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    나는 파이썬으로 머신러닝한다 2 : 인공지능 자신감 UP 인공지능 약간 매운맛

    나는 파이썬으로 머신러닝한다 2 : 인공지능 자신감 UP 인공지능 약간 매운맛

    • 장병철 외공저 저
    • (주)씨마스
    • 2023년 09월 01일
    • 정가
      23,000원
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    ISBN: 9791156725046 272쪽 734g 220 x 280 (㎜)

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    책 소개

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    출판사 리뷰

    <교재 구성>

    PART 1
    에서는 ‘분류하는 인공지능’ 영역에서는 레이블이 있는 데이터셋을 학습하여 주어진
    데이터를 정해진 몇 가지 클래스로 구별하는 분류(classification)에 대해 배웁니다.

    PART 2
    에서는 ‘묶어 주는 인공지능’ 영역에서는 정답이 주어지지 않은 데이터의 특징들을 분석한 다음, 유사한 성질을 가진 데이터끼리 모아 같은 그룹으로 묶는 군집화(clustering)에 대해 배웁니다.

    PART 3
    에서는 ‘예측하는 인공지능’ 영역에서는 한 개 이상의 독립변수가 연속적인 값을 갖는 종속변수에 영향을 주어 두 변수 사이에 선형 관계를 갖는 선형 회귀 분석과 0과 1처럼 범주형 값을 예측하는 로지스틱 회귀 분석에 대해 배웁니다.

    특장점

    이 책은 3개의 Part로 구성되어 있으며 각 Part에서는 지도학습의 분류, 비지도학습, 지도학습의 회귀를 소개하고 있습니다.
    PART 1, 2에서 각각 지도학습의 분류, 비지도학습의 군집과 차원 축소에 대한 다양한 머신러닝 알고리즘의 원리를 학습한 후, PART 3에서 지도학습의 회귀로 마무리합니다. 이를 통해 이후 등장할 딥러닝 모델 학습 방식에 대한 준비 학습까지 마치게 됩니다.
    ‘개념 학습’에서는 각 PART의 머신러닝 유형과 알고리즘에 대한 전반적인 이해를 도울 수 있도록 하였습니다.
    ‘맛보기’에서 활동에 제시된 문제를 해결하기 위하여 머신러닝 모델 학습에서 등장하는 알고리즘의 주요 용어, 특징 등을 미리 살펴봅니다.
    ‘더 자세히’에서는 모델 학습에 사용한 머신러닝 알고리즘의 핵심 원리를 자세히, 깊이 있게 탐구합니다.
    Part 1, 2, 3에서 배운 내용을 실습해 볼 수 있는 실습 문제를 수록하였습니다.
    하루 1시간 한 달이면 완성하는 학습 플래너를 제공하여 꼭 필요한 내용을 학습하고 스스로 점검할 수 있도록 하였습니다.

    저자 소개

    장병철 외공저

    저자 : 장병철
    한양대학교 컴퓨테이셔널 사회과학 연구센터 연구부교수 / 한양대학교 컴퓨터공학 박사
    이화여자대학교 AI 융합교육대학원 초빙교수
    2015개정 고등학교 『인공지능 기초』, 『프로그래밍』, 『인공지능과 미래 사회』 교과서 집필
    『나는 파이썬으로 피지컬 컴퓨팅한다』, 『안녕! 엔트리 반가워! 인공지능』, 『AI, 나랑 친구할래?』, 『나는 오렌지로 데이터 분석한다』 등 집필
    EBS 이? 자율 주행 자동차 강사

    저자 : 이지항
    상명대학교 휴먼지능정보공학 전공 교수 / Univ. of Bath, AI 박사
    상명대학교 SW 중심대학 AI 인증센터장
    상명대학교 창의예술영재교육원장
    (전) KAIST 바이오 및 뇌공학과 연구조교수
    (전) University of Bath, Research Associate
    (전) 삼성전자 DMC연구소 책임연구원
    (전) 한글과컴퓨터 SW 개발연구소 주임연구원
    2015개정 고등학교 『인공지능 수학』 교과서 집필
    2020 산업통상자원부 장관 표창(스마트가전 & 빅데이터)

    저자 : 박지훈
    대전과학고등학교 정보 교사 / 컴퓨터공학과 박사 수료
    2022 대한민국 정보교육상 수상
    2015개정 고등학교 『인공지능 기초』, 『인공지능 수학』, 『인공지능 프로그래밍 기초(파이썬)』 교과서 집필
    『선생님이 먼저 배우는 챗GPT』, 『나는 파이썬으로 머신러닝 한다 1권』, 『수학과 함께하는 고교 AI 입문』 등 집필

    저자 : 최정원
    상인천중학교 정보 교사 / 한국교원대학교 교육학 박사
    한국정보교사연합회 부회장, 한국컴퓨터교육학회 부회장
    .AICE 자격시험 검수 위원
    2023 대한민국 SW교육 페스티벌 추진 위원
    2022개정 교육과정 및 2015개정 교육과정 연구진
    2015개정 고등학교 『정보』, 『인공지능 기초』 교과서 / 중학교 『정보』, 『인공지능과 미래 사회』, 『문제 해결과 프로그래밍』 교과서 집필
    『나는 파이썬으로 머신러닝한다 1권』, 『나는 파이썬으로 피지컬 컴퓨팅한다』, KISDI 『중학교 인공지능 윤리』, 『EBS 쉽게 배우는 중학 AI』,
    『학교에서 만나는 인공지능』, 『구리테이프로 꾸미는 디지털 아트』 등 집필

    목차


    준비 학습
    1. 머신러닝 학습 플래너
    2. 실습 환경 소개

    Part 1. 분류하는 인공지능
    정답을 예측하는 지도학습
    1. 어떤 종류의 펭귄일까?(k-Nearest Neighbors)
    2. 너는 어느 별이야?(Decision Tree)
    3. 어떤 영화가 흥행할까?(Random Forest)
    4. 어떤 장르의 음악일까? (Support Vector Machine)

    Part 2. 묶어 주는 인공지능
    같은 것끼리 묶어 주는 비지도학습
    1. 품종 정보가 없는 붓꽃을 어떻게 분할할까?(k-means)
    2. 고차원의 데이터를 저차원으로 줄일 수 있을까?(Principal Component Analysis)

    Part 3. 예측하는 인공지능
    값을 예측하는 인공지능
    1. 광고 플랫폼에 따른 판매량을 예측해 볼까?(Linear Regression)
    2. 스팸일까 아닐까?(Logistic Regression)

    부록
    실습 노트
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