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	데이터 과학 시리즈(에이콘)(총90건) 해석 가능한 AI : 설명 가능한 머신러닝 시스템 구축     31,500원 (10%↓) 통계의 함정 : 통계의 역설로 본 환상과 거짓     25,200원 (10%↓) LangChain으로 구현하는 LLM : 파이썬, ChatGPT로 LLM 애플리케이션 만들기     31,500원 (10%↓) 머신러닝을 위한 효율적 데이터 레이블링 : 인간 중심 AI를 위한 능동학습과 어노테이션     36,000원 (10%↓) 데이터 분석과 비판적 사고 : 양적 추론과 분석의 길잡이     31,500원 (10%↓) 파이토치 라이트닝으로 시작하는 딥러닝 : 파이썬으로 빠르게 고성능 AI 모델 만들기     31,500원 (10%↓) 텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝     45,000원 (10%↓) 헬스케어 빅데이터 분석의 정석 : 한 권으로 끝내는 실사례에 기초한 헬스케어 빅데이터 분석 기술     31,500원 (10%↓) 로보틱스 알고리듬 : 중고등학생을 위한 입문서     27,000원 (10%↓) 인공지능 로보틱스     45,000원 (10%↓) 음성과 언어 처리 : 기계는 어떻게 사람의 말을 이해할까?     67,500원 (10%↓) 딥러닝 초보자를 위한 엔비디아 가이드북 : 엔비디아 현업 아키텍트가 저술한 검증된 딥러닝 입문서     54,000원 (10%↓) 컴퓨터 시대의 통계적 추론(연습문제 포함) : 알고리듬과 추론의 관계와 역할     36,000원 (10%↓) 인공지능 기반 의료 : 케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망     54,000원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 해석 가능성 : 예측의 공정성, 책임성, 투명성을 수립하는 다양한 방법 학습하기     40,500원 (10%↓) 오토케라스로 만드는 AutoML : 몇 줄의 코딩으로 이용할 수 있는 딥러닝     22,500원 (10%↓) 문과생을 위한 인공지능 입문 : 수학, 통계 지식 없이 배우는     31,500원 (10%↓) 네트워크 사이언스     45,000원 (10%↓) 그래프 머신러닝 : 머신러닝 알고리듬을 적용해 그래프 데이터 활용하기     31,500원 (10%↓) 공익을 위한 데이터 : 사회 발전을 위한 데이터 액션 활용법     36,000원 (10%↓) 네트워크     54,000원 (10%↓) 파이썬으로 하는 마케팅 연구와 분석 : 데이터 처리부터 시각화까지     36,000원 (10%↓) Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 : 라이브러리로 다양한 실제 데이터 분석     45,000원 (10%↓) 일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 머신러닝 피처로 데이터에서 귀중한 인사이트를 얻자     32,400원 (10%↓) 컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓) 컴퓨터 비전 : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓) 고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓) The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓) 자연어 텍스트 처리를 통한 검색 시스템 구축 : 아파치 솔라, 루씬, OpenNLP 등 오픈소스 활용     36,000원 (10%↓) 데이터 스토리텔링 : 설득력 있는 프리젠테이션을 위한 데이터 시각화 기법     22,500원 (10%↓) 파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석 : 예제를 통해 배우는 데이터 모델링     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 실무에 바로 적용하는 머신 러닝     27,000원 (10%↓) 자연어 처리의 정석 : 자연어 처리의 A-Z 과거부터 