코드로 배우는 인공지능(아이러브 A.I. 34) | 장리커

코드로 배우는 인공지능 개발자의, 개발자에 의한, 개발자를 위한 AI

아이러브 A.I. 34

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도서 소득공제 안내

도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함), 제휴신용카드
현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에 한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 교보문고 기프트카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
* 페이나우, 11PAY와 휴대폰결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가

부분 취소 안내

대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.
(신용카드 결제 후 예치금으로 환원된 경우 승인취소 되지 않습니다.)

도서 소득공제 불가 안내

법인카드로 결제 한 경우
현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우

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상품상세정보
ISBN	9791191600421(1191600424)
쪽수	328쪽
크기	189 * 245 * 19 mm /626g 판형알림
이 책의 원서/번역서	程序?的AI?: ?代??始 / 潘?

책소개

이 책이 속한 분야

개발자에게 바치는 머신러닝 가이드북!
코드를 구현하며 개발자의 시선으로 배우는 인공지능!

이 책은 개발자에게 바치는 머신러닝 가이드북입니다. 철저하게 개발자의 시선에서 접근하고 실제 산업계에서 자주 사용되는 모델에 관해 설명합니다. 동시에 신경망의 원리와 기초 구현 방법, 케라스 라이브러리의 사용법과 텐서플로를 활용한 모델 배포 방안도 포함합니다. 복잡한 머신러닝 이론 대신, 간단한 AI 구현 코드를 보여주면서 구조와 프로세스를 설명합니다. 그리고 초보 학습자가 궁금해할 문제를 선별하여 이러한 문제와 연계해 새로운 내용을 소개합니다. 이 책의 모든 장에서 비슷한 방법을 사용하고 있습니다.

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상세이미지

상편
CHAPTER 01 머신러닝의 Hello World 3
1.1 머신러닝에 대한 간략한 소개 3
1.2 머신러닝 애플리케이션의 핵심 개발 프로세스 5
1.3 코드로 시작하기 8
1.4 마무리 11
1.5 참고자료 11

CHAPTER 02 직접 구현하는 신경망 12
2.1 퍼셉트론 12
2.2 선형 회귀와 경사 하강법 구현 17
2.3 확률적 경사 하강법의 구현 23
2.4 파이썬을 통한 단층 신경망 구현 25
2.5 요약 40
2.6 참고자료 40

CHAPTER 03 케라스 시작하기 41
3.1 케라스 소개 41
3.2 케라스 개발 입문 42
3.3 케라스 개념 설명 46
3.4 다시 코드 실습으로 72
3.5 요약 77
3.6 참고자료 78

CHAPTER 04 예측과 분류: 간단한 머신러닝 응용 79
4.1 머신러닝 프레임워크 - 사이킷런 소개 79
4.2 분류 알고리즘 기초 82
4.3 의사결정 트리 92
4.4 선형 회귀 103
4.5 로지스틱 회귀 104
4.6 신경망 110
4.7 요약 123
4.8 참고자료 123

하편
CHAPTER 05 추천 시스템 기초 127
5.1 추천 시스템 소개 127
5.2 유사도 계산 130
5.3 협업 필터링 131
5.4 추천 환경에서 사용하는 로지스틱 회귀 모델 137
5.5 여러 모델을 융합한 추천 모델: Wide&Deep 모델 140
5.6 요약 149
5.7 참고자료 149

CHAPTER 06 실전 프로젝트: 챗봇 만들기 150
6.1 챗봇의 발전 역사 150
6.2 순환 신경망 152
6.3 Seq2Seq 소개 및 구현 161
6.4 어텐션 176
6.5 요약 187
6.6 참고자료 187

CHAPTER 07 이미지 분류 실전 프로젝트 189
7.1 이미지 분류와 합성곱 신경망 189
7.2 합성곱 신경망의 원리 192
7.3 실전 예제: 교통 표지판 분류 202
7.4 최적화 정책 211
7.5 요약 217
7.6 참고자료 217

CHAPTER 08 객체 검출 218
8.1 CNN의 진화 219
8.2 YOLO 241
8.3 YOLO v3 구현 252
8.4 요약 292
8.5 참고자료 293

