제조AI빅데이터 분석기법: 코딩편

제조AI빅데이터 분석기법: 코딩편

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Vendor: 보민출판사 - 김일중, 김흥남, 유승화, 박준용, 임성훈
Type: 제조/재료
SKU: 9791169571340
Categories: ALL BOOKS
Tags: 기술/공학_금속/재료 제조AI빅데이터분석기법코딩편
Description
제조데이터 표준, 품질확보 방법론,
제조데이터 유형별 현장공장 적용 AI 코딩의 필수 지침서!
전 세계적으로 화제를 불러일으키는 〈제조데이터〉, 〈제조AI〉는 이미 제조기업의 지속 가능한 경쟁우위 달성을 위해 도입해야 할 핵심기술로 자리매김하고 있습니다. 지난 2020~2023년 약 3년간의 대한민국 제조생태계는 제조데이터, AI를 실제 우리 중소, 중견 제조현장에도 적용할 수 있을까에 대한 답과 가능성을 살펴본 해였던 것 같습니다. 이제 2024년부터는 기술의 지속 가능한 활용과 제조업 고도화 달성을 위해보다 치밀하고 체계적으로 제조데이터, AI 거버넌스를 바라볼 필요성이 존재합니다. 이 책 「제조AI빅데이터 분석기법(코딩편)」은 국내 제조기업이 제조데이터, AI를 기반으로 글로벌 제조스타를 향해 나아가는 과정에 실질적 로드맵과 적용방안을 제시하는 가이드라인입니다. 제조데이터 표준, 제조데이터 품질확보 방법론, 제조데이터 유형별(숫자, 이미지, 소리) 제조AI 개발 방법을 다루고 있으며 챕터별로 예제, 코딩실습, 퀴즈를 제공합니다. 제조업에 특화된 국내 최고 데이터 분석 책으로서의 다양한 이슈를 다루는 이 책 「제조AI빅데이터 분석기법(코딩편)」은 제조데이터, AI에 관심이 있는 학생, 제조업 종사자, 정부 정책결정자에 이르기까지 모두가 함께 학습할 수 있는 현장 중심형 책입니다. 자, 이제 책장을 넘겨보세요.
저자

김일중,김흥남,유승화,박준용,임성훈

(경영정보시스템)박사
현)한국과학기술원(KAIST),제조AI빅데이터센터장책임교수
한국IT서비스학회,첨단제조전문위원장
한국국방기술학회,국방제조AI전문위원장

■제조AI관련경력
ㆍ인공지능제조플랫폼(KAMP)운영기관,센터장,중소벤처기업부
ㆍOECD고위급라운드테이블,중소제조협의위원
ㆍ대통령직속4차산업혁명위원회
ㆍ중소벤처기업부R&D미래전략라운드테이블,자문위원
ㆍ삼성전자상생협력아카데미제조AI강연
ㆍ세계경제포럼(다보스포럼)Lighthousefactory국내평가위원
ㆍ국내중소제조기업AI컨설팅및현장적용30회이상수행
ㆍ제조데이터,AI관련다수SCI,KCI(DBpiaTop5%)논문보유

목차

저자소개
제조AI빅데이터분석기법(코딩편)을읽는분들께
챕터별실습제조AI데이터셋

Chapter1.제조AI개관

1.제조데이터및AI의등장
2.제조데이터개관
2.1제조데이터란?
2.2제조AI데이터셋이란?
2.3제조데이터형태
2.4제조데이터품질및평가체계
2.5제조데이터표준
2.6제조데이터가격책정

3.제조AI개관
3.1제조AI란?
3.2지도학습과비지도학습
3.3제조AI거버넌스및구성요소
3.4제조AI개발및적용의과학적수행절차

4.제조데이터및AI분석목적
4.1기술적제조데이터및AI분석목적
4.2경영전략적제조데이터및AI분석목적

5.제조데이터및AI지능형공장의주요성과지표
6.빅블러시대의제조데이터및AI싸이언티스트
-Quiz확인문제
-별첨:2023년하노버메세한국팀기사
-인터뷰:스마트제조혁신추진단안광현단장
-별첨:KAMP플랫폼제조AI데이터셋정리표


