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사물인터넷을 위한 인공지능

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    출판사 서평

    현재 가장 뜨거운 화제인 두 가지 주제, 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 결합해 더 똑똑한 시스템을 구축하자!

    데이터 과학 및 데이터 분석학을 바탕으로 용량이 테라바이트 규모에 이르는 데이터에서 통찰력을 찾아내기 위한 애플리케이션은 많다. 그러나 이러한 애플리케이션으로는 사물인터넷 데이터의 패턴을 지속해서 찾아내야 한다는 문제를 해결하지 못한다. 이 책에서는 인공지능과 사물인터넷을 결합해 다각적으로 더 똑똑한 솔루션을 구현해 본다.

    [사물인터넷을 위한 인공지능]에서는 분산된 데이터 소스로부터 사물인터넷 데이터를 수집해 전처리하는 과정을 다룬다. 이 책을 통해 머신러닝, 딥러닝, 강화학습, 자연어 처리 같은 다양한 인공지능 기술을 학습해 스마트 IoT 시스템을 구축할 수 있다. 책을 읽다 보면 다양한 사물인터넷 장치에서 생성되고 소비되는 다양한 데이터 형식(예: 시계열 데이터나 그림 데이터, 소리 데이터)에 맞춰 작동하게 모델을 구축하는 기술을 터득할 수 있다. 사물인터넷 솔루션의 네 가지 주요 응용 분야별로 유용한 사례를 연구하는 것이 이 책이 지향하는 핵심이다. 이와 같은 사례를 살펴보는 과정에서 널리 사용되는 파이썬 라이브러리와 텐서플로, 케라스가 제공하는 역량을 지렛대 삼아 다양한 인공지능 모델을 구축해 볼 것이다.

    이 책에서 다루는 내용을 다 이해하고 나면 스마트 인공지능 기반 사물인터넷 애플리케이션을 만들 수 있을 것이다.

    ★ 이 책에서 다루는 내용 ★

    ◎ 텐서플로와 케라스를 사용해 머신러닝 및 딥러닝 등의 다양한 인공지능 기법을 적용한다.
    ◎ 다양하고 분산된 소스에서 나온 데이터에 접근해 그것을 처리한다.
    ◎ 지도 학습 방식과 비지도 학습 방식으로 사물인터넷 데이터에 대해 머신러닝(기계학습)을 수행하게 한다.
    ◎ MLLib 및 H2O.ai 플랫폼을 바탕으로 아파치 스파크를 사용해 사물인터넷 데이터를 분산 처리한다.
    ◎ 여러 딥러닝 방법을 이용해 시계열 데이터를 예측한다.
    ◎ 개인용 사물인터넷, 산업용 사물인터넷, 스마트시티 분야의 사례를 연구해 인공지능을 구현한다.
    ◎ 다양한 웨어러블 장치나 스마트 장치로부터 얻은 데이터에서 독특한 통찰을 얻는다.

    목차

    ▣ 01장: 사물인터넷과 인공지능의 원리와 기초
    IoT 101이란?
    ___사물인터넷 참조 모델
    ___사물인터넷 플랫폼
    ___사물인터넷 수직시장
    ___빅데이터와 사물인터넷
    인공지능 주입: 사물인터넷에서의 데이터과학
    ___데이터 마이닝을 위한 산업 간 표준 과정
    ___인공지능 플랫폼과 사물인터넷 플랫폼
    이 책에서 사용하는 도구들
    ___텐서플로
    ___케라스
    ___데이터셋
    요약

