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다양한 인공 지능 플랫폼을 소개하고 파이썬(Python) 프로그래밍을 통해 데이터를 시각화하고 분석할 수 있는 방법을 소개하고 있다. 이를 기반으로 예제를 통해 머신 러닝 기법을 필요로 하는 다양한 산업 환경에서 인공 지능 프로그래밍의 개념을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 초점을 맞추었다.
저자: 박상배
제1부 인공 지능(Artificial Intelligence)
제1장 인공 지능의 개념과 이해
제2장 인공 지능의 활용
제2부 인공 지능 플랫폼 소개
제3장 인공 지능 교육 플랫폼들
제3부 소프트웨어 활용 및 코딩
제4장 인공 지능 프로그래밍의 개념과 이해
제5장 파이썬 프로그래밍의 이해 및 툴 설치
제4부 파이썬 프로그래밍
제6장 파이썬 문법 초급
제7장 파이썬 문법 중급
제5부 파이썬을 이용한 데이터 시각화 및 분석
제8장 Matplotlib를 사용한 데이터 시각화 기법
제9장 데이터 분석 기법(Numpy, Scipy, Pandas)
제6부 인공 지능 데이터 학습 모델 생성 및 결과 예측
제10장 예제로 배우는 SVM 분류기 생성
제11장 예제로 배우는 인공 신경망의 이해
제12장 예제로 배우는 MNIST 문자 인식
참고 문헌 및 웹 사이트
제1장 인공 지능의 개념과 이해
제2장 인공 지능의 활용
제2부 인공 지능 플랫폼 소개
제3장 인공 지능 교육 플랫폼들
제3부 소프트웨어 활용 및 코딩
제4장 인공 지능 프로그래밍의 개념과 이해
제5장 파이썬 프로그래밍의 이해 및 툴 설치
제4부 파이썬 프로그래밍
제6장 파이썬 문법 초급
제7장 파이썬 문법 중급
제5부 파이썬을 이용한 데이터 시각화 및 분석
제8장 Matplotlib를 사용한 데이터 시각화 기법
제9장 데이터 분석 기법(Numpy, Scipy, Pandas)
제6부 인공 지능 데이터 학습 모델 생성 및 결과 예측
제10장 예제로 배우는 SVM 분류기 생성
제11장 예제로 배우는 인공 신경망의 이해
제12장 예제로 배우는 MNIST 문자 인식
참고 문헌 및 웹 사이트
이 교재는 다양한 인공 지능 플랫폼을 소개하고 파이썬(Python) 프로그래밍을 통해 데이터를 시각화하고 분석할 수 있는 방법을 소개하고 있다. 이를 기반으로 예제를 통해 머신 러닝 기법을 필요로 하는 다양한 산업 환경에서 인공 지능 프로그래밍의 개념을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 초점을 맞추었다.
1부와 2부, 인공 지능에 대한 정의와 데이터의 관계를 살펴보고 인공 지능 교육 플랫폼에 대해 설명하였다.
3부와 4부, 프로그램이 무엇인지 살펴보고 파이썬 관련 기본 프로그래밍을 초급과 중급으로 나누어 학습할 수 있도록 구성하였다.
5부와 6부, 인공 지능 모델 구현을 위한 데이터 시각화 및 데이터를 분석할 수 있는 단원으로, 데이터의 시각화 방법과 분석 기법 그리고 예제로 배우는 머신 러닝 학습 방법에 대해 실습을 통하여 이해할 수 있도록 하였다.
1부와 2부, 인공 지능에 대한 정의와 데이터의 관계를 살펴보고 인공 지능 교육 플랫폼에 대해 설명하였다.
3부와 4부, 프로그램이 무엇인지 살펴보고 파이썬 관련 기본 프로그래밍을 초급과 중급으로 나누어 학습할 수 있도록 구성하였다.
5부와 6부, 인공 지능 모델 구현을 위한 데이터 시각화 및 데이터를 분석할 수 있는 단원으로, 데이터의 시각화 방법과 분석 기법 그리고 예제로 배우는 머신 러닝 학습 방법에 대해 실습을 통하여 이해할 수 있도록 하였다.
