김태훈  | 제이펍

28,800원  | 20231006  | 9791192987408

파이썬 너머의 AI 세상, 프로덕션 줄리아 준비 끝 강력한 줄리아 언어와 생태계를 활용해 전문가답게 인공지능 실무를 처리해보자. 이 책은 줄리아의 타입 시스템이나 메서드 특화 등 언어적 특성을 자세히 살펴보고, 이어서 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 영역에서의 일반적인 작업들과 최신 알고리즘들을 줄리아로 우아하게 실습해본다. 줄리아를 프로덕션 레벨로 익히고 활용하고 싶다면, 이 책이 유일무이한 선택이다.

아즈마 유키나가  | 에이케이

37,080원  | 20250410  | 9791127462390

최신 AI 개발 플랫폼에서 머신러닝·딥러닝·강화 학습의 기초 기술을 배우자! 이 책은 AI 개발에 필요한 인공지능 기술을 딥러닝 위주로 설명한다. 또한, 독자가 책에서 제공하는 샘플로 실습을 하면서 AI 기술의 구조를 이해할 수 있게 도와준다. 프로그래밍 경험이 있거나 머신러닝·딥러닝·강화 학습을 배우고자 하는 독자에게 이 책은 길잡이 역할을 톡톡히 할 것이다!

아즈마 유키나가  | 에이케이커뮤니케이션즈

35,820원  | 20221110  | 9791127455729

최신 AI 개발 플랫폼에서 머신러닝ㆍ딥러닝ㆍ강화 학습의 기초 기술을 배우자! 이 책은 AI 개발에 필요한 인공지능 기술을 딥러닝 위주로 설명한다. 또한, 독자가 책에서 제공하는 샘플로 실습을 하면서 AI 기술의 구조를 이해할 수 있게 도와준다. 프로그래밍 경험이 있거나 머신러닝ㆍ딥러닝ㆍ강화 학습을 배우고자 하는 독자에게 이 책은 길잡이 역할을 톡톡히 할 것이다!

세바스찬 라시카, 바히드 미자리리  | 길벗

30,800원  | 20210331  | 9791165215187

아마존 머신 러닝 분야 베스트셀러! 그 명성 그대로! 머신 러닝, 딥러닝 핵심 알고리즘에서 GAN, 강화 학습까지! 코드 실행만으로는 머신 러닝과 딥러닝을 충분히 이해할 수 없다. 머신 러닝과 딥러닝을 제대로 이해하고 싶다면 코드 외에도 관련 이론과 알고리즘의 뒤편에 있는 수학 개념을 알아야 한다. 이 책은 이해를 돕는 개념 설명, 머신 러닝과 딥러닝 핵심 알고리즘의 작동 방식과 사용 방법, 그 밑바탕이 되는 수학, 실용적인 예제, 빠지기 쉬운 함정을 피하는 방법까지 이론과 코드를 균형 있게 설명한다. 파이썬 언어와 파이썬 기반의 머신 러닝 핵심 라이브러리(SciPy, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Pandas)를 사용해 머신 러닝을, 텐서플로(TensorFlow 2)를 사용해 딥러닝을 실습해본다. 특히 딥러닝은 최신 텐서플로 2에 맞춰 대폭 수정 및 보강되었다. 그러고 나서 GAN과 강화 학습도 자세하게 다룬다. 머신 러닝과 딥러닝 기본기를 탄탄하게 다지고 싶은 분께 적절하다.

마이클 랜햄  | 위키북스

19,800원  | 20181121  | 9791158391256

연구자와 개발자는 유니티 머신러닝 에이전트와 유니티 에디터를 사용해 게임과 시뮬레이션을 만들 수 있다. 간편하게 사용할 수 있는 파이썬 API와 유니티 에디터를 연동해 지능형 에이전트를 머신러닝 기법으로 훈련할 수 있는 환경을 형성할 수 있다. 이 책에서는 강화학습 및 Q학습의 기본기를 다지고, 여러 에이전트가 활동하는 생태계를 구성하고 서로 협력하거나 경쟁하는 심층 재귀형 Q 신경망을 장착한 에이전트들을 작성하는 과정을 알려 준다. 강화학습의 기본기를 다지는 일부터 문제를 푸는 데 응용하는 방법, 나아가 파이썬과 케라스 및 텐서플로를 사용해 스스로 학습하는 고급 신경망을 구축하는 방법도 설명한다. 이를 바탕으로 A3C 학습, 모방 학습 및 커리큘럼 학습 모델을 사용해 신경망을 훈련하는 혁신적인 방법을 배우게 된다. 이 책을 다 익히고 나면 여러분은 여러 에이전트들이 서로 협력하고 경쟁하는 생태계를 구축하는 식으로 더 복잡한 환경을 구성하는 방법을 알 수 있을 것이다.

시미즈 료  | 길벗

19,800원  | 20180430  | 9791160504606

결국 실무에서는 GPU다! CPU에서 익혀 GPU에 적용한다? CUDA, cuDNN 설치부터 생소하다! GPU 실습 환경을 구성하는 방법부터 머신 러닝과 딥러닝, 강화 학습 기초까지 간단한 이미지 인식, 분류 등 다양한 예제로 실습한다. 체이너(Chainer), 텐서플로(TensorFlow) 등 다양한 프레임워크를 사용해 딥러닝의 전체 모습을 살펴볼 수 있다. 또한, 실습하면서 만날 수 있는 오류에 대한 대처법도 수록했다.

Hulu 데이터 과학팀  | 제이펍

30,600원  | 20200630  | 9791190665230

로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 등 전통적인 머신러닝에서 GANs, 강화학습 등 최신 알고리즘까지! 이 책은 간단한 내용부터 복잡한 내용까지, 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트 등 전통적인 머신러닝에서 GANs, 강화학습 등 최신 알고리즘까지 차례대로 전개되며, 머신러닝 각각의 영역을 포괄하는 간결한 문답 형식으로 되어 있습니다. 따라서 인공지능 분야에 종사하기 위해 알아야 할 기술을 잘 설명하고 있는 동시에 독자들의 필요에 따라, 역량에 따라 주제와 난이도별로 골라 읽는 학습을 통해 필수 기술을 익힐 수 있도록 도와줍니다.

개빈 해클링  | 에이콘출판

22,500원  | 20180530  | 9791161751603

머신 러닝의 관계에 관해 기초적인 개념을 정립할 수 있도록 돕는다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습에 이르기까지 머신 러닝에서 주로 사용되는 기법 대부분을 비교해 설명하며, 이에 관해 파이썬의 scikit-learn 패키지를 사용한 예제를 직접 수행해 볼 수 있다. 특히 잘 정립되고 간결한 설명은 모든 머신 러닝 기법의 기본 개념을 다시 한 번 확고히 이해하는 데 많은 도움을 줄 것이다. 또한 모든 예제를 파이썬 scikit-learn을 사용해 제공하기 때문에 코드를 직접 수행해 가면서 책을 읽을 수 있다.