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에이콘 데이터 과학 시리즈
이 상품의 태그
책소개
목차
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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 |
저자 소개 3
Adnan Masood
미국 스탠퍼드대학교 AI 랩 객원학자, 소프트웨어 엔지니어, 마이크로소프트 MVP(Most Vauable Professional)이자 마이크로소프트 지역 인공지능 담당 이사다. UST Global의 AI 및 머신러닝 수석 설계자로, 스탠퍼드 AI Lab 및 MIT CSAIL과 협업하고 있으며 다양한 비즈니스, 제품, 이니셔티브에 영향을 미치는 비즈니스 가치와 통찰력을 제공할 수 있는 인공지능 솔루션을 개발하는 데이터 과학자 및 엔지니어 팀을 이끌고 있다.
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Adnan Hashmi
헬스케어, 금융, 건설, 컨설팅 분야에서 20년간 일했다. 현재는 마이크로소프트에서 데이터 및 인공지능 분야의 금융 서비스 클라이언트 부문에서 일하고 있다. 파키스탄 SZABIST(Shaheed Zulfikar Ali Bhutto Institute of Science & Technology) 대학에서 소프트웨어 공학 석사 학위를 취득했으며, 머신 러닝, 음악, 교육에 관심이 많다.
머신 러닝을 기반으로 다양한 연구를 수행하고 있으며 특히 금융 분석과 핀테크에 중점을 두고 있다. 카이스트(KAIST) 전산학과 계산 이론 연구실 출신의 이병욱 대표가 이끌고 있으며 이병욱 대표는 블록체인의 최고 전문가이며, 저서로는 『비트코인과 블록체인, 가상자산의 실체 2/e』(에이콘, 2020), 『블록체인 해설서』(에이콘, 2019)가 있고, 그중 『블록체인 해설서』는 대한민국학술원이 선정한 2019 교육부 우수학술도서이기도 하다. 블록체인의 기술적·경제적 관점의 교과서로 인식되고 있다. 현재 기업 컨설팅과 맞춤형 기업 강연 프로그램도 운영하고 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2019년 09월 25일
- 쪽수, 무게, 크기
- 468쪽 | 188*235*22mm
- ISBN13
- 9791161753492
출판사 리뷰
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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. |
추천평
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디지털 미래로 가는 열쇠는 인공지능 우선적 사고방식과 맞닿아 있다. 여러 산업이 변혁 중이며 지도자들은 인공지능을 산업에 접목할 실용적 방안을 탐색 중이다. 마수드는 독자들에게 인공지능을 운영하는 실용적 방안을 제시하고, 먼 이상으로만 여겨지던 인공지능을 대중화한다. - 라지브 로나키(Rajiv Ronaki) (Anthem 디지털 AI 변혁 팀장, SVP & CDO, Anthem)
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최근 인공지능, 특히 머신 러닝은 산업과 문화에 점진적으로 영향을 미치고 있다. 보편적 플랫폼인 Microsoft Cognitive Services와 구글의 TensorFlow를 다뤄서 시의적절하게 인지 서비스 API, 머신 러닝 플랫폼, 현대 오픈 소스 라이브러리와 툴을 소개한다. 더욱이 컴퓨터 비전, 텍스트 분석, 음성, 알고리즘을 습득할 수 있는 로보틱스 프로세스 자동화의 많은 사례를 다루고 있다. 이 책은 인공지능과 머신 러닝을 실제 비즈니스 응용하려는 공학자, 학자, 열정적인 사람, 업계 아키텍트들 모두에게 필요하다. - 웨이. 리(Wei Li) (박사, 노바 사우스이스턴(Nova Southeastern) 대학 공학 및 컴퓨팅 학부 전산학 교수)
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머신 러닝, 인공지능 데이터 과학은 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 데이터 분석 등의 기술로 일상의 산업을 혁신하고 있다. 이 책은 임원이나 전문가들이 이러한 기술이 비즈니스에 미치는 영향을 이해할 수 있게 해준다. - S. J 에그라시(S. J. Eglash) (박사, 대학 연구 관리자)
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사람과 유사한 일반적 지능을 연구하려는 시도가 없었다면, 사람들이 인공지능이 지능을 갖도록 하는 데 엄청난 고생을 했을 것이다. 지금 인공지능을 연구하는 대부분의 사람들은 데이터 과학자들이지만 아직 그 수는 충분하지 않다. 개발자들이 시스템적으로 인공지능 해법을 통합하고 개발할 수 있는 기술이 필요하다. 실용적 인공지능 개발자라면 이 책을 반드시 읽어야 한다. - 조이너 타제다(Zoiner Tajeda) (솔라이언스 CEO, 마이크로소프트 지역 이사)
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인공지능은 디지털 비서(코타나(Cortana), 시리(Siri) 등)부터 자율 주행에 이르기까지 만연하게 쓰이고, 사이버 보안에서는 지능을 위협하고 있는 것처럼 보인다. 하지만 이는 이제 겨우 시작일 뿐이다. 대부분의 산업에서는 인공지능의 힘을 활용하기 위해 머신 러닝과 딥러닝으로 디지털 변환을 위한 걸음마를 뗐다. 아드난 마수드와 아드난 하시미는 핵심 사례의 이해, Microsoft Cognitive Services, TensorFlow를 이해하기 쉬운 방법으로 접근할 수 있도록 돕는다. - 하마드 라줍(Hammad Rajjoub) (마이크로소프트 365 보안-글로벌 블랙벨트(Global Black Belt) 회사-마이크로소프트)
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인공지능은 거대한 잠재력을 갖고 일상생활에 스며들 시점에 이르렀다. 그렇지만 인공지능 전문가는 극소수며, 최상위 대학이나 강력한 기술 기업에만 국한된다. 따라서 많은 분야와 각기 다른 각도에서 인공지능을 바라보는 사람이 필요하다. 이 책은 여러 사례를 통해 인공지능과 관련된 미신을 없애고 좀 더 현실적으로 이용할 수 있게 도와준다. - 아비게일 씨(Abigail See) (스탠퍼드 박사 과정)
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