최근 연구까지     45,000원 (10%↓) 추천 시스템의 통계 기법 : 실생활 추천 문제에 적용해보는 다양한 통계 기법     29,700원 (10%↓) 그래프 알고리즘 : 스파크와 Neo4j로 이해하는 알고리즘과 그래프 분석     29,700원 (10%↓) 파이썬 기반 강화학습 알고리듬 : DP, Q-Learning, AC, DQN, TRPO, PPO, DDPG, TD3     27,000원 (10%↓) 빅쿼리를 활용한 데이터 웨어하우스 구축 : 단계별로 배우는 구글 클라우드 관리형 데이터 분석     36,000원 (10%↓) 텐서플로 2로 배우는 금융 머신러닝 : 텐서플로와 Scikit-learn으로 금융 경제에 접목하는 인공지능     27,000원 (10%↓) 데이터 마이닝 : 실용적인 머신러닝 기술     45,000원 (10%↓) 헬스케어 분석을 위한 머신러닝 : 파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례     22,500원 (10%↓) 생물정보학 알고리듬 : 2022년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서     54,000원 (10%↓) AWS 기반 AI 애플리케이션 개발 : AI 유니콘 기업으로 도약하기     31,500원 (10%↓) 정보 검색의 이론과 실제 : 검색엔진을 구현하고 평가하는 방법     40,500원 (10%↓) 실전 알고리즘 트레이딩 배우기 : 파이썬으로 시작하는 알고리즘 트레이딩의 기초와 실전 전략     31,500원 (10%↓) 금융 파이썬 쿡북 : 금융 데이터 처리와 기술 분석부터 딥러닝 적용까지     31,500원 (10%↓) 자연어 처리와 딥러닝 : 딥러닝으로 바라보는 언어에 대한 생각     36,000원 (10%↓) 흥미로운 베이지안 통계 : 스타워즈, 레고, 러버 덕으로 이해하는 통계와 확률     27,000원 (10%↓) Pandas Cookbook : 파이썬 데이터 과학 기초     40,500원 (10%↓) AWS 클라우드 머신러닝 : 머신러닝 기초부터 AWS SageMaker까지     31,500원 (10%↓) 통계학으로 배우는 머신러닝 : 스탠퍼드대학교 통계학과 교수에게 배우는 머신러닝의 원리     54,000원 (10%↓) 알고리즘 마케팅 : 인공지능을 활용한 마케팅 자동화     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 스파크 프로그래밍 : 빅데이터 분석을 위한 스파크 활용법     27,000원 (10%↓) The Hundred-Page Machine Learning Book : 수식과 간결한 설명을 바탕으로 하는 핵심 머신 러닝     22,500원 (10%↓) 파이썬과 수치 해석 : 파이썬 수치 해석 레시피     45,000원 (10%↓) 인지 컴퓨팅 레시피 : Microsoft Cognitive Services와 TensorFlow를 활용한 인공지능 솔루션     31,500원 (10%↓) 빅데이터 시각화 : 하둡, R, D3.js, 태블로, 파이썬, 스플렁크로 배우는 빅데이터 시각화     25,200원 (10%↓) 파이썬을 활용한 비지도 학습 : 비구조 데이터로부터 숨겨진 패턴과 관계 찾기     31,500원 (10%↓) 구글 클라우드 플랫폼상의 데이터 과학 : 실시간 데이터 파이프라인 구현: 입수부터 머신 러닝까지     36,000원 (10%↓) 양자 컴퓨팅 입문 : 간결하게 배우는 양자 컴퓨팅     18,900원 (10%↓) 확률론적 로보틱스 : 로봇공학의 기초부터 SLAM과 자율 주행까지     45,000원 (10%↓) 어반 컴퓨팅 : 빅데이터로 변화하는 도시의 현재와 미래     45,000원 (10%↓) 적대적 머신러닝 : 머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어     36,000원 (10%↓) 헬스케어 인공지능과 머신러닝 : 빅데이터를 활용한 개인 맞춤 건강관리     31,500원 (10%↓) 예제로 배우는 자연어 처리 기초 : NLP 알고리즘, 텍스트 분류와 요약, 감성 분석     31,500원 (10%↓) 케라스 2.x 프로젝트 : 실전 딥러닝 모델 구축과 훈련 9가지 프로젝트     31,500원 (10%↓) 