제조기업에서 비용절감, 품질향상, 시간단축을 위해 AI 기술을 어떻게 활용하는지 알 수 있는 책입니다.유료로 제공해주는 질 좋은 데이터를 직접 구매하여 코딩 실습을 하실 수 있습니다.실습은 단계별로 설명이 되어 있어 따라하기 쉬웠습니다.YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다#리뷰어클럽리뷰
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제조기업에서 비용절감, 품질향상, 시간단축을 위해 AI 기술을 어떻게 활용하는지 알 수 있는 책입니다. 유료로 제공해주는 질 좋은 데이터를 직접 구매하여 코딩 실습을 하실 수 있습니다. 실습은 단계별로 설명이 되어 있어 따라하기 쉬웠습니다.
YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다 #리뷰어클럽리뷰 |
이 책에 내용은 제목을에서도 엿볼 수 있듯이 제조 ai에 관한 책입니다.저는 이쪽 분야에 평소에 관심이 있었는데 마침 기회가 되어 읽어보게 되었습니다.이 책은 크게 2가지 파트로 나뉘는데 제조Ai에 대한 이론과 실전으로 구성되어있습니다.이론 파트에서는 제조데이터와 ai를 이해하기 쉽고 자세하게 다루고 있습니다.제조데이터와 제조ai가 어떤 것이고 어떻게 활용되고 어째서 이용
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이 책에 내용은 제목을에서도 엿볼 수 있듯이 제조 ai에 관한 책입니다. 저는 이쪽 분야에 평소에 관심이 있었는데 마침 기회가 되어 읽어보게 되었습니다. 이 책은 크게 2가지 파트로 나뉘는데 제조Ai에 대한 이론과 실전으로 구성되어있습니다. 이론 파트에서는 제조데이터와 ai를 이해하기 쉽고 자세하게 다루고 있습니다. 제조데이터와 제조ai가 어떤 것이고 어떻게 활용되고 어째서 이용하는지 등을 알 수 있었습니다. 실전 파트에선 제조ai를 개발하기 위한 환경(프로그램 설치, 설정 등)을 갖추는 법을 알 수 있고, 직접 코딩해보며 ai개발을 맛봐 볼 수 있었습니다. 그리고 여러가지 데이터(숫자, 이미지, 소리 등)를 이용해서 여러가지 모델을 만들어 볼 수도 있어서 좋았습니다. 그리고 매 챕터 끝마다 그 챕터에 내용으로 퀴즈가 만들어져 있어 내용을 다시 한번 돌아보며 이해해볼 수 있었던 점이 좋았던거 같습니다. 제조 ai에 대해 관심있으신 분들은 읽어보면 좋을 거 같습니다 ＜YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다＞
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AI 시대가 왔고 모든 부분에 영향을 끼칠 것이라는 건 알고 있었지만막상 각각의 산업이 어떻게 변할지에 대해서는 크게 생각을 안 해봤던 것 같다.이 책을 통해 제조업도 AI 시대를 살아남기 위해서 엄청난 노력하고 있구나를 알 수 있었던 것 같다.지금 또한 과도기일 것이 분명하지만 이 책은 현재 제조 AI의 표준이 되는 책일 것이다.제조 AI를 다루려는 사람들은 필수로 참고하고 활