Chapter2.제조AI개발환경설정

1.아나콘다(Anaconda)설치
2.주피터노트북(JupyterNotebook)실행하기
3.가상환경만들기
4.텐서플로우(TensorFlow)설치하기
-Quiz확인문제


Chapter3.제조AI개발맛보기

1.화학물제조공장현장문제파악
2.제조데이터준비하기(KAMP제조데이터거래소)
2.1양품제조데이터준비하기
2.2불량제조데이터준비하기

3.제조AI프로그램(K-최근접이웃알고리즘)
3.1첫제조AI코딩시작점
3.2제조데이터라벨링
3.3훈련세트와테스트세트구축
3.4제조AI모델생성,예측

4.전체소스코드
-Quiz확인문제


Chapter4.제조AI데이터품질관리(전처리)

1.제조AI데이터셋품질관리개요
2.실습에활용할제조AI데이터셋다운로드
3.‘제조AI데이터셋품질확보방법론’실습
3.1완전성평가및확보
3.2유효성평가및확보
3.3일관성평가및확보
3.4유일성평가및확보
3.5정확성평가및확보
-Quiz확인문제


Chapter5.숫자제조데이터기반AI개발

1.사출성형제조공장현장문제파악
2.사출성형제조데이터준비하기
3.제조AI프로그램(RandomForest)
3.1제조데이터불러오기
3.2제조데이터탐색하기(EDA,ExploratoryDataAnalysis)
3.3제조데이터전처리
3.4제조AI모델생성및학습
3.5정답(양품/불량)예측하기
3.6변수중요도확인하기

4.전체소스코드
-Quiz확인문제


Chapter6.이미지제조데이터기반AI개발

1.전기아연도금제조공장현장문제파악
2.전기아연도금제조데이터준비하기
3.제조AI프로그램(CNN)
3.1제조데이터경로지정
3.2제조데이터전처리옵션설정
3.3제조데이터불러오기및전처리
3.4제조AI모델생성및평가
3.5제조AI모델평가
3.6제조AI모델테스트

4.전체소스코드
-Quiz확인문제


Chapter7.소리제조데이터기반AI개발

1.도금제조공장현장문제파악
2.도금열풍건조소리제조데이터준비하기
3.제조AI프로그램(LSTM)
3.1소리제조데이터살펴보기
3.2제조데이터불러오기및특징추출
3.3제조데이터전처리
3.4제조AI모델생성
3.5제조AI모델평가

4.전체소스코드
-Quiz확인문제


맺음말


〈부록〉
부록A｜교재실습,유형별제조AI데이터셋정리표
부록B｜KAMP플랫폼,실습제조데이터셋다운로드방법
부록C｜Quiz확인문제정답및해설

출판사 서평

“가보지않은길이지만도전을해야성장합니다.”
“도전하는과정에서잘못된점을발견하고나아가야할방향을찾을수있습니다.”

제조기업의AI는전세계적으로이제와우팩터를넘어기업의사활을결정지을수있는핵심게임체인저로자리잡고있습니다.전통제조에대한계승과기술고도화를위해서체계적인제조데이터관리와빅데이터,AI기술의도입은이제원하든원하지않던점점미래제조업에더큰영향을미치며제조현장의핵심설비에깊숙이들어갈것입니다.현재계속해서새로운제조AI방법론들이등장하고적용되고있습니다.기존에우리가감과수기에의해제조를한것에비추어보았을때,한번도가보지않은길이틀림없습니다.하지만최근에는이가보지않은길에도전하여제조AI와제조데이터분석기법을통한생산성증가및품질향상성공사례가점점더늘어나고있는추세입니다.이러한도전과정에서AI를라이벌로여기기보다는생산성증가및품질향상을위한도구로활용하고미래에는인간과AI의대결이아니라상호협력하는새로운방향을찾을수있습니다.특히중소제조기업들이제조AI를제조현장에쉽게적용할수있도록KAIST에서는KAMP를구축하고,나아가중소제조기업들이좀더진보된기술을활용할수있도록「제조AI빅데이터분석기법(코딩편)」교재를발간하게되었습니다.이책을읽은분들이이여정의주인공들이되어제조AI강국대한민국을이끌기바랍니다.