    ▣ 02장: 사물인터넷을 위한 데이터 액세스와 분산 처리
    TXT 형식
    ___파이썬에서 TXT 파일을 사용하기
    CSV 형식
    ___csv 모듈을 사용해 CSV 파일을 다루기
    ___pandas 모듈로 CSV 파일을 다루기
    ___NumPy 모듈을 사용해 CSV 파일을 다루기
    XLSX 형식
    ___OpenPyXl로 XLSX 형식 파일 다루기
    ___XLSX 형식으로 된 파일에서 pandas를 사용하기
    JSON 형식 다루기
    ___json 모듈로 JSON 파일을 다루기
    ___pandas 모듈로 JSON 파일을 다루기
    HDF5 형식
    ___PyTables로 HDF5 형식 파일을 다루기
    ___pandas로 HDF5 형식 파일을 다루기
    ___h5py로 HDF5 형식 파일을 다루기
    SQL 데이터
    ___SQLite 데이터베이스 엔진
    ___MySQL 데이터베이스 엔진
    NoSQL data
    HDFS
    ___hdfs3로 HDFS를 다루기
    ___PyArrow의 파일 시스템 인터페이스를 HDFS용으로 사용하기
    요약

    ▣ 03장: 사물인터넷을 위한 머신러닝
    머신러닝 및 사물인터넷
    학습 패러다임
    선형회귀 분석을 이용한 예측
    ___회귀를 이용한 전력 생산 예측
    로지스틱회귀를 이용한 분류
    ___교차 엔트로피 손실함수
    ___로지스틱회귀를 이용한 포도주 분류
    서포트 벡터 머신을 사용한 분류
    ___최대 여유도 초평면
    ___커널 트릭
    ___SVM을 사용해 포도주를 분류하기
    나이브베이즈
    ___포도주 품질에 대한 가우스 나이브베이즈
    결정트리
    ___사이킷의 결정트리
    ___사용 중인 결정트리
    앙상블 학습
    ___보팅 분류기
    ___배깅 및 페이스팅
    모델 개선을 위한 팁과 트릭
    ___고르지 않은 데이터 척도를 해결하기 위한 특징 척도화
    ___과적합
    ___'공짜 점심은 없다' 정리
    ___하이퍼파라미터 조율 및 격자 검색
    요약

    ▣ 04장: 사물인터넷을 위한 딥러닝
    딥러닝 101
    ___딥러닝: 왜 지금에서야?
    ___인공 뉴런
    ___텐서플로에서 단일 뉴런 모형화하기
    회귀 및 분류를 위한 다층 퍼셉트론
    ___역전파 알고리즘
    ___텐서플로로 구현한 다층 퍼셉트론으로 에너지 출력을 예측하기
    ___텐서플로로 다층 퍼셉트론을 구현해 포도주 품질을 분류하기
    합성곱 신경망
    ___CNN의 서로 다른 계층들
    ___몇 가지 인기 CNN 모델
    ___손글씨 숫자 인식을 위한 LeNet
    재귀 신경망
    ___LSTM
    ___게이트 처리 재귀 장치
    오토인코더
    ___잡음제거 오토인코더
    ___변분 오토인코더
    요약

    ▣ 05장: 사물인터넷을 위한 유전 알고리즘
    최적화
    ___결정론적 방법과 분석학적 방법
    ___경사하강법
    ___자연스러운 최적화 방법
    유전 알고리즘 소개
    ___유전 알고리즘
    ___장점과 단점
    분산 진화 알고리즘을
    유전 알고리즘을 파이썬으로 코딩하기
    ___단어 추측
    ___CNN 아키텍처를 위한 유전 알고리즘
    ___LSTM 최적화를 위한 유전 알고리즘
    요약

    ▣ 06장: 사물인터넷을 위한 강화학습
    소개
    ___강화학습 용어
    ___성공적인 애플리케이션
    시뮬레이션 환경
    ___OpenAI gym
    Q 학습
    ___Q 테이블을 사용한 택시 하차
    Q 망
    ___Q 망을 사용한 택시 하차
    ___아타리 게임을 플레이하기 위한 DQN
    ___이중 DQN
    ___결투 DQN
    정책 경사도
    ___왜 정책 경사도인가?
    ___정책 경사도 방법을 사용하는 퐁
    ___연기자-비평가 알고리즘
    요약

