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실무가 훤히 보이는 머신러닝 & 딥러닝
파이썬 실전 코딩으로 배우는 한글 자연어 처리, 챗봇 개발, 이미지 분류, 데이터 분석 등 인공지능 서비스의 이해
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소개
목차
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[1부] 인공지능 서비스와 기술의 이해[1장] 인공지능이란 무엇인가1.1 인공지능 기술의 태동과 발전1.2 인공지능을 활용한 주요 비즈니스 사례1.3 정리[2장] 인공지능을 적용하기 위한 방법2.1 인공지능 적용 기술의 분류2.2 인공지능 개발을 위한 분산 플랫폼 환경2.3 인공지능 개발을 지원하는 도구2.4 딥러닝과 머신러닝 전용 프레임워크2.5 인공지능 개발을 위한 프로그램 언어2.6 데이터를 효과적으로 다루기 위한 포맷2.7 접근과 사용이 용이한 클라우드 기반 인공지능 서비스2.8 정리[2부] 머신러닝과 딥러닝[3장] 머신러닝의 이해와 지도학습을 이용한 분류3.1 머신러닝의 유형3.2 의사결정나무3.3 서포트 벡터 머신 알고리즘3.4 정리[4장] 비지도학습을 이용한 군집화4.1 K-평균 알고리즘으로 군집화 개념 이해하기4.2 K-평균 직접 구현해 보기4.3 붓꽃 데이터로 군집화 실습하기4.4 와인 데이터로 군집화 실습하기4.5 정리[5장] 딥러닝을 이용한 이미지 분류5.1 딥러닝 기술의 이해5.2 CNN이란5.3 손글씨 이미지 인식5.4 음식 이미지 인식5.5 정리[6장] 텐서플로를 이용한 이미지 객체 추출6.1 객체 추출 개요6.2 객체 인식 사용해보기6.3 객체 인식 응용하기6.4 객체 인식을 위한 이미지 라벨링 도구6.5 정리[3부] 자연어 처리 기술의 이해[7장] 한글 자연어 처리7.1 자연어 처리의 개요7.2 텍스트 데이터 전처리7.3 텍스트 데이터의 벡터화7.4 한글 자연어 처리 과정7.5 한글 형태소 분석기 알아보기7.6 한글 형태소 분석기 사용해보기7.7 토픽 모델링7.8 정리[8장] 워드투벡을 이용한 자연어 처리8.1 자연어 처리의 꽃, 단어 임베딩 이해하기8.2 word2vec을 이용한 실습 해보기8.3 word2vec을 이용해 영화 후기 분석하기8.4 정리[9장] 텍스트 감정 분석하기9.1 텍스트 감정 분석이란?9.2 케라스를 이용한 감정 분석9.3 서포트 벡터 머신을 이용한 감정 분석9.4 정리[4부] 챗봇 서비스와 구현 기술의 이해[10장] 챗봇 서비스 기술의 소개10.1 챗봇이란?10.2 챗봇의 주요 서비스 형태10.3 챗봇을 구성하는 기술10.4 정리[11장] 클라우드 서비스를 이용한 챗봇 개발11.1 왓슨을 이용한 대화 시나리오 개발11.2 슬랙 봇 추가하기11.3 챗봇 프로그램 실행하기11.4 정리[12장] RNN을 이용해 대화 서비스 개발하기12.1 딥러닝 기반 개발환경 준비12.2 RNN으로 대화 엔진 만들기12.3 세탁소 챗봇 서비스 개발하기12.4 홈 IoT 제어 챗봇 개발하기12.5 정리[부록 A] 파이썬 3 설치하기A.1 우분투에 설치하기A.2 맥 OS X에 설치하기A.3 윈도우에 설치하기[부록 B] 윈도우에서 넘파이와 사이파이 설치하기B.1 넘파이 모듈 설치B.2 사이파이 모듈 설치[부록 C] 케라스 설치하기C.1 가상 개발환경 생성하기C.2 패키지 추가 설치하기C.3 주피터 노트북 설치하기
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저자 소개2
학부에서 정보통신공학을 전공하고 대학원에서는 인공지능을 전공햇다. IMF로 어렵던 시절 IT 업계에 입문해 현재까지 약 18여 년에 이르고 있다.
경력 초기에는 주로 C/C++ 등을 이용한 다양한 윈도우 애플리케이션과 알고리즘 개발에 전념하다가 IT엔지니어에게 프로그램 개발 능력뿐 아니라 기술 산업에 대한 전문성도 중요하다는 점을 깨닫고 당시 스마트폰 확산으로 붐 업이 된 위치 기반 서비스(Location Base Service, LBS)에 참여해 세계 각국 디지털 지도 데이터를 다루는 일에도 종사했다. 이후 기술 트렌드 및 산업 영역에 대한 역량을 확대하기 위해 ITS(Int
학부에서 정보통신공학을 전공하고 대학원에서는 인공지능을 전공햇다. IMF로 어렵던 시절 IT 업계에 입문해 현재까지 약 18여 년에 이르고 있다.
