문과생을 위한 인공지능 입문 (수학, 통계 지식 없이 배우는)

문과생을 위한 인공지능 입문 (수학, 통계 지식 없이 배우는)

$36.49
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Vendor: 에이콘출판 - 김장현, 김민철
Type: 인공지능
SKU: 9791161757339
Categories: ALL BOOKS 컴퓨터/인터넷 컴퓨터/인터넷_컴퓨터공학
Tags: 문과생을위한인공지능입문수학통계지식없이배우는 컴퓨터/IT_컴퓨터공학
Description
인공지능에 관심이 있지만 복잡한 수식이나 어려운 코드 때문에 학습을 시작하기 어려웠던 사람들을 위한 책이다. 누구나 쉽게 인공지능 개발을 경험할 수 있도록 수학적 설명을 최대한 배제했다. 코딩에 대한 기초 지식 없이도 쉽게 인공지능 개발에 도전할 수 있도록 개발 환경 구축부터 파이썬의 기초적인 사용법을 다룬다. 또한 실제 인공지능 개발 workflow를 소개함으로써 인공지능 개발의 A to Z를 모두 경험할 수 있는 기회를 제공한다. 이 책은 인공지능 개발에 도전하고 싶은 분들이 파이썬을 이용해서 그 첫걸음을 떼는 데 도움이 될 것이다.
저자

김장현,김민철

연세대학교에서경제학(학사)과인터넷이용자연구(석사)를했다.이후데이터사이언스와커뮤니케이션을접목하기위해미국뉴욕주립대학교버팔로(StateUniversityofNewYorkatBuffalo)에서유학을했다.박사학위취득후에는하와이대,DGIST대구경북과학기술원에서교수생활을했으며,2014년이후성균관대에서융복합학부와대학원학과를여러개설립하는데기여했다.교육현장에서문과생이나비전공자에게인공지능기초를강의하는것이얼마나어려우면서도중요한지깨닫고이책을쓰게됐다.

목차

1장.들어가며
__1.1인공지능이란무엇인가?
__1.2이책의특징
__1.3이책의구성
____1.3.1파이썬의기초
____1.3.2인공지능개발파이프라인
____1.3.3인공지능개발실습
__1.4요약


2장.인공지능과사회윤리
__2.1인공지능과윤리
__2.2데이터수집과윤리
__2.3인공지능과데이터편향
__2.4인공지능과사회적영향
__2.5요약


3장.파이썬과구글코랩사용하기
__3.1왜파이썬을사용해야하나?
__3.2구글코랩은무엇인가?
__3.3구글코랩의AtoZ
____3.3.1구글코랩실행하기
____3.3.2코드셀과텍스트셀
____3.3.3코랩노트북공유방법
____3.3.4구글코랩코드히스토리보기
__3.4구글코랩에서외부파일사용하기
__3.5구글코랩중단하기
____3.5.1실행중인코드중단하기
____3.5.2런타임재시작하기및런타임초기화하기
__3.6요약


4장.파이썬과친해지기1
__4.1파이썬시작하기
____4.1.1안녕,세상아!출력하기
____4.1.2주석달기
__4.2파이썬을사용해계산결과출력하기
____4.2.1파이썬에서의사칙연산
____4.2.2왜마지막값만출력될까?
__4.3파이썬에서사용되는데이터의종류
____4.3.1파이썬에서사용하는네가지데이터유형
____4.3.2문자열에서의따옴표사용
____4.3.3데이터값사이의연산
____4.3.4큰숫자의표시
____4.3.5데이터간유형변환
__4.4문자열인덱싱과슬라이싱
____4.4.1인덱싱실습
____4.4.2슬라이싱
__4.5요약
__연습문제1


5장.파이썬과친해지기2
__5.1변수
____5.1.1변수에데이터저장하기
____5.1.2변수명정하기
____5.1.3사용자에게데이터를입력받아변수에저장하기
__5.2리스트
____5.2.1리스트만들기
____5.2.2리스트에저장되는데이터의유형
____5.2.3리스트의인덱싱과슬라이싱
____5.2.4리스트의연산
__5.3리스트안의데이터다루기
____5.3.1리스트안의데이터수정
____5.3.2명령어를사용해리스트안의요소처리
____5.3.3리스트의복제
__5.4딕셔너리
____5.4.1딕셔너리만들기
____5.4.2딕셔너리인덱싱
__5.5딕셔너리안의데이터다루기
____5.5.1딕셔너리데이터추가
____5.5.2딕셔너리안의데이터수정
____5.5.3딕셔너리안의데이터삭제
____5.5.4딕셔너리복제
__5.6요약
__연습문제2


