인공지능! 코딩으로 따라하기
데이터 분석을 위한 ChatGPT 활용
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인공지능(AI)이란 무엇일까?
말그대로 해석하면 사람처럼 생각하는 기계를 인위적으로 만들었다고 볼 수 있다.
컴퓨터의 성능 향상과 수많은 방법들의 연구로 다양한 고민들을 1초도 걸리지 않고 컴퓨터가 해결해줄 수 있다. 또한 과거와는 다르게 chatGPT의 등장으로 물어보면 이제는 금방 해결법을 찾아 알려주기도 한다. Open AI에서 chatGPT를 23년에 출시하고서 고작 1년만에 이제는 코딩을 하고 그림도 그리고 심지어 동영상도 만들어 주는 모습을 보면 정말 터미네이터가 현실이 될지도 모른다. 현재는 서류정리나 검색, 단순한 문서작업은 1초도 걸리지 않고 해결책을 제시한다.
우리는 왜 AI를 굳이 배우고 공부해야 할까? chatGPT에 뭐든 물어보면 되지 않을까? 누구나 생각하는 바가 다르지만, 단순한 활용에서 그치지 않고 원리와 응용방법을 배우는 것이 앞으로의 미래를 준비하는 방법이다. 그 과정에서 진입 장벽을 낮출 수 있는 chatGPT와 같은 생성형 AI를 활용해 쉽게 다가가 보자.
말그대로 해석하면 사람처럼 생각하는 기계를 인위적으로 만들었다고 볼 수 있다.
컴퓨터의 성능 향상과 수많은 방법들의 연구로 다양한 고민들을 1초도 걸리지 않고 컴퓨터가 해결해줄 수 있다. 또한 과거와는 다르게 chatGPT의 등장으로 물어보면 이제는 금방 해결법을 찾아 알려주기도 한다. Open AI에서 chatGPT를 23년에 출시하고서 고작 1년만에 이제는 코딩을 하고 그림도 그리고 심지어 동영상도 만들어 주는 모습을 보면 정말 터미네이터가 현실이 될지도 모른다. 현재는 서류정리나 검색, 단순한 문서작업은 1초도 걸리지 않고 해결책을 제시한다.
우리는 왜 AI를 굳이 배우고 공부해야 할까? chatGPT에 뭐든 물어보면 되지 않을까? 누구나 생각하는 바가 다르지만, 단순한 활용에서 그치지 않고 원리와 응용방법을 배우는 것이 앞으로의 미래를 준비하는 방법이다. 그 과정에서 진입 장벽을 낮출 수 있는 chatGPT와 같은 생성형 AI를 활용해 쉽게 다가가 보자.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
제1장 인공지능과 Chat GPT
1.1.인공지능, AI 란?
1.2.나만의 코딩 환경 만들기
1.3. Chat GPT 활용
제2장 파이썬
2.1.영어 문법보다 쉬운 용어
2.2.코드는 어떻게 읽을까?
제3장 데이터 분석
3.1 데이터 준비
3.2 데이터 편집
3.3 데이터 시각화
제4장 인공지능 이해하기
4.1 머신러닝
4.2 딥러닝
제5장 머신러닝 따라하기
5.1. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor, KNN)
5.2. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor, KNN) 응용
5.3. 선형회귀(Linear Regression)
5.4. 선형회귀(Linear Regression) 응용
5.5. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
5.6. 확률 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent)
1.1.인공지능, AI 란?
1.2.나만의 코딩 환경 만들기
1.3. Chat GPT 활용
제2장 파이썬
2.1.영어 문법보다 쉬운 용어
2.2.코드는 어떻게 읽을까?
제3장 데이터 분석
3.1 데이터 준비
3.2 데이터 편집
3.3 데이터 시각화
제4장 인공지능 이해하기
4.1 머신러닝
4.2 딥러닝
제5장 머신러닝 따라하기
5.1. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor, KNN)
5.2. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor, KNN) 응용
5.3. 선형회귀(Linear Regression)
5.4. 선형회귀(Linear Regression) 응용
5.5. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
5.6. 확률 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent)
저자
저자
김건우
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