    ▣ 07장: 사물인터넷을 위한 생성 모델
    소개
    VAE를 사용한 이미지 생성
    ___텐서플로의 VAE
    GAN
    ___텐서플로를 사용해 바닐라 GAN을 구현하기
    ___DCGAN
    ___GAN의 변종과 멋진 애플리케이션
    요약

    ▣ 08장: 사물인터넷을 위한 분산 인공지능
    소개
    ___스파크 컴포넌트
    아파치 MLlib
    ___MLlib에서의 회귀
    ___MLlib에서의 분류
    ___SparkDL을 사용한 전이학습
    H2O 소개
    ___H2O AutoML
    ___H2O에서의 회귀
    ___H2O를 사용해 분류하기
    요약

    ▣ 09장: 개인용 사물인터넷과 가정용 사물인터넷
    개인용 사물인터넷
    ___MIT의 슈퍼슈즈
    ___지속적인 포도당 측정
    ___심장 관찰
    ___디지털 비서
    사물인터넷 및 스마트홈
    ___인간 활동 인식
    ___스마트라이팅
    ___홈서베일런스
    요약

    ▣ 10장: 산업용 사물인터넷을 위한 인공지능
    인공지능 기반 산업용 사물인터넷 소개
    ___몇 가지 흥미로운 사용 사례
    인공지능을 이용한 예방정비
    ___LSTM을 사용한 예방정비
    ___예방정비의 장단점
    산업용 전기 부하 예측
    ___LSTM을 이용한 단기 부하 예측
    요약

    ▣ 11장: 스마트시티용 사물인터넷을 위한 인공지능
    스마트시티가 필요한 이유는?
    스마트시티의 구성요소
    ___스마트트래픽
    ___스마트파킹
    ___스마트웨이스트
    ___스마트폴리싱
    ___스마트라이팅
    ___스마트거버넌스
    스마트시티에 사물인터넷을 응용하기 위해 필요한 단계
    ___공개 데이터가 있는 도시들
    ___샌프란시스코 범죄 데이터를 사용해 범죄 탐지하기
    도전과 이득
    요약

    ▣ 12장: 종합해 보기
    다양한 데이터 형식 처리
    ___시계열 모형화
    ___글로 된 데이터를 전처리하기
    ___이미지 데이터를 확대하기
    ___비디오 파일 다루기
    ___오디오 파일이 입력 데이터인 경우
    클라우드 컴퓨팅
    ___아마존 웹 서비스
    ___구글 클라우드 플랫폼
    ___마이크로소프트 애저
    요약

    저자소개

    아미타 카푸어 [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 2종
    판매수 39권

    아미타 카푸어는 델리 대학교 SRCASW의 전자공학 부교수로 지난 20년간 신경망 및 인공지능을 적극적으로 가르쳤다. 1996년에 전자공학 석사 학위를 받았고 2011년에 박사 학위를 받았다. 박사 과정을 거치는 동안 독일의 카를스루에 소재의 카를스루에 공과 대학에서 연구의 일환으로 DAAD 펠로우십을 수상했다. 포토닉스 2008이라는 국제 콘퍼런스에서 최우수 발표상을 수상했다. ACM, AAAI, IEEE 및 INNS의 정회원이다. 두 권의 책을 공동으로 저술했다. 국제 저널 및 콘퍼런스에서 40권이 넘는 출판물을 펴냈다. 현재는 머신러닝, 인공지능, 심층강화학습 및 로봇공

    펼쳐보기
    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    다양한 정보기술 분야 경력과 저술/번역 경험을 바탕으로 IT 융·복합 사업을 꿈꾸는, 1인 회사 ‘리율’의 대표다. 옮긴 책으로는 《검색을 위한 딥러닝》, 《파이썬으로 배우는 응용 텍스트 분석》, 《R로 배우는 텍스트 마이닝》, 《케라스 창시자의 딥러닝 with R》, 《모두를 위한 실용 전자공학》, 《해킹 일렉트로닉스》, 《ggplot2》 등이 있다.

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