CHAPTER 09 모델 배포 및 서비스 295
9.1 생산 환경에서의 모델 서비스 295
9.2 텐서플로 서빙의 응용 298
9.3 요약 306
9.4 참고자료 307

책 속으로

이 책의 가장 큰 특징은 개발자의 시각에서 인공지능을 설명하고 있다는 점입니다. 아무래도 두 저자 모두 컴퓨터과학 전공이다 보니, 자연스럽게 개발자의 시선으로 인공지능을 개발하고 적용하는 문제를 고민하기 시작했을 것이라 생각합니다. 주변에 많은 개발자 분들이 인공지능 열풍에 흥미를 느끼거나 반대로 불안감을 느껴 관련 공부를 시작하고 있습니다. 물론 대학교 때 배웠던 선형대수, 미적분을 다시 복습하고 고급 통계를 배우는 정도(正道)를 걷는 것은 매우 권장할 일이지만, 저자의 의도처럼 경험 있는 개발자들이 인공지능에 대해 빠르게 습득하고 적용할 수 있는 가이드도 필요하다고 생각합니다. 이 책은 인공지능 개념이 아직은 생소한 개발자가 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념들을 코드로 실습해가며 빠르게 습득할 수 있도록 도와줍니다. _ix

이어서 네트워크 훈련을 시작해 봅시다. 훈련 과정은 이전 프로세스와 상당히 유사합니다. 이전 코드 예제인 simple_perceptron과 linear_regression에서는 코드가 너무 간단해 훈련 과정에서 일정 개념에 대한 구현을 보여줄 수 없었습니다. 예를 들어, simple_perceptron 코드 예시에서 손실함수와 가중치 업데이트 방법에 대해 정의하지 않고 net_input과 predict를 단독으로 실행했습니다(실질적으로 활성화 함수에 해당합니다). 그리고 linear_regression 코드 예제에서는 손실함수와 가중치 업데이트 update_weight의 개념에 대해서 강조하고 경사 하강법을 사용한 최적화에 대해서는 설명했지만, 네트워크 입력과 활성화 함수에 대해서는 언급하지 않았습니다. _29p

사용자 기반의 협업 필터링 방법은 먼저 유사도 공식을 사용해 대상 사용자와 비슷한 취향을 가진 K개의 최대 유사 사용자 이웃(nearest neighbor)을 얻고, 해당 유사 사용자의 취향에 기반해 대상 사용자에 대한 추천을 진행합니다. 계산적인 측면에서 한 사용자의 전체 상품에 대한 선호도를 하나의 벡터로 하여 사용자 사이의 유사도를 계산합니다. _131p

앞서 언급했던 소벨 연산자와 비교하면, 여기의 소벨 연산자가 포함하는 두 행렬은 모든 이미지에 대해 동일합니다. 즉, 소벨 연산자를 사용하는 모든 이미지가 동일한 행렬 수치를 사용한다는 이야기와 같습니다. 이는 커널 함수와 동일합니다. 차이라고 한다면 소벨 연산자는 인간의 실험과 경험적 설계에 기반해 얻어지지만, 딥러닝의 경사 하강법 등의 알고리즘을 통하면 적합하고 다양한 이미지 데이터에 대해 공통으로 사용할 수 있는 커널 파라미터를 찾을 수 있다는 것입니다. _200p

따라서 많은 회사의 머신러닝 서비스에는 전문적인 머신러닝 모델 서비스가 필요합니다. 즉, 머신러닝 모델의 특징과 사용 방법에 맞춰 전문적인 온라인 서비스 구조를 만들어 데이터 과학자가 설계한 모델을 효율적인 전용 모델 파일로 변환해 자체 정의한 프레임워크를 통해 대외적 서비스를 진행하는 것입니다. 우리는 이러한 과정을 모델 서빙(model serving)이라고 부릅니다. 그림 9-1은 비교적 초기의 모델 서빙 프레임워크를 보여주고 있습니다. _297p 닫기

출판사 서평

개발자에게 바치는 머신러닝 가이드북!
코드를 구현하며 개발자의 시선으로 배우는 인공지능!

