실전 AI 코딩 첫걸음 (실습하며 저절로 감 잡는 AI 프로젝트 완성 가이드)

실전 AI 코딩 첫걸음 (실습하며 저절로 감 잡는 AI 프로젝트 완성 가이드)

$24.00
Description
내가 직접 만들어 쓰는 나만의 AI

수식보다 코드로, 이론보다 실습으로
지금 당신의 손끝에서 AI가 시작된다
얼굴 인식부터 객체 탐지, 분류 모델 실습까지
단계별 실습으로 세상을 바꾸는 인공지능이 태어난다!

항공우주 AI 전문가의 군더더기 없는 실무 활용 방법을 집약한
AI 프로젝트 개발의 핵심 노하우 대방출

AI는 지금 우리의 생활에 깊숙이 들어와 있으며 사람들은 AI를 다양한 목적에 활용하고 있다. 하지만 일상에서 AI를 적극 사용하는 사람들조차도 ‘AI 개발’은 전문가의 영역이며 나와는 먼 이야기라고 생각한다. 어려운 수학 공식과 복잡한 알고리즘으로 가득할 것만 같은 세계, 감히 범접할 수 없을 것 같은 세계에 대한 막연한 두려움이다.
이 책은 이와 같은 두려움과 편견을 깨기 위해 쓰였다. AI는 전문가들만의 복잡한 기술이 아니다. 누구나 자신만의 AI를 만들고 활용할 수 있다. 책에서는 쉽고 간편한 프로그래밍 언어 파이썬을 사용하여 AI의 핵심 원리를 익히고, 실습을 통해 내 손으로 AI 앱을 만들어보는 경험을 제공한다. 단순히 이론을 나열하는 데 그치지 않고 다양한 실습 예제를 통해 독자가 직접 AI 모델을 만들 수 있도록 구성했다.
책의 내용을 따라가다 보면 어느새 ‘AI 개발도 별것 아니네’ 하는 자신을 발견할 수 있을 것이다. 이 책의 실습 예제를 응용하고 발전시켜 자신의 업무와 생활에 사용할 맞춤형 AI 앱을 만들 수도 있다. 누가 알겠는가? 바로 당신의 손에서 탄생할 AI 모델이 다가올 세상을 더 나은 곳으로 바꿀지도 모른다.
저자

안효정

저자:안효정
항공우주공학과인공지능기술을융합한연구를수행해온전문가이다.KAIST(한국과학기술원)에서항공우주공학박사학위를받았으며,한국항공우주연구원에서책임연구원으로근무하고대학에서인공지능학과교수로서후학을양성하고있다.인공지능과뉴로모픽컴퓨팅을기반으로한항공우주시스템의기술고도화및자율화에관심을두고연구하고있다.
현대중공업,대한항공,한국항공우주연구원등다양한산업체와연구기관에서축적한현장엔지니어링경험을바탕으로고성능AI시스템을개발하고있으며위성및드론의실시간이상진단,식별,예측기술과우주항공시스템의신뢰성향상등다양한분야에서성과를내고있다.미국과한국,중국등지에서다수의특허및저작권을등록하였으며여러국제저명저널과학술대회에서논문을발표하였다.『마인크래프트코딩싹쓸이』,『엄마아빠와도전하는발명대회』등청소년및일반인을위한저서도출간하며과학기술대중화에힘쓰고있다.
기술은사람을닮아가고,사람은우주를향해나아간다.그경계에서인공지능으로세상을이해하고우주를꿈꾸는,‘생각하는기계’를만들고있다.

목차

프롤로그

Introduction―인공지능은왜배우는가

1.인공지능이란무엇인가?
2.인공지능의역사:기계는생각할수있을까?
3.오늘날AI는어디에쓰이는가?
4.학습여정을위한안내

1부
파이썬으로첫코딩―HelloWorld부터실전까지
★초보자를위한문법과실습을통해파이썬에익숙해지는단계

1.파이썬(Python)과의첫만남:HelloWorld!-설치,HelloWorld,print와변수
2.계산기만들며배우는연산자-숫자다루기,산술·비교·논리연산
3.조건문과반복문으로흐름제어하기-if,while,for의기본활용
4.리스트와딕셔너리로정보저장하기-데이터구조로정보저장
5.함수로코드묶기와재사용하기-함수의기초,입력값과반환값
6.프로젝트1:나만의비밀번호생성기-실전프로젝트로통합연습

