Name: [중고-상] 실용주의 인공지능
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[중고-상] 실용주의 인공지능

노아 기프트 저 / 류훈 역 | 성안당 | 2019년 08월 05일

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발행일	2019년 08월 05일
쪽수, 무게, 크기	352쪽 \| 681g \| 18223520mm

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중고도서 소개

상 사용 흔적 약간 있으나, 대체적으로 손상 없는 상품 중고상품 상태안내

중고상품 상태
상태정도(외관)	사용흔적
전반적인 상태 새 상품에 가까움 겉표지 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 책등, 책배, 책아래위 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 닳은 흔적 없음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 거의 없음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적, 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 약간 헌 책 (사용감 약간 있음) 겉표지 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 접힌 흔적 있음 (1cm 내) 책등, 책배, 책아래위 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 닳은 흔적 약간 있음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 약간 있음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 약간 있음 (5페이지 이내) 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 헌 책 (사용감 많이 있음) 겉표지 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 없음 접힌 흔적 있음, 래핑 흔적 있음 정가 및 ISBN이 동일한 도서이나 표지 이미지 다름 책등, 책배, 책아래위 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 닳은 흔적 있음 책등 접힌 흔적 있음	전반적인 상태 있음 내지(면지) 내지 변색 있음, 얼룩 있음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 있음 (10페이지 이내) 찢어진 부분 있음 (1cm 내) 5페이지 이내 필기 및 밑줄 등 있음 (단, 참고서, 수험서는 매입불가) 제본탈착 없음 본문 읽기에 지장 없는 부록 및 구성품 없음 (세트도서 박스 등)
전반적인 상태 헌 책 (사용감이 많이 있고, 오염있음) 겉표지 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 책등, 책배, 책아래위 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 모서리 깨짐, 책등 파손 있음	전반적인 상태 많음 내지(면지)/부속물 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 전체적으로 구겨짐, 뒤틀림 있음 찢어진 부분 있음 (1cm 초과) 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 페이지 또는 글자 등의 인쇄 오류 있음 5페이지 초과 필기 및 밑줄 등 있음 제본탈착 있음 (낙장, 분책) 부속물 없음

판매자 : stedian 5점 (10명 평가)

