이 책은 인공지능 입문자를 위한 포괄적인 학습 가이드입니다.
인공지능의 개념들을 포괄적으로 설명하며, 기초부터 끝까지 많은 내용을 담고 있습니다. 파이썬, 데이터 분석, 기계학습 알고리즘, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 AI의 주요 분야를 다룹니다.
이 책을 통해 독자들은 AI의 기본 원리부터 최신 기술까지 체계적으로 학습할 수 있으며, 이것을 기반으로 계속해서 발전해 나갈 수 있습니다.
AI에 관심이 있지만 어디서부터 시작해야 할지 몰랐던 입문자들에게 완벽한 첫걸음이 될 것입니다.

0장: 서론


1장: 파이썬
1.1 클래스
1.2 모듈
1.3 NumPy
1.4 Pandas
1.5 Matplotlib
1.6 Seaborn
1.7 Bokeh


2장: 기계학습
2.1 기계학습 개요
2.2 지도학습과 비지도학습
2.3 회귀 분석
2.4 경사하강법
2.5 K-최근접 이웃 (KNN)
2.6 의사결정나무
2.7 서포트 벡터 머신 (SVM)
2.8 K-평균 군집화
2.9 차원 축소 기법
2.10 주성분 분석 (PCA)
2.11 비음수 행렬 분해 (NMF)
2.12 t-SNE
2.13 앙상블 학습
2.14 배깅과 랜덤 포레스트
2.15 부스팅과 그래디언트 부스팅
2.16 스태킹
2.17 모델 평가와 선택
2.18 성능 지표
2.19 교차 검증
2.20 과적합과 정규화


3장: 딥러닝과 신경망
3.1 신경망 기초
3.2 퍼셉트론
3.3 다층 퍼셉트론
3.4 심층 신경망 (DNN)
3.5 합성곱 신경망 (CNN)
3.6 이미지 분류
3.7 객체 탐지
3.8 순환 신경망 (RNN)
3.9 LSTM (Long Short-Term Memory)
3.10 GRU (Gated Recurrent Unit)
3.11 자연어 처리
3.12 워드 임베딩
14.2 텍스트 분류와 감성 분석


4장: 고급 주제와 응용
4.1 전이 학습
4.2 강화학습
4.3 생성적 적대 신경망 (GAN)
4.4 추천 시스템
4.5 대규모 기계학습과 분산 컴퓨팅


5장: 결론