2부
데이터와AI의언어―넘파이부터판다스까지
★AI를하기위해꼭알아야할수치계산과데이터처리입문

7.넘파이(Numpy)로수를다루는방법-벡터,행렬,슬라이싱
8.판다스(Pandas)로표형태데이터를자유자재로다루기-시리즈,데이터프레임,필터링
9.데이터시각화입문:숫자를그림으로읽는힘-matplotlib과seaborn맛보기
10.프로젝트2:CSV데이터분석과시각화-오픈데이터로배우는실전데이터분석과시각화통합

3부
인공지능첫걸음―머신러닝으로분류해보기
★수식대신예제로배우는AI의핵심원리

11.머신러닝이뭘까?-지도학습과비지도학습의개념
12.사이킷런으로첫머신러닝모델만들기-붓꽃분류기만들기
13.KNN,의사결정트리,SVM비교와분류기원리익히기-다양한분류모델써보기
14.프로젝트3:손글씨숫자인식기-MNIST로간단한이미지분류실습

4부
딥러닝과영상데이터의만남―CNN입문
★텐서플로와케라스를이용해영상분류모델을직접설계

15.딥러닝이란?-인공신경망과퍼셉트론개념
16.케라스와파이토치로신경망만들기-MLP구조,레이어이해
17.CNN기초:이미지가숫자로보이는순간-Conv,Pooling개념
18.CIFAR-10이미지분류실습-딥러닝모델학습체험
19.프로젝트4:나만의고양이·강아지분류기-데이터증강,정확도개선전략

5부
실시간객체인식프로젝트완성―컴퓨터가영상이미지를인식하도록하기
★OpenCV와사전학습모델로객체탐지프로젝트완성

20.객체인식이란무엇인가?-객체인식의개념과활용
21.OpenCV로영상불러오기-웹캠,이미지읽기,화면에그리기
22.얼굴인식의첫걸음:HaarCascade-얼굴찾기,상자그리기
23.YOLO모델로실시간객체탐지-사전학습된YOLO모델활용
24.프로젝트5:나만의객체인식기만들기-실시간웹캠객체탐지기완성
25.흐릿한이미지를또렷하게-슈퍼레졸루션기술활용
26.도전:내가만든AI를공유해보자-GitHub와Streamlit으로웹배포하기
27.완성이후를위한안내서-더배울수있는길,모델확장,커리어안내

부록

1.자주쓰는AI용어사전
2.오류해결법모음
3.오픈데이터셋목록

에필로그

참고자료및문헌

출판사 서평

책속에서

지금까지if,elif,else를활용해조건에따라프로그램의흐름을제어하는방법을배웠다.다양한비교연산자와논리연산자를통해더복잡한판단구조도만들수있다는것을확인했다.또한실생활사례와연결된예제를통해조건문이단순한개념이상으로활용가능하다는것도체감했을것이다.
조건문은향후데이터를분류하거나,상황에따라AI가다르게반응하게만드는데있어가장기초가되는도구다.
p.51

이전장에서우리는인공신경망의기본개념과MLP구조,역전파방식까지이론적으로배웠다.이번장에서는실제로손글씨숫자데이터셋(MNIST)을활용하여MLP모델을직접구성해보자.여기서는두가지대표적인딥러닝프레임워크인TensorFlow/Keras와PyTorch를병행하여소개한다.
이를통해신경망모델을구성하는공통흐름을이해하고,두프레임워크의문법과작동방식의차이점을체험할수있다.
p.168

이장에서는YOLO모델을기반으로사용자정의객체인식기(CustomObjectDetector)를만드는전과정을따라가본다.단순한탐지를넘어,자신이직접정의한객체(예:고양이장난감,공구,간식봉지등)를인식하도록학습시키는과정은AI의핵심메커니즘을체험할수있는좋은기회이다.
YOLO는자체학습기능을제공하며,소규모데이터셋으로도학습이가능하다는점에서입문자에게적합하다.
p.253