본문내용 바로가기
MD의선택 무료배송 이벤트 사은품 소득공제

사물인터넷을 위한 인공지능 더 스마트한 IoT 시스템을 개발하기 위한 고급 머신러닝/딥러닝 기법

위키북스 데이터 사이언스 시리즈 56
아미타 카푸어 지음 | 박진수 옮김 | 위키북스 | 2020년 05월 22일 출간
클로버 리뷰쓰기
  • 정가 : 28,000원
    판매가 : 25,200 [10%↓ 2,800원 할인]
  • 혜택 :
    [기본적립] 1400원 적립 [5% 적립] [추가적립] 5만원 이상 구매 시 2,000원 추가적립 안내 [회원혜택] 회원 등급 별, 3만원 이상 구매 시 2~4% 추가적립 안내 [리뷰적립] 리뷰 작성 시 e교환권 최대 300원 추가적립 안내
  • 추가혜택 : 포인트 안내 도서소득공제 안내 추가혜택 더보기
  • 배송비 : 무료 배송비 안내
  • 배송일정 : 서울특별시 종로구 세종대로 기준 지역변경
    11월 30일 출고 예정 배송일정 안내
  • 바로드림 : 인터넷으로 주문하고 매장에서 직접 수령 안내 바로드림 혜택
    휴일에는 바로드림 픽업으로 더 빨리 받아 보세요. 바로드림 혜택받고 이용하기

이 책의 이벤트

해외주문/바로드림/제휴사주문/업체배송건의 경우 1+1 증정상품이 발송되지 않습니다.
  • 컴퓨터/IT 도서 2만원 이상 구매 시 개발자 매거진 사은품 선..
    2021.11.11 ~ 2021.12.31
  • 2022 캘린더 수록한 IT독자를 위한 readIT 노트 사은품
    2021.10.14 ~ 2021.12.31
  • 책을 통해 성장해나가는 개발자를 응원합니다.
    2017.06.22 ~ 2025.07.31
  • MANNING, O'REILLY, PACKT, WILE..
    2016.03.07 ~ 2022.12.31
상품상세정보
ISBN 9791158392062(1158392060)
쪽수 364쪽
크기 187 * 239 * 26 mm /818g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

현재 가장 뜨거운 화제인 두 가지 주제, 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 결합해 더 똑똑한 시스템을 구축하자!
데이터 과학 및 데이터 분석학을 바탕으로 용량이 테라바이트 규모에 이르는 데이터에서 통찰력을 찾아내기 위한 애플리케이션은 많다. 그러나 이러한 애플리케이션으로는 사물인터넷 데이터의 패턴을 지속해서 찾아내야 한다는 문제를 해결하지 못한다. 이 책에서는 인공지능과 사물인터넷을 결합해 다각적으로 더 똑똑한 솔루션을 구현해 본다.

《사물인터넷을 위한 인공지능》에서는 분산된 데이터 소스로부터 사물인터넷 데이터를 수집해 전처리하는 과정을 다룬다. 이 책을 통해 머신러닝, 딥러닝, 강화학습, 자연어 처리 같은 다양한 인공지능 기술을 학습해 스마트 IoT 시스템을 구축할 수 있다. 책을 읽다 보면 다양한 사물인터넷 장치에서 생성되고 소비되는 다양한 데이터 형식(예: 시계열 데이터나 그림 데이터, 소리 데이터)에 맞춰 작동하게 모델을 구축하는 기술을 터득할 수 있다. 사물인터넷 솔루션의 네 가지 주요 응용 분야별로 유용한 사례를 연구하는 것이 이 책이 지향하는 핵심이다. 이와 같은 사례를 살펴보는 과정에서 널리 사용되는 파이썬 라이브러리와 텐서플로, 케라스가 제공하는 역량을 지렛대 삼아 다양한 인공지능 모델을 구축해 볼 것이다.

이 책에서 다루는 내용을 다 이해하고 나면 스마트 인공지능 기반 사물인터넷 애플리케이션을 만들 수 있을 것이다.