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AI 시대가 왔고 모든 부분에 영향을 끼칠 것이라는 건 알고 있었지만 막상 각각의 산업이 어떻게 변할지에 대해서는 크게 생각을 안 해봤던 것 같다. 이 책을 통해 제조업도 AI 시대를 살아남기 위해서 엄청난 노력하고 있구나를 알 수 있었던 것 같다. 지금 또한 과도기일 것이 분명하지만 이 책은 현재 제조 AI의 표준이 되는 책일 것이다. 제조 AI를 다루려는 사람들은 필수로 참고하고 활용할 수밖에 없을 것이고 꼭 제조 AI가 아니더라도 코딩에 관심이 있는 사람들에게는 좋은 실습서가 될 수 있을 것 같다. 특히 예시들이 파이썬으로 진행되기 때문에 파이썬을 사용하는 사람들에게 더욱더 도움이 될 것 같다. AI 시대는 누구나 처음이라 무수한 가능성을 가지고 여러 방면으로 찾아 헤맬 수밖에 없다. 하지만 이 AI 시대는 너무 빠르게 변해서 이리저리 헤매는 시간을 그리 오래 보낼 수 없게 한다. 그런 점에서 이 책은 제조 AI의 출발점으로 큰 방향성을 제시해 줄 수 있는 책이 될 것이다. 책을 읽고 나니 제조 AI의 미래가 더욱더 기대되고 궁금해진다. [YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다] #리뷰어클럽리뷰 |
제조데이터 표준, 품질확보 방법론, 제조데이터 유형별 현장공장 적용 AI 코딩의 필수 지침서!제조AI빅데이터 분석기법-코딩편-입니다.이 책에서는국내 제조기업이 제조데이터, AI를 기반으로 글로벌 세계로 나아가는 과정에 도움이 되는실질적인 로드맵과 적용방안을 제시하고 있습니다.독자들로 하여금 도움이 될 수 있도록제조데이터 표준, 제조데이터 품질확보 방법론, 제조데이터 유
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제조데이터 표준, 품질확보 방법론, 제조데이터 유형별 현장공장 적용 AI 코딩의 필수 지침서! 제조AI빅데이터 분석기법-코딩편-입니다. 이 책에서는 국내 제조기업이 제조데이터, AI를 기반으로 글로벌 세계로 나아가는 과정에 도움이 되는 실질적인 로드맵과 적용방안을 제시하고 있습니다.  독자들로 하여금 도움이 될 수 있도록 제조데이터 표준, 제조데이터 품질확보 방법론, 제조데이터 유형별(숫자, 이미지, 소리) 제조AI 개발 방법을 다루고 있으며 일곱 개의 챕터 별로 다양한 예제와 코딩실습, 퀴즈 등을 포함하고 있습니다.
챕터별 구성을 자세히 살펴보면, Chapter 1. 제조AI 개관 - 제조데이터 및 AI 분석목적 - 빅블러 시대의 제조데이터 및 AI 싸이언티스트 Chapter 2. 제조AI 개발환경 설정 - 아타콘다(Anaconda) 설치 - 주피너 노트북 실행하기 - 가상환경 만들기 - 텐서플로우 설치하기 Chapter 3. 제조AI 개발 맛보기 - 제조AI 프로그램 - 전체 소스코드 Chapter 4. 제조AI데이터 품질관리(전처리) - ‘제조AI데이터셋 품질확보 방법론’ 실습 Chapter 5. 숫자 제조데이터 기반 AI 개발 Chapter 6. 이미지 제조데이터 기반 AI 개발 Chapter 7. 소리 제조데이터 기반 AI 개발   특히, 이 책은 제조업에 특화된 책으로 제조업 데이터 분석에 관심이 많은 학생 뿐 아니라 관련 종사자들까지 폭 넓게 제조 데이터 분석법을 학습할 수 있는 실질적으로 도움이 되는 책입니다!
