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[IT HOLIC series]파이썬&인공지능&COS Pro 2급
9791162890998 \22,000
2022-02-28 190*245
248 p
조문기, 조상욱, 최기환
 
부록1 : http://www.booksholic.co.kr/upload/Python&AI&COS.zip

이 책은 파이썬을 처음 접하는 초보자도 데이터를 쉽게 다룰 수 있도록 구성하였습니다.
Part1에서는 파이썬의 기초부터 꼭 알아야하는 문법과 다양한 예를 통해서 상세히 설명하였고, 예제를 하나씩 따라하면 파이썬의 기본적인 내용을 익힐 수 있도록 구성하였습니다.
Part2에서는 인공지능의 개념을 상세히 설명하였고, 분류와 예측하는 인공지능을 각각 구현해봄으로써 인공지능의 기본적인 프로세스를 익힐 수 있도록 구성하였습니다.
Part3에서는 Cos pro 2급 파이썬 자격증 모의고사를 수록하여 앞서 학습한 내용을 점검하고 자격증까지 도전하여 취득할 수 있도록 구성하였습니다.

조문기
상명대학교 컴퓨터과학과에서 인공지능 전공으로 박사 학위를 받았으며, 현재 한양대학교 ERICA 소프트웨어학부 교수로 재직중입니다.
주요 연구 분야로는 인공지능 통신 네트워크, 딥러닝 기반 학습 시스템 개발, 빅 데이터 분석, 스마트 공장 시스템(Industry 4.0) 등 인공지능을 접목하는 다양한 연구를 진행하고 있습니다.

조상욱
한양대학교 컴퓨터공학과에서 설계테스팅전공으로 박사학위를 받았으며, 현재 한양대학교 ERICA 소프트웨어학부 교수로 재직중입니다.
주요 연구 분야로는 저전력 및 테스트를 고려한 설계기술, 데이터 압축알고리즘, 인공지능을 이용한 패턴인식, 유전진화기법을 적용한 신뢰성회복 시스템 등 인공지능을 접목하는 다양한 연구를 진행하고 있습니다.

최기환
한양대학교 컴퓨터공학과에서 프로그래밍언어 전공으로 20년간 프로그래밍 강의를 하였으며, 현재 한양대학교 ERICA 소프트웨어학부 교수로 재직중입니다.
주요 연구 분야로는 정적/동적 프로그램 분석, 웹어플리케이션 취약성 분석, 인공지능 보안 대응 강화 및 악성코드 분석 등 인공지능을 접목하는 다양한 연구를 진행하고 있습니다.

PART 01 Python
Chapter 01 프로그래밍에 대한 이해
   1. 프로그래밍이 중요한 이유?
   2. 프로그래밍 언어를 배우는 원리
Chapter 02 Python 소개 및 설치
   1. 파이썬 소개
   2. 파이썬 설치 및 환경 설정
Chapter 03 Python의 기초
   1. 자료형이란?
   2. 연산자
   3. 변수
   4. 입력문과 출력문을 위한 함수
Chapter 04 조건문의 이해
   1. if 조건문
   2. if~else 조건문
   3. 중첩 if 조건문
   4. if~elif~else 조건문
Chapter 05 반복문의 이해
   1. while 문 이해
   2. for 문
   3. for 문 적용하기
   4. break 문의 이해
   5. continue 문의 이해
Chapter 06 반복문의 활용
   1. 조건문과 반복문의 결합
   2. 중첩 반복문
Chapter 07 리스트 및 튜플의 이해
   1. list
   2. tuple
Chapter 08 집합 및 딕셔너리의 이해
   1. 집합(set)
   2. 딕셔너리(dictionary)
Chapter 09 함수의 이해
   1. 함수 소개
   2. 함수의 정의와 호출
Chapter 10 함수의 활용
   1. 람다 함수
   2. 모듈

PART 02 인공지능
Chapter 01 인공지능의 이해
   1. 인공지능이란
   2. 인공지능의 역사
   3. 인공지능의 연구 분야 기술 요소
   4. 최근 동향
   5. 인공지능의 영향
   6. 인공지능 체험하기
Chapter 02 인공지능의 준비
   1. 최소제곱법 이론
   2. 평균 제곱 오차 이론(Mean Squared Error, MSE)
Chapter 03 인공지능의 시작
   1. Colab 환경 설정 및 사용법
   2. 인공지능 개발 환경
Chapter 04 생선 분류 인공지능
   1. K-최근접 이웃 알고리즘을 이용한 분류
   2. 데이터 준비
   3. 훈련 세트와 테스트 세트 나누기
   4. 모델 생성 및 훈련
   5. 모델 평가
   6. 모델을 이용한 예측
Chapter 05 생선 무게 예측 인공지능
   1. K-최근접 이웃 알고리즘을 이용한 회귀
   2. 데이터 준비
   3. 훈련 세트와 테스트 세트 준비
   4. 회귀 모델 생성 및 훈련
   5. 모델 평가_결정 계수(R2)
   6. 과대적합과 과소적합

PART 03 COS PRO 2급
   Chapter 01 COS Pro 시험 및 검정 안내
   Chapter 02 COS Pro 모의고사