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01일차 인공지능의 정의와 역사1.1 인공지능이란?1.2 인공지능의 역사1.3 인공지능의 발전 과정1.4 오늘의 내용 요약1.5 연습문제02일차 인공지능의 종류와 적용분야2.1 약한 AI와 강한 AI2.2 AI의 주요 적용분야 : 의료, 금융, 제조2.3 AI의 추가 적용 분야2.4 오늘의 내용 요약2.5 연습문제03일차 인공지능을 이해하기 위한 기초개념3.1 머신러닝 기초3.2 딥러닝 기초3.3 데이터의 중요성3.4 오늘의 내용 요약3.5 연습문제04일차 파이썬과 인공지능4.1 파이썬 소개 및 설치4.2 파이썬을 활용한 기초 프로그래밍4.3 파이썬으로 간단한 AI 모델 만들기4.4 오늘의 내용 요약4.5 연습문제05일차 머신러닝의 기본 개념5.1 지도 학습 vs 비지도 학습5.2 머신러닝의 학습 과정5.3 실습 : 간단한 예측 모델 만들기5.4 오늘의 내용 요약5.5 연습문제06일차 딥러닝의 핵심 개념6.1 인공 신경망의 구조6.2 딥러닝의 학습 원리6.3 신경망 모델의 종류 및 설명6.4 실습 : 이미지 분류 모델 만들기6.5 오늘의 내용 요약6.6 연습문제07일차 자연어 처리의 기초7.1 자연어 처리란?7.2 언어 모델의 기본 원리7.3 실습 : 텍스트 분석과 감정 분석7.4 오늘의 내용 요약7.5 연습문제08일차 AI 응용 - 일상생활에서의 인공지능8.1 AI 기반 추천 시스템 : 넷플릭스와 유튜브8.2 스마트폰에서의 AI 기술(음성 인식, 얼굴 인식)8.3 오늘의 내용 요약8.4 연습문제09일차 비즈니스에서의 인공지능9.1 AI와 데이터 분석9.2 AI를 활용한 마케팅과 자동화9.3 실습 : 간단한 챗봇 구축9.4 오늘의 내용 요약9.5 연습문제10일차 AI 윤리와 사회적 영향10.1 인공지능의 윤리적 문제10.2 AI가 사회에 미치는 영향 : 일자리 변화와 직업의 미래10.3 오늘의 내용 요약10.4 연습문제11일차 AI 프로젝트 : 이미지 인식 모델 만들기11.1 프로젝트 기획11.2 데이터 준비와 모델 학습11.3 모델 평가와 결과 분석11.4 오늘의 내용 요약11.5 연습문제12일차 AI 프로젝트 : 이미지 분류 모델 구축12.1 프로젝트 기획12.2 이미지 분류 모델의 기본 구조12.3 실습 : 이미지 데이터를 활용한 분류 모델 구축12.4 실습 : 이미지 데이터를 활용한 분류 모델 실습12.5 오늘의 내용 요약12.6 연습문제13일차 AI의 미래와 전망3.1 인공지능 기술의 미래13.2 미래의 AI 연구 분야13.3 AI와 인간의 공존13.4 오늘의 내용 요약13.5 연습문제
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21세기는 인공지능의 시대입니다. 기술의 발전과 함께 인공지능은 IT 산업 전반에 걸쳐 핵심 기술로 자리 잡았으며, 사회의 다양한 영역에서 빠르게 변화를 이끌어가고 있습니다. 자율주행, 의료 진단, 금융 분석, 스마트 시티 등 인공지능은 이미 우리 삶 깊숙이 스며들어 있으며, 그 영향력은 점점 확대되고 있습니다. 이러한 시대적 흐름 속에서 IT 계열 학과의 전공자로서 인공지능에 대한 기초부터 응용까지 체계적으로 학습하고, 이를 실무와 연구에 적용할 수 있는 능력을 갖추는 것은 필수적인 과제가 되었습니다. 이 책은 이러한 시대적 요구에 부응하기 위해 기획된 IT 계열 학과 전공자용 교재입니다.이 책은 다음의 세 가지 주요 목표를 염두에 두고 집필되었습니다.