생명정보학 알고리즘 : 파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘     36,000원 (10%↓) OpenCV 4를 활용한 머신러닝 입문 : OpenCV 4, 파이썬, scikit-learn을 사용해 이미지 처리 앱을     36,000원 (10%↓) 의사결정을 위한 데이터 과학 : 데이터 과학 총론     64,800원 (10%↓) 양자 컴퓨팅: 이론에서 응용까지     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 : GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱     36,000원 (10%↓) 통계 분석 너머 R의 무궁무진한 활용 : 워드/PDF/HTML 문서, 웹 사이트, 웹 애플리케이션, 다이내믹 데이터 시각화     36,000원 (10%↓) 텐서플로를 이용한 고급 딥러닝 : 수학의 기초와 함께 이해하는 파이썬 딥러닝     31,500원 (10%↓) 크롤리의 통계학 강의 : R을 활용한 입문     27,000원 (10%↓) 크롤리 교수의 통계학과 R 언어 세트     70,200원 (10%↓) 정보 스토리지와 관리 : 클라우드 컴퓨팅 시대의 정보 저장과 관리 보호 기법     36,000원 (10%↓) 엔터프라이즈 빅데이터 레이크 : 효율적인 데이터 레이크 도입과 모범 사례     27,000원 (10%↓) 양자 컴퓨터 원리와 수학적 기초 : 스핀부터 큐비트, 얽힘, 중첩, 양자 알고리즘, 양자 암호화     22,500원 (10%↓) 수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘 : 모두를 위한 데이터 사이언스     12,420원 (10%↓) 생명과학을 위한 딥러닝 : 생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝     22,500원 (10%↓) 머신 러닝 알고리즘 : 파이썬 예제와 함께 배우는 머신 러닝     31,500원 (10%↓) 데이터 마이닝 개념과 기법     45,000원 (10%↓) 데이터 과학 입문자를 위한 R : 설치부터 패키지 개발까지 R로 시작하는 데이터 과학     36,000원 (10%↓) Splunk 7 에센셜 : 데이터셋활용, 보고서제작, 강력한 정보 공유를 통한 머신 데이터 파헤치기     21,600원 (10%↓) R로 하는 쉬운 딥러닝     18,000원 (10%↓) Data Smart : 엑셀로 이해하는 데이터 과학 입문     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 3 : Deep Convolution Neural Nets의 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 2 : 복소수 영역에서의 오토인코더 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 1 : Restricted Boltzman Machine의 이해와 Deep Belief Nets 구현     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 세트 : RBM부터 CNN, 오토인코더까지 코딩하며 깨우치는 딥러닝의 원리     70,200원 (10%↓) Building Machine Learning Systems with Python(한국어판) : Scikit-learn 라이브러리로 구현하는 기계 학습 시스템     27,000원 (10%↓)

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• AI 기술이 발전하고 활용 사례가 늘어남에 따라 모델이 한 예측의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위해 왜 그런 예측에 도달했는지, 또 어떻게 하면 결과가 달라졌을지 설명을 해야 할 상황도 늘어나고 있다. 머신러닝 모델에 최신 해석 기술을 적용해 공정하고 설명 가능한 AI 시스템을 구축하는 데 도움을 주고자 하는 책이다. 해석 가능성에 대한 얘기는 많지만, 실무에 필요한 기술을 설명하거나 실용적인 지침을 제공하는 자료는 거의 없다. 이 책은 그 격차를 해소하고자 한다.
