이 책은 파이썬을 활용하여 인공지능 초보자도 쉽게 머신러닝과 딥러닝 모델을 제작할 수 있는 가이드북입니다. 인공지능의 역사뿐만 아니라 지도 학습, 비지도 학습, 머신러닝, 딥러닝의 기본 개념과 알고리즘, 머신러닝의 심화 내용, 그리고 자연어 처리, 이미지 학습까지 다양한 이론과 실습을 접할 수 있습니다.
머신러닝, 딥러닝, 알고리즘을 이해하고 기초부터 심화까지 11가지 예제로 파이썬 프로그래밍 실습을 하며 인공지능 모델을 제작해 볼 수 있습니다.
● 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.
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’
정종호 [저]
제주 대정고등학교 정보 교사다. 제주대학교 컴퓨터교육 학사를 졸업했다. 2015 개정 교육과정 『인공지능 기초』 교과서 심의, 2020년 교육부 인공지능 핵심교원 연수 강의, 2021년 인공지능 중심고 담당교사 연수 강의를 맡았다.
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