‘Yes24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다’
#리뷰어클럽리뷰 #제조AI빅데이터분석기법 #코딩편 |
종이책
[책 리뷰] 제조AI빅데이터 분석기법 (코딩편) - 김일중, 유승화, 임성훈, 신민수, 박준용 외 2명. 보민출판사. 2024
"[책 리뷰] 제조AI빅데이터 분석기법 (코딩편) - 김일중, 유승화, 임성훈, 신민수, 박준용 외 2명. 보민출판사. 2024" 내용보기
[책 리뷰] 제조AI빅데이터 분석기법 (코딩편) - 김일중, 유승화, 임성훈, 신민수, 박준용 외 2명. 보민출판사. 2024책소개제조데이터 표준, 품질확보 방법론,제조데이터 유형별 현장공장 적용 AI 코딩의 필수 지침서!전 세계적으로 화제를 불러일으키는 '제조데이터', '제조AI'는 이미 제조기업의 지속 가능한 경쟁우위 달성을 위해 도입해야 할 핵심기술로 자리매김하고 있다. 지난 2020
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[책 리뷰] 제조AI빅데이터 분석기법 (코딩편) - 김일중, 유승화, 임성훈, 신민수, 박준용 외 2명. 보민출판사. 2024 책소개 제조데이터 표준, 품질확보 방법론, 제조데이터 유형별 현장공장 적용 AI 코딩의 필수 지침서! 전 세계적으로 화제를 불러일으키는 '제조데이터', '제조AI'는 이미 제조기업의 지속 가능한 경쟁우위 달성을 위해 도입해야 할 핵심기술로 자리매김하고 있다. 지난 2020~2023년 약 3년간의 대한민국 제조생태계는 제조데이터, AI를 실제 우리 중소, 중견 제조현장에도 적용할 수 있을까에 대한 답과 가능성을 살펴본 해였던 것 같다. 이제 2024년부터는 기술의 지속 가능한 활용과 제조업 고도화 달성을 위해보다 치밀하고 체계적으로 제조데이터, AI 거버넌스를 바라볼 필요성이 존재한다. 이 책 『제조AI빅데이터 분석기법 (코딩편)』은 국내 제조기업이 제조데이터, AI를 기반으로 글로벌 제조스타를 향해 나아가는 과정에 실질적 로드맵과 적용방안을 제시하는 가이드라인이다. 제조데이터 표준, 제조데이터 품질확보 방법론, 제조데이터 유형별(숫자, 이미지, 소리) 제조AI 개발 방법을 다루고 있으며 챕터별로 예제, 코딩실습, 퀴즈를 제공한다. 제조업에 특화된 국내 최고 데이터 분석 책으로서의 다양한 이슈를 다루는 이 책 『제조AI빅데이터 분석기법(코딩편)』은 제조데이터, AI에 관심이 있는 학생, 제조업 종사자, 정부 정책결정자에 이르기까지 모두가 함께 학습할 수 있는 현장 중심형 책이다. 자, 이제 책장을 넘겨보자. -책 소개: yes24 (https://www.yes24.com/Product/Goods/126395715) [목차 정리] - Chapter 1. 제조AI 개관 - Chapter 2. 제조AI 개발환경 설정 - Chapter 3. 제조AI 개발 맛보기 - Chapter 4. 제조AI데이터 품질관리(전처리) - Chapter 5. 숫자 제조데이터 기반 AI 개발 - Chapter 6. 이미지 제조데이터 기반 AI 개발 - Chapter 7. 소리 제조데이터 기반 AI 개발 수십년 한 우물을 파는 장인이 서기 힘든 시대다. 로봇과 컴퓨터는 제조업 구석구석으로 퍼져나가 많이 활성화 된지 오래다. 