품목정보
발행일 | 2020년 03월 31일 |
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쪽수, 무게, 크기 | 384쪽 | 173*230*30mm |
ISBN13 | 9791190014823 |
ISBN10 | 1190014823 |
발행일 | 2020년 03월 31일 |
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쪽수, 무게, 크기 | 384쪽 | 173*230*30mm |
ISBN13 | 9791190014823 |
ISBN10 | 1190014823 |
PART 1 인공지능과 머신러닝 1-1. 인공지능의 미래 1-2. 인공지능 구분 1-3. 머신러닝 기본 1-4. 머신러닝 학습 1-5 머신러닝 전문가 되기 PART 2 머신러닝 절벽 건너기 2-1. 머신러닝 파이프라인 2-2. 데이터 준비(1단계) 2-3. 데이터 탐색(2단계) 2-4. 머신러닝 모델 생성(3단계) 2-5. 머신러닝 모델 평가(4단계) 2-6. 머신러닝 모델 배포(5단계) 2-7. 머신러닝 최적화 모델 2-8. 텐서플로 플레이그라운드 실험 PART 3 클라우드 인공지능 서비스(AIaaS) 3-1. 클라우드 컴퓨팅 3-2. 대표 클라우드 서비스 3-3. 인공지능을 넘어 인공지능 서비스로 PART 4 AWS Sagemaker 4-1. 클라우드 넘버원 AWS 4-2. AWS 인공지능과 머신러닝 4-3. AWS Sagemaker 4-4. AWS Sagemaker 준비 4-5. AWS Sagemaker 실험 PART 5 MS Azure Machine Learning Studio 5-1. 인텔리전트 클라우드 MS Azure 5-2. MS Azure AI 5-3. MS Azure Machine Learning Studio 5-4. MS Azure Machine Learning Studio 준비 5-5. MS Azure Machine Learning Studio 실험 PART 6 구글 클라우드 AI 플랫폼 6-1. 다시 추격하는 구글 클라우드 AI 플랫폼 6-2. 구글 인공지능 및 머신러닝 서비스 6-3. 구글 클라우드 AI 플랫폼 6-4. 구글 클라우드 AI 플랫폼 준비 6-5. 구글 클라우드 AI 플랫폼 실습 PART 7 IBM Watson Studio 7-1. 새롭게 도약하는 IBM 클라우드 7-2. IBM Watson AI 7-3. IBM Watson Studio 7-4. IBM Watson Studio 준비 7-5. IBM Watson Studio 실습 |
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