모두의 인공지능 with 파이썬
누구나 쉽게 시작하는 딥러닝 기초 프로그래밍
이 책은 초보자와 비전공자의 눈높이에서 인공지능이 무엇이며 어떻게 활용하는지를 알려주는 책이다. 티처블 머신, 퀵드로우, 오토드로우, 텐서플로 플레이그라운드 등 누구나 인공지능의 개념을 쉽게 경험해 볼 수 있는 도구들을 소개한 뒤, 딥러닝의 세 가지 학습 방법과 원리를 사례와 비유를 들어 설명한다. 파이썬을 모르는 사람도 볼 수 있도록 기초 파이썬 문법을 짚어주고, 개발 환경(코랩, 텐서플로, 케라스)을 구축하는 방법도 상세히 알려준다. 뒤에서는 앞에서 배운 원리를 활용하여 실제로 인공지능 모델을 만들어 본다. 손글씨로 쓴 숫자를 인식하는 인공지능, 코로나 19 확진자 수를 예측하는 인공지능, 숫자를 생성하는 인공지능을 직접 만들면서, 딥러닝의 세부 기술인 순환 신경망(RNN), 적대적 생성 신경망(GAN) 등이 어떻게 동작하는지 이해할 수 있다. 모든 실습 과정은 따라 하기 쉽게 단계별로 안내하며 코드 한 줄 한 줄 자세한 설명을 달았다.
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목차
- 첫째 마당 인공지능 개념 이해하기
- UNIT 01 인공지능 개념 이해하기
- 1 인공지능이란 무엇일까요?
- 2 머신러닝은 무엇인가요?
- 3 딥러닝이 머신러닝인가요?
- UNIT 02 머신러닝의 학습 방법 살펴보기
- 1 지도 학습
- 2 비지도 학습
- 3 강화 학습
- UNIT 03 인공지능 체험하기
- 1 티처블 머신 체험하기
- 2 퀵 드로우 체험하기
- 3 오토드로우 체험하기
- 둘째마당 딥러닝 이해하기
- UNIT 04 딥러닝 원리 이해하기
- 1 딥러닝과 인공 신경망
- 2 사례로 살펴보는 인공 신경망의 원리
- 3 인공 신경망의 재료, 여러 특징을 가진 데이터
- 4 인공 신경망의 작동 모습
- UNIT 05 인공 신경망의 신호 전달 원리
- 1 신호를 전달할 때 사용하는 가중치와 편향
- 2 들어오는 신호 세기를 조절하는 활성화 함수
- UNIT 06 인공 신경망의 학습 원리
- 1 인공 신경망의 오차 구하기
- 2 인공 신경망의 핵심! 오차 줄이기
- UNIT 07 텐서플로 플레이그라운드로 딥러닝 체험하기
- 1 텐서플로 플레이그라운드 접속하기
- 2 시작 버튼 누르기
- 3 출력 부분 살펴보기
- 4 신경망의 구조 설계하기
- 5 데이터 입력 형태 선택하기
- 6 복잡한 형태의 데이터 구분하기
- 7 텐서플로 플레이그라운드 2배로 즐기기
- UNIT 08 다양한 딥러닝 기술 살펴보기
- 1 합성곱 신경망 살펴보기
- 2 순환 신경망 살펴보기
- 3 스케치 RNN으로 순환 신경망 체험하기
- 4 생성 신경망 살펴보기
- 5 deepart로 생성 신경망 체험하기
- 셋째 마당 인공지능 개발을 위한 파이썬 첫걸음
- UNIT 09 인공지능 개발의 기초, 파이썬과 코랩
- 1 파이썬이란 무엇인가요?
- 2 코랩으로 파이썬 환경 구축하기
- UNIT 10 파이썬 프로그래밍 시작, 천리길도 변수부터
- 1 변수를 사용해서 숫자 더하기 프로그래밍하기
- 2 변수를 사용해서 문자 더하기 프로그래밍하기
- 3 변수의 자료형 살펴보기
- 4 강제로 변수형 바꾸기
- UNIT 11 인공지능 파이썬 코딩의 주춧돌, 배열
- 1 배열 만들기
- 2 배열의 길이 살펴보기
- 3 배열의 각 원소에 접근하기
- 4 슬라이싱 살펴보기
- UNIT 12 인공지능을 위한 배열, 넘파이
- 1 넘파이 설치하기
- 2 넘파이 불러오기
- 3 넘파이 배열 만들기
- 4 넘파이 2차원 배열 만들기
- 5 넘파이 배열 형태 바꾸기
- 6 넘파이 함수 살펴보기
- UNIT 13 인공지능을 위한 반복문
- 1 배열과 반복문(for문)
- 2 반복문(for문) 만들기
- 3 range( ) 함수 살펴보기
- UNIT 14 인공지능을 위한 조건문
- 1 if문 살펴보기
- 2 if else문 살펴보기
- 3 홀짝 구별하는 함수 만들기
- 넷째마당 딥러닝 프로그래밍 시작하기
- UNIT 15 딥러닝 개발 환경 살펴보기
- 1 텐서플로 살펴보기
- 2 케라스 살펴보기
- 3 GPU 살펴보기
- UNIT 16 숫자 인식 인공지능 만들기
- 1 개발 환경 만들기
- 2 데이터셋 불러오기
- 3 mnist 데이터셋에서 X의 형태 바꾸기
- 4 mnist 데이터셋에서 Y의 형태 바꾸기
- 5 인공지능 모델 설계하기
- 6 모델 학습시키기
- 7 모델 정확도 살펴보기
- 8 모델 학습 결과 확인하기
- 9 잘 예측한 데이터 살펴보기
- 10 잘 예측하지 못한 데이터 살펴보기
- UNIT 17 전염병 예측 인공지능 만들기
- 1 코로나 19 확진자 수 예측 인공지능 개발 원리
- 2 데이터 가져오기
- 3 데이터 정규화 및 분류하기
- 4 데이터 형태 변경하기
- 5 입력 데이터 생성하기
- 6 인공지능 모델에 넣어줄 형태로 변환하기
- 7 인공지능 모델 만들기
- 8 모델 학습시키기
- 9 데이터 예측하기
- 10 모델의 정확도 살펴보기
- 11 결과를 그래프로 확인하기
- UNIT 18 숫자 생성 인공지능 만들기
- 1 숫자 생성 인공지능 개발 원리
- 2 개발 환경 만들기
- 3 데이터 불러오기
- 4 생성자 신경망 만들기
- 5 판별자 신경망 만들기
- 6 GAN 생성 함수 만들기
- 7 결과 확인 함수 만들기
- 8 적대적 생성 신경망 훈련시키기
- 부록
- 부록 A 코랩이 아닌 파이썬 환경 만들기
- 1 아나콘다 설치 방법
- 2 텐서플로 및 케라스 설치 방법
- 3 주피터 노트북 사용 방법
- 부록 B git 설치하기