경력 초기에는 주로 C/C++ 등을 이용한 다양한 윈도우 애플리케이션과 알고리즘 개발에 전념하다가 IT엔지니어에게 프로그램 개발 능력뿐 아니라 기술 산업에 대한 전문성도 중요하다는 점을 깨닫고 당시 스마트폰 확산으로 붐 업이 된 위치 기반 서비스(Location Base Service, LBS)에 참여해 세계 각국 디지털 지도 데이터를 다루는 일에도 종사했다. 이후 기술 트렌드 및 산업 영역에 대한 역량을 확대하기 위해 ITS(Intelligence Transport System), 그린(Green) IT의 에너지관리시스템(Energy Management system, EMS), 빅데이터, 클라우드, IoT를 활용한 원격검침시스템(Automatic Meter Reading, AMR) 등 다양한 산업 분야에 대한 프로젝트와 IT 기술 기획에 참여했다.
현재는 SK에서 여러 산업 분야에 인공지능을 전파하기 위해 Aibril을 통한 인공지능 기술 도입을 지원하고 있으며 IBM 왓슨의 한국어 서비스를 도입하고 확장하는 업무를 담당하고 있다. 저서로는 『과학 영재를 만드는 아두이노 교실 2/e』(에이콘출판, 2018), 번역서로 『왓슨을 이용한 인공지능 서비스 입문』(책만, 2017), 『자연어 처리와 컴퓨터 언어학』(에이콘출판, 2019) 등이 있다.
경력 초기에는 주로 C/C++ 등을 이용한 다양한 윈도우 애플리케이션과 알고리즘 개발에 전념하다가 IT엔지니어에게 프로그램 개발 능력뿐 아니라 기술 산업에 대한 전문성도 중요하다는 점을 깨닫고 당시 스마트폰 확산으로 붐 업이 된 위치 기반 서비스(Location Base Service, LBS)에 참여해 세계 각국 디지털 지도 데이터를 다루는 일에도 종사했다. 이후 기술 트렌드 및 산업 영역에 대한 역량을 확대하기 위해 ITS(Intelligence Transport System), 그린(Green) IT의 에너지관리시스템(Energy Management system, EMS), 빅데이터, 클라우드, IoT를 활용한 원격검침시스템(Automatic Meter Reading, AMR) 등 다양한 산업 분야에 대한 프로젝트와 IT 기술 기획에 참여했다.
현재는 SK에서 여러 산업 분야에 인공지능을 전파하기 위해 Aibril을 통한 인공지능 기술 도입을 지원하고 있으며 IBM 왓슨의 한국어 서비스를 도입하고 확장하는 업무를 담당하고 있다. 저서로는 『과학 영재를 만드는 아두이노 교실 2/e』(에이콘출판, 2018), 번역서로 『왓슨을 이용한 인공지능 서비스 입문』(책만, 2017), 『자연어 처리와 컴퓨터 언어학』(에이콘출판, 2019) 등이 있다.
언제나 새로운 것에 도전하기 좋아하는 개발자로서, 수년간 금융권에서 서비스 및 애플리케이션 개발을 담당했다. 현재는 SK에서 인공지능 관련 업무를 하고 있으며, 사내 강사를 겸하고 있다. 관심사는 인공지능 기술을 이용한 서비스 개발과 오픈소스 하드웨어 프로젝트와 3D 프린팅이다. 저서로는 『과학 영재를 만드는 아두이노 교실 2/e』(에이콘출판, 2018)이 있다.
품목정보
- 발행일
- 2019년 09월 25일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 17.02MB ?
