품목정보
발행일	2019년 09월 25일
쪽수, 무게, 크기	468쪽 \| 18823522mm
ISBN13	9791161753492
ISBN10	1161753494

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1장. Cognitive Services를 이용한 인공지능 민주화 __인공지능 민주화 ____머신 러닝 라이브러리 ____머신 러닝과 딥러닝 플랫폼의 현상태 __인공지능 비즈니스 사례 구축 ____자연어 이해와 생성 ____음성 인식 ____인지형 디지털 비서 ____비구조화 텍스트 분석 ____결정 - 관리 ____로봇 프로세스 자동화 __머신 러닝의 다섯 가지 집단 __Microsoft Cognitive Services - 황급한 여행 ____음성 __언어 __지식 __검색 __인공지능 윤리 __결론 __참고 및 추가 문헌 2장. 대화 인터페이스 구축 __대화형 UI의 구성 요소 __봇 프레임워크 시작하기 __Bot Framework SDK 샘플 __2-1 YodaBot 만들기 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __2-2. Azure Bot Service를 이용한 봇 생성 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __2-3 Q&A 봇 구축 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __2-4 데이터센터 건전성 모니터 봇 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __자원 관리 템플릿을 통한 Azure 배치 설정 __참고 및 추가 문헌 3장. 보는 것이 믿는 것이다: 커스텀 비전 __3-1 핫도그 찾아내기 ____문제 ____해결책 __3-2 커스텀 비전으로 감시 시스템 훈련 ____문제 ____해결책 __3-3 Cognitive Services 컴퓨터-비전 API를 사용한 자막 봇 ____문제 ____해결책 ____DAQUAR 챌린지 __3-4 CustomVision.AI를 사용한 냉장고 탐색 ____문제 ____해결책 __3-5 인지 툴킷으로 이제 당신의 냉장고를 탐색하자 ____문제 ____해결책 __3-6 커스텀 비전을 이용한 제품과 부품 인식 ____문제 ____해결책 __3-7 CNTK 커스텀 비전 모델로 의상 검색 ____문제 ____해결책 __참고 및 추가 문헌 4장. 텍스트-분석: 다크 데이터 처리 __텍스트-분석 생태계 개요 ____CoreNLP ____NLTK-Python NLP 툴킷 ____SpaCY ____Gensim ____Word2VecGloVe - 단어 표현을 위한 전역 벡터 ____DeepDive - 알고리즘이 아닌 특징 ____Snorkel - 빠른 훈련-데이터 생성을 위한 시스템 ____Fonduer - 리치 형식 데이터에서 KB 구축 형식 데이터 ____TextBlob - 단순화 텍스트 처리 ____클라우드-기반 텍스트-분석과 API __4-1 보험금 청구 분류 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __4-2 회사의 건전성 알아내기 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __4-3 텍스트 요약 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __참고 및 추가 문헌 5장. 인지 로보틱스 프로세스 자동화: 자동화하자! __5-1 음성에서 intent 추출 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 ____LUIS 엔드포인트 생성 ____LUIS 응용 생성과 사용자 utterance 훈련 ____Visual Studio 2017의 콘솔 응용 코드 제작 __5-2 E-메일 분류와 자동화된 이메일 요청서 생성 분류 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __5-3 이상 현상 탐지: 신용카드 부정 사용 사례 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __5-4 어려운 과제: 시계열에서의 교차-상관 관계 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __5-5 교통 패턴 이해하기: 에너지 수요 예측 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __참고 및 추가 문헌 6장. 지식-관리와 지능형 검색 __6-1 Azure 검색 인덱싱 처리 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __6-2 LUIS를 사용한 자연어 검색 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __6-3 entity 검색 구현 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __6-4 논문 요약 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __6-5 텍스트-분석에서 연결된 entity 식별 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __6-6 인지적 검색 적용 ____문제 ____해결책 __참고 및 추가 문헌 7장. AIOps: 예측 분석과 머신 러닝 운영 __7-1 Grakn을 이용한 지식-그래프 구축 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __7-2 인지 서비스 랩 프로젝트 이상-탐지기를 사용한 이상-탐지 ____문제 ____해결책 ____작동 방법 __참고 및 추가 문헌 8장. 산업에서의 인공지능 사용 예 __금융 서비스 __8-1 모바일 사기 탐지 ____문제 ____해결책 __8-. 현금 보유량 최적화 ____문제 ____해결책 __8-3 사고 경향 예측(보험) ____문제 ____해결책 ____헬스케어 __8-4 정확한 진단과 환자 결과 예측 ____문제 ____해결책 __8-. 병원 재입원 예측과 예방 ____문제 ____해결책 ____자동차와 제조업 __8-6 예측 유지보수 ____문제 ____해결책 ____소매업 __8-7 개인화된 점포 환경 ____문제 ____해결책 __8-8 패스프 푸드 드라이브-스루 자동화 ____문제 ____해결책 __결론 부록 A. 공공 데이터셋과 딥러닝 모델 스토리지

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■ Microsoft Cognitive Service API를 사용한 해법 ■ TensorFlow와 Microsoft Cognitive Toolkit을 사용한 딥러닝 적용 ■ 자연어 처리와 컴퓨터 비전에서의 상업적인 문제 해결 ■ 머신 러닝 개발 사이클 - 문제 형식화 정의에서 도입까지 1장, ‘Cognitive Services를 통한 인공지능 민주화’와 8장, ‘산업에서의 인공지능 사례’를 제외한 이 책의 모든 부분은 문제 - 해결 레시피 형식을 취하고 있으며, 문제 파악에서 시작해 솔루션을 제시하고 마지막으로 해결책이 어떻게 작동하는지와 해결책 개발에 필요한 단계가 무엇인지 설명한다. 2장, ‘대화 인터페이스 구축’부터 7장, ‘AIOps: 예측 분석과 머신 러닝 운영’까지는 각각 인공지능 해결책의 서로 다른 측면이나 카테고리를 다루고 있고, 8장, ‘산업에서의 인공지능 사례’에서는 결론적으로 실제 인공지능 사례와 해결책을 설명한다. 각 장의 개요는 다음과 같다. 1장, ‘Cognitive Services를 통한 인공지능 민주화’에서는 인공지능 프레임워크의 개요와 함께 인공지능을 활용한 인지 서비스에 있어 마이크로소프트의 노력을 소개한다. 2장, ‘대화 인터페이스 구축’에서는 사용자 대화가 가능한 챗봇의 사례와 개발을 알아본다. 3장, ‘보는 것이 믿는 것이다: 커스텀 비전’에서는 이미지에서 정보와 지식을 추출하기 위한 커스텀 비전 솔루션 개발에 대해 알아본다. 4장, ‘텍스트 분석: 다크 데이터 처리’에서는 기업체에서의 NLP 솔루션을 설명하고, 모든 조직에 항상 존재하는 방대한 텍스트 정보를 다룬다. 5장, ‘인지 로보틱스 프로세스 자동화: 자동화하자!’에서는 인공지능과 인지 서비스를 사용한 로보틱스 처리 자동화(RPA, Robotic Process Automation) 레시피를 알아본다. 6장, ‘지식 관리와 지능형 검색’에서는 기업 검색에 관한 많은 질문과 이슈를 다룬다. 7장, ‘AIOps: 예측 분석과 머신 러닝 운영’에서는 많은 수작업을 인공지능을 사용해 자동화하고 단순화하는 방법을 알아본다. 8장, ‘산업에서의 인공지능 사례’에서는 산업별 실제 인공지능 사례와 해결책을 알아본다.

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