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인공지능 입문을 위한 Python 실습
홍릉 2024.09.12.
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목차

들어서며
0. 중요 용어 설명
1. Python 코드의 구조
2. 변수와 데이터 타입
1) 변수 생성 및 삭제
2) Python 데이터 타입 개요
3) 수
4) 문자열
5) 구간
6) 리스트
7) 튜플
8) 집합
9) 사전
10) 논리형
11) 데이터 타입에 따른 연산자의 결과 차이
12) 데이터 타입 변환
13) 적용 문제

3. 입출력
1) 키보드 입력
2) 화면 출력
3) 텍스트 파일 입출력
4) 파일 종류별 입출력
5) 적용 문제

4. 조건문
1) 사용법
2) match 문
3) 조건부 수식
4) 적용 문제

5. 반복문
1) 개요
2) while
3) for
4) for와 while 비교
5) 적용 문제

6. 문자열
1) 문자열 만들기
2) 문자열 인덱싱과 슬라이싱
3) 문자열 연산
4) 문자열 메소드
5) 문자열 내 값 변경
6) 모양 갖춘 문자열 만들기
7) 적용 문제

7. 리스트
1) 개요
2) 리스트 만들기
3) 인덱싱과 슬라이싱
4) 리스트 조건제시법
5) 중첩된 리스트
6) 리스트 다루기
7) 적용 문제

8. 사전
1) 사전 만들기
2) 사전 조건제시법
3) 사전 다루기
4) 사전 구성 시 유의점
5) 적용 문제

9. 함수
1) 기본 사용법
2) 변수의 유효 범위
3) 인자 전달 방법
4) 유용한 내장 함수
5) 람다 식
6) 생성자 함수
7) 적용 문제

10. 모듈
1) 개요
2) turtle
3) heapq
4) socket
5) os
6) requests, BeautifulSoup
7) Tkinter
8) pygame
9) nltk
10) sklearn
11) matplotlib
12) networkX

11. NumPy
1) ndarray 생성
2) 데이터 생성
3) 연산
4) 인덱싱과 슬라이싱
5) NumPy의 배열과 리스트 비교
6) 적용 문제

12. Pandas
1) Series
2) DataFrame
3) 적용 사례
4) 데이터 구조 비교 - 사전, NumPy ndarray, Pandas Series, DataFrame

13. 클래스
1) 클래스 정의 및 인스턴스 만들기
2) 하위 클래스 정의
3) 마법의 메소드
4) property 장식자
5) 객체 간의 관계: 구성 대 군집

14. 예외 처리

15. 참고 사이트 주소

16. 부록
1) 나이브 베이즈 분류기
2) 결정 트리 만들기
3) A*알고리즘으로 푸는 3x3 숫자 퍼즐
4) 틱택토 게임의 이기는 수 추천
5) 틱택토 MCTS
6) K-NN: 유클리드 거리 사용
7) K-NN: 코사인 유사도 사용
8) K-평균
9) 연관 분석
10) 퍼셉트론 학습
11) 다층 퍼셉트론

저자 소개 2

서울대학교를 졸업하고 KAIST에서 전산학 석 · 박사 학위를 취득하였다. 2004년 아주대학교 교수 부임 후, 자료구조, 컴퓨터네트워크, 인공지능입문 등을 교육하고 있다.
KAIST를 졸업하고 동 대학에서 전산학 석 · 박사 학위를 취득하였다. 2000~2004년 동아대학교 교수 역임 후, 2004년부터 부산대학교 정보컴퓨터공학부에서 프로그래밍 관련 교과를 가르치고 있다.

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품목정보

발행일
2024년 09월 12일
쪽수, 무게, 크기
246쪽 | 188*257*20mm
ISBN13
9791156002253

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