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이 책은 파이썬을 활용하여 인공지능 초보자도 쉽게 머신러닝과 딥러닝 모델을 제작할 수 있는 가이드북입니다. 인공지능의 역사뿐만 아니라 지도 학습, 비지도 학습, 머신러닝, 딥러닝의 기본 개념과 알고리즘, 머신러닝의 심화 내용, 그리고 자연어 처리, 이미지 학습까지 다양한 이론과 실습을 접할 수 있습니다. 머신러닝, 딥러닝, 알고리즘을 이해하고 기초부터 심화까지 11가지 예제로 파이썬 프로그래밍 실습을 하며 인공지능 모델을 제작해 볼 수 있습니다.

PART 1. 인공지능 이해하기

01. 알파고 쇼크
02. 튜링과 ‘생각하는 기계’
03. 인공지능이란?
04. 머신러닝이란?
05. 지도 학습과 비지도 학습
06. 또 한 번의 진보, 딥러닝

PART 2. 인공지능 실습하기

Chapter 01. 지도 학습 - 회귀
Unit 01. 키와 발 크기의 상관관계
Unit 02. 전복 순살 무게 예측
ㆍ더 알아보기: 활성화 함수

Chapter 02. 지도 학습 - 분류
Unit 01. 초기 당뇨 진단하기
ㆍ더 알아보기: ‘같지만 다른’ 데이터의 역할
Unit 02. ‘타이타닉’ 생존자 예측
ㆍ더 알아보기: Gini 계수 이해하기
Unit 03. 펭귄 종 분류
ㆍ더 알아보기: SVM 경계 탐구
Unit 04. 초기 탈모 예측
ㆍ더 알아보기: 오차역전파법

Chapter 03. 비지도 학습 - 군집
Unit 01. 택배 시스템 최적화
ㆍ더 알아보기: 구글 코랩에 데이터를 가져오는 유용한 방법

Chapter 04. 머신러닝 - 심화
Unit 01. 수도권 아파트 가격 예측
ㆍ더 알아보기: k-fold 교차 검증
Unit 02. 백석과 김수영의 시 학습

Chapter 05. 이미지 학습 - CNN
Unit 01. 김홍도와 신윤복의 화풍 분류
ㆍ더 알아보기: 혜원 이야기
Unit 02. 피부암 초기 진단
ㆍ더 알아보기: 금메달리스트의 ‘수상한 점’