6장.조건문과반복문
__6.1연산자
____6.1.1대입연산자
____6.1.2비교연산자
____6.1.3멤버연산자
____6.1.4식별연산자
__6.2조건문의활용
____6.2.1조건문의형식
____6.2.2복수의조건문사용법
____6.2.3if,elif,else의활용
__6.3반복문
____6.3.1반복문은왜필요한가?
____6.3.2while을사용해조건이만족할때까지반복해실행하기
____6.3.3while문과조건문의사용
__6.4for를사용해일정범위에서반복문을사용하기
____6.4.1for문의기본문법
____6.4.2for의중첩사용
____6.4.3for와if,continue의사용
__6.5리스트의요소자동으로채우기
____6.5.1리스트컨프리헨션의형식
____6.5.2리스트컴프리헨션과조건문사용하기
__6.6딕셔너리의요소자동으로채우기
____6.6.1딕셔너리컴프리헨션만들기
____6.6.2조건문과함께딕셔너리컴프리헨션사용하기
__6.7요약
__연습문제3


7장.판다스의활용
__7.1판다스
____7.1.1판다스사용할준비하기
____7.1.2데이터시리즈
____7.1.3데이터시리즈의특성
__7.2데이터프레임
____7.2.1데이터프레임만들기
____7.2.2데이터프레임인덱싱하기
__7.3외부데이터관리하기
____7.3.1데이터불러오기
__7.4데이터프레임살펴보기
____7.4.1데이터특성확인하기
____7.4.2데이터프레임의연산
____7.4.3조건에맞는데이터만가져오기
__7.5데이터합치기
____7.5.1.append()를사용해반복되는데이터합치기
____7.5.2.merge()를사용해독립적인두데이터합치기
__7.6탐색적데이터분석및처리
____7.6.1데이터프레임에대한기본정보살펴보기
____7.6.2데이터탐색적분석하기
____7.6.3열에대한여러정보를한번에보기
__7.7명목변수를사용해서그룹별로기술통계치출력하기
____7.7.1명목변수란?
____7.7.2명목변수를사용해데이터나눠보기
__7.8요약
__연습문제4


8장.데이터시각화실습
__8.1데이터시각화
____8.1.1시각화를위해서사용한seaborn모듈
____8.1.2간단한선그래프그리기
__8.2분포도를사용해데이터분포보기
____8.2.1변수하나의분포도시각화하기
____8.2.2여러데이터의분포도를시각화하기
____8.2.3막대의크기조절
____8.2.4명목변수를사용해하나의분포도에다른그룹을시각화하기
__8.3박스플롯을사용해데이터특성파악하기
____8.3.1박스플롯의개념
____8.3.2박스플롯시각화
____8.3.3명목변수를사용해그룹별로박스플롯시각화하기
____8.3.4여러그룹의분포살펴보기
__8.4두변수의관계를산점도를사용해시각화하기
____8.4.1산점도그리기
____8.4.2그룹에따라산점도를다르게시각화하기
____8.4.3데이터별크기조절
__8.5히트맵을사용해두변수의빈도구하기
____8.5.1히트맵의개념과실습데이터
____8.5.2피벗테이블만들기
____8.5.3히트맵만들기
__8.6워드클라우드로단어빈도시각화하기
____8.6.1분석준비하기
____8.6.2데이터전처리
____8.6.3단어빈도수시각화하기
____8.6.4워드클라우드조정하기
__8.7요약
__연습문제5


9장.인공지능개발파이프라인
__9.1인공지능개발워크플로
__9.2문제제기
__9.3데이터파악
__9.4데이터전처리및정제
__9.5모델학습,검증,평가
__9.6요약


10장.데이터수집/이해/처리
__10.1데이터란무엇인가?
____10.1.1구조화된데이터와비구조화된데이터
__10.2데이터수집
____10.2.1탐색적데이터분석
__10.3데이터전처리실습
____10.3.1결측값처리
____10.3.2결측값처리실습
____10.3.3이상치처리실습
__10.4데이터정제
____10.4.1기존의데이터를사용해새로운데이터로변환
____10.4.2데이터리코딩
____10.4.3원-핫-인코딩
__10.5요약


