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| 100 | 1 | ▼a Rose, Doug |
| 245 | 1 0 | ▼a 비즈니스를 위한 AI : ▼b 머신러닝과 인공신경망에 알아야 할 모든 것 / ▼d Doug Rose 지음 ; ▼e 서우종 옮김 |
| 246 | 1 9 | ▼a Artificial intelligence for business : ▼b what you need to know about machine learning and neural networks ▼g (2nd ed.) |
| 250 | ▼a 제2판 | |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 시그마프레스, ▼c 2022 | |
| 300 | ▼a xix, 281 p. : ▼b 삽화, 도표 ; ▼c 24 cm | |
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| 650 | 0 | ▼a Machine learning |
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| 700 | 1 | ▼a 서우종, ▼g 徐宇鍾, ▼d 1966-, ▼e 역 ▼0 AUTH(211009)43807 |
| 945 | ▼a ITMT |
Holdings Information
| No. | Location | Call Number | Accession No. | Availability | Due Date | Make a Reservation | Service |
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| No. 1 | Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ | Call Number 006.31 2022z29 | Accession No. 121261669 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
Contents information
Book Introduction
인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)의 작동 방식과 그것들이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것 그리고 그것들을 유용하게 활용하는 방법을 쉬운 용어로 기술한 안내서이다. 교육 및 컨설팅 전문가인 더그 로즈는 직관적인 비유와 설명으로 엔지니어가 아닌 경영진이나 전문가들이 AI/ML 기술을 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다. 초창기 ‘전문가 시스템’부터 오늘날의 최첨단 딥러닝망에 이르기까지 모든 것을 이 책에 담았다.
비즈니스 및 기타 분야의 비기술자들을 위한
가장 쉬운 머신러닝 입문서
이 책은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)의 작동 방식과 그것들이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것 그리고 그것들을 유용하게 활용하는 방법을 쉬운 용어로 기술한 안내서이다.
교육 및 컨설팅 전문가인 더그 로즈는 직관적인 비유와 설명으로 엔지니어가 아닌 경영진이나 전문가들이 AI/ML 기술을 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다. 초창기 ‘전문가 시스템’부터 오늘날의 최첨단 딥러닝망에 이르기까지 모든 것을 이 책에 담았다.
주요 내용
● 기계가 학습하는 방식들을 비교하고, 오늘날의 주요 ML 알고리즘을 살펴본다.
● AI/ML를 적용하기에 적합한 문제인지부터 판단하고, AI/ML 프로젝트와 관련된 일반적인 실수들을 피한다.
● 신경망을 사용하여 의사결정을 자동화하고 예상치 못한 패턴들을 식별한다.
● 신경망이 더 빠르고 효과적으로 학습할 수 있도록 신경망을 지원한다.
● AI 챗봇, 가상 에이전트, 대화형 AI 애플리케이션을 활용한다.
Information Provided By: :
Author Introduction
더그 로즈(지은이)
25년 이상, 기술, 교육, 프로세스의 최적화를 통해 조직을 변화시켜 오고 있다. 애자일 프레임워크에 대한 PMI(Project Management Institute)의 첫 번째 주요 출판물인 Leading Agile Teams의 저자이다. 미국 시러큐스대학교에서 정보관리학 석사학위(MS)와 법학 박사학위(JD)를, 위스콘신대학교에서는 학사학위를 받았다. 시카고대학교 또는 링크드인 러닝을 통해 온라인으로 더그의 활기차고 매력적인 비즈니스 과정과 프로젝트 관리 과정에 참여할 수 있다. 더그에 대한 자세한 내용을 보려면 그의 웹사이트(http://www.dougenterprises.com)를 방문하라.
서우종(옮긴이)
인하대학교 경영학과 교수 KAIST 경영정보공학 박사 연세대학교 응용통계학 학사 및 석사 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC) 컨설턴트 및 포스코경영연구소(POSRI) 연구위원 역임
Table of Contents
제1부 생각하는 기계：인공지능 개요 제 1 장 인공지능이란 무엇인가 제 2 장 머신러닝의 부상 제3장 AI에 대한 최고의 접근방법 제4장 주요 AI 응용 분야 제5장 빅데이터에 대한 AI 활용 제6장 접근방법에 대한 고찰 제2부 머신러닝 제7장 머신러닝이란 무엇인가 제 8 장 머신러닝의 유형 제 9 장 주요 머신러닝 알고리즘 제 10 장 머신러닝 알고리즘의 적용 제 11 장 조언 제3부 인공신경망 제 12 장 인공신경망이란 무엇인가 제 13 장 인공신경망의 작동 원리 제 14 장 네트워크 학습시키기 제 15 장 신경망을 활용한 분류 및 클러스터링 제 16 장 주요 도전과제 제4부 인공지능 활용하기 제 17 장 자연어 처리 기술의 활용 제 18 장 고객 상호작용 자동화 제 19 장 데이터 기반의 의사결정력 향상 제 20 장 머신러닝을 활용한 사건 및 결과 예측 제 21 장 인공지능 마인드 구축