첫째, 인공지능의 핵심 개념을 명확히 전달하는 것입니다. 이를 위해 인공지능의 정의, 역사, 기본 원리와 같은 기초 이론을 체계적으로 정리하고, 학습자가 쉽게 이해할 수 있도록 명료한 설명과 시각 자료를 활용하였습니다.둘째, 실습을 통해 실질적인 응용 능력을 배양하는 것입니다. 인공지능은 실무와의 연결성이 매우 중요한 학문입니다. 따라서 이 책에서는 파이썬을 활용한 프로그래밍 실습, 머신러닝 모델 설계, 딥러닝 구현 등의 내용을 포함하여, 학습자가 이론을 실제로 적용할 수 있도록 실습 중심의 학습 경로를 설계하였습니다.셋째, 미래를 준비하는 시야를 제공하는 것입니다. 단순히 기술을 배우는 것을 넘어, 인공지능이 사회와 산업에 미치는 영향, 윤리적 쟁점 그리고 다양한 응용 사례를 통해 독자들이 폭넓은 관점에서 인공지능을 이해할 수 있도록 구성하였습니다.이 책의 구성은 단계적인 학습 효과를 극대화할 수 있도록 설계되었습니다.1. 기초 이론 학습책의 초반부에서는 인공지능의 정의와 역사, 종류와 작동 원리를 다룹니다. 이 과정에서 학습자는 인공지능의 전반적인 개념과 철학을 이해하며, 기술의 발전 배경과 현재의 위치를 명확히 파악할 수 있습니다.2. 실습과 응용 중심의 학습중반부에서는 파이썬 프로그래밍을 기반으로 한 머신러닝과 딥러닝 실습을 통해 학습자가 직접 모델을 설계하고 구현할 수 있는 능력을 기를 수 있도록 구성하였습니다. 특히, 예제 중심의 설명을 통해 실무에 가까운 경험을 제공하려고 노력했습니다.3. 응용 사례와 미래 전망후반부에서는 인공지능이 실제 산업에서 어떻게 활용되는지를 금융, 제조, 자율주행 등 다양한 분야의 구체적인 사례를 통해 제시합니다. 또한, 인공지능이 앞으로 나아갈 방향과 기술적, 윤리적 도전 과제들을 다루어 학습자들이 앞으로의 가능성을 폭넓게 상상할 수 있도록 돕습니다.이 책은 IT 계열 학과 전공자들의 요구와 학습 환경을 철저히 반영하여 다음과 같은 특징을 포함하고 있습니다:1. 체계적인 학습 설계초보자부터 고급 학습자까지 단계적으로 학습을 이어갈 수 있도록 구성하였으며, 각 장마다 이론 학습과 실습, 요약과 복습을 통해 학습 효과를 극대화할 수 있는 구조로 설계되었습니다.2. 실무 기반 프로젝트 사례 제공실제 산업에서의 활용 사례를 프로젝트 형태로 제공하여 학습자가 학문적 지식과 실무 능력을 동시에 배양할 수 있도록 하였습니다.3. 다양한 산업 응용 분야IT 계열 학과 전공자가 접할 수 있는 다양한 산업 응용 사례를 다룸으로써, 학습자가 자신의 관심 분야에 맞는 진로를 모색할 수 있도록 돕습니다.4. 평가와 복습 문제 제공각 장의 끝에는 학습 내용을 점검할 수 있는 복습 문제와 평가 항목을 추가하여 독자들이 자신의 학습 수준을 스스로 확인하고 부족한 부분을 보완할 수 있도록 하였습니다.이 책은 단순히 이론적 지식을 전달하는 데 그치지 않고, 독자들에게 학문적 호기심과 창의성을 자극하며, 실질적인 문제 해결 능력을 키울 수 있도록 돕고자 했습니다. IT 계열 학과 전공자들이 이 책을 통해 인공지능의 기본기를 다지고, 학문적 성장과 더불어 실무에서 바로 활용할 수 있는 능력을 갖추기를 진심으로 바랍니다.끝으로, 이 책이 출판되기까지 많은 도움을 주신 출판사, 동료 연구자들 그리고 피드백을 아끼지 않으신 분들께 깊이 감사드립니다. 이 책이 독자 여러분의 학습 여정에서 든든한 동반자가 되기를 바라며, 나아가 여러분의 연구와 실무에 유용한 가치를 제공하기를 희망합니다.
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