기계공학도를 위한 파이썬과 머신러닝
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머신러닝(machine learning)은 이제 컴퓨터 공학 이외의 비전공자도 각 전공 분야에서 적용할 수 있도록 반드시 이해를 해야 하는 학문 영역이 되었다. 기계공학 분야에서도 머신러닝을 이용하여 기계 장치 및 시스템의 효율을 높이는 것은 매우 중요하기 때문에 기계공학도로서 머신러닝의 기초를 이해하는 것은 필수적이다. 머신러닝을 포함하는 인공지능에 대하여 아직도 지나친 과신과 경시가 혼재하는 상황이 지속되고 있다. 가까운 시일내에 인간의 개입이 없이 스스로 운전을 하는 자율 자동차와 인간의 일상 생활을 지원하는 휴머노이드 로봇이 인공지능을 이용하여 개발이 되어 사용될 것이라고 하는 예상과 같은 지나친 과신을 배제하고 머신러닝을 실용적으로 유용하게 연구 개발 및 활용을 하는 것은 중요한 요소이다. 이를 위해서 기계공학을 비롯한 다양한 전공 분야에서 머신러닝의 공학적인 유용성을 이해하고 활용을 확대해 나가야 한다. 또한 머신러닝의 악용을 방지할 수 있도록 사회학적 관점의 이해도 공학도에게는 매우 중요한 역량이 되고 있다.
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출판사 리뷰
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목차
목차
CHAPTER 1 서론
1.1 인공지능
1.2 머신 러닝
1.3 파이썬
CHAPTER 2 파이썬
2.1 파이썬을 시작하며
2.2 자료형
2.3 조건문
2.4 함수와 반복문
2.5 클래스(class)
2.6 라이브러리 활용
CHAPTER 3 머신 러닝의 알고리즘
3.1 지도 학습 알고리즘
3.2 경사하강법
3.3 회귀 알고리즘
3.4 분류 알고리즘
3.5 비지도 학습 알고리즘
3.6 클러스터링 알고리즘
3.7 차원축소 알고리즘
3.8 신경망
CHAPTER 4 머신 러닝의 실현
4.1 머신 러닝에 필요한 하드웨어와 소프트웨어
4.2 머신 러닝 프레임웍
APPENDIX 기계학습 용어
1.1 인공지능
1.2 머신 러닝
1.3 파이썬
CHAPTER 2 파이썬
2.1 파이썬을 시작하며
2.2 자료형
2.3 조건문
2.4 함수와 반복문
2.5 클래스(class)
2.6 라이브러리 활용
CHAPTER 3 머신 러닝의 알고리즘
3.1 지도 학습 알고리즘
3.2 경사하강법
3.3 회귀 알고리즘
3.4 분류 알고리즘
3.5 비지도 학습 알고리즘
3.6 클러스터링 알고리즘
3.7 차원축소 알고리즘
3.8 신경망
CHAPTER 4 머신 러닝의 실현
4.1 머신 러닝에 필요한 하드웨어와 소프트웨어
4.2 머신 러닝 프레임웍
APPENDIX 기계학습 용어
저자
저자
이대엽
서울대, KAIST, MIT에서 학사, 석사, 박사학위를 취득하고 AIST(일본)와 KIMM을 거쳐 2002년부터 현재까지 인하대학교 기계공학과 교수로 파워트레인 분야의 에너지와 환경 그리고 기계공학에서 인공지능의 응용에 관한 강의와 관련 연구를 하고 있다.?
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