11장.모델과학습
__11.1모델이란?
__11.2인공지능에서학습이란?
__11.3지도학습
__11.4비지도학습
__11.5강화학습
__11.6요약


12장.모델검증및평가
__12.1모델을왜평가하나?
____12.1.1지도학습을사용해학습한모델의평가
____12.1.2비지도학습을사용해학습한모델의평가
__12.2과소적합과과대적합문제
__12.3모델검증과평가실습
____12.3.1과소적합및과대적합실습준비
____12.3.2회귀분석학습및평가
__12.4교차검증
____12.4.1교차검증의개념
____12.4.2K-겹교차검증
____12.4.3K-겹교차검증실습
__12.5모델평가
____12.5.1예측모델
____12.5.2분류모델
____12.5.3비지도학습에서의평가
__12.6요약


13장.예측문제해결하기(비가오는날은영화관객수가줄어들까?)
__13.1들어가며
__13.2선형회귀모델에대한개념적설명
__13.3인공지능모델학습준비
____13.3.1준비하기
____13.3.2데이터불러오기
__13.4데이터탐색적분석
__13.5예측모델학습
____13.5.1데이터셋준비
____13.5.2데이터셋분리
__13.6모델학습
__13.7정규화
__13.8모델검증및평가
____13.8.1모델평가
__13.9K-겹교차검증
__13.10모델평가활용
__13.11학습된모델로2020년영화관객수예측해보기
__13.12요약
__연습문제6


14장.분류문제해결하기(누가신문을읽고있을까?)
__14.1들어가며
____14.1.1서포트벡터머신의개념
__14.2분류모델학습준비
____14.2.1데이터준비
____14.2.2탐색적분석
__14.3분류모델학습
____14.3.1데이터준비
____14.3.2분류모델학습
__14.4모델평가
____14.4.1혼동행렬
____14.4.2혼동행렬을사용해평가지표구하기
____14.4.3ReceiverOperatingCharacteristics(ROC)커브를사용해모델평가하기
__14.5모델성능개선
____14.5.1모델개선:분류에사용하는특성이많아지면모델성능이향상될까?
____14.5.2변수를계속추가하면모델의성능이계속향상될까?
____14.5.3모델성능비교
____14.5.4K-겹교차검증
__14.6요약
__연습문제7


15장.군집화문제해결하기(강수량과평균기온으로사계절을구분할수있을까?
__15.1K-평균군집화의개념
__15.2K-평균군집화모델학습<

출판사 서평

◈이책에서다루는내용◈

◆인공지능입문자를고려한인공지능개발AtoZ소개
◆수식보다개념적이해를통한인공지능학습과정에초점을맞춘설명
◆인공지능개발과정에서생길수있는윤리적이슈소개
◆누구나쉽게인공지능을개발할수있도록구글코랩(colab)개발환경사용
◆인공지능개발을위한파이썬기초부터데이터처리,데이터시각화실습
◆인공지능개발워크플로우설명
◆실제활용할수있는인공지능개발예제포함
◆예측,분류,군집화,텍스트자동분석등다양한인공지능개발실습제공
◆인공지능개발에필요한다양한노하우수록


◈이책의대상독자◈
◆인공지능을처음접해개념이해와코딩기초부터탄탄히쌓고싶은분
◆인공지능학습을어디에서부터시작해야할지감이잘잡히지않는분
◆본격적으로인공지능을배우기에앞서,인공지능개발의AtoZ를경험해보고싶은분
◆복잡한수학적설명이나어려운코드때문에인공지능학습을포기한경험이있는분
◆업무효율증대와합리적의사결정을위해인공지능개발을해보고싶은분


◈이책의구성◈
첫두챕터는인공지능에대한개괄적이해를돕는다.먼저1장은인공지능의개념과이책의구성을설명한다.2장에서는앞으로인공지능을개발하면서고려해야할윤리적쟁점에대해서논의한다.인공지능의객관성에대한질문부터인공지능을만드는데사용되는데이터의대표성까지인공지능개발자로서항상비판적시선으로인공지능시스템개발과정을바라볼필요가있기때문이다.
8장에서는인공지능시스템을만드는데필요한컴퓨터프로그램언어인파이썬을배운다.9장부터12장까지는본격적으로인공지능시스템을만드는데필요한단계들을개념적으로설명한다.파이썬의기초,인공지능개발파이프라인,인공지능개발실습의세부분으로구성돼있다.