1부 우리 일상 속의 AI
01장: AI 동향 알아보기
1-1 AI 기술의 보급
1-2 시민 데이터 과학자의 등장
1-3 딥러닝 라이브러리
02장: 파이토치 라이브러리
2-1 파이토치란?
2-2 파이토치의 특징
2-3 파이토치의 구성 요소
03장: 파이토치 개발 환경 갖추기
3-1 윈도우에서 설치
3-2 macOS에서 설치
3-3 리눅스에서 설치
02부 머신러닝 입문
04장: 머신러닝이란 무엇인가?
4-1 머신러닝의 개요
4-2 지도 학습
4-3 비지도 학습
4-4 강화학습
05장: 신경망 실전 활용
5-1 퍼셉트론 알고리즘
5-2 퍼셉트론 모형 학습
5-3 신경망의 알고리즘
5-4 신경망 모형 학습
5-5 예제: 와인 분류하기
03부 딥러닝 입문
06장: 다층 퍼셉트론 실전 활용
6-1 알고리즘과 모형 학습
6-2 예제: 와인 분류하기 2
6-3 손글씨 이미지 분류
6-4 뉴스 기사 분류
6-5 시계열 데이터에서 이상탐지하기
07장: 합성곱신경망 실전 활용
7-1 알고리즘 및 모형 학습
7-2 손글씨 이미지 분류하기 2
7-3 옷 이미지 분류
7-4 이미지 분류
08장: Q러닝 실전 활용
8-1 Open AI
8.2 Q러닝 구현
8.3 Deep Q Network 구현
부록A: 주피터 노트북 사용법
1. 주피터 노트북 실행
2. 홈 화면의 조작 방법
3. 노트북 화면의 조작
4. 주피터 노트북 종료
부록B: 파이썬 기본 문법
1. 변수와 연산
2. 데이터 구조 다루기
3. 제어문 활용
4. 컴프리헨션 문법 활용
5. 함수 활용
6. 클래스 활용
7. 파일 다루기
부록C: 파이썬 라이브러리
1. NumPy 라이브러리
2. pandas 라이브러리
3. Matplotlib 라이브러리
4. Pillow 라이브러리
5. KoNLPy 라이브러리
6. 서로 다른 포맷으로 데이터 변환
부록D: 서포트 벡터 머신 구현
1. 주피터 환경 설정
2. 학습 데이터 준비
3. 모형 학습
부록E: PyTorch 래퍼인 Skorch 사용하기
1. 주피터 환경 설정
2. 학습 데이터 준비
3. 신경망 구성
4. 모형 학습
01장: AI 동향 알아보기
1-1 AI 기술의 보급
1-2 시민 데이터 과학자의 등장
1-3 딥러닝 라이브러리
02장: 파이토치 라이브러리
2-1 파이토치란?
2-2 파이토치의 특징
2-3 파이토치의 구성 요소
03장: 파이토치 개발 환경 갖추기
3-1 윈도우에서 설치
3-2 macOS에서 설치
3-3 리눅스에서 설치
02부 머신러닝 입문
04장: 머신러닝이란 무엇인가?
4-1 머신러닝의 개요
4-2 지도 학습
4-3 비지도 학습
4-4 강화학습
05장: 신경망 실전 활용
5-1 퍼셉트론 알고리즘
5-2 퍼셉트론 모형 학습
5-3 신경망의 알고리즘
5-4 신경망 모형 학습
5-5 예제: 와인 분류하기
03부 딥러닝 입문
06장: 다층 퍼셉트론 실전 활용
6-1 알고리즘과 모형 학습
6-2 예제: 와인 분류하기 2
6-3 손글씨 이미지 분류
6-4 뉴스 기사 분류
6-5 시계열 데이터에서 이상탐지하기
07장: 합성곱신경망 실전 활용
7-1 알고리즘 및 모형 학습
7-2 손글씨 이미지 분류하기 2
7-3 옷 이미지 분류
7-4 이미지 분류
08장: Q러닝 실전 활용
8-1 Open AI
8.2 Q러닝 구현
8.3 Deep Q Network 구현
부록A: 주피터 노트북 사용법
1. 주피터 노트북 실행
2. 홈 화면의 조작 방법
3. 노트북 화면의 조작
4. 주피터 노트북 종료
부록B: 파이썬 기본 문법
1. 변수와 연산
2. 데이터 구조 다루기
3. 제어문 활용
4. 컴프리헨션 문법 활용
5. 함수 활용
6. 클래스 활용
7. 파일 다루기
부록C: 파이썬 라이브러리
1. NumPy 라이브러리
2. pandas 라이브러리
3. Matplotlib 라이브러리
4. Pillow 라이브러리
5. KoNLPy 라이브러리
6. 서로 다른 포맷으로 데이터 변환
부록D: 서포트 벡터 머신 구현
1. 주피터 환경 설정
2. 학습 데이터 준비
3. 모형 학습
부록E: PyTorch 래퍼인 Skorch 사용하기
1. 주피터 환경 설정
2. 학습 데이터 준비
3. 신경망 구성
4. 모형 학습