선반과 밀링은 수십년 전부터 도면을 입력하여 자동으로 절삭하고 잘라내고 깎아내고, 많은 부품들은 컨베이너 벨트에 올려놓으면 로봇이 조립하고 용접하는 시대이기도 하다.     제조업에서 시대는 이미 도래한지 오래고, 이 다음을 위해 단단하게 지반을 다지기 위한 몇 가지 작업중 하나가 바로 제조데이터와 AI를 융합하는 기술이 아닐까 싶다. 결국은 제조업의 수율이 곧 생산성이고, 이에 인간의 힘과 능력은 고도화된 로봇과 AI를 활용하는게 더 효율적임을 이미 결과론 적으로 볼 수 있기 때문이다. 이 책의 저자들은 모두 대학교의 교수이고, AI와 제조데이터를 가르치거나 전공하거나 연구하는 사람들이다. 중요한건 현직 교수이기이에 이 책은 필요성에 비해 생각보다 어렵게 읽힌다. 마치 대학교 교재를 다시 보는 기분이기도 하고, 실제로 이걸 교재로 쓰고 있을거 같다는 생각도 든다. 책에서 기본적으로 제조업에서 발생하는 데이터는 크게 4가지로 분류한다. 텍스트와 영상, 소리와 사진이 바로 그것이다. 어떤 제품을 생산하기 위한 공정에서 발생하는 데이터들에 대해 모든 로우 데이터를 수집하는게 시작이다. 예를 들어서 단무지를 만드는 공장이라면 무의 품질과 생산지 그리고 해당원료에 대한 샘플데이터를 추출할것이다. 그리고 무의 세척, 절단과정등에서 진행하는 데이터가 추가된다. 물의 압력, 절단 횟수, 세척후 건조 시간등이 포함되는 셈이다. 또한 초절임을 위한 양념의 배율과 그 공정을 하는 공간의 습도, 온도등도 포함 될 수 있다. 이 과정에서 기록되는 모든것이 바로 제조 데이터 이다. 그리고 이 제조데이터는 최고의 상품을 만들어내는 조건을 찾아가는 안내서 역할을 한다. 어떤 조건에서는 부패했고, 어떤 조건에서는 일정한 규격으로 절단되지 않았을것이다. 갑자기 포장의 진공이 안되었을 수도 있고, 맛이 이상해질 수도 있다. 좀더 나은 수율과 품질을 위해 최적의 값을 찾기 위한 방법을 이 책에서 정리하는 셈이다. 그 과정에서 파이썬을 활용해서 코딩하는 방법을 알려주며, 각 회사에서 맞는 길을 찾기위한 노력을 도와주는 셈이다.     물론 모든 제조업에 해당 되지는 않겠지만 이 제조 데이터를 정리해야 하는 필요성은 모든 제조업에서 늘 고민해야 할 숙제이다. 당연하겠지만, 이건 회사 차원에서 대표가 전권을 쥐어 주고 전사적으로 나아가야 될까 말까한 문제다. 필요성이 없는게 아니라 투자와 의지의 문제이니 말이다. 여튼, 제조업에 대한 중요한 인사이트를 얻은거 같아서 재미있게 읽은 책이다. 구매 바로가기 (https://www.yes24.com/Product/Goods/126395715) 쿠팡 구매 바로가기 (https://link.coupang.com/a/bDqvO0) YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다. "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." #책리뷰, #리뷰, #YES24, #제조AI빅데이터분석기법(코딩편), #김일중, #유승화, #임성훈, #신민수, #박준용, #보민출판사, #제조데이터, #제조빅데이터, #리뷰어클럽리뷰 |