이 책은 개발자에게 바치는 머신러닝 가이드북입니다. 철저하게 개발자의 시선에서 접근하고 실제 산업계에서 자주 사용되는 모델에 관해 설명합니다. 동시에 신경망의 원리와 기초 구현 방법, 케라스 라이브러리의 사용법과 텐서플로를 활용한 모델 배포 방안도 포함합니다. 복잡한 머신러닝 이론 대신, 간단한 AI 구현 코드를 보여주면서 구조와 프로세스를 설명합니다. 그리고 초보 학습자가 궁금해할 문제를 선별하여 이러한 문제와 연계해 새로운 내용을 소개합니... 더보기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료

코드로 배우는 인공지능 ne**ecide | 2021-12-07 | 추천: 0 |

인공지능이 핫한 시대에 살고 있습니다. 서비스 제품 개발에도 인공지능이 활용됩니다. 인공지능 하면 뭐가 떠오르시나요? 쇼핑몰에서도 상품을 추천해주는 것도 인공지능입니다. 인공지능 추천할만한 책을 소개해드리려 합니다. 소개해 드릴 책은 ‘코드로 배우는 인공지능’입니다. 인공지능이 주변에서 많이 들리긴 하지만 이해가 안 되는 분들도 계실 건데요. 이 책은 개발자의 시선으로 알려주는 인공지능을 알려줍니다. 인공지능에 대해 이해되... 더보기

인공지능이 핫한 시대에 살고 있습니다.

서비스 제품 개발에도 인공지능이 활용됩니다.

인공지능 하면 뭐가 떠오르시나요?
쇼핑몰에서도 상품을 추천해주는 것도 인공지능입니다.

인공지능 추천할만한 책을 소개해드리려 합니다.

소개해 드릴 책은 ‘코드로 배우는 인공지능’입니다.

인공지능이 주변에서 많이 들리긴 하지만 이해가 안 되는 분들도 계실 건데요.
이 책은 개발자의 시선으로 알려주는 인공지능을 알려줍니다.

인공지능에 대해 이해되는 시간이 되면 좋겠습니다.

◆ 추천시스템
추천 시스템은 사용자의 데이터를 분석해 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 추천해주는 시스템입니다.

구글, 페이스북, 타오바오 등 추천시스템을 기초로 하며 서비스가 운영됩니다.

사용자가 좋아할 만한 데이터를 선별하라면 데이터를 검색해서 결과를 찾습니다.

쉽게 생각해보면 데이터베이스를 다뤄보신 적 있으신가요?
다뤄 보셨다면 SQL의 Select 명령어를 통해서도 특정 조건을 조회할 수 있습니다.

하지만 데이터가 천만이나 억이 넘는 경우 데이터베이스를 검색하는 것은 서버에 큰 부담이 됩니다.

부담을 줄이기 위해 후보군을 생성해 필요한 데이터를 추려낼 수 있습니다.

◆ 머신러닝 프로세스
머신러닝 개발 프로세스는 네 가지 단계로 볼 수 있습니다.

데이터 전처리, 학습, 평가, 예측하는 단계로 진행됩니다.

데이터가 정제되어 있지 않으면 학습을 해도 제대로 된 결과가 나오지 않습니다.

데이터 형식을 머신러닝 모델에 적합하게 만들어 줘야 측정을 할 수 있습니다.

결측치의 데이터를 0이나 평균으로 변환도 해줘야 하는데요.
차이가 심한 데이터에 대해 정규화 작업도 필요합니다.

최대한 훈련이 잘되고 유의미한 결괏값이 나올 수 있도록 잡음을 없애줘야 합니다.

전처리한 데이터를 가지고 학습, 평가, 예측을 진행합니다.

끝으로 인공지능을 처음 시작하려고 하면 막막 할 수 있습니다.

인공지능 분야에서 일하려면 자주 사용하는 단어나 개념도 잘 알아야 합니다.

인공지능을 어떻게 소프트웨어에 적용하는지도 코드를 통해 배울 수 있습니다.

현업에서 유행하는 모델을 통해 인공지능을 알려줍니다.

케라스 활용부터, 텐서플로 활용한 배포까지 배울 수 있습니다.

인공지능 개발자나 데이터 과학자가 되고 싶은 분들에게 이 책을 추천합니다.

인공지능 학습을 어떻게 해야 할지 감을 잡고 싶은 분들에게도 도움 될 것입니다.

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상품 품절	공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있으며, 품절 시 관련 사항에 대해서는 이메일과 문자로 안내드리겠습니다.
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