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코드로 배우는 인공지능 : 개발자의, 개발자에 의한, 개발자를 위한 AI - 제이펍의 인공지능 시리즈 34
- 장리커 외공저 저
- 제이펍
- 2021년 11월 24일
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ISBN: 9791191600421
328쪽
623g
188 x 245 (㎜)
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책 소개
출판사 리뷰
저자 소개
저자 : 장리커
텐센트 AI 연구소 책임자이자 AI 시스템 설계 전문가로서 운영 시스템 커널, 웹 보안, 검색 엔진, 추천 시스템, 분산 시스템, 이미지 처리, 데이터 분석 등 다양한 영역에서의 실전 경험을 쌓았다. 텍사스 대학교 샌안토니오 캠퍼스에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았으며, 마이크로소프트, 보스턴 컨설팅 그룹(BCG), 우버 및 여러 실리콘밸리 스타트업에서 개발 엔지니어 및 프로젝트 매니저로 근무했다.
저자 : 판후이
알리바바 알고리즘 센터 산하 조직의 책임 관리자로서 추천 시스템, 자연어 처리, 이미지 처리, 데이터 분석 등 다양한 영역에서의 실전 경험을 쌓았다. 미국 플로리다 공과대학교에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았으며, 마이크로소프트 중국 지사, 중국판 배달의민족인 메이투안, 그리고 텐센트에서 알고리즘 개발 및 관리자로 일했다. 다수의 논문과 특허를 보유하고 있다.
역자 : 김태헌
하나금융융합기술원, IBM 등을 거쳐 지금은 외국계 FMCG 회사에서 시니어 데이터 과학자로 일하고 있다. 중학생 때부터 10여 년간 중국에서 거주하며 베이징 대학교를 졸업했고, 미국 캘리포니아대학교 샌디에이고 캠퍼스에서 국제경제 석사 학위를 받았다. 저서로는 《퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩》(한빛미디어, 2020)이 있으며, 역서로는 《단단한 머신러닝》과 《데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집》(이상 제이펍, 2020)이 있다.
목차
상편
CHAPTER 01 머신러닝의 Hello World 3
1.1 머신러닝에 대한 간략한 소개 3
1.2 머신러닝 애플리케이션의 핵심 개발 프로세스 5
1.3 코드로 시작하기 8
1.4 마무리 11
1.5 참고자료 11
CHAPTER 02 직접 구현하는 신경망 12
2.1 퍼셉트론 12
2.2 선형 회귀와 경사 하강법 구현 17
2.3 확률적 경사 하강법의 구현 23
2.4 파이썬을 통한 단층 신경망 구현 25
2.5 요약 40
2.6 참고자료 40
CHAPTER 03 케라스 시작하기 41
3.1 케라스 소개 41
3.2 케라스 개발 입문 42
3.3 케라스 개념 설명 46
3.4 다시 코드 실습으로 72
3.5 요약 77
3.6 참고자료 78
CHAPTER 04 예측과 분류: 간단한 머신러닝 응용 79
4.1 머신러닝 프레임워크 ? 사이킷런 소개 79
4.2 분류 알고리즘 기초 82
4.3 의사결정 트리 92
4.4 선형 회귀 103
4.5 로지스틱 회귀 104
4.6 신경망 110
4.7 요약 123
4.8 참고자료 123
하편
CHAPTER 05 추천 시스템 기초 127
5.1 추천 시스템 소개 127
5.2 유사도 계산 130
5.3 협업 필터링 131
5.4 추천 환경에서 사용하는 로지스틱 회귀 모델 137
5.5 여러 모델을 융합한 추천 모델: Wide&Deep 모델 140
5.6 요약 149
5.7 참고자료 149
CHAPTER 06 실전 프로젝트: 챗봇 만들기 150
6.1 챗봇의 발전 역사 150
6.2 순환 신경망 152
6.3 Seq2Seq 소개 및 구현 161
6.4 어텐션 176
6.5 요약 187
6.6 참고자료 187
CHAPTER 07 이미지 분류 실전 프로젝트 189
7.1 이미지 분류와 합성곱 신경망 189
7.2 합성곱 신경망의 원리 192
7.3 실전 예제: 교통 표지판 분류 202
7.4 최적화 정책 211
7.5 요약 217
7.6 참고자료 217
CHAPTER 08 객체 검출 218
8.1 CNN의 진화 219
8.2 YOLO 241
8.3 YOLO v3 구현 252
8.4 요약 292
8.5 참고자료 293
CHAPTER 09 모델 배포 및 서비스 295
9.1 생산 환경에서의 모델 서비스 295
9.2 텐서플로 서빙의 응용 298
9.3 요약 306
9.4 참고자료 307
CHAPTER 01 머신러닝의 Hello World 3
1.1 머신러닝에 대한 간략한 소개 3
1.2 머신러닝 애플리케이션의 핵심 개발 프로세스 5
1.3 코드로 시작하기 8
1.4 마무리 11
1.5 참고자료 11
CHAPTER 02 직접 구현하는 신경망 12
2.1 퍼셉트론 12
2.2 선형 회귀와 경사 하강법 구현 17
2.3 확률적 경사 하강법의 구현 23
2.4 파이썬을 통한 단층 신경망 구현 25
2.5 요약 40
2.6 참고자료 40
CHAPTER 03 케라스 시작하기 41
3.1 케라스 소개 41
3.2 케라스 개발 입문 42
3.3 케라스 개념 설명 46
3.4 다시 코드 실습으로 72
3.5 요약 77
3.6 참고자료 78
CHAPTER 04 예측과 분류: 간단한 머신러닝 응용 79
4.1 머신러닝 프레임워크 ? 사이킷런 소개 79
4.2 분류 알고리즘 기초 82
4.3 의사결정 트리 92
4.4 선형 회귀 103
4.5 로지스틱 회귀 104
4.6 신경망 110
4.7 요약 123
4.8 참고자료 123
하편
CHAPTER 05 추천 시스템 기초 127
5.1 추천 시스템 소개 127
5.2 유사도 계산 130
5.3 협업 필터링 131
5.4 추천 환경에서 사용하는 로지스틱 회귀 모델 137
5.5 여러 모델을 융합한 추천 모델: Wide&Deep 모델 140
5.6 요약 149
5.7 참고자료 149
CHAPTER 06 실전 프로젝트: 챗봇 만들기 150
6.1 챗봇의 발전 역사 150
6.2 순환 신경망 152
6.3 Seq2Seq 소개 및 구현 161
6.4 어텐션 176
6.5 요약 187
6.6 참고자료 187
CHAPTER 07 이미지 분류 실전 프로젝트 189
7.1 이미지 분류와 합성곱 신경망 189
7.2 합성곱 신경망의 원리 192
7.3 실전 예제: 교통 표지판 분류 202
7.4 최적화 정책 211
7.5 요약 217
7.6 참고자료 217
CHAPTER 08 객체 검출 218
8.1 CNN의 진화 219
8.2 YOLO 241
8.3 YOLO v3 구현 252
8.4 요약 292
8.5 참고자료 293
CHAPTER 09 모델 배포 및 서비스 295
9.1 생산 환경에서의 모델 서비스 295
9.2 텐서플로 서빙의 응용 298
9.3 요약 306
9.4 참고자료 307
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