한 솔루션을 구현해 본다. 《사물인터넷을 위한 인공지능》에서는 분산된 데이터 소스로부터 사물인터넷 데이터를 수집해 전처리하는 과정을 다룬다. 이 책을 통해 머신러닝, 딥러닝, 강화학습, 자연어 처리 같은 다양한 인공지능 기술을 학습해 스마트 IoT 시스템을 구축할 수 있다. 책을 읽다 보면 다양한 사물인터넷 장치에서 생성되고 소비되는 다양한 데이터 형식(예: 시계열 데이터나 그림 데이터, 소리 데이터)에 맞춰 작동하게 모델을 구축하는 기술을 터득할 수 있다. 사물인터넷 솔루션의 네 가지 주요 응용 분야별로 유용한 사례를 연구하는 것이 이 책이 지향하는 핵심이다. 이와 같은 사례를 살펴보는 과정에서 널리 사용되는 파이썬 라이브러리와 텐서플로, 케라스가 제공하는 역량을 지렛대 삼아 다양한 인공지능 모델을 구축해 볼 것이다. 이 책에서 다루는 내용을 다 이해하고 나면 스마트 인공지능 기반 사물인터넷 애플리케이션을 만들 수 있을 것이다.
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• ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 텐서플로와 케라스를 사용해 머신러닝 및 딥러닝 등의 다양한 인공지능 기법을 적용한다. ◎ 다양하고 분산된 소스에서 나온 데이터에 접근해 그것을 처리한다. ◎ 지도 학습 방식과 비지도 학습 방식으로 사물인터넷 데이터에 대해 머신러닝(기계학습)을 수행하게 한다. ◎ MLLib 및 H2O.ai 플랫폼을 바탕으로 아파치 스파크를 사용해 사물인터넷 데이터를 분산 처리한다. ◎ 여러 딥러닝 방법을 이용해 시계열 데이터를 예측한다. ◎ 개인용 사물인터넷, 산업용 사물인터넷, 스마트시티 분야의 사례를 연구해 인공지능을 구현한다. ◎ 다양한 웨어러블 장치나 스마트 장치로부터 얻은 데이터에서 독특한 통찰을 얻는다.
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• ▣ 01장: 사물인터넷과 인공지능의 원리와 기초 IoT 101이란? ___사물인터넷 참조 모델 ___사물인터넷 플랫폼 ___사물인터넷 수직시장 ___빅데이터와 사물인터넷 인공지능 주입: 사물인터넷에서의 데이터과학 ___데이터 마이닝을 위한 산업 간 표준 과정 ___인공지능 플랫폼과 사물인터넷 플랫폼 이 책에서 사용하는 도구들 ___텐서플로 ___케라스 ___데이터셋 요약 ▣ 02장: 사물인터넷을 위한 데이터 액세스와 분산 처리 TXT 형식 ___파이썬에서 TXT 파일을 사용하기 CSV 형식 ___csv 모듈을 사용해 CSV 파일을 다루기 ___pandas 모듈로 CSV 파일을 다루기 ___NumPy 모듈을 사용해 CSV 파일을 다루기 XLSX 형식 ___OpenPyXl로 XLSX 형식 파일 다루기 ___XLSX 형식으로 된 파일에서 pandas를 사용하기 JSON 형식 다루기 ___json 모듈로 JSON 파일을 다루기 ___pandas 모듈로 JSON 파일을 다루기 HDF5 형식 ___PyTables로 HDF5 형식 파일을 다루기 ___pandas로 HDF5 형식 파일을 다루기 ___h5py로 HDF5 형식 파일을 다루기 SQL 데이터 ___SQLite 데이터베이스 엔진 ___MySQL 데이터베이스 엔진 NoSQL data HD...FS ___hdfs3로 HDFS를 다루기 ___PyArrow의 파일 시스템 인터페이스를 HDFS용으로 사용하기 요약 ▣ 03장: 사물인터넷을 위한 머신러닝 머신러닝 및 사물인터넷 학습 패러다임 선형회귀 분석을 이용한 예측 ___회귀를 이용한 전력 생산 예측 로지스틱회귀를 이용한 분류 ___교차 엔트로피 손실함수 ___로지스틱회귀를 이용한 포도주 분류 서포트 벡터 머신을 사용한 분류 ___최대 여유도 초평면 ___커널 트릭 ___SVM을 사용해 포도주를 분류하기 나이브베이즈 ___포도주 품질에 대한 가우스 나이브베이즈 결정트리 ___사이킷의 결정트리 ___사용 