나는 파이썬으로 머신러닝한다 1
코알못을 위한 인공지능 순한맛
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코딩을 알지 못해도 나는 한다!
코알못을 위한 인공지능 순한맛
처음 머신러닝을 공부하는 많은 사람들이 머신러닝을 학습하는 데 고충을 겪고 있습니다. 이러한 사람들의 고충을 한 권의 책으로 해결하기 위해 『나는 파이썬으로 머신러닝한다①』을 집필하기 시작했습니다. 어린 학생들에게 머신러닝을 가르쳤던 경험과 노하우를 이 책에 모두 녹여내어, 머신러닝에 관심 있는 사람이라면 남녀노소 초보자 누구나 쉽게 머신러닝을 이해할 수 있도록 핵심 이론을 중심으로 교재 내용을 구성하였습니다.
이 책은 Part 1과 Part 2로 구성되어 있습니다.
Part 1에서는 머신러닝 문제 해결을 위해 기본적으로 익혀 두어야 할 파이썬 기초 프로그래밍 문법과 머신러닝에 필요한 라이브러리에 대해 학습합니다. 기초 문법과 라이브러리가 머신러닝에서 어떻게 활용되는지 함께 설명하고 있기 때문에 Part 1 학습을 통해 머신러닝에 필요한 기초 지식들을 차곡차곡 쌓을 수 있습니다.
Part 2에서는 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝의 이해를 돕기 위한 개요를 학습하고, 이를 바탕으로 문제를 해결할 수 있는 다양한 주제의 기초 실습을 해 봅니다. 머신러닝을 처음 구현해 보는 것이므로 많은 사람이 어렵다고 느끼는 수학적 개념과 원리에 대한 설명을 과감하게 생략하였으며, 머신러닝 문제 해결 단계를 중심으로 실습을 구성하여 머신러닝의 기초를 탄탄하게 다지는 것은 물론 머신러닝의 핵심을 빠르게 이해할 수 있도록 하였습니다.
이 책을 읽고 학습한 사람이라면 인공지능에 대해 품고 있던 막연한 두려움과 부담감을 극복하고, 머신러닝의 장벽이 그다지 높지 않다는 자신감을 갖게 될 것입니다.
이 책을 통해 파이썬과 머신러닝의 기초를 다진 후, 좀 더 다양한 머신러닝 모델과 그 원리를 알고, 머신러닝 내공을 더욱 깊게 쌓고 싶은 독자들을 위해 『나는 파이썬으로 머신러닝한다②』도 준비하고 있습니다.
코알못을 위한 인공지능 순한맛
처음 머신러닝을 공부하는 많은 사람들이 머신러닝을 학습하는 데 고충을 겪고 있습니다. 이러한 사람들의 고충을 한 권의 책으로 해결하기 위해 『나는 파이썬으로 머신러닝한다①』을 집필하기 시작했습니다. 어린 학생들에게 머신러닝을 가르쳤던 경험과 노하우를 이 책에 모두 녹여내어, 머신러닝에 관심 있는 사람이라면 남녀노소 초보자 누구나 쉽게 머신러닝을 이해할 수 있도록 핵심 이론을 중심으로 교재 내용을 구성하였습니다.
이 책은 Part 1과 Part 2로 구성되어 있습니다.
Part 1에서는 머신러닝 문제 해결을 위해 기본적으로 익혀 두어야 할 파이썬 기초 프로그래밍 문법과 머신러닝에 필요한 라이브러리에 대해 학습합니다. 기초 문법과 라이브러리가 머신러닝에서 어떻게 활용되는지 함께 설명하고 있기 때문에 Part 1 학습을 통해 머신러닝에 필요한 기초 지식들을 차곡차곡 쌓을 수 있습니다.
Part 2에서는 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝의 이해를 돕기 위한 개요를 학습하고, 이를 바탕으로 문제를 해결할 수 있는 다양한 주제의 기초 실습을 해 봅니다. 머신러닝을 처음 구현해 보는 것이므로 많은 사람이 어렵다고 느끼는 수학적 개념과 원리에 대한 설명을 과감하게 생략하였으며, 머신러닝 문제 해결 단계를 중심으로 실습을 구성하여 머신러닝의 기초를 탄탄하게 다지는 것은 물론 머신러닝의 핵심을 빠르게 이해할 수 있도록 하였습니다.
이 책을 읽고 학습한 사람이라면 인공지능에 대해 품고 있던 막연한 두려움과 부담감을 극복하고, 머신러닝의 장벽이 그다지 높지 않다는 자신감을 갖게 될 것입니다.
