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AI의 과학적 길라잡이

박성원·강현철·권영진·김경식·김현정·박선민·박현식·방인석·최예정·한유미 | 2021-08-31

인간은 다른 동물과 다르게 도구를 사용함으로써 발전해왔다. 도구의 사용은 편리함을 가져다주었고, 이는 점차 발전하여 과학 문명을 만들게 되었다. 급기야 이제는 제4차 산업혁명 시대에 이르러 인간이 도저히 상상할 수 없었던 인공지능(AI)의 영역까지 도달하게 되었다. 이는 발전이라기보다 혁명이라 불리는 것이 타당할 것이다. 가공의 세계인 미래사회는 더욱 발전할 것이며 이를 위해 인공지능 시대에 살아가는 현대인들에게 과학기술과 인문학...

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인문사회학으로 보는 AI

박현식·고인석·김홍근·박성원·박창훈·염창선·이중만·조상섭·최예정·한유미 | 2021-08-31

4차 산업혁명 시대의 중심은 인공지능(AI)으로 대표된다. 이를 위한 기본적인 개념을 중심으로 지식과 정보가 사회발전의 중심적인 요인이 되면서 이를 습득하고 활용하기 위한 역사, 사회, 인문, 경영 분야에서의 접근이 매우 중요해졌다. 이를 위해서는 무엇보다 인문사회학적 소양을 바탕으로 한 능력을 향상시켜야 하며, 이 시기는 매우 중요하다. 인문사회학적 소양은 나를 깨우치고 사고를 확장하여 주변환경과 다양한 변화에 대한 유연하고 적절한...

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Stable Baselines를 이용한 강화학습

박유성 | 2021-08-05

저자는 코딩에 능숙하지 못하지만 파이썬 라이브러리 sklearn 덕분에 큰 어려움 없이 머신러닝을 이해하고 실습할 수 있었으며 Keras나 Pytorch라는 high level 프로그래밍 언어 덕분에 딥러닝을 이해하고 활용할 수 있었다. 강화학습(reinforcement learning)은 인공지능에서 가장 코딩이 복잡하고 난해하여 배우기 어려우나 응용분야가 게임, 금융, 자율자동차, 자율주차, 로봇 등 무궁무진하며, 발전 가능성이 매우 높은 분야이다. 딥러닝과 통계적 추정 방법을 근간...

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데이터 사이언스의 매력

박성현, 오진호, 권순선 | 2021-08-05

우리는 실로 데이터 경제(data economy) 시대에 살고 있다. 데이터를 누가 얼마나 잘 수집하고 분석하고 활용하는가에 따라 개인이나 조직이나 국가의 경쟁력이 좌우된다. 약 100년 전 영국의 허버트 웰스(Herbert Wells)라는 미래학자는 “통계적 사고(statistical thinking)가 읽고 쓰는 것만큼이나 중요해지는 시대가 올 것이다.”라고 예측하였다. 시간이 흐르면서 그의 말이 점점 맞아 들어가고 있다. 지금 우리는 주위의 수많은 데이터로부터 통계적 해석을 통해 ...

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파이썬을 이용한 통계적 머신러닝 제2판

박유성 | 2021-02-25

이 책을 통한 여행을 시작하기 전에 독자들은 스스로를 평가해야 한다. 기준은 간단하다. 통계적 · 수학적 지식이 있는지를 알아보는 것이다. 측정은 제2장을 통해서 스스로 하면 된다. 최적화에 대한 수식의 전개를 이해할 수 있다면 통계적 · 수학적 지식이 있다고 생각하면 된다. 이렇게 통계적 · 수학적 지식이 있는 사람을 통지자라는 약자로 지칭하겠다. 이제 통지자와 비통지자에 맞춰 각 장의 내용을 소개하겠다. 제1장은 머신러닝을 전반적으로 정...

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(한림원)과학기술혁명 : 과학혁명과 4차 산업혁명

김유신 | 2020-11-25

이 책은 2부로 구성된다. 1부는 어떻게 근대과학이 서구에서 탄생하였는지 그 역사를 다룬다. 서양 과학사가들은 고대 그리스의 밀레토스에서 과학이 시작되었다고 주장한다. 이 책에서도 고대 그리스 밀레토스 학파에서 시작하여 그들의 사유가 어떻게 발전하여 왔는지를 살펴보면서 근대과학을 탄생시킨 과학혁명이 어떻게 발생하였는지를 다루고자 한다. 그리고 이를 통하여 과학적 사유의 본성이 무엇인지를 이해할 수 있도록 돕고자 한다. 2부에...

\32,000

텐서플로 케라스를 이용한 딥러닝

박유성 | 2020-09-03

딥러닝은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있다. 입력층에는 목적변수를 예측하기 위한 특성변수가 입력되고 출력층에서는 목적변수의 예측치를 출력한다. 만약 딥러닝 모형에서 은닉층을 제거하면 일반적인 통계모형과 동일하게 된다. 그러므로 은닉층의 구조와 특성, 그리고 자료구조에 따른 은닉층의 설계변경을 잘 이해하면 딥러닝의 수많은 모형을 쉽게 이해할 수 있다. 은닉층의 구조와 특성은 오직 3개의 딥러닝 기본모형만 잘 이해하면 된...

\17,500

휴먼+머신 : AI 시대의 업무를 새롭게 상상하다

폴 도허티, 제임스 윌슨 / 메타넷 글로벌 | 2019-07-04

<저자소개> 폴 도허티와 제임스 윌슨은 액센츄어의 시니어 이그제큐티브로, 오랜 기간 협업을 통해 기술이 비즈니스와 사회에 미치는 영향을 연구 및 저술해왔다. 또한 지난 30여년 간 인공지능의 진화 과정을 연구해 왔다. 오늘날 AI에 대한 논의가 주로 의견에 기반한 매우 주관적인 토론에 그치고 있으며, AI가 어떻게 변화를 이끌고 현재와 미래에 어떠한 변화가 필요한지에 대한 연구나 데이터는 부재하다는 점을 알게 되었다. 기술을 통한 조직의 ...

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SAS Viya 기반의 실무에 바로 적용하는 AutoML

강봉주 | 2020-07-05

이 책은 필자가 최근 3년간 SAS코리아에서 ‘SAS Enterprise Miner 기반의 머신러닝의 이해와 활용’이라는 강의를 하면서 준비했던 자료들을 기반으로 작성되었다. 현재 시중에 SAS Enterprise Miner 기반의 번역서나 국내도서는 많이 있지만, SAS의 새로운 머신러닝 플랫폼이라고 할 수 있는 ‘SAS Viya’ 기반 관련 도서는 아직 국내에서 출판된 적이 없다. 이것은 SAS Viya가 많이 보급되지 않았고 실제 사용자가 사용해볼 수 있는 환경도 극히 제한적...

\21,000

(한림원)빅데이터와 데이터 과학 : 4차 산업혁명 시대의 연금술

박성현, 박태성, 이영조 | 2018-11-15

데이터 과학(data science)은 통계학과 컴퓨터 과학의 융합 이후 응용분야인 의학, 공학, 유전학, 경영, 금융 등 각 분야의 지식과 연결되어, 새로운 지식을 창출하는 새로운 융합학문으로 대두되었다. 데이터 과학의 발전은 여러 가지로 세상을 바꾸고 있다. 기존 기보 데이터로부터 기계학습(machine learning)을 통해 바둑을 습득한 인공지능 알파고가 세계적인 기사 이세돌을 격파하였듯이, 이제는 데이터가 새로운 핵심적 자원이 되는 시대가 되었고, 빅데이터...