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코딩책과 함께 보는 인공지능 개념 사전 상세페이지

컴퓨터/IT 컴퓨터/앱 활용

코딩책과 함께 보는 인공지능 개념 사전

최소한의 수학과 최대한의 그림으로 설명하는 나의 첫 인공지능 책

소장종이책 정가16,000
전자책 정가20%12,800
판매가12,800
코딩책과 함께 보는 인공지능 개념 사전 표지 이미지

작품 소개

<코딩책과 함께 보는 인공지능 개념 사전> 이 책은 인공지능 공부를 시작하려는 독자들을 위한 입문서로, 수학을 최소화하고 그림을 최대로 활용해 인공지능을 쉽게 설명하는 책이다. 나아가 딥러닝 코딩을 경험할 수 있도록 코딩 실습까지 담았다.

이 책은 크게 2개 파트로 구성되어 있다.
첫 번째 파트에서는 인공지능의 개념을 오롯이 담았다. 인공지능 연구가 두 번의 봄과 겨울을 경험했던 이유와 전문가 시스템, 챗봇, 넷플릭스 등 우리 삶에서의 인공지능을 공유하였다. 나아가 인공지능을 가능하게 하는 학습 알고리즘을 소개하고, 퍼셉트론, 오차역전법, 과대적합, 옵티마이저, 규제화 등 딥러닝에서 꼭 알아야 할 개념들을 담았다.

두 번째 파트에서는 구글에서 공개한 텐서플로우 강의를 활용해 딥러닝을 위한 코딩을 설명하고 있다. 텐서플로우는 딥러닝을 위한 오픈소스 플랫폼으로, 모델 생성, 훈련, 평가 등의 과정을 위한 방대한 라이브러리를 제공하고 있다. 인공지능을 입문하는 사람이라면 꼭 한번 경험해야 할 플랫폼이기 때문에 이 책을 통해 텐서플로우를 소개하고자 하였다.


출판사 서평

“인공지능 기술이 우리 생활에 없어서는 안 될 핵심 기술로 자리매김함에 따라 인공지능 교육에 대한 관심도 높아지고 있습니다. 정부에서는 인공지능 기술 확산에 다양한 정책을 펼치고 있고, 2025년부터 인공지능 교육을 초중고 교육과정에 도입할 계획입니다. 이 책은 컴퓨터를 전공하지 않은 비전공자들도 활용할 수 있는 입문서로, 이론뿐만 아니라 실습을 통해 인공지능 기술을 폭넓게 공부할 수 있는 장점이 있습니다. 또한, 이 책을 통해 인공지능 개념을 쉽게 다가갈 수 있고, 코딩을 통해 인공지능 기술을 경험할 수 있도록 구성되어 있기 때문에 인공지능 공부를 시작하는 모든 분들에게 큰 도움이 될 것입니다.”
─KAIST 전산학부 정유채 겸직 교수

지난 20여 년 간 IT 전문가로 활동해온 김현정 작가는 그동안 『코딩책과 함께 보는 코딩 개념 사전』 『코딩책과 함께 보는 소프트웨어 개념 사전』 『엔트리 블록코딩 100제』 등을 펴내 독자들에게 풍성한 IT 지식을 전하며 많은 사랑을 받아왔다. 이번에 ‘코딩책과 함께 보는’ 시리즈의 세 번째 책 『코딩책과 함께 보는 인공지능 개념 사전』을 출간하며 다시금 ‘IT 지식이 교양인 시대’가 되었음을 강조하고 있다.

인공지능 경쟁력 강화를 위해 정부는 2020년부터 모든 국민이 인공지능 교육을 받을 수 있는 체계를 마련하겠다고 발표했는데, 2022년까지 초중등 교육에 인공지능이 필수 교과과정으로 들어가게 되고, 초등학교 선생님이 되기 위해서는 교대에서 인공지능 과목을 필수로 이수해야 한다고 한다. 뿐만 아니라 사범대에서도 인공지능 과목을 공부해야 하고, 심지어 모든 군 장병과 공무원 임용자는 '인공지능 소양교육'을 필수로 받아야 한다.

이런 사회적인 흐름 속에서 출간한 『코딩책과 함께 보는 인공지능 개념사전』은 독자들에게 인공지능 공부의 첫걸음을 도와주는 책으로, 인공지능 개념을 비유와 그림으로 쉽게 설명하고 있기 때문에 전국민 인공지능 학습 시대에 비교적 쉽게 활용할 수 있는 책이 될 수 있을 것이다.