책소개

추천사 감사의 글 목차 서문 저자에 대하여 역자에 대하여 Part 1 실용주의 인공지능 개론 Chapter 1 실용주의 인공지능(Pragmatic AI) 소개 파이썬의 기능 소개 	절차적 구문(Procedural Statements) 	출력하기(Printing) 	변수를 생성하고 사용하기 	다중 절차적 구문(Multiple Procedural Statements) 	숫자 더하기 	문장 합치기 	복잡한 구문 	Strings와 String 체계 이해하기 	숫자를 더하고 빼기 	소수점 숫자 곱하기 	지수 연산 수행하기 	 다른 수치 자료형으로 변환하기 	숫자 반올림하기 	자료 구조 	Dictionary 자료 구조 	List 자료 구조 	함수(Functions) 파이썬에서 제어 구조(Control Structure) 사용하기 	for 루프 	While 루프 	If/Else 	중급의 주제들 	마지막 생각들 Chapter 2 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 툴체인 파이썬 데이터 과학 생태계: IPython, 판다스, 넘파이, 주피터 노트북, Sklearn R, R스튜디오, 샤이니(Shiny)와 ggplot 스프레드시트(Spreadsheet): 엑셀(Excel)과 구글 시트(Google Sheet) 아마존 웹 서비스 기반의 클라우드 인공지능 개발 AWS의 데브옵스(DevOps) 	컨티뉴어스 딜리버리(Continuous Delivery) 	AWS용 소프트웨어 개발 환경 만들기 	주피터 노트북과 (프로젝트) 통합하기 	커맨드라인 툴과 (프로젝트) 통합하기 	AWS 코드파이프라인(CodePipeline)과 (프로젝트) 통합하기 데이터 과학을 위한 기본적인 도커(Docker) 셋업 기타 빌드 서버: 젠킨스(Jenkins), 서클CI(CircleCI) 및 트래비스(Travis) | 요약 | Chapter 3 스파르탄 인공지능(Spartan AI) 라이프 사이클 실용적인 프로덕션을 위한 피드백 루프 AWS 세이지메이커(SageMaker) AWS 글루(Glue) 피드백 루프 AWS 배치(Batch) 도커(Docker) 기반의 피드백 루프 | 요약 | Part 2 클라우드에서의 인공지능 Chapter 4 구글 클라우드 플랫폼을 이용한 클라우드 인공지능 개발 GCP 개요 코래버러토리(Colaboratory) 데이터랩(Datalab) 	데이터랩을 도커 및 구글 컨테이너 레지스트리와 연동해 사용하기 	강력한 컴퓨팅 자원에서 데이터랩 사용하기 빅쿼리(BigQuery) 	커맨드라인 명령을 이용해 빅쿼리로 데이터 이동하기 구글 클라우드 AI 서비스 	구글 비전 API를 이용해 나의 개(Dog) 분류해 보기 클라우드 TPU와 텐서플로(TensorFlow) 	클라우드 TPU에서 MNIST 실행하기 | 요약 | Chapter 5 ｜ 아마존 웹 서비스를 이용한 클라우드 인공지능 개발 AWS를 이용해 증강 현실(Augmented Reality, AR)과 가상 현실(Virtual Reality, VR) 솔루션 구축하기 	컴퓨터 비전: EFS와 플라스크를 사용하는 AR/VR 파이프라인 	EFS, 플라스크 및 판다스에 기반한 데이터 엔지니어링 파이프라인 | 요약 | Part 3 처음부터 실제 인공지능 응용 프로그램 만들기 Chapter 6 NBA에 대한 소셜 미디어의 영향력 예측 1 문제에 대한 기술: 무엇을 풀 것인가? 데이터 모으기 도전적인 데이터 소스 수집하기 	운동선수에 대한 위키피디아 페이지뷰(Wikipedia Pageview) 수집하기 	운동선수의 트위터 참여도(Twitter Engagement) 정보 수집하기 	NBA 운동선수의 데이터 탐색하기 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 NBA 선수 분석 	R로 NBA 선수 데이터 클러스터링 결과의 고급 플롯 그려보기 	팀, 선수, 영향력, 기업 후원(Endorsement) 등 모든 것을 고려하기 보다 실용적인 단계와 학습 | 요약 | Chapter 7 AWS를 이용해 지능형 슬랙봇 만들기 봇 만들기 라이브러리를 커맨드라인 툴로 변환하기 AWS 스텝 펑션으로 봇을 다음 레벨로 진화 셋업을 위해 IAM 크리덴셜 확보 	챌리스(Chalice)로 작업하기 스텝 펑션 만들기 | 요약 | Chapter 8 깃허브 구조에서 프로젝트 관리 통찰력 얻기 소프트웨어 프로젝트 관리 문제의 개요 	생각해 볼 만한 문제들 데이터 과학 프로젝트를 위한 초기 스켈레톤 코드 만들기 데이터를 수집하고 변환하기 깃허브 구조(GitHub Organization) 전체와 대화하기 특정 도메인에 관련된 통계 생성하기 데이터 과학 프로젝트를 CLI와 엮어 보기 주피터 노트북으로 깃허브 구조 탐색 	팰럿(Pallets) 깃허브 프로젝트 CPython 프로젝트에서 파일 메타데이터 살펴보기 CPython 프로젝트에서 지운 파일들 살펴보기 파이썬 패키지 인덱스에 프로젝트 배포하기 | 요약 | Chapter 9 EC2 객체를 AWS에서 동적으로 최적화하기 AWS에서 잡 실행하기 	스폿 인스턴스(Spot Instances) | 요약 | Chapter 10 부동산 미국의 부동산 가격에 대해 살펴보기 파이썬에서 대화형 가시화 수행하기 크기 순위와 가격을 기준으로 클러스터링 | 요약 | Chapter 11 사용자 제작 컨텐츠를 위한 생산적 인공지능 넷플릭스 상을 받은 알고리즘은 프로덕션 레벨로 구현된 적이 없다 추천 시스템의 핵심 개념 파이썬에서 서프라이즈(Surprise) 프레임워크 사용하기 추천 시스템에 대한 클라우드 솔루션 실제 상황에서 발생하는 추천 관련 이슈들 실제 이슈들: 프로덕션 API와 연동하기 실제 이슈들: 클라우드 자연어 처리(NLP) 및 생산 감정 분석하기 	어주어(Azure)에서의 NLP 	GCP에서의 NLP 	엔티티(Entity) API 탐색하기 	자연어 처리(NLP)를 위한 AWS의 서버리스 인공지능 파이프라인 | 요약 | 부록 A 인공지능 가속기 부록 B 클러스터 크기 결정하기 색인(INDEX)