목차

▣ 01장: 사물인터넷과 인공지능의 원리와 기초
IoT 101이란?
___사물인터넷 참조 모델
___사물인터넷 플랫폼
___사물인터넷 수직시장
___빅데이터와 사물인터넷
인공지능 주입: 사물인터넷에서의 데이터과학
___데이터 마이닝을 위한 산업 간 표준 과정
___인공지능 플랫폼과 사물인터넷 플랫폼
이 책에서 사용하는 도구들
___텐서플로
___케라스
___데이터셋
요약

▣ 02장: 사물인터넷을 위한 데이터 액세스와 분산 처리
TXT 형식
___파이썬에서 TXT 파일을 사용하기
CSV 형식
___csv 모듈을 사용해 CSV 파일을 다루기
___pandas 모듈로 CSV 파일을 다루기
___NumPy 모듈을 사용해 CSV 파일을 다루기
XLSX 형식
___OpenPyXl로 XLSX 형식 파일 다루기
___XLSX 형식으로 된 파일에서 pandas를 사용하기
JSON 형식 다루기
___json 모듈로 JSON 파일을 다루기
___pandas 모듈로 JSON 파일을 다루기
HDF5 형식
___PyTables로 HDF5 형식 파일을 다루기
___pandas로 HDF5 형식 파일을 다루기
___h5py로 HDF5 형식 파일을 다루기
SQL 데이터
___SQLite 데이터베이스 엔진
___MySQL 데이터베이스 엔진
NoSQL data
HDFS
___hdfs3로 HDFS를 다루기
___PyArrow의 파일 시스템 인터페이스를 HDFS용으로 사용하기
요약

▣ 03장: 사물인터넷을 위한 머신러닝
머신러닝 및 사물인터넷
학습 패러다임
선형회귀 분석을 이용한 예측
___회귀를 이용한 전력 생산 예측
로지스틱회귀를 이용한 분류
___교차 엔트로피 손실함수
___로지스틱회귀를 이용한 포도주 분류
서포트 벡터 머신을 사용한 분류
___최대 여유도 초평면
___커널 트릭
___SVM을 사용해 포도주를 분류하기
나이브베이즈
___포도주 품질에 대한 가우스 나이브베이즈
결정트리
___사이킷의 결정트리
___사용 중인 결정트리
앙상블 학습
___보팅 분류기
___배깅 및 페이스팅
모델 개선을 위한 팁과 트릭
___고르지 않은 데이터 척도를 해결하기 위한 특징 척도화
___과적합
___‘공짜 점심은 없다’ 정리
___하이퍼파라미터 조율 및 격자 검색
요약

▣ 04장: 사물인터넷을 위한 딥러닝
딥러닝 101
___딥러닝: 왜 지금에서야?
___인공 뉴런
___텐서플로에서 단일 뉴런 모형화하기
회귀 및 분류를 위한 다층 퍼셉트론
___역전파 알고리즘
___텐서플로로 구현한 다층 퍼셉트론으로 에너지 출력을 예측하기
___텐서플로로 다층 퍼셉트론을 구현해 포도주 품질을 분류하기
합성곱 신경망
___CNN의 서로 다른 계층들
___몇 가지 인기 CNN 모델
___손글씨 숫자 인식을 위한 LeNet
재귀 신경망
___LSTM
___게이트 처리 재귀 장치
오토인코더
___잡음제거 오토인코더
___변분 오토인코더
요약

▣ 05장: 사물인터넷을 위한 유전 알고리즘
최적화
___결정론적 방법과 분석학적 방법
___경사하강법
___자연스러운 최적화 방법
유전 알고리즘 소개
___유전 알고리즘
___장점과 단점
분산 진화 알고리즘을
유전 알고리즘을 파이썬으로 코딩하기
___단어 추측
___CNN 아키텍처를 위한 유전 알고리즘
___LSTM 최적화를 위한 유전 알고리즘
요약

▣ 06장: 사물인터넷을 위한 강화학습
소개
___강화학습 용어
___성공적인 애플리케이션
시뮬레이션 환경
___OpenAI gym
Q 학습
___Q 테이블을 사용한 택시 하차
Q 망
___Q 망을 사용한 택시 하차
___아타리 게임을 플레이하기 위한 DQN
___이중 DQN
___결투 DQN
정책 경사도
___왜 정책 경사도인가?
___정책 경사도 방법을 사용하는 퐁
___연기자-비평가 알고리즘
요약

▣ 07장: 사물인터넷을 위한 생성 모델
소개
VAE를 사용한 이미지 생성
___텐서플로의 VAE
GAN
___텐서플로를 사용해 바닐라 GAN을 구현하기
___DCGAN
___GAN의 변종과 멋진 애플리케이션
요약

▣ 08장: 사물인터넷을 위한 분산 인공지능
소개
___스파크 컴포넌트
아파치 MLlib
___MLlib에서의 회귀
___MLlib에서의 분류
___SparkDL을 사용한 전이학습
H2O 소개
___H2O AutoML
___H2O에서의 회귀
___H2O를 사용해 분류하기
요약