요즘은 빅데이터를 빼고 경영을 논할 수 없는 시대입니다. 한국도 이미 2018년부터 일선의 기업들, 이 기업들과 산학연계를 맺은 대학원들도 거의 전면적으로 빅데이터의 효율적 분석을 최우선 과제로 내세우며 이 분야에 집중해 왔습니다. 그 성과들도 제법 가시적으로 현출되어 현장에서 이미 여러 각도로 활용되고 있으며, 2년 전에 보민출판사에서 나온 ＜스마트공장의 질적 고도화를
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요즘은 빅데이터를 빼고 경영을 논할 수 없는 시대입니다. 한국도 이미 2018년부터 일선의 기업들, 이 기업들과 산학연계를 맺은 대학원들도 거의 전면적으로 빅데이터의 효율적 분석을 최우선 과제로 내세우며 이 분야에 집중해 왔습니다. 그 성과들도 제법 가시적으로 현출되어 현장에서 이미 여러 각도로 활용되고 있으며, 2년 전에 보민출판사에서 나온 ＜스마트공장의 질적 고도화를 위한 제조AI 빅데이터 분석기법＞도 그런 연구, 현장 노하우의 집결체라고 할 수 있습니다. 이번 이 책은 그 전작의 후속작이라고 할 만한데, 제조AI 데이터셋을 활용한 코딩에 대해 많은 예제와 함께 독자와 소통하려는 내용입니다. 읽어 보면, 벌써 이만한 성과가 산학 양섹터에 축적되어, 이제 개별기업이 자신들의 환경에 최적화한 소프트웨어를 맞춤형으로 만드는 가이드까지 나올 정도가 되었구나 싶어 새삼 놀라게도 됩니다. 책은 먼저 제조데이터표준에 대해 살펴 본 후, 지능형 공장이 현재 한국에서 얼마나 발전했는지 현황을 점검합니다. 다음으로 이런 제조AI 개발환경을 구축, 설정하는 방법을 가르친 후(아나콘다, 주피터 노트북 등의 도구가 쓰입니다), 본론인 제조AI 프로그램 코딩을 단계적으로 가르칩니다. 설령 이 업무에 익숙하지 않은 관리직이라 해도, 책에서는 차분히 따라하면서 몸에 배게 설명하므로, 너무 부담갖지 않아도 되겠습니다. 예제가 생각보다 많은데, 양품 제조데이터, 불량 제조데이터 예시를 보며 우리 공장의 상황에 적용시키게끔 충분히, 친절하게, 도움을 줍니다.  그다음에, 이 책의 본론이라 할 만한 내용들이 나옵니다. 우선, 이른바 전처리(前處理)라 불리는 작업들, 제조AI데이터 품질관리 프로세스를 배웁니다. 이 과정에서는 데이터셋의 완전성, 유효성, 일관성, 유일성, 정확성을 평가, 확보해야 하죠. 다음으로, 무슨 데이터를 기반으로 AI를 개발할지의 문제인데, 숫자, 이미지, 그리고 소리를 기반으로 삼은 AI 개발 과정이 각각 한 챕터씩에 걸쳐 설명됩니다. 문제도 현장에서 실제 취급될 만한 질과 양을 갖췄으며, 실습이 끝난 후에는 전체 소스코드도 제시되어, 조금만 튜닝하면 바로 현장에서 쓸 수도 있게끔 배려했습니다. 먼저 책에서는 제조데이터 표준에 대해 설명합니다. 2년 전('22)에 나왔던 전작에서도 강조되었지만, 이 책에서도 유효성, 일관성, 유일성, 정확성, 완전성 등의 요소를, 표준데이터가 갖춰야 할 자격으로 규정합니다. p49에는 컬러 일러스트와 도표를 통해, 각 요소의 정의와 속성을 다시 정리하고, 데이터 품질지수의 산출 방식에 대해 도시합니다. p58에 나오듯 선진국들과 제조업강국은 이미 제조AI의 상용화에 몇 걸음 앞서가서, 자국과 세계 시장에 통할 만한 제조데이터 표준을 만들어 계속 개량해 나갑니다. 이 분야에도 이미 신경망 엔진이 채택되어 데이터도 학습하고 현장에서 무인으로 척척 시스템을 돌릴 수 있게 맹훈련 중인데 p80 이하에서 그 현황을 엿볼 수 있습니다. 