중인 결정트리 앙상블 학습 ___보팅 분류기 ___배깅 및 페이스팅 모델 개선을 위한 팁과 트릭 ___고르지 않은 데이터 척도를 해결하기 위한 특징 척도화 ___과적합 ___‘공짜 점심은 없다’ 정리 ___하이퍼파라미터 조율 및 격자 검색 요약 ▣ 04장: 사물인터넷을 위한 딥러닝 딥러닝 101 ___딥러닝: 왜 지금에서야? ___인공 뉴런 ___텐서플로에서 단일 뉴런 모형화하기 회귀 및 분류를 위한 다층 퍼셉트론 ___역전파 알고리즘 ___텐서플로로 구현한 다층 퍼셉트론으로 에너지 출력을 예측하기 ___텐서플로로 다층 퍼셉트론을 구현해 포도주 품질을 분류하기 합성곱 신경망 ___CNN의 서로 다른 계층들 ___몇 가지 인기 CNN 모델 ___손글씨 숫자 인식을 위한 LeNet 재귀 신경망 ___LSTM ___게이트 처리 재귀 장치 오토인코더 ___잡음제거 오토인코더 ___변분 오토인코더 요약 ▣ 05장: 사물인터넷을 위한 유전 알고리즘 최적화 ___결정론적 방법과 분석학적 방법 ___경사하강법 ___자연스러운 최적화 방법 유전 알고리즘 소개 ___유전 알고리즘 ___장점과 단점 분산 진화 알고리즘을 유전 알고리즘을 파이썬으로 코딩하기 ___단어 추측 ___CNN 아키텍처를 위한 유전 알고리즘 ___LSTM 최적화를 위한 유전 알고리즘 요약 ▣ 06장: 사물인터넷을 위한 강화학습 소개 ___강화학습 용어 ___성공적인 애플리케이션 시뮬레이션 환경 ___OpenAI gym Q 학습 ___Q 테이블을 사용한 택시 하차 Q 망 ___Q 망을 사용한 택시 하차 ___아타리 게임을 플레이하기 위한 DQN ___이중 DQN ___결투 DQN 정책 경사도 ___왜 정책 경사도인가? ___정책 경사도 방법을 사용하는 퐁 ___연기자-비평가 알고리즘 요약 ▣ 07장: 사물인터넷을 위한 생성 모델 소개 VAE를 사용한 이미지 생성 ___텐서플로의 VAE GAN ___텐서플로를 사용해 바닐라 GAN을 구현하기 ___DCGAN ___GAN의 변종과 멋진 애플리케이션 요약 ▣ 08장: 사물인터넷을 위한 분산 인공지능 소개 ___스파크 컴포넌트 아파치 MLlib ___MLlib에서의 회귀 ___MLlib에서의 분류 ___SparkDL을 사용한 전이학습 H2O 소개 ___H2O AutoML ___H2O에서의 회귀 ___H2O를 사용해 분류하기 요약 ▣ 09장: 개인용 사물인터넷과 가정용 사물인터넷 개인용 사물인터넷 ___MIT의 슈퍼슈즈 ___지속적인 포도당 측정 ___심장 관찰 ___디지털 비서 사물인터넷 및 스마트홈 ___인간 활동 인식 ___스마트라이팅 ___홈서베일런스 요약 ▣ 10장: 산업용 사물인터넷을 위한 인공지능 인공지능 기반 산업용 사물인터넷 소개 ___몇 가지 흥미로운 사용 사례 인공지능을 이용한 예방정비 ___LSTM을 사용한 예방정비 ___예방정비의 장단점 산업용 전기 부하 예측 ___LSTM을 이용한 단기 부하 예측 요약 ▣ 11장: 스마트시티용 사물인터넷을 위한 인공지능 스마트시티가 필요한 이유는? 스마트시티의 구성요소 ___스마트트래픽 ___스마트파킹 ___스마트웨이스트 ___스마트폴리싱 ___스마트라이팅 ___스마트거버넌스 스마트시티에 사물인터넷을 응용하기 위해 필요한 단계 ___공개 데이터가 있는 도시들 ___샌프란시스코 범죄 데이터를 사용해 범죄 탐지하기 도전과 이득 요약 ▣ 12장: 종합해 보기 다양한 데이터 형식 처리 ___시계열 모형화 ___글로 된 데이터를 전처리하기 ___이미지 데이터를 확대하기 ___비디오 파일 다루기 ___오디오 파일이 입력 데이터인 경우 클라우드 컴퓨팅 ___아마존 웹 서비스 ___구글 클라우드 플랫폼 ___마이크로소프트 애저 요약
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• 아미타 카푸어 [저]

• 박진수 [저]

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