[POD] AI 개발 로드맵 입문자를 위한 필수 사전 지식 안내서

김청

저자:김청

AI개발로드맵:입문자를위한필수사전지식안내서
프롤로그:코딩을배우기전,AI의'생각법'을먼저배워야합니다
Part1.AI와처음만나는시간(AI교양)
AI가낯선당신을위해,가장중요한개념만골라이야기처럼풀어냅니다.
이파트를읽고나면뉴스에나오는AI용어들이친구처럼느껴질것입니다.
Chapter1.AI,이미당신의일상속에
1-1.OTT서비스는어떻게내취향을저격할까?(추천시스템)
1-2.내목소리를알아듣는AI비서의비밀(자연어처리)
1-3.사진첩속인물을자동으로분류하는마법(컴퓨터비전)
1-4.[개념잡기]그래서'인공지능'이란무엇일까?
Chapter2.인공지능,머신러닝,딥러닝:헷갈리는삼형제완벽정리
2-1.가장큰형,인공지능(AI)
2-2.데이터로배우는둘째,머신러닝(ML)
2-3.인간의뇌를흉내낸막내,딥러닝(DL)
2-4.[한눈에보기]AI레스토랑비유:주방장,레시피,그리고특급비법
Chapter3.AI는어떻게학습하고예측할까?
3-1.정답을알려주며가르치기(지도학습)
3-2.스스로패턴을찾게하기(비지도학습)
3-3.상과벌을주며훈련시키기(강화학습)
3-4.[핵심원리]AI는'오답노트'를쓰며똑똑해진다(손실함수와최적화)
Part2.AI개발의비밀,그속을들여다보다(핵심지식)
AI모델이만들어지는과정을따라가며,개발자들이어떤재료로,어떤도구를사용해,어떤고민을하는지구체적으로살펴봅니다.
Chapter4.AI의쌀,'데이터'이야기
4-1.좋은데이터가좋은AI를만든다(GarbageIn,GarbageOut)
4-2.엑셀시트같은'정형데이터'vs글과이미지같은'비정형데이터'
4-3.AI가세상을편견으로배우지않게하려면?(데이터편향성)
4-4.[개발자처럼생각하기]내게필요한데이터는어디에있을까?
Chapter5.수학없이이해하는AI의작동원리
5-1.AI는점들을연결해미래를본다(회귀:집값예측의원리)
5-2.AI는선을그어세상을나눈다(분류:스팸메일필터의원리)
5-3.AI는비슷한것끼리무리를짓는다(군집화:고객그룹분석의원리)
5-4.[핵심감각]수학은계산이아니라,복잡한문제를단순하게보는눈
Chapter6.AI모델개발의전체과정엿보기
6-1.[1단계]풀고싶은문제는무엇인가?(문제정의)
6-2.[2단계]데이터를모으고깨끗하게다듬기(데이터수집및전처리)
6-3.[3단계]문제에맞는모델을고르고훈련시키기(모델링및학습)
6-4.[4단계]AI의성적표매기기(모델평가)
6-5.[5단계]세상에AI를선보이기(배포및서비스)
Chapter7.AI개발자들의연장가방구경하기
7-1.AI개발의공용어,'파이썬(Python)'은왜인기가많을까?
7-2.레고블록처럼코드를조립한다:라이브러리와프레임워크
7-3.구글과페이스북이만든AI도구:텐서플로(TensorFlow)와파이토치(PyTorch)
7-4.코딩없이AI모델을만드는도구도있다?(AutoML)
Part3.진짜개발자로,첫걸음을준비하며(로드맵)
AI개발의큰그림을모두이해한당신에게,이제무엇부터시작해야할지구체적이고현실적인길을안내합니다.
Chapter8.나는어떤AI전문가가될까?
8-1.다양한AI직무의세계(데이터분석가,데이터과학자,ML엔지니어)
8-2.코딩실력vs도메인지식:나만의강점찾기
8-3.AI시대,오히려비전공자가유리한이유
Chapter9.실패하지않는AI공부시작법
9-1.[1단계]파이썬기초:AI와대화하는법배우기
9-2.[2단계]데이터분석라이브러리:데이터를자유자재로다루기
9-3.[3단계]머신러닝/딥러닝이론:모델의원리깊게파고들기
Chapter10.개발자처럼생각하고성장하기
10-1.지식보다중요한'문제해결능력'키우기
10-2.오류메시지는적이아니라친구
10-3.나의성장을기록하는가장좋은방법,블로그와깃허브(Github)
10-4.함께배우는즐거움:스터디와커뮤니티의힘
에필로그:당신의지식과경험이AI를만날때,세상에없던가치가탄생합니다
부록:AI세계를여행하는히치하이커를위한안내서
반드시알아야할AI필수용어50
초보자가가장많이하는질문TOP10

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