분류모형, 회귀모형에 대해서도 간략하게 설명됩니다.  이 책은 제조업현장에서 참고할 뿐 아니라, 이제 제조업에 취업을 앞둔 젊은이들에게도 좋은 교재가 될 만합니다. p124를 보면 제조데이터 AI 싸이언티스트에 대해 장래 전망이 어떠하고, 무슨 일을 스마트공장에서 맡게 될지에 대한 설명이 있습니다. 과거에는 공장에 다닌다고 하면 고된 육체노동(p100)과 낮은 급여, 작업장의 위험(p105)에 대해 걱정이 앞섰겠으나, 앞으로 스마트공장이 대세가 되면 공장 다닌다는 말이 데이터 싸이언티스트라는 뜻이 되어 주위의 선망을 받을 수도 있겠네요. 어떤 경우에도, 수학과 통계 처리 능력은 무척 중요합니다. p66에는, 가장 어려운 부분이 공정변수 정의라고도 나옵니다.이 책에서 수미일관하게 강조되는 게 양품의 제조데이터(p170)입니다. 로우제조데이터(p44) 단계에서부터 뭔가 문제가 있다면 이어지는 프로세스(p88)가 아무리 치밀해도 결과가 나쁘리라는 건 명약관화합니다. p36에 매트릭스 행(行)에 대해 이를 로우(row)라 부르기도 한다는 서술이 있는데, 이 용어는 row이며, 로데이터라고 할 때에는 raw임을 유의할 필요도 있겠습니다.  제조AI빅데이터를 다룰 때 현장용으로나 교육용으로나 가장 많이 쓰이는 tool은 플랫폼인 아나콘다, 그리고 코딩 툴 주피터노트북입니다. 실물 랩탑의 종류가 아니라, 엠에스워드, 한컴 아래아한글 하듯이 프로그램의 일종이라고 p143에서 초보자들을 가르쳐 줍니다. 항상 주의해야 할 건, p186에 나오는 대로 훈련세트와 테스트세트를 나누어 별개로 구축해야 한다는 점이겠습니다. 기존에 파이썬을 배웠고 이 중 넘파이 라이브러리에 익숙했다면 이 부분 비교적 쉽게 넘어갈 수 있습니다. 실습에 활용할 데이터셋이라면 KAMP 포털에서 다운로드할 수 있습니다.이 책에서 가장 잘된 대목은, 예를 들어 p250에서처럼, 직접 해보는 손코딩 코너가 마련되어서 방금 배운 원리를 독자들이 코딩해 볼 수 있게 예제를 촘촘하게 배치했다는 점입니다. 수학 문제도 그렇고 코딩도 학습자가 직접 제 손으로 해 보지 않으면 실력도 늘지 않고 성취감도 맛볼 수 없음은 자명합니다. p284를 보면 제조데이터 싸이언티스트가 해야 할 업무의 본령인 양품/불량 예측하기 절차가 매우 쉽고 자세하게 설명됩니다. 제조AI 소프트웨어는 앞으로 스프레드시트, 회계프로그램이나 캐드처럼 현장에서 일상적으로, 그것도 개별 기업의 사정에 맞게 튜닝되어 사용될 전망이므로 학생들은 물론 기업의 경영자들도 이에 대해 인식의 지평을 넓혀야 하겠습니다.  *예스24 리뷰어클럽을 통해 출판사에서 제공받은 도서를 읽고 솔직하게, 주관적으로 작성한 후기입니다.#리뷰어클럽리뷰 #리뷰어클럽서평 #보민출판사 #제조AI빅데이터분석기법 #아나콘다 #주피터노트북 #파이썬 #KAMP |
인공지능의 발전으로 정보통신 분야에서는 다양한 산업으로 확장되며 변화하고 있습니다.오늘 제가 읽은 이 책은 제조 분야에서 AI를 어떻게 사용하는지 설명해 주는 책입니다.인공지능 제조 플랫폼(KAMP)을 중심으로 설명하고 있습니다.
제조 데이터란 제조기업이 제품의 기획, 설계, 제조, 공장을 운영하는 과정에서 발생한 디지털 자료를 의미합니다.