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저자 소개 (2명)

저 : 노아 기프트 (Noah Gift)

작가 파일

UC 데이비스 경영대학원 MSBA 프로그램의 강사 겸 컨설턴트인 노아 기프트는 CTO, 총괄 관리자, 컨설팅 CTO, 클라우드 설계자 등 비즈니스 역할을 담당해 왔다. 프래그매틱 에이아이랩스(Pragmatic AI Labs)의 설립자로서, 머신러닝과 클라우드 아키텍처에 대해 스타트업, 기타 회사들과 협업한다. 파이썬 소프트웨어 재단 펠로우(Python Software Foundation Fellow)로, 머신러닝... UC 데이비스 경영대학원 MSBA 프로그램의 강사 겸 컨설턴트인 노아 기프트는 CTO, 총괄 관리자, 컨설팅 CTO, 클라우드 설계자 등 비즈니스 역할을 담당해 왔다. 프래그매틱 에이아이랩스(Pragmatic AI Labs)의 설립자로서, 머신러닝과 클라우드 아키텍처에 대해 스타트업, 기타 회사들과 협업한다. 파이썬 소프트웨어 재단 펠로우(Python Software Foundation Fellow)로, 머신러닝 분야에 관한 AWS SME(Subject Matter Expert)이며, 클라우드 머신러닝과 데브옵스(DevOps)에 관한 책을 출간했다.

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역 : 류훈

작가 파일

한국과학기술정보연구원(KISTI) 슈퍼컴퓨팅 본부 책임연구원. 서울대학교 전기공학부를 졸업하고 미 스탠퍼드/퍼듀(Stanford/Purdue) 대학에서 전자공학을 전공으로 석/박사 학위를 취득했다. 삼성전자 DS 부문 System LSI 사업부에서 근무했고 현재 한국 과학기술정보연구원(KISTI) 슈퍼컴퓨팅본부의 책임연구원으로 재직중이다. 거대계산의 병렬처리를 이용해 반도체 소재/소자의 특성 계산 연구를 수행하고... 한국과학기술정보연구원(KISTI) 슈퍼컴퓨팅 본부 책임연구원. 서울대학교 전기공학부를 졸업하고 미 스탠퍼드/퍼듀(Stanford/Purdue) 대학에서 전자공학을 전공으로 석/박사 학위를 취득했다. 삼성전자 DS 부문 System LSI 사업부에서 근무했고 현재 한국 과학기술정보연구원(KISTI) 슈퍼컴퓨팅본부의 책임연구원으로 재직중이다. 거대계산의 병렬처리를 이용해 반도체 소재/소자의 특성 계산 연구를 수행하고 있으며, 아태지역 최초로 한국에 인텔 초병렬 컴퓨팅 연구사업(Intel Parallel Computing Center)을 유치해 연구 책임을 맡고 있다. 광전자소자/범용원소 기반의 양자정보처리 시스템의 설계, 거대 행렬로 묘사된 편미분방정식 계산의 병렬처리 등 을 주제로 50여 편 이상의 연구논문을 게재하였으며, 최대 36,000 코어에서 계산의 확장성이 입증된 전자소자 모델링 소프트웨어 패키지 NEMO(NanoElectronics MOdeling tool)를 퍼듀 대학과 공동으로 개발하였다. 저서로 『Multimillion Atom Simulation of Electronic Optical Properties of Nanoscale Devices Using NEMO 3-D』등이 있다.

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