이 책을 통해 파이썬과 머신러닝의 기초를 다진 후, 좀 더 다양한 머신러닝 모델과 그 원리를 알고, 머신러닝 내공을 더욱 깊게 쌓고 싶은 독자들을 위해 『나는 파이썬으로 머신러닝한다②』도 준비하고 있습니다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
특장점
ㆍ 파이썬을 활용한 머신러닝 개념과 실습을 한 권의 책으로 구성
ㆍ 머신러닝을 배우기 위해 꼭 필요한 파이썬 기초 문법과 라이브러리
ㆍ 인공지능을 기초부터 체계적으로 배워 머신러닝으로 다양한 문제를 해결하는 친절한 구성
ㆍ 어려움을 느낄만한 포인트에 적절히 들어간 팁
ㆍ 파이썬을 활용한 머신러닝 개념과 실습을 한 권의 책으로 구성
ㆍ 머신러닝을 배우기 위해 꼭 필요한 파이썬 기초 문법과 라이브러리
ㆍ 인공지능을 기초부터 체계적으로 배워 머신러닝으로 다양한 문제를 해결하는 친절한 구성
ㆍ 어려움을 느낄만한 포인트에 적절히 들어간 팁
목차
목차
머신러닝 학습 플래너 8
준비 학습
1. 실습 환경 설정 11
2. 인공지능, 그게 뭔데? 15
Part 1 머신러닝을 위한 Python 이해하기
Ⅰ. Python 기초
1. 프로그래밍의 시작, 입출력 23
2. 변하는 값을 기억해 줘, 변수 33
3. 저장하는 스타일이 달라, 자료형 47
4. 편리하게 사용해 볼까, 컨테이너 자료형 67
5. 흐름을 내 마음대로, 제어문 85
6. 필요할 때 불러 줘, 함수 97
Ⅱ 머신러닝에 필요한 라이브러리
1. 배열 연산에 강한, NumPy 117
2. 데이터 분석에 유용한, Pandas 139
3. 데이터 시각화에 필요한, Matplotlib 161
Part 2 머신러닝 체험하기
Ⅰ. 데이터 분석
1. 롤러코스터를 파헤치다 177
2. 전 세계 행복 지수를 표현하다 201
Ⅱ. 머신러닝 문제 해결
0. 머신러닝, 그게 뭔데? 227
1. 성별을 분류하다 237
2. 시험 점수를 예측하다 263
Ⅲ. 딥러닝 문제 해결
0. 딥러닝, 그게 뭔데? 281
1. 손글씨 숫자를 분류하다 291
2. 다이아몬드 가격을 예측하다 311
실습 노트 338
찾아보기 342
준비 학습
1. 실습 환경 설정 11
2. 인공지능, 그게 뭔데? 15
Part 1 머신러닝을 위한 Python 이해하기
Ⅰ. Python 기초
1. 프로그래밍의 시작, 입출력 23
2. 변하는 값을 기억해 줘, 변수 33
3. 저장하는 스타일이 달라, 자료형 47
4. 편리하게 사용해 볼까, 컨테이너 자료형 67
5. 흐름을 내 마음대로, 제어문 85
6. 필요할 때 불러 줘, 함수 97
Ⅱ 머신러닝에 필요한 라이브러리
1. 배열 연산에 강한, NumPy 117
2. 데이터 분석에 유용한, Pandas 139
3. 데이터 시각화에 필요한, Matplotlib 161
Part 2 머신러닝 체험하기
Ⅰ. 데이터 분석
1. 롤러코스터를 파헤치다 177
2. 전 세계 행복 지수를 표현하다 201
Ⅱ. 머신러닝 문제 해결
0. 머신러닝, 그게 뭔데? 227
1. 성별을 분류하다 237
2. 시험 점수를 예측하다 263
Ⅲ. 딥러닝 문제 해결
0. 딥러닝, 그게 뭔데? 281
1. 손글씨 숫자를 분류하다 291
2. 다이아몬드 가격을 예측하다 311
실습 노트 338
찾아보기 342
저자
저자
최정원
(현) 만월중학교 정보 교사
교육학 박사(정보영재교육 전공)
한국정보교사연합회 부회장
한국컴퓨터교육학회 부회장
제주대학교 지능소프트웨어교육센터 전임 연구원
2022개정 정보과 교육과정 각론 연구진
2015개정 중·고등학교 「정보」, 중학교 「인공지능과 미래 사회」, 「문제 해결과 프로그래밍」, 고등학교 「인공지능 기초」 교과서 집필
삼성, 한국과학창의재단, 한국교육학술정보원 SW·AI 교사 연수 강사
EBS 쉽게 배우는 중학 AI, 학교에서 만나는 인공지능 수업, 구리 테이프로 꾸미는 디지털 아트 등 다수의 SW·AI 교재 집필
교육학 박사(정보영재교육 전공)
한국정보교사연합회 부회장
한국컴퓨터교육학회 부회장
제주대학교 지능소프트웨어교육센터 전임 연구원
2022개정 정보과 교육과정 각론 연구진
2015개정 중·고등학교 「정보」, 중학교 「인공지능과 미래 사회」, 「문제 해결과 프로그래밍」, 고등학교 「인공지능 기초」 교과서 집필
삼성, 한국과학창의재단, 한국교육학술정보원 SW·AI 교사 연수 강사
EBS 쉽게 배우는 중학 AI, 학교에서 만나는 인공지능 수업, 구리 테이프로 꾸미는 디지털 아트 등 다수의 SW·AI 교재 집필
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