이 제조 데이터는 제고 기업의
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Yes24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다. #리뷰어클럽리뷰 #제조AI빅데이터분석기법 #제조AI |
제조AI 빅데이터분석기법 코딩편제조데이터는 제조기업이 제품의 기획,설계,제조(생산),공장을 운영하는 과정에서 발생한 디지털 자료를 의미한다고 합니다. 실제 기업들이 제조데이터로 생산성향상을 기하고 품질개선 비용절감,시간단축등을 하여 자리매김하고 있다고 합니다.제조 데이터의 형태는 숫자,이미지,동영상,소리등이 있다고 하네요, 저는 숫자형태로만 생각했는데 동영상,소
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 제조AI 빅데이터분석기법 코딩편 제조데이터는 제조기업이 제품의 기획,설계,제조(생산),공장을 운영하는 과정에서 발생한 디지털 자료를 의미한다고 합니다. 실제 기업들이 제조데이터로 생산성향상을 기하고 품질개선 비용절감,시간단축등을 하여 자리매김하고 있다고 합니다. 제조 데이터의 형태는 숫자,이미지,동영상,소리등이 있다고 하네요, 저는 숫자형태로만 생각했는데 동영상,소리까지 해당되니 여러가지로 활용할수 있을것 같습니다. 제조 AI 성능은 제조 데이터의 품질을 평가하고 양질의 제조 데이터확보하는데 도움이 된다고 하네요. 제조 AI는 제조업의 현장 문제를 해결하기 위한 수단으로 제조현장에서 수집된 제조데이터를 사람처럼 학습 및 추론해 스스로 결정을 내릴수 있는 소프트웨어 라고 합니다. 제조 AI개발 및 적용의 과학정 수행 절차는 1.문제의 정의및 목표설정 2.제조공정 도메인 지식확보 3.배경지식 및 선행연구를 중심으로 세뮬레이션 모델설정 4.제조빅데이터 확보및 교육, 제조AI 모델 시험테스트 5.제조AI 기술검증 및 결론도출 6.제조AI현장 적용 제조데이터 및 AI지능형 공장의 주요 성과 지표는 효율성읠 증기시키고 비용을 절감하면 수익을 향상 시키고 반응성에 신속히 대응하면 고객경험에 만족도를 평가하고 환경이 미치는 영향을 개선합니다. 이책에서는 제조 AI 개발 환경을 설정하는 방법을 알려주는데요 아나콘다 설치하는법 주피터 노트북 실행하기 가상환경만들기 텐서플로우 설치하기를 책을 보면서 따라할수 있어서 좋았습니다. 제조 AI 개발 맛보기에서는 양품 제조데이터 준비하고 불량제조데이터를 준비하는 법을 알여주고 제조 AI 프로그램 코딩 시작점 제조 데이터 라벨링을 하고 메델생성,예측을 알려주어서 보고 하니 좋습니다. 숫자 제조데이터 기반 AI 개발과 이미지 제조데이터 기반 AI개발,소리 제조데이터 기반 AI 개발 자료들이 있어서 따라하기 쉽게 그림과 이미지 코딩법이 나와있어서 해보기 좋았습니다. 직접 코딩해보고 제조 샘플데이터를 도출해볼수 있어서 유용한 정보입니다. #제조AI빅데이터분석기법 #제조AI빅데이터분석기업(코딩편) |
현대 사회에서 가장 핫 한 AI 분야 중 제조업을 중심으로 설명된 책이다.시리즈로 출간된 책으로 보이는데, 코딩편을 처음으로 읽게 되었다.제목에 쓴 것과 같이 AI를 기본부터 익혀가는 사람들에게 적절한 책이라고 말할 수 있다.우선, 제 1장에서는 AI와 제조업에 대해 기본 개념을 예시와 함께 설명해준다. 전반적으로 큰 그림을 설명한 뒤 세세한 부분을 설명해주며 이해하기 쉽게 설
