인공지능 엔지니어로서 성장하고자 하는 독자들에게 필수적인 지식과 기술을 소개하는 실용적인 안내서입니다. 머신러닝과 딥러닝을 비롯한 핵심 주제를 다루며, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화학습 등의 응용 분야까지 포괄적으로 다루고 있습니다.

책은 체계적인 구성으로 제공되며, 첫 번째 부분에서는 기초적인 개념과 주요 알고리즘을 다룹니다. 데이터 전처리, 통계학, 선형 대수학, 최적화 알고리즘 등의 핵심 개념을 소개하고, 분류, 회귀 분석, 차원 축소 등의 머신러닝 알고리즘에 대해 깊이 있는 설명을 제공합니다.

두 번째 부분에서는 딥러닝에 대해 자세히 다루며, 신경망 구조, 학습 알고리즘, 주요 아키텍처 (CNN, RNN 등), 변분 오토인코더, GAN 등의 딥러닝 모델에 대한 상세한 설명과 예제를 제공합니다.

마지막 부분에서는 실전 응용과 관련된 주제들을 다루며, 데이터베이스 관리 시스템, 클라우드 컴퓨팅, 컴퓨터 보안, 소프트웨어 아키텍처 등에 대한 이해를 돕습니다. 또한, 실제 프로젝트를 위한 도구와 프레임워크, 버전 관리 시스템, 데이터 시각화 도구 등을 소개하여 독자들이 실무에서 바로 활용할 수 있는 능력을 키울 수 있습니다.

이 책은 이론과 실습을 조화롭게 결합하여 독자들에게 인공지능 엔지니어로서의 실력을 향상시킬 수 있는 필수 자료입니다. 학습자, 연구자, 개발자를 위한 폭넓은 내용과 실제 프로젝트에 대한 가이드로서, 인공지능 분야에서의 경쟁력을 키워줄 것입니다.

머신러닝
딥러닝
자연어 처리 (NLP)
컴퓨터 비전
강화학습
데이터 전처리
데이터 시각화
데이터 분석
통계학
확률론
선형 대수학
최적화 알고리즘
추천 시스템
차원 축소
클러스터링
분류
회귀 분석
앙상블 학습
데이터 마이닝
신경망 구조
신경망 학습 알고리즘
컨볼루션 신경망 (CNN)
순환 신경망 (RNN)
변분 오토인코더
생성적 적대 신경망 (GAN)
강화학습 알고리즘 (DQN, A3C 등)
데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)
클라우드 컴퓨팅
분산 시스템
컴퓨터 네트워크
암호화 기술
컴퓨터 보안
자동화
소프트웨어 공학
프로그래밍 언어 (Python, R, Java, C++, 등)
디자인 패턴
소프트웨어 아키텍처
클린 코드
버전 관리 시스템 (Git)
데이터베이스 쿼리 언어 (SQL)
웹 개발 기술 (HTML, CSS, JavaScript 등)
데이터 마이닝 도구 (RapidMiner, Weka 등)
딥러닝 프레임워크 (TensorFlow, PyTorch 등)
클라우드 플랫폼 (AWS, Azure, Google Cloud 등)
데이터 시각화 도구 (Matplotlib, Tableau 등)
분산 컴퓨팅 프레임워크 (Hadoop, Spark 등)
자연어 처리 도구 (NLTK, SpaCy, KoNLPy 등)
오픈소스 프로젝트 협업
머신러닝 모델 배포 (웹 서비스, 모바일 앱 등)
연구논문 작성 및 읽기