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• ◈ 추천의 글 ◈ "실무자를 위한 흥미진진한 AI 해석 가능성 분야에 대한 정통한 소개서." ─ 파블로 로카타글리아타(Pablo Roccatagliata), 토르쿠아토 디 텔라 대학(Torcuato Di Tella University) "저자는 해석 가능한 AI의 중요성을 누구나 쉽게 이해하도록 설명하고 있다." ─ 아리엘 가미노(Ariel Gamino), 아테나헬스(Athenahealth) "이제 막 시작하는 사람과 전문가 모두를 위해 해석 가능한 AI의 수수께끼를 효율적으로 설명하고 있다." ─ 비자얀트 싱(Vijayant Singh), 레이저페이(Razorpay) "이 책에 제시된 구체적인 예제는 해석 가능한 AI 시스템을 이해하고 구축하는 데 도움을 준다." ─ 이즈하르 하크(Izhar Haq), 롱아일랜드 대학(Long Island University) ◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ AI 모델 해석 기법 ◆ 편향, 데이터 누수, 개념 드리프트에 따른 오류에 대처하는 방법 ◆ 공정성을 측정하고 편향을 완화하는 방법 ◆ GDPR을 준수하는 AI 시스템을 구축하는 방법 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 모델의 동작 방식과 공정하고 편향 없는 모델의 구축 방법을 더 깊이 이해하고자 하는 데이터 과학자 및 엔지니어를 위한 책이다. 공정성을 보장하고 비즈니스 사용자와 브랜드를 보호하기 위해 AI 시스템의 근간을 이루는 모델을 이해하려는 설계자와 비즈니스 이해 관계자에게도 유용할 것이다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 이 책은 9개의 장과 4개의 부로 구성돼 있다. 1부에서는 해석 가능한 AI의 세계를 소개한다. ■ 1장은 다양한 유형의 AI 시스템을 살펴보고 해석 가능성과 그 중요성을 정의한다. 화이트박스와 블랙박스 모델을 살펴보고 해석 가능한 AI 시스템을 구축하는 방법을 소개한다. ■ 2장은 화이트박스 모델과 이를 해석하는 방법, 특히 선형 회귀, 의사 결정 트리, GAM(Generalized Additive Model, 일반화 가산 모델)에 초점을 둔다. 2부에서는 블랙박스 모델에 초점을 맞추고 모델이 입력을 처리하고 최종 예측에 도달하는 방법을 소개한다. ■ 3장은 트리 앙상블이라는 블랙박스 모델 클래스와 PDP(Partial Dependence Plot, 부분 의존성 도표) 및 특성 상호작용 도표 등 범위가 글로벌하거나 모델의 유형에 상관없이 훈련 후에 적용할 수 있는 기법을 사용해 이를 해석하는 방법을 다룬다. ■ 4장은 심층 신경망을 설명하고 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation, 로컬 해석 가능한 모델 애그노스틱 설명), SHAP(SHapley Additive exPlanations, 샤플리 첨가 설명), 앵커(anchor)와 같이 범위가 로컬이면서 모델의 유형에 상관없이 훈련 후에 적용할 수 있는 기법을 사용해 이를 해석하는 방법을 다룬다. ■ 5장은 합성곱 신경망과 돌출 맵(Saliency map)을 사용해 모델이 집중하고 있는 영역을 시각화하는 방법을 다룬다. 특히 경사, 유도 역전파, Grad-CAM(경사-가중 클래스 활성화 매핑), 유도 Grad-CAM, SmoothGrad(평탄화 경사) 등과 같은 기술에 중점을 둔다. 3부에서는 블랙박스 모델을 계속 다루지만, 블랙박스 모델이 학습한 특성이나 표현을 이해하는 단계로 이동한다. ■ 6장은 합성곱 신경망을 분석해 신경망의 중간 및 히든 레이어에서 학습한 데이터 표현을 이해하는 방법을 살펴본다. ■ 7장은 언어 모델과 PCA(Principal Component Analysis, 주성분 분석) 및 t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-분산 확률적 이웃 임베딩)와 같은 기술을 사용해 그것이 학습한 고차원 표현을 시각화하는 방법을 다룬다. 4부에서는 공정성과 편향에 초점을 맞춰 설명 가능한 AI를 위한 길을 제시한다. ■ 8장은 공정성에 대한 다양한 정의와 모델이 편향됐는지 확인하...