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혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 : 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서

박해선

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자료유형단행본
서명/저자사항혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 : 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서 / 박해선 지음
개인저자박해선
발행사항서울 : 한빛미디어, 2020
형태사항579 p. : 삽화(일부천연색) ; 26 cm
총서사항혼자 공부하는 시리즈
ISBN9791162243664
9791162241943 (세트)
일반주기 색인수록
부록: A. 한발 더 나아가기 -- B. 에필로그
언어한국어

전자자료

소장정보

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 매체정보
1 00012143098 006.31 020바 [신촌]도서관/인문자료실(중도2층)/ 대출중 2022-08-03 예약가능
(4명 예약중)

책 소개

1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서. 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 '독학하는 입문자'가 '꼭 필요한 내용을 제대로' 학습할 수 있도록 구성했다. 구글 머신러닝 전문가(Google ML expert)로 활동하고 있는 저자는 여러 차례의 입문자들과 함께한 머신러닝&딥러닝 스터디와 번역·집필 경험을 통해 '무엇을' '어떻게' 학습해야 할지 모르는 입문자의 막연함을 이해하고, 과외 선생님이 알려주듯 친절하게 핵심적인 내용을 콕콕 집어준다.

또한 베타리딩 과정을 통해 입문자에게 적절한 난이도, 분량, 학습 요소 등을 고민하고 반영했다. 어려운 용어와 개념은 한 번 더 풀어 쓰고, 복잡한 설명은 눈에 잘 들어오는 그림으로 풀어 냈다. '혼자 공부해본' 여러 입문자의 마음과 눈높이가 책 곳곳에 반영된 것이 이 책의 가장 큰 장점이다.

정보 제공 : 알라딘 알라딘

출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

- 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서
이 책은 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 '독학하는 입문자'가 '꼭 필요한 내용을 제대로' 학습할 수 있도록 구성했다. 구글 머신러닝 전문가(Google ML expert)로 활동하고 있는 저자는 여러 차례의 입문자들과 함께한 머신러닝&딥러닝 스터디와 번역·집필 경험을 통해 '무엇을' '어떻게' 학습해야 할지 모르는 입문자의 막연함을 이해하고, 과외 선생님이 알려주듯 친절하게 핵심적인 내용을 콕콕 집어준다. 컴퓨터 앞에서 [손코딩]을 따라하고, 확인 문제를 풀다 보면 그간 어렵기만 했던 머신러닝과 딥러닝을 개념을 스스로 익힐 수 있을 것이다!

- 베타리더가 함께 만든 입문서
베타리딩 과정을 통해 입문자에게 적절한 난이도, 분량, 학습 요소 등을 고민하고 반영했다. 어려운 용어와 개념은 한 번 더 풀어 쓰고, 복잡한 설명은 눈에 잘 들어오는 그림으로 풀어 냈다. '혼자 공부해본' 여러 입문자의 마음과 눈높이가 책 곳곳에 반영된 것이 이 책의 가장 큰 장점이다.

누구를 위한 책인가요?
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출판사 제공 책소개 전체

- 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서
이 책은 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 '독학하는 입문자'가 '꼭 필요한 내용을 제대로' 학습할 수 있도록 구성했다. 구글 머신러닝 전문가(Google ML expert)로 활동하고 있는 저자는 여러 차례의 입문자들과 함께한 머신러닝&딥러닝 스터디와 번역·집필 경험을 통해 '무엇을' '어떻게' 학습해야 할지 모르는 입문자의 막연함을 이해하고, 과외 선생님이 알려주듯 친절하게 핵심적인 내용을 콕콕 집어준다. 컴퓨터 앞에서 [손코딩]을 따라하고, 확인 문제를 풀다 보면 그간 어렵기만 했던 머신러닝과 딥러닝을 개념을 스스로 익힐 수 있을 것이다!

- 베타리더가 함께 만든 입문서
베타리딩 과정을 통해 입문자에게 적절한 난이도, 분량, 학습 요소 등을 고민하고 반영했다. 어려운 용어와 개념은 한 번 더 풀어 쓰고, 복잡한 설명은 눈에 잘 들어오는 그림으로 풀어 냈다. '혼자 공부해본' 여러 입문자의 마음과 눈높이가 책 곳곳에 반영된 것이 이 책의 가장 큰 장점이다.

누구를 위한 책인가요?
- 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 학습의 필요성을 인지하고 파이썬 정도의 기초 프로그래밍 언어를 입문한 독자
- 머신러닝, 딥러닝에 관심은 있지만 너무 어려운 내용으로 시도가 힘들었던 독자
- 개념만 어렴풋이 아는 데 그쳐버리거나 여전히 각 의미가 헷갈려 제대로 낮은 단계부터 다시 배우려는 독자

도서 특징
하나, 탄탄한 학습 설계 : '입문자 맞춤형 7단계 구성'을 따라가며 체계적으로 반복 학습한다
이 책은 머신러닝과 딥러닝의 핵심 내용을 7단계에 걸쳐 반복 학습하면서 자연스럽게 머릿속에 기억되도록 구성했다. 모든 절에서 [핵심 키워드]와 [시작하기 전에]를 통해 각 절의 주제에 대한 대표 개념을 워밍업한 후, 이론과 실습을 거쳐 마무리에서는 [핵심 포인트]와 [확인 문제]로 한번에 복습한다. '혼자 공부할 수 있는' 커리큘럼을 그대로 믿고 끝까지 따라가다 보면 인공지능 공부가 난생 처음인 입문자도 무리 없이 책을 끝까지 마칠 수 있다!

