|
|
|
 정가 : 35,000원판매가 31,500원 (10% 할인)
품목정보
책소개인공지능에 관심이 있지만 복잡한 수식이나 어려운 코드 때문에 학습을 시작하기 어려웠던 사람들을 위한 책이다. 누구나 쉽게 인공지능 개발을 경험할 수 있도록 수학적 설명을 최대한 배제했다. 코딩에 대한 기초 지식 없이도 쉽게 인공지능 개발에 도전할 수 있도록 개발 환경 구축부터 파이썬의 기초적인 사용법을 다룬다. 또한 실제 인공지능 개발 workflow를 소개함으로써 인공지능 개발의 A to Z를 모두 경험할 수 있는 기회를 제공한다. 이 책은 인공지능 개발에 도전하고 싶은 분들이 파이썬을 이용해서 그 첫걸음을 떼는 데 도움이 될 것이다. 목차1장. 들어가며 __1.1 인공지능이란 무엇인가? __1.2 이 책의 특징 __1.3 이 책의 구성 ____1.3.1 파이썬의 기초 ____1.3.2 인공지능 개발 파이프라인 ____1.3.3 인공지능 개발 실습 __1.4 요약 2장. 인공지능과 사회 윤리 __2.1 인공지능과 윤리 __2.2 데이터 수집과 윤리 __2.3 인공지능과 데이터 편향 __2.4 인공지능과 사회적 영향 __2.5 요약 3장. 파이썬과 구글 코랩 사용하기 __3.1 왜 파이썬을 사용해야 하나? __3.2 구글 코랩은 무엇인가? __3.3 구글 코랩의 A to Z ____3.3.1 구글 코랩 실행하기 ____3.3.2 코드셀과 텍스트셀 ____3.3.3 코랩 노트북 공유 방법 ____3.3.4 구글 코랩 코드 히스토리 보기 __3.4 구글 코랩에서 외부 파일 사용하기 __3.5 구글 코랩 중단하기 ____3.5.1 실행 중인 코드 중단하기 ____3.5.2 런타임 재시작하기 및 런타임 초기화하기 __3.6 요약 4장. 파이썬과 친해지기 1 __4.1 파이썬 시작하기 ____4.1.1 안녕, 세상아! 출력하기 ____4.1.2 주석 달기 __4.2 파이썬을 사용해 계산 결과 출력하기 ____4.2.1 파이썬에서의 사칙 연산 ____4.2.2 왜 마지막 값만 출력될까? __4.3 파이썬에서 사용되는 데이터의 종류 ____4.3.1 파이썬에서 사용하는 네 가지 데이터 유형 ____4.3.2 문자열에서의 따옴표 사용 ____4.3.3 데이터 값 사이의 연산 ____4.3.4 큰 숫자의 표시 ____4.3.5 데이터 간 유형 변환 __4.4 문자열 인덱싱과 슬라이싱 ____4.4.1 인덱싱 실습 ____4.4.2 슬라이싱 __4.5 요약 __연습문제 1 5장. 파이썬과 친해지기 2 __5.1 변수 ____5.1.1 변수에 데이터 저장하기 ____5.1.2 변수명 정하기 ____5.1.3 사용자에게 데이터를 입력받아 변수에 저장하기 __5.2 리스트 ____5.2.1 리스트 만들기 ____5.2.2 리스트에 저장되는 데이터의 유형 ____5.2.3 리스트의 인덱싱과 슬라이싱 ____5.2.4 리스트의 연산 __5.3 리스트 안의 데이터 다루기 ____5.3.1 리스트 안의 데이터 수정 ____5.3.2 명령어를 사용해 리스트 안의 요소 처리 ____5.3.3 리스트의 복제 __5.4 딕셔너리 ____5.4.1 딕셔너리 만들기 ____5.4.2 딕셔너리 인덱싱 __5.5 딕셔너리 안의 데이터 다루기 ____5.5.1 딕셔너리 데이터 추가 ____5.5.2 딕셔너리 안의 데이터 수정 ____5.5.3 딕셔너리 안의 데이터 삭제 ____5.5.4 딕셔너리 복제 __5.6 요약 __연습문제 2 6장. 조건문과 반복문 __6.1 연산자 ____6.1.1 대입연산자 ____6.1.2 비교연산자 ____6.1.3 멤버연산자 ____6.1.4 식별연산자 __6.2 조건문의 활용 ____6.2.1 조건문의 형식 ____6.2.2 복수의 조건문 사용법 ____6.2.3 if, elif, else의 활용 __6.3 반복문 ____6.3.1 반복문은 왜 필요한가? ____6.3.2 while을 사용해 조건이 만족할 때까지 반복해 실행하기 ____6.3.3 while문과 조건문의 사용 __6.4 for를 사용해 일정 범위에서 반복문을 사용하기 ____6.4.1 for문의 기본 문법 ____6.4.2 for의 중첩 사용 ____6.4.3 for와 if, continue의 사용 __6.5 리스트의 요소 자동으로 채우기 ____6.5.1 리스트 컨프리헨션의 형식 ____6.5.2 리스트 컴프리헨션과 조건문 사용하기 __6.6 딕셔너리의 요소 자동으로 채우기 ____6.6.1 딕셔너리 컴프리헨션 만들기 ____6.6.2 조건문과 함께 딕셔너리 컴프리헨션 사용하기 __6.7 요약 __연습문제 3 7장. 