▣ 09장: 개인용 사물인터넷과 가정용 사물인터넷
개인용 사물인터넷
___MIT의 슈퍼슈즈
___지속적인 포도당 측정
___심장 관찰
___디지털 비서
사물인터넷 및 스마트홈
___인간 활동 인식
___스마트라이팅
___홈서베일런스
요약

▣ 10장: 산업용 사물인터넷을 위한 인공지능
인공지능 기반 산업용 사물인터넷 소개
___몇 가지 흥미로운 사용 사례
인공지능을 이용한 예방정비
___LSTM을 사용한 예방정비
___예방정비의 장단점
산업용 전기 부하 예측
___LSTM을 이용한 단기 부하 예측
요약

▣ 11장: 스마트시티용 사물인터넷을 위한 인공지능
스마트시티가 필요한 이유는?
스마트시티의 구성요소
___스마트트래픽
___스마트파킹
___스마트웨이스트
___스마트폴리싱
___스마트라이팅
___스마트거버넌스
스마트시티에 사물인터넷을 응용하기 위해 필요한 단계
___공개 데이터가 있는 도시들
___샌프란시스코 범죄 데이터를 사용해 범죄 탐지하기
도전과 이득
요약

▣ 12장: 종합해 보기
다양한 데이터 형식 처리
___시계열 모형화
___글로 된 데이터를 전처리하기
___이미지 데이터를 확대하기
___비디오 파일 다루기
___오디오 파일이 입력 데이터인 경우
클라우드 컴퓨팅
___아마존 웹 서비스
___구글 클라우드 플랫폼
___마이크로소프트 애저
요약

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

◎ 텐서플로와 케라스를 사용해 머신러닝 및 딥러닝 등의 다양한 인공지능 기법을 적용한다.
◎ 다양하고 분산된 소스에서 나온 데이터에 접근해 그것을 처리한다.
◎ 지도 학습 방식과 비지도 학습 방식으로 사물인터넷 데이터에 대해 머신러닝(기계학습)을 수행하게 한다.
◎ MLLib 및 H2O.ai 플랫폼을 바탕으로 아파치 스파크를 사용해 사물인터넷 데이터를 분산 처리한다.
◎ 여러 딥러닝 방법을 이용해 시계열 데이터를 예측한다.
◎ 개인용 사물인터넷, 산업용 사물인터넷, 스마트시티 분야의 사... 더보기

Klover 리뷰 (0)

북로그 리뷰 (0) 쓰러가기

북로그 리뷰는 본인 인증 후 작성 가능합니다.
책이나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 내용은 비공개 처리 될 수 있습니다.
※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료

문장수집 (0) 문장수집 쓰기 나의 독서기록 보기
※구매 후 문장수집 작성 시, 리워드를 제공합니다. 안내

교환/반품/품절안내

※ 상품 설명에 반품/교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다.)

교환/반품/품절안내
반품/교환방법 마이룸 > 주문관리 > 주문/배송내역 > 주문조회 > 반품/교환신청 ,
[1:1상담>반품/교환/환불] 또는 고객센터 (1544-1900)

※ 오픈마켓, 해외배송주문, 기프트 주문시 [1:1상담>반품/교환/환불]
    또는 고객센터 (1544-1900)
반품/교환가능 기간 변심반품의 경우 수령 후 7일 이내,
상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제점 발견 후 30일 이내
반품/교환비용 변심 혹은 구매착오로 인한 반품/교환은 반송료 고객 부담
반품/교환 불가 사유
  • 소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
    (단지 확인을 위한 포장 훼손은 제외)
  • 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
    예) 화장품, 식품, 가전제품(악세서리 포함) 등
  • 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우
    예) 음반/DVD/비디오, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집
  • 소비자의 요청에 따라 개별적으로 주문 제작되는 상품의 경우 ((1)해외주문도서)
  • 디지털 컨텐츠인 eBook, 오디오북 등을 1회 이상 다운로드를 받았을 경우
  • 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
  • 전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에
    해당되는 경우
(1) 해외주문도서 : 이용자의 요청에 의한 개인주문상품으로 단순변심 및 착오로 인한 취소/교환/반품 시 ‘해외주문 반품/취소 수수료’ 고객 부담 (해외주문 반품/취소 수수료 : ①서양도서-판매정가의 12%, ②일본도서-판매정가의 7%를 적용)
상품 품절 공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있으며, 품절 시 관련 사항에 대해서는
이메일과 문자로 안내드리겠습니다.
소비자 피해보상
환불지연에 따른 배상
  • 상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은
    소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨
  • 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의
    소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함
바로가기
  • 우측 확장형 배너 2
  • 우측 확장형 배너 2
최근 본 상품