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현대 사회에서 가장 핫 한 AI 분야 중 제조업을 중심으로 설명된 책이다. 시리즈로 출간된 책으로 보이는데, 코딩편을 처음으로 읽게 되었다. 제목에 쓴 것과 같이 AI를 기본부터 익혀가는 사람들에게 적절한 책이라고 말할 수 있다. 우선, 제 1장에서는 AI와 제조업에 대해 기본 개념을 예시와 함께 설명해준다. 전반적으로 큰 그림을 설명한 뒤 세세한 부분을 설명해주며 이해하기 쉽게 설명되어있다. 또한, 글로 설명된 부분을 도식화하여 정리도 잘 되어있고 기억하기도 용이하게 되어있어 페이지가 술술 넘어간다. 제 2장부터는 코딩에 대한 내용이 시작된다. 여기서 장점은 무료 프로그램 소개와 설치 방법 부터 사용법 등 하나하나 따라할 수 있도록 이미지를 통해 설명되어있고, 각 코드마다 각주를 통해 무엇을 위한 코드인지 알 수 있다. 다만, 파이썬이 기본이다 보니 파이썬과 코딩을 처음으로 접하는 이에게는 사전에 간단한 코드에 대한 이해가 필요할 수 있다. 본인은 제조업에서 근무하며 간단한 코딩을 할 수 있는 상태라, AI 모델에 대해 배우며 어떤 방식으로 적용할 수 있을지 생각하는 매우 유익한 시간을 가졌다. 전공자가 아니더라도 AI 산업에 대해 적용 사례 및 개발 방향에 대해 알고 싶은 사람이라면 큰 노력 없이 가볍게 읽으며 많은 기본 지식을 갖출 수 있을 것이다. YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다. #리뷰어클럽리뷰 |
『제조AI빅데이터 분석기법(코딩편)』은 다양한 분야에서 연구를 하고 있는 저자들이 모여 제조 데이터부터 제조AI, 제조AI 거버넌스, AI를 활용한 문제 해결 실습까지 다룬 책입니다.책은 총 7장으로 구성됩니다. 1장에서는 제조AI의 소개부터 제조데이터, 제조AI를 실제 기업에서는 어떻게 활용하고 있는지 살펴봅니다. 1장에서는 이론을 다뤘다면 2장부터는 실습을 다루고 있습니다. 2
"현장 중심의 제조AI를 배우고 싶다면 읽어야 할 책" 내용보기
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『제조AI빅데이터 분석기법(코딩편)』은 다양한 분야에서 연구를 하고 있는 저자들이 모여 제조 데이터부터 제조AI, 제조AI 거버넌스, AI를 활용한 문제 해결 실습까지 다룬 책입니다.
책은 총 7장으로 구성됩니다. 1장에서는 제조AI의 소개부터 제조데이터, 제조AI를 실제 기업에서는 어떻게 활용하고 있는지 살펴봅니다. 1장에서는 이론을 다뤘다면 2장부터는 실습을 다루고 있습니다. 2장에서는 아나콘다, 주피터, 텐서플로우를 설치하며 제조AI를 위한 환경 설정을 하고, 3장에서는 본격적인 학습에 앞서 간단한 제조AI를 개발해봅니다. 4장에서는 데이터를 제대로 활용하기 위한 데이터 전처리에 대하여 학습합니다. 5장, 6장, 7장에서는 숫자, 소리, 이미지를 활용하여 제조AI를 개발해보는 실습을 진행합니다. 책의 장점입니다. 제조AI에 대한 다룬 책입니다. AI와 데이터를 다룬 책은 많았지만, 우리나라의 기업 사례(특히, 대기업이 아닌 중견 기업)를 통해 AI가 어떻게 활용되는지 설명해서 유용했습니다. 다양한 실습을 제공합니다. 책에서 제공하는 코드를 따라 해보면서 현장 중심의 문제 해결력을 기를 수 있습니다.각 장의 마지막마다 퀴즈를 제공하여 읽은 내용을 점검하며 확인할 수 있어 좋았고, 신문 기사와 내용을 정리한 표, 제조AI 실무자 인터뷰와 같이 첨부 자료를 제공하여 이해가 잘 되었습니다.   책을 읽으면서 아쉬웠던 점은 실습에 있는 소스 코드를 따로 제공하지 않는다는 점이었습니다. 책만 보고 코드를 작성하다 보면 오타와 같은 실수로 인해 종종 실행이 안되는 경우가 있습니다. 소스 코드의 다운로드를 제공했으면 더 좋았을 것 같습니다. 책에서 제공하는 일부 사진이 너무 작거나, 화질이 안 좋았던 부분도 아쉬웠습니다. 『제조AI빅데이터 분석기법(코딩편)』은 학생부터 생산 관리, 공정 관리와 같은 제조업 종사자 및 관리자까지 다양한 독자들이 편하게 읽을 수 있는 책입니다. 제조AI의 중요성부터 제조AI 거버넌스의 이해와 더불어 실습을 통해 현장 중심의 문제 해결을 AI로 해결해보고 싶은 사람에게 추천하고 싶습니다. 'YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다' #제조AI빅데이터분석기법 #제조 #AI #빅데이터 #제조AI #데이터분석 #리뷰어클럽 #리뷰어클럽리뷰 |