물론 인공지능 공부에 대한 첫발을 내딛는 것은 참 어려운 일이다. 시중의 인공지능 책을 펼쳐보면 수학공식으로 가득 차 있거나 복잡한 코딩으로 어렵게 설명하는 경우가 많다. 인공지능을 더 잘 이해하기 위해서 수학적 개념이 필요한 것은 사실이지만 인공지능을 활용하는 입장에서 반드시 수학을 중심으로 인공지능 공부를 ‘시작’할 필요는 없다. 사실 수학이라는 것이 개념을 명확히 설명하기 위해 필요하지만, 코딩은 소프트웨어 기술을 활용하는 과정이기 때문에 수학적 배경보다는 인공지능의 개념을 정확히 이해하는 것이 더 중요하다. 이런 이유에서 『코딩책과 함께 보는 인공지능 개념사전』에서는 인공지능 기술에서 다루고 있는 주요한 개념을 최소한의 수학과 다양한 그림으로 소개하고 있다.


저자 소개

한국과학기술원(KAIST)에서 소프트웨어공학을 전공했고, IT 컨설팅회사에 근무하면서 다양한 소프트웨어를 현장에서 직접 경험하고 있다. 소프트웨어 분야에서 공적을 인정받아 2014년 미래창조과학부 장관상을 수상했다. ISO/IEC 국제 표준화 활동에 활발하게 참여하고 있으며, 관련 분야 전문위원으로도 활동 중이다. 10여 년 동안 아카데미와 대학교 등에서 소프트웨어 분야 강의를 하면서 IT기술을 이해하기 쉽게 설명하는 방법을 배웠고, 현장감 있는 교육을 제공하기 위해서는 흥미롭고 재미있는 이야기와 경험을 공유하는 것이 무엇보다 중요하다는 것을 깨달았다. 이에 청소년과 일반인들을 위한 재미있고 이해하기 쉬운 교양서적의 집필을 시작, 그 결실로 『그림과 이야기로 쉽게 배우는 소프트웨어와 코딩 첫걸음』, 『코딩책과 함께 보는 코딩 개념 사전』, 『코딩책과 함께 보는 소프트웨어 개념 사전』, 『엔트리 블록코딩 100제』, 『코딩책과 함께 보는 인공지능 개념 사전』 등을 펴내게 되었다.

목차

감수의 글
들어가며

PART 1 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝

1장 인공지능이란
인간이 만든 지능, 인공지능 | 튜링 테스트 | 인공지능의 역사 | 강 인공지능과 약인공지능 | 인공지능, 머신러닝, 딥러닝

2장 우리 삶에서의 인공지능
스팸필터 | 알파고 | IBM 왓슨 | 챗봇과 가상비서 | 객체 인식 | 넷플릭스와 유튜브

3장 기계가 학습하는 것, 머신러닝
머신러닝 | 훈련 데이터 | 검증 데이터 | 테스트 데이터 | 지도 학습 | 비지도 학습 | 강화 학습 | 지도 학습 알고리즘

4장 뉴런으로 만든 인공신경망
퍼셉트론 | 인공신경망 | 활성화 함수 | 손실 함수 | 오차역 전파법 | 경사하강법 | 옵티마이저 | 모델 평가 | 과대적합 | 하이퍼파라미터 | 가중치 규제 | 드롭아웃 | 학습 조기 종료

5장 깊은 신경망, 딥러닝
딥러닝 | 합성곱 신경망 | 순환신경망


PART 2 딥러닝을 위한 코딩

6장 코랩 시작하기
코랩 165

7장 딥러닝 코딩 절차 이해하기
딥러닝 코딩 절차 | 필수 모듈 임포트하기 | 데이터 로딩하기 | 모델 만들기 | 모델 설정하기 | 모델 훈련하기 | 시각화하기 | 모델 평가하기 | 모델 저장하기

8장 다중클래스 분류 - 패션 이미지 분류하기
다중클래스 이해하기 | 패션MNIST 데이터 준비 | 모델 만들기 | 모델 훈련하기 | 모델 평가하기 | 이미지 분류

9장 이진분류 - 영화 리뷰 분류하기
이진분류 이해하기 | IMDB 데이터 준비 | 모델 만들기 | 모델 훈련하기 | 시각화하기

10장 회귀분석 - 자동차 연비 예측하기
회귀분석 이해하기 | 산점도 행렬 모듈 임포트 | Auto MPG 데이터 세트 다운로드 | 데이터 정제 | 훈련 데이터와 테스트 데이터 분리하기 | 데이터 정규화 | 모델 만들기 | 모델 훈련하기 | 모델 평가하기 | 예측하기

11장 과대적합 완화하기
과대적합 확인하기 | 복잡한 모델 사용하기 | 가중치 규제하기 | 드롭아웃

12장 하이퍼파라미터 튜닝
텐서보드 사용 준비하기 | 데이터 로딩하기 | 하이퍼파라미터 세팅하기 | 텐서보드 실행하기

13장 CNN을 사용한 이미지 분류
필수 모듈 임포트하기 | 데이터 로딩하기 | 데이터 개수 파악하기 | 데이터 준비하기 | 모델 만들기 | 모델 훈련하기 | 데 이터 보강하기 | 드롭아웃 | 모델 훈련하기 | 예측하기

참고문헌
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