는 방법을 다룬다. 또한 편향을 완화하는 기법과 AI 시스템의 이해 관계자 및 사용자에 대한 모델의 투명성과 책임성을 개선하는 데 도움이 되는 데이터시트(datasheet)를 사용한 데이터 세트의 정보를 문서화하는 표준 접근 방식을 설명한다. ■ 9장은 설명 가능한 AI 시스템을 구축하는 방법을 이해함으로써 시스템을 구축할 수 있는 길을 제시하고 반사 실적 예를 사용한 대조적인 설명을 다룬다. ◈ 옮긴이의 말 ◈ AI는 1950년대에 처음 소개됐을 때까지만 하더라도 소수의 전문가가 복잡한 수식과 많은 연산 자원을 이용해 연구하던 영역이었습니다. 하지만 최근 들어 관련 하드웨어의 발전과 여러 기업이나 단체에서 제공하는 오픈소스 도구를 활용해 누구라도 필요한 도구를 간단하게 설치하고 직접 경험해 볼 수 있습니다. 오늘날 AI 기술은 매우 빠르게 발전하고 있습니다. 하루가 멀다하고 새로운 기술이 개발되고 있고 지금 배우는 기법이나 도구가 1년 후에도 여전히 쓰일지 알 수 없습니다. 하지만 실습을 통해 AI가 기본적으로 어떻게 예측에 도달하는지, 근간을 이루는 개념은 무엇인지에 익숙해지면 향후 새로운 기법과 도구를 좀 더 쉽게 활용할 수 있을 것입니다. AI 기술이 발전하고 그것을 활용한 사례가 늘어남에 따라 모델이 한 예측의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위해 왜 그런 예측에 도달했는지, 어떻게 하면 결과가 달라졌을지 설명을 해야 할 상황도 늘어나고 있습니다. 이 책은 머신러닝 모델에 최신 해석 기술을 적용해 공정하고 설명 가능한 AI 시스템을 구축하는 데 도움이 되고자 합니다. 해석 가능성에 대한 이야기는 많지만, 실무에 필요한 기술을 설명하거나 실용적인 지침을 제공하는 자료는 거의 없습니다. 이 책은 그 격차를 해소하고자 합니다. 머신러닝, 딥러닝 분야의 용어는 대부분 영어입니다. 국내에서도 활발하게 사용되기 시작한 지 어느 정도 시간이 지났기 때문에 용어를 원문 그대로 사용하는 것이 편한 사람이 많습니다. 원서를 번역하는 과정에서도 원문의 의미를 해치지 않는 범위에서 업계에서 흔히 사용하는 용어를 사용하고자 노력했습니다.
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• 1부. 해석 가능성 개요 1장. 소개 1.1 진단+ AI - AI 시스템 예제 1.2 머신러닝 시스템 유형 1.2.1 데이터 표현 1.2.2 지도 학습 1.2.3 비지도 학습 1.2.4 강화 학습 1.2.5 진단+ AI를 위한 머신러닝 시스템 1.3 진단+ AI 구축 1.4 진단+ AI의 문제점 1.4.1 데이터 누출 1.4.2 편향 1.4.3 규제 미준수 1.4.4 (콘셉트) 드리프트 1.5 강건한 진단+ AI 시스템 구축 1.6 해석 가능성 대 설명 가능성 1.6.1 해석 기법 유형 1.7 이 책에서는 무엇을 배우나? 1.7.1 이 책을 읽는 동안 어떤 도구를 사용하게 되는가? 1.7.2 이 책을 읽기 전에 무엇을 알아야 하는가? 요약 2장. 화이트박스 모델 2.1 화이트박스 모델 2.2 진단+ - 당뇨병 진행 2.3 선형 회귀 2.3.1 선형 회귀 해석 2.3.2 선형 회귀의 한계 2.4 결정 트리 2.4.1 결정 트리 해석 2.4.2 결정 트리의 한계 2.5 일반화 가산 모델(GAM) 2.5.1 회귀 스플라인 2.5.2 진단+ 당뇨병을 위한 GAM 2.5.3 GAM 해석 2.5.4 GAM 한계 2.6 앞으로 살펴볼 블랙박스 모델 요약 2부. 모델 처리 해석 3장. 