판다스의 활용 __7.1 판다스 ____7.1.1 판다스 사용할 준비하기 ____7.1.2 데이터 시리즈 ____7.1.3 데이터 시리즈의 특성 __7.2 데이터프레임 ____7.2.1 데이터프레임 만들기 ____7.2.2 데이터프레임 인덱싱하기 __7.3 외부 데이터 관리하기 ____7.3.1 데이터 불러오기 __7.4 데이터프레임 살펴보기 ____7.4.1 데이터 특성 확인하기 ____7.4.2 데이터프레임의 연산 ____7.4.3 조건에 맞는 데이터만 가져오기 __7.5 데이터 합치기 ____7.5.1 .append()를 사용해 반복되는 데이터 합치기 ____7.5.2 .merge()를 사용해 독립적인 두 데이터 합치기 __7.6 탐색적 데이터 분석 및 처리 ____7.6.1 데이터프레임에 대한 기본 정보 살펴보기 ____7.6.2 데이터 탐색적 분석하기 ____7.6.3 열에 대한 여러 정보를 한번에 보기 __7.7 명목 변수를 사용해서 그룹별로 기술 통계치 출력하기 ____7.7.1 명목 변수란? ____7.7.2 명목 변수를 사용해 데이터 나눠 보기 __7.8 요약 __연습문제 4 8장. 데이터 시각화 실습 __8.1 데이터 시각화 ____8.1.1 시각화를 위해서 사용한 seaborn 모듈 ____8.1.2 간단한 선 그래프 그리기 __8.2 분포도를 사용해 데이터 분포 보기 ____8.2.1 변수 하나의 분포도 시각화하기 ____8.2.2 여러 데이터의 분포도를 시각화하기 ____8.2.3 막대의 크기 조절 ____8.2.4 명목 변수를 사용해 하나의 분포도에 다른 그룹을 시각화하기 __8.3 박스플롯을 사용해 데이터 특성 파악하기 ____8.3.1 박스플롯의 개념 ____8.3.2 박스플롯 시각화 ____8.3.3 명목 변수를 사용해 그룹별로 박스플롯 시각화하기 ____8.3.4 여러 그룹의 분포 살펴보기 __8.4 두 변수의 관계를 산점도를 사용해 시각화하기 ____8.4.1 산점도 그리기 ____8.4.2 그룹에 따라 산점도를 다르게 시각화하기 ____8.4.3 데이터별 크기 조절 __8.5 히트맵을 사용해 두 변수의 빈도 구하기 ____8.5.1 히트맵의 개념과 실습 데이터 ____8.5.2 피벗테이블 만들기 ____8.5.3 히트맵 만들기 __8.6 워드클라우드로 단어 빈도 시각화하기 ____8.6.1 분석 준비하기 ____8.6.2 데이터 전처리 ____8.6.3 단어 빈도 수 시각화하기 ____8.6.4 워드클라우드 조정하기 __8.7 요약 __연습문제 5 9장. 인공지능 개발 파이프라인 __9.1 인공지능 개발 워크플로 __9.2 문제 제기 __9.3 데이터 파악 __9.4 데이터 전처리 및 정제 __9.5 모델 학습, 검증, 평가 __9.6 요약 10장. 데이터 수집/이해/처리 __10.1 데이터란 무엇인가? ____10.1.1 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터 __10.2 데이터 수집 ____10.2.1 탐색적 데이터 분석 __10.3 데이터 전처리 실습 ____10.3.1 결측값 처리 ____10.3.2 결측값 처리 실습 ____10.3.3 이상치 처리 실습 __10.4 데이터 정제 ____10.4.1 기존의 데이터를 사용해 새로운 데이터로 변환 ____10.4.2 데이터 리코딩 ____10.4.3 원-핫-인코딩 __10.5 요약 11장. 모델과 학습 __11.1 모델이란? __11.2 인공지능에서 학습이란? __11.3 지도 학습 __11.4 비지도 학습 __11.5 강화학습 __11.6 요약 12장. 