챗GPT머신러닝(반양장)

머리말

제1부 인공지능 기초
1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 헷갈리지 않고 이해하기
2. 기계를 학습시키는 세 가지 방법: 지도, 비지도, 강화학습
3. 목적에 맞게 골라 쓰는 인공지능 기법들
4. 인공지능 모델의 개발 단계
5. 인공지능 모델을 효율적으로 개발하는 방법: 전이학습

제2부 챗GPT로 만드는 머신러닝 모델
6. 챗GPT 실습에 들어가기 전
7. 회귀분석: 광고비로 매출 예측하기
8. 의사결정나무: 연인의 결별 여부 예측하기
9. 랜덤포레스트: 의사의 진료 없이 심장병 진단하기
10. 인공신경망: 손 글씨를 자동으로 인식하기
11. 군집분석: 휴대 전화 통화 패턴에 따른 고객군 세분화하기
12. 토픽모델링: 수천 개의 뉴스 기사를 주제별로 자동 구분하기

제3부 최신 딥러닝 서비스의 원리
13. 스타일 전이: 프로필 사진의 변신 원리
14. GAN: 진짜 같은 가상 인간을 만드는 원리
15. 트랜스포머: 기계 번역이 발번역을 극복한 원리
16. GPT 모델: 챗GPT가 소설을 쓰는 원리

부록 연습문제
연습문제 정답
참고문헌
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박윤주 고려대학교 컴퓨터학과를 졸업하고, KAIST에서 경영공학 박사학위를 받았다. 뉴욕대학교(NYU) 경영대학에서 박사후 연구원으로 활동했으며, 이후 삼성생명 정보기획부서에서 근무했다. 현재 서울과학기술대학교 경영학과 교수로 재직 중이다. 인공지능 기술을 경영에 접목하는 융합 연구를 수행하고 있으며, 국내외 학회에서 다수의 논문상 및 대학 우수강의상을 수상했다. 경영공학자로서 IT 기술을 보다 친근하게 전달하여 기술과 경영을 잇는 다리가 되기 위해 노력하고 있다.