둘, 파이썬만 안다면 프로젝트별 '손코딩'으로 머신러닝과 인공지능을 제대로 익힌다
파이썬 기초 지식이 있는 독자라면 이론 설명은 두 눈과 머리로 술술 읽으며 넘어가고, 직접 손코딩하며 실전 감각을 익히도록 엄선된 프로젝트 실습 예제를 담았다. 반복 학습과 연습이 가장 필수적인 입문자도, 실전형 코드로 연습하면서 책에 담긴 코드를 '나의 코드'로 만들 수 있다. 7장부터 시작하는 딥러닝은 머신러닝 중 4장 내용을 반복 학습한 다음에 익히도록 한다.

셋, '혼공'의 힘을 실어줄 동영상 강의, 학습 사이트 지원
http://hongong.hanbit.co.kr
책으로만 학습하기엔 여전히 어려운 입문자를 위해 저자 직강 동영상도 지원한다. 또 학습을 하며 궁금한 사항은 언제든 질문할 수 있도록 학습 사이트를 제공한다. 저자가 질문 하나하나 직접 답변하고 있으며, 관련 최신 기술과 정보도 공유한다. 게다가 혼자 공부하는 그 길에 함께 공부하기를 원하는 사람들의 모임인 혼공 학습단을 운영하여 마지막까지 포기하지 않고 독자가 완주할 수 있도록 최대한 지원하고 있다.

넷, 언제 어디서든 가볍게 볼 수 있는 혼공 필수 [용어 노트] 제공
꼭 기억해야 할 핵심 개념과 용어만 따로 정리한 [용어 노트]를 제공한다. 처음 프로그래밍에 입문하는 사람에게 낯선 용어가 어렵듯이 머신러닝과 딥러닝을 처음 접하는 사람에게도 낯선 용어가 진입 장벽이 된다는 것을 베타리더를 통해 확인했고, 어려운 것이 아니라 익숙하지 않아서 헷갈리는 것이므로 잘 생각나지 않을 때는 언제든 부담 없이 펼쳐보자. 제시된 용어 외에도 새로운 용어를 추가하면서 자신만의 용어 노트를 완성해가는 것도 또 다른 재미가 될 것이다.

다섯, 스토리텔링 속 주인공과 함께 독자도 성장
낯설고 어렵기만 한 이론을 풀기 위해서 한빛 마켓에 입사한 신입사원이 업무에서 머신러닝, 딥러닝을 어떻게 활용하는지를 스토리텔링으로 풀었다. 앱에 새로운 기능을 더해가는 신입사원의 이야기를 통해 독자도 함께 머신러닝, 딥러닝을 학습할 수 있도록 구성했다. 각 절의 끝에는 [문제해결 과정]을 두어 신입사원이 어떤 과정을 통해 문제를 해결했는지 간략하게 정리한다.

먼저 읽은 베타리더들의 한 마디
- 이 책 하나만 있어도 충분히 인공지능 기초를 다질 수 있다고 자신있게 얘기할 수 있습니다. _이동훈 님
- 기초 개념과 핵심 키워드, 복습을 도와주는 마무리, 확인 문제 등 내용이 알차서 머신러닝과 딥러닝을 처음 시작하는 입문자에게 많은 도움이 될 것 같아 추천합니다. _이석곤 님
- 책 속의 주인공이 문제를 해결하며 머신러닝 개발자로 성장하는 과정을 통해 머신러닝을 어떻게 활용할지 자연스럽게 습득할 수 있습니다. _김윤태 님
- 컴퓨터 설정부터 차근차근 알려주는 책이라 좋았습니다. 의료나 산업, 경영 등에도 접목할 수 있으리라 기대합니다. _김현수 님
- 일상 비즈니스를 사례로 들고 쉬운 알고리즘을 활용해 머신러닝의 개념을 익힐 수 있습니다. 코랩을 활용한 덕에 초보자에게 진입 장벽을 낮춰줍니다. _허민 님
- “조금 더 공부하고 싶다”란 생각을 가질 수 있게 해준 책이라 더욱 고맙게 느껴집니다. _도혜리 님
- 이론을 충실하게 설명하면서도 이론을 체감할 수 있는 코드의 배치도 아주 절묘합니다. 독학으로 딥러닝 실무를 익히기 위한 책을 한 권만 고르라면 이 책이지 않을까요? _ 임지순 님
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