모델 검증 및 평가 __12.1 모델을 왜 평가하나? ____12.1.1 지도 학습을 사용해 학습한 모델의 평가 ____12.1.2 비지도 학습을 사용해 학습한 모델의 평가 __12.2 과소적합과 과대적합 문제 __12.3 모델 검증과 평가 실습 ____12.3.1 과소적합 및 과대적합 실습 준비 ____12.3.2 회귀분석 학습 및 평가 __12.4 교차 검증 ____12.4.1 교차 검증의 개념 ____12.4.2 K-겹 교차 검증 ____12.4.3 K-겹 교차 검증 실습 __12.5 모델 평가 ____12.5.1 예측 모델 ____12.5.2 분류 모델 ____12.5.3 비지도 학습에서의 평가 __12.6 요약 13장. 예측 문제 해결하기(비가 오는 날은 영화 관객 수가 줄어들까?) __13.1 들어가며 __13.2 선형 회귀 모델에 대한 개념적 설명 __13.3 인공지능 모델 학습 준비 ____13.3.1 준비하기 ____13.3.2 데이터 불러오기 __13.4 데이터 탐색적 분석 __13.5 예측 모델 학습 ____13.5.1 데이터셋 준비 ____13.5.2 데이터셋 분리 __13.6 모델 학습 __13.7 정규화 __13.8 모델 검증 및 평가 ____13.8.1 모델 평가 __13.9 K-겹 교차 검증 __13.10 모델 평가 활용 __13.11 학습된 모델로 2020년 영화 관객 수 예측해 보기 __13.12 요약 __연습문제 6 14장. 분류 문제 해결하기(누가 신문을 읽고 있을까?) __14.1 들어가며 ____14.1.1 서포트 벡터 머신의 개념 __14.2 분류 모델 학습 준비 ____14.2.1 데이터 준비 ____14.2.2 탐색적 분석 __14.3 분류 모델 학습 ____14.3.1 데이터 준비 ____14.3.2 분류 모델 학습 __14.4 모델 평가 ____14.4.1 혼동행렬 ____14.4.2 혼동행렬을 사용해 평가 지표 구하기 ____14.4.3 Receiver Operating Characteristics(ROC) 커브를 사용해 모델 평가하기 __14.5 모델 성능 개선 ____14.5.1 모델 개선: 분류에 사용하는 특성이 많아지면 모델 성능이 향상될까? ____14.5.2 변수를 계속 추가하면 모델의 성능이 계속 향상될까? ____14.5.3 모델 성능 비교 ____14.5.4 K-겹 교차 검증 __14.6 요약 __연습문제 7 15장. 군집화 문제 해결하기(강수량과 평균 기온으로 사계절을 구분할 수 있을까? __15.1 K-평균 군집화의 개념 __15.2 K-평균 군집화 모델 학습 ____15.2.1 준비하기 ____15.2.2 탐색적 분석 ____15.2.3 모델 학습 ____15.2.4 학습된 모델 확인 ____15.2.5 K-평균 군집 모델 시각화 __15.3 K-평균 군집화 모델 평가 ____15.3.1 실루엣 분석의 개념 ____15.3.2 각 데이터별 실루엣 계수 구하기 ____15.3.3 실루엣 계수를 사용해 모델 성능 비교 ____15.3.4 실루엣 분석 시각화 __15.4 요약 __연습문제 8 16장. 텍스트를 자동으로 분류하기(토픽 모델링을 사용한 신문사설 자동 분류 모델) __16.1 토픽 모델링이란? ____16.1.1 토픽 모델링의 개념 ____16.1.2 LDA 토픽 모델링 ____16.1.3 토픽 모델링 실습 과정 __16.2 텍스트 전처리 ____16.2.1 분석 준비하기 ____16.2.2 텍스트 전처리 ____16.2.3 특수 기호 없애기 ____16.2.4 형태소 분석 ____16.2.5 정규화 ____16.2.6 불용어 제거 __16.3 토픽 모델링 실습 ____16.3.1 토모토파이 설치 ____16.3.2 토모토파이 기본 사용 방법 __16.4 최적의 K값 찾기 ____16.4.1 토픽 모델링 함수 정의 ____16.4.2 K값 찾기 ____16.4.3 혼란도 값의 시각화 __16.5 토픽 모델링 결과 탐색 ____16.5.1 토픽별로 확률이 높은 단어 출력하기 ____16.5.2 각 문서별 토픽 분포 구하기 ____16.5.3 토픽 이름 붙이기 ____16.5.4 토픽 모델링 시각화 __16.6 요약 __연습문제 9
|
| 도서명 | 상품상세참조 |
|---|---|
| 저자, 출판사 | 상품상세참조 |
| 크기 | 상품상세참조 |
| 쪽수 | 상품상세참조 |
| 제품구성 | 상품상세참조 |
| 발행일 | 상품상세참조 |
| 목차 또는 책소개 | 상품상세참조 |
| ISBN | 9791161757339 |
(개) 
 |
||||||||
|
||||||||
|
||||||||
|
||||||||
