엔트리 UI와 인공지능 블록과 카테고리의 큰 변화에 맞게 전면 개편 수정해서 2판 개정판으로 새롭게 출간하였다. 책은 초보자 눈높이에 맞춘 실제 작품을 만들면서 배우는 엔트리 인공지능과 데이터 분석 입문서이다.
실용적인 AI 서비스를 구현하려는 초보 개발자를 위해 만들어졌다. 꼭 배워야 할 활용도 높은 AI 서비스를 엄선하고, 유스케이스 작성과 같은 기획 단계부터 사전 학습 모델과 파이썬을 활용한 실습 단계까지 한 권에 담았다.
많은 의사결정은 불확실한 상황에서 이뤄진다. 이 책은 계산 관점에서 이러한 문제를 바라보고 문제를 해결하는 다양한 의사결정 모델의 이론을 설명한다. 책은 각각 결과의 불확실성, 모델의 불확실성, 상태의 불확실성, 상호작용의 불확실성이라는 네 가지 불확실성을 정의한다.
LLM의 기본 아키텍처에서 출발해 애플리케이션의 요구사항에 맞춰 LLM을 길들이고 제한된 컴퓨팅 환경에서 동작하게 경량화해서 원활하게 서빙하게끔 기초를 다진 다음에 RAG라는 LLM의 대표적인 애플리케이션을 만드는 방법을 차근차근 설명한다.
머신러닝 입문자를 대상으로, 머신러닝을 공부할 때 필요한 기초 이론과 총7개의 머신러닝 핵심 모델을 다룬다. 각각의 머신러닝 모델을 '데이터 설명 → 모델 구조 → 학습이론' 순서로 설명하여, 데이터 특성과 상황에 맞게 적절한 모델을 선정하고 적용하는 방법을 체계적으로 보여준다.
데이터 과학에서 시간에 따른 변화 패턴을 분석하여 다양한 예측 모델을 구축하면, 미래 예측은 물론 다양한 의사결정에 도움이 된다. 이 책에서는 파이썬 코드로 완벽하게 작동하는 시계열 예측 방법을 소개한다. 시계열 데이터를 정의하고, 베이스라인 모델을 개발하고, 통계적 모델과 텐서플로 및 최신 딥러닝 도구를 사용하여 대규모 모델 구축 방법을 학습하고, 자동화된 예측 라이브러리까지 다룬다.
인공지능 기술이 가정과 일상에 어떻게 적용되는지 쉽게 설명했다. 스마트홈과 스마트 빌딩의 변화, AI 기술의 활용 사례, 정부의 AI@Home 프로젝트 등을 다루며 비전공자도 이해할 수 있게 친숙한 사례로 구성했다. 스마트홈과 인공지능 기술에 대해 이해하고자 하는 독자들에게 유용한 인사이트를 제공한다.
알고리즘의 깊이와 넓이를 아우르고 이론과 실습을 균형 있게 다루는 책이다. 4판에서는 이분 그래프 매칭, 온라인 알고리즘, 머신러닝 알고리즘 등 3개 주제를 새롭게 다루며, 여러 절에서 각 분야의 최신 연구 결과와 기술 변화를 반영한 알고리즘으로 갱신되었다.
어려운 이론은 최소화하고, 예제 코드를 따라 하며 자연스럽게 사용법에 익숙해지도록 안내하는 데이터 분석 입문서다. 데이터 분석에 필요한 필수 라이브러리를 소개하고 설치부터 예제 코드까지 따라 할 수 있게 구성했다.
수천 개의 파일을 자동으로 정리하는 자잘한 업무를 순식간에 처리하는 일부터, 이미지 생성, 기업 분석, 경쟁사 분석, 상품 시장 분석, 전략 수립, 보고서 작성, PPT 작성, 캘린더를 활용한 일정 관리법 등 기존에는 만날 수 없었던 진짜 실무에 필요한 강력한 활용법을 수록했다.
자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 트랜스포머(transformer) 모델의 혁신적 발전을 심도 있게 탐구한 책이다.
문제의 맥을 관통하는 자료구조와 알고리즘, 시간 복잡도 분석까지 완벽하게 풀이했으며, 모든 내용은 친절한 설명에 풍부한 그림을 더해 말끔하게 이해할 수 있도록 했다. 코딩 테스트뿐만 아니라 그 다음에 있을 면접까지 대비할 수 있을 것이다.
실제 의학 관련 연구를 진행하는 병원 구성원이나 메디컬 및 바이오 헬스케어 기업 관련자들, 그리고 공공 의료 기관의 연구원들에게는 프로그래밍 자체가 어색할 수 있다. 따라서 의학 연구자에게 도움이 될 수 있도록 의료 데이터를 다룰 때 꼭 필요한 R 프로그래밍만을 깔끔하게 담았다.
확산 모델은 DALL-E2, 미드저니, 스테이블 디퓨전 등 텍스트에 대응하는 이미지를 생성하는 기술의 바탕으로 고품질 데이터를 창출하는 생성 모델로 주목받고 있다. 이 책은 확산 모델의 기본적인 개념부터 그 발전 과정과 응용 사례를 매우 자세히 설명한다.
수업지도안부터 평가표까지, 9가지 수업 디자인으로 보는 교과별 생성형 AI 수업 활용법. 생성형 AI가 교실에 들어오면서 교육 현장은 급격히 변하고 있다. 이 책은 생성형 AI를 수업에 도입하고 싶은데 어디부터 시작해야 할지 막막한 교사, 교과 연계의 구체적인 적용 사례가 궁금한 교사 모두에게 유용한 실천 사례가 될 것이다.
한국 대학의 석-박사 논문 표준 운영 절차를 기반으로 한국 대학의 특수성과 중국 유학생의 특성을 고려하여 학부, 대학원 및 대학원 수준에서 한국에서 공부하는 중국 유학생을 위한 데이터 통계 분석에 대한 기본서다.
'챗봇 2025', 'AI 2024'로 구성된 세트 상품이다.
면접, 취업 대비 & 기사, 기술사 시험 대비 & 전공지식의 빈틈을 채우자. 컴퓨터 구조와 운영체제를 이 책 한 권으로, 빠르게, 핵심 위주로!
AI 인문데이터의 구축과 활용의 실제를 살펴보는 책이다. 구체적으로 한국어 감정 어휘를 24개의 감정 유형으로 구분하고 사전의 표제어와 용례를 기반으로 감정 어휘 사전을 구축했고, 데이터 설계와 구축 절차를 제공했으며, 딥러닝을 활용한 감성 분석을 제시했다.
인공지능 기술-사회-사람에 대해 비판적인 탐구를 시도하는 책이다. 기술 설명, 사회 사례, 비평, 미래 전망을 반복적으로 다루고, 인공지능에 관한 기대와 우려를 포함한 여러 가지 관점의 상상을 제시하고 있다.
사람, 프로세스, 도구, 데이터 소유권, 데이터 품질, 개인정보보호 및 보안 등 데이터 관리와 데이터 거버넌스(Data Governance)의 여러 측면을 실용적이고도 독자가 이해하기 쉬운 방식으로 설명한다. 또한, 저자들의 풍부한 경험과 전문성을 바탕으로 실무에 바로 적용 가능한 구체적인 방법론과 실천 전략을 제시한다.