- ISBN13
- 9791189909062
출판사 리뷰
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이 책의 구성1부, 인공지능 서비스와 기술의 이해’에서는 인공지능에 대한 배경과 정의, 머신러닝과 딥러닝에 대한 개념과 인공지능 서비스를 도입하기 위한 여러 가지 도구와 기술 요소를 살펴본다.1장, 인공지능이란 무엇인가’에서는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 관한 핵심 사항과 배경 지식을 소개한다. 또한, 인공지능을 활용하는 여러 가지 서비스를 소개한다. 2장, 인공지능을 적용하기 위한 방법’에서는 인공지능 기술을 서비스에 도입하기 위해 여러 가지 도구와 기술 요소를 알아본다. 2부, 머신러닝과 딥러닝’에서는 머신러닝 기술의 유형의 특징과 차이점을 살펴보고 지도학습과 비지도학습의 대표적인 알고리즘을 알아본다. 3장, 머신러닝의 이해와 지도학습을 이용한 분류’에서는 본격적으로 머신러닝을 구축해보는 시작 단원으로 의사결정나무와 서포트 벡터 머신 알고리즘을 직접 구현해봄으로써 머신러닝에 필요한 기본 개념을 배운다. 4장, 비지도학습을 이용한 군집화’에서는 비지도학습의 개요를 설명하고, K-평균 알고리즘으로 비지도 학습 문제를 해결하는 방법을 살펴본다. 5장, 딥러닝을 이용한 이미지 분류’에서는 딥러닝을 이용해서 이미지를 처리하는 방법을 배우고, 음식이미지를 인식하는 실습을 통해, 딥러닝의 훈련과정을 이해할 수 있다. 6장, 텐서플로를 이용한 이미지 객체 추출’에서는 딥러닝을 이용해서 이미지 객체를 추출하는 방법을 배운다. 딥러닝 프레임워크인 텐서플로를 사용하는 방법을 익힐 수 있다. 3부, 자연어 처리 기술의 이해’에서는 자연 어처리가 무엇인지 개요를 알아보고, 자연어 처리를 배우는 목적에 대해 살펴본 다음, 실전 예제로 자연어 처리 기술을 활용해 텍스트에서 감정을 분석하는 방법을 배운다.7장, 한글 자연어 처리’에서는 자연어 처리의 정의와 기본적인 지식을 알아보고, 한국어 처리를 위한 형태소 분석에 대해 살펴본다. 8장, 워드투벡을 이용한 자연어 처리’에서는 기존 자연어를 처리하는 방식에서 최근에 사용하게 된 딥러닝을 이용한 자연어처리 방식에 대해 소개한다. 특히 워드투벡(Word2Vec)이라는 기술에 대해 자세히 살펴본다. 9장, 텍스트 감정 분석하기’에서는 한국어 영화 리뷰를 통해 감정을 판단하는 기술을 배운다. 순환신경망(RNN)과 서포트 벡터 머신을 이용해서 구현하는 방법을 익힌다. 4부, 챗봇 서비스와 구현 기술의 이해’에서는 챗봇에 대한 기본적인 개념을 익히고, 클라우드 서비스를 이용해서 만드는 방법과 직접 딥러닝 기술을 이용해서 간단한 대화 서비스를 만드는 방법을 소개한다.10장, 챗봇 서비스 기술의 소개’에서는 최근 주목받는 챗봇 서비스에 대한 이해와 유형, 다양한 사례를 알아본다. 챗봇을 구성하는 기술도 살펴본다. 11장, 클라우드 서비스를 이용한 챗봇 개발’에서는 클라우드 기반의 왓슨을 이용해서 직접 챗봇을 만들어본다. 12장, RNN을 이용해 대화 서비스 개발하기’에서는 제공하는 클라우드 서비스가 아닌 직접 딥러닝 기술을 이용해서 대화 서비스를 구축해본다. 마지막으로 부록에서는 이 책의 예제를 실행하기 위한 주요 실행 환경인 파이썬, 넘파이(NumPy)와 사이파이(SciPy), 케라스(Keras) 설치 방법을 설명한다. 그 밖의 환경 설치 및 구축 방법은 본문에서도 자세히 안내한다. 이 책의 주요 특징- 이 책 한 권으로 인공지능 서비스의 다양한 분야를 모두 학습하고 실무 예제를 실습해볼 수 있다.- 머신러닝과 딥러닝의 주요 알고리즘 이론을 배우고 간단한 서비스를 직접 만들어본다.- 인공지능의 유형, 사례, 적용 기술 등을 파악해 서비스 기획을 위한 기본기를 갖출 수 있다.- 인공지능 기술로의 확대 및 실무 적용 관점에서 직접 경험해보고 선택할 수 있다.- 음성 인식, 자연어 처리, 대화 시스템, 영상 처리 등 다양한 인공지능 기술을 맛볼 수 있다.- 인공지능을 위한 파이썬 기반 패키지인 파이토치(PyTorch), 젠심(Gensim), 텐서플로(TensorFlow), 케라스(Keras), NLTK 등을 사용한다.이 책의 독자 대상- 인공지능을 활용한 신규 IT 서비스를 고민하고 기술적 이해에 목마른 서비스/솔루션 기획자- 머신러닝, 딥러닝 영역으로 전문성을 넓히고자 하는 IT 업무 종사자- 컴퓨터 프로그램 경험이 있고 인공지능을 이용한 개발을 경험해보고 싶은 고등학생, 대학생 및 일반인
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