데이터 사이언티스트 되기

1장 빅데이터 진화
1.1 빅데이터 정의와 분류
1.2 빅데이터와 통계
1.3 빅데이터 수집과 인공지능 학습자료
1.4 개인정보보호 빅데이터

2장 튜닝 실험과 인공지능
2.1 튜닝 실험
2.2 인공지능 태생과 학습 원리
2.3 기계 학습 핵심 개념과 최적화
2.4 신뢰할 수 있는 인공지능

3장 ChatGPT의 이해와 활용: 원리부터 창의적 사고 확장까지
3.1 기계언어와 인간언어
3.2 ChatGPT 개요, 원리와 발전
3.3 창의적 ChatGPT 사용
3.4 창의적 문제 해결과 실용적 활용 도구 ChatGPT

4장 인공지능 학습과 평가
4.1 인공지능 학습
4.2 인공지능 모형 평가
4.3 데이터 분할과 인공지능 모델 성능 평가의 원리
4.4 인공지능 기계학습 알고리즘

5장 인공지능의 과거와 미래
5.1 진화하는 인공지능
5.2 차세대 심층학습 기술
5.3 인공지능과 함께 하는 인간
5.4 인공지능 발달에 따른 마주할 과제

■ 참고문헌

오진호 국립한밭대학교 수리과학과, 노마드칼리지 기초과학부 부교수

서울대학교 통계학과에서 이학박사를 취득하고, 미래에셋 퇴직연금연구소에 입사하여 연금 및 은퇴 설계에 관한 연구를 수행하였다. 이후 통계청 통계개발원 통계사무관으로 근무하며, UN에 파견되어 인구 및 가구 추계, 인구동태통계 등의 연구와 분석 실무경험을 쌓았다.
현재 국립한밭대학교 수리과학과와 노마드칼리지 기초과학부에서 기초통계학, 응용통계학, 수리통계학, 통계로 보는 세상, 데이터 모델링 등을 강의하고 있다. 또한, 통계청 국가통계자료제공심의회 위원, 인구주택총조사 자문위원, 한국보건사회연구원 재정통계연구 자문위원, 수학 교과용도서 검정심의회 연구위원으로 활동하고 있다. 이와 함께 통계교육원에서 '통계와 정책', '통계 품질관리', '통계 기초와 응용', '빅데이터 행정자료 이해' 등의 교육을 담당하고 있다.
연구 분야는 최적화 실험설계, 인구 및 가구 예측, 마이크로 시뮬레이션, 빅데이터 분석 등이고, 이들 분야와 관련한 SCI(E) 및 KCI 논문을 게재하고 저서를 집필하는 한편, 정부 부처 자문과 연구용역을 수행하고 있다.