모델 애그노스틱 기법: 글로벌 해석 가능성 3.1 고등학교 학생 성적 예측기 3.1.1 탐색적 데이터 분석 3.2 트리 앙상블 3.2.1 랜덤 ...포레스트 훈련 3.3 랜덤 포레스트 해석 3.4 모델 애그노스틱 기법: 글로벌 해석 가능성 3.4.1 부분 의존성 도표 3.4.2 특성 상호작용 요약 4장. 모델 애그노스틱 기법: 로컬 해석 가능성 4.1 진단+ AI: 유방암 진단 4.2 탐색적 데이터 분석 4.3 심층 신경망 4.3.1 데이터 준비 4.3.2 DNN 훈련 및 평가 4.4 DNN 해석 4.5 LIME 4.6 SHAP 4.7 앵커 요약 5장. 돌출 매핑 5.1 진단+ AI: 침습성 관 암종 탐지 5.2 탐색적 데이터 분석 5.3 합성곱 신경망 5.3.1 데이터 준비 5.3.2 훈련 및 평가 5.4 CNN 해석 5.4.1 확률 풍경 5.4.2 LIME 5.4.3 시각적 귀속 기법 5.5 바닐라 역전파 5.6 유도 역전파 5.7 기타 경사 기반 방법 5.8 Grad-CAM 및 유도 Grad-CAM 5.9 어떤 귀속 기법을 사용해야 할까? 요약 3부. 모델 표현 해석 6장. 레이어와 유닛의 이해 6.1 시각적 이해 6.2 합성곱 신경망: 요약 6.3 망 해부 프레임워크 6.3.1 개념 정의 6.3.2 망 조사 6.3.3 일치 정도 정량화 6.4 레이어 및 유닛 해석 6.4.1 망 해부 실행 6.4.2 개념 식별기 6.4.3 학습 과업별 개념 식별기 6.4.4 개념 식별기 시각화 6.4.5 망 해부의 한계 요약 7장. 의미론적 유사성의 이해 7.1 감정 분석 7.2 탐색적 데이터 분석 7.3 신경 단어 임베딩 7.3.1 원-핫 인코딩 7.3.2 워드투벡 7.3.3 글로브 임베딩 7.3.4 감성 분석 모델 7.4 의미론적 유사성 해석 7.4.1 유사성 측정 7.4.2 주성분 분석 7.4.3 t-분포 확률적 이웃 임베딩(t-SNE) 7.4.4 의미론적 유사성 시각화 검증 요약 4부. 공정성과 편향 8장. 공정성과 편향 완화 8.1 성인 소득 예측 8.1.1 탐색적 데이터 분석 8.1.2 예측 모델 8.2 공정성 개념 8.2.1 인구통계 동등성 8.2.2 기회와 확률의 평등 8.2.3 기타 공정성 개념 8.3 해석 가능성과 공정성 8.3.1 입력 특성을 통한 차별 8.3.2 표현을 통한 차별 8.4 편향 완화 8.4.1 무지를 통한 공정성 8.4.2 가중치 재설정을 통한 라벨 편향 수정 8.5 데이터 세트용 데이터 시트 요약 9장. 설명 가능한 AI로 가는 길 9.1 설명 가능한 AI 9.2 반사 실적 설명 요약 부록 A. 준비하기 A.1 파이썬 A.2 깃 코드 저장소 A.3 콘다 환경 A.4 주피터 노트북 A.5 도커 부록 B. 파이토치 B.1 파이토치는 무엇인가? B.2 파이토치 설치 B.3 텐서 B.3.1 데이터 유형 B.3.2 CPU 및 GPU 텐서 B.3.3 운영 B.4 데이터 세트 및 데이터로더 B.5 모델링 B.5.1 자동 미분 B.5.2 모델 정의 B.5.3 훈련
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• Thampi, Ajay [저]

• 최영재 [저]

• 소프트웨어 분야에서 일하면서 좀 더 좋은 품질의 제품을 만들기 위해 노력해 왔다. 현재는 소프트웨어 공학과 관련 강의를 하고 있으며, 어떻게 하면 좀 더 신뢰할 수 있고 사용자가 안심하고 사용할 수 있는 소프트웨어를 만들지 고민하고 있다. 소프트웨어 관련 국내외 표준과 여러 지식 체계에 참여하고 있으며, 최근에는 어떻게 하면 누구나 신뢰하면서 사용할 수 있는 인공지능 시스템을 만들 수 있는지에 관심을 갖고 있다. 예측 모델, 추천 시스템 등 인공지능이 인간의 삶에 줄 수 있는 많은 가치를 실현하기 위해서는 모델이 가진 한계를 이해하고 또한 인공지능이 왜 무언가를 어떤 방식으로 예측했는지 이해할 필요가 있다고 생각한다.

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