[!INFO] 책 정보

• 저자: 저자/서대호
• 번역:
• 출판사: 출판사/반니
• 발행일: 2021-06-16
• origin_title: -
• 나의 평점: 7
• 완독일: 2022-09-29 00:00:00

tags: #_독서록/2022년

1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법-심화편

Sub title: Issue date:2021년 06월 16일 출간 #저자/서대호 #출판사/반니

표지

1. 질문 (책 읽전에 먼저 작성할 것)

_경험에 , 왜 읽었나 질문,궁금 등 __

1.1 Qustion 질문

• (why) 이 책의 제목을 이렇게 지은 이유는?

• (how) 어떻게 설명하고 있는가? 어떻게 하라고 하는가? 어떻게 해야하는가?

• (where) 어느 곳에서 쓴 책인가? 어느 것을 위해 쓴건인가? 어디로 가야하는가? 어디에서 읽어야 하나? 그곳은 어떤 곳인가?

• (when) 이책은 언제 쓰여졌는가? 시대적 배경은 무엇인가? 언제를 기준으로 쓰였는가? 언제 할것인가?

• (who) 저자는 누구인가? 주인공은 누구이고 어떤 사람들이 나오나? 누구를 위해 저자는 말하는가?

• (why) 이책을 통한 질문을 만들기

  • 질문 1.
  • 질문 2.

• (what) 이 책에서 말하는 주제라는 무엇?

  • 알게된 것은 무엇인가?
  • 해야할건 먼가?
  • 다른 책과 다른 점은 먼가?
  • 이 책의 특징은 먼가?

2. 견해

책의 견해

• 작가의 주장과 의견

나의 견해

• 주제에 대해
  • 책 읽기전
  • 책 읽은 후
• 만약 내가 저자였다면

3.중요 문장 (책 밑줄에서 top 3 선별)

_주요 키 내용 2~3가지로 정리하기 또는 20자 정리 _

4. 내생각

• 배운점
• 느낀 점
• 깨달은 점
• 기타

5.책에서 뽑은 키워드 정리

__index_키워드

키워드 1

키워드-제목 1

6.책 밑줄 정리 (책 밑줄 전체,page)

AI 위한 수학

#ai #수학 #인공지능 #딥러닝

• 여러분이 미적분, 행렬, 벡터를 배우지 않았으면 이러한 개념은 미리 배워두어야 한다

• AI 빅데이터 분석을 위해서 가장 많이 사용하는 수학 개념은 수리통계학과 선형대수학이다

• 수리통계학

  • 확률과 분포
  • 1개 장이 끝나면 연습 문제가 나온다. 그럼 연습 문제를 푸는 것이 아니라 해답을 펼쳐 놓고 그대로 답을 연습장에 적으면서 이해해보자. 이때 증명이나 유도하라는 문제는 건너뛰고 값을 계산하는 문제 위주로 빠르게 살펴본다. 이런 식으로 공부하면 1~2일에 1개 장은 공부할 수 있을 것이다. 예를 들어 대학교 수리통계학의 《수학의 정석과 같은 《수리통계학 개론(Hogg, Mckean, Craig 지음, 경문사, 2021)을 기준으로 삼으면 총 11개 장이니 2주 정도면 수리통계학 공부를 끝낼 수 있다. 이후에는 수리통계학 관련 다른 어떠한 책을 더 볼 필요가 없다.
  • 추천 도서 : 수리통계학 개론 http://aladin.kr/p/tyilf

• 선형대수학

  • 행렬과 벡터
  • https://www.edwith.org/ai251
  • https://www.youtube.com/watch?v=JnTa9XtvmfI

데이터 마이닝

#데이터마이닝

• 데이터 마이닝 방법론을 몇 가지 카테고리로 나누면 다음과 같다. • 분류(Classification): 데이터를 미리 구분된 일정한 집단으로 분류한다. • 군집화(Clustering): 전체 데이터를 구체적인 특성을 공유하는 군집들로 나눈다. 군집화는 미리 정의된 특성에 대한 정보를 갖지 않는다는 점에서 분류와 다르다. • 연관성(Association): 동시에 발생한 사건 사이의 관계를 정의한다. • 예측(Forecasting): 데이터셋 안의 패턴을 기반으로 앞으로 나올 수 있는 값을 예측한다. • 이상값 탐색(Outlier): 패턴에 벗어난 데이터를 찾는다.

• 추천 도서

  • 데이터 마이닝 개념과 기법 http://aladin.kr/p/K68oH
  • 데이터마이닝 기법과 응용 http://aladin.kr/p/93Cb

딥러닝

#딥러닝

• 큰 범주의 모델 패턴들
  • 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) • 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN) • 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) • LSTM(Long Short-Term Memory) • 오토인코더(AutoEncoder) • Seq2seq(Sequence-to-Sequence)
• 상세히 알아야 할 딥러닝 알고리즘들은 심층 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망, LSTM, 오토인코더다. 이 정도 알고리즘들은 직접 코드로 하나하나 구현할 줄 알아야 한다
• 추천도서
  • 《처음 배우는 딥러닝 수학》(와쿠이 사다미 외 1인 지음. 한빛미디어) • 《밑바닥부터 시작하는 딥러닝》(사이토 고키 지음, 한빛미디어) • 《케라스 창시아제게 배우는 딥러닝》(프랑소와 숄레 지음, 길벗)

기타

• MongoDB in Action 몽고디비 인 액션 - http://aladin.kr/p/JeoiP

• 자격증

  • 빅데이터전문기사
  • 데이터분석준전문가 (데이터분석전문가는 구지 안해도)
  • 경영 빅데이터 전문가 (데이터분석준전문가 이후 도전)
    • http://aladin.kr/p/qyvWq
    • 2021 NCS 기반 경영 빅데이터 분석사 2급 핵심요약 및 출제예상문제집 http://aladin.kr/p/tyyMx
  • 사회조사분석사

• 머신러닝 ,딥러닝

  • 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 http://aladin.kr/p/1fmgw
  • 혼자 공부하는 머신러닝 딥러닝 http://aladin.kr/p/NM09a

• 깔끔한 파이썬 탄탄한 백엔드 http://aladin.kr/p/P2Hi4

3. 연관 문서

-.[1년만에 AI 빅데이터 전문가가 되는법](1년만에 AI 빅데이터 전문가가 되는법)