한빛미디어

이 책은 머신러닝과 딥러닝 분야에 처음 입문하는 독자를 위한 친절한 안내서입니다. 프로그래밍 기초(파이썬) 지식만 있다면 누구나 혼자서 학습할 수 있도록 체계적으로 구성되었습니다.

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 기본 개념부터 시작하여, 실습 환경 구축(코랩/주피터 노트북) 및 데이터 준비/전처리 방법을 배웁니다. 이어서 회귀, 분류, 트리 알고리즘, 앙상블, 비지도 학습 등 머신러닝의 핵심 알고리즘을 이론 설명과 함께 실제 코드로 구현하며 익힙니다. 모델 평가 및 성능 향상 기법(교차 검증, 하이퍼파라미터 튜닝)도 다룹니다.

책의 후반부에서는 딥러닝의 기초인 인공 신경망 구조를 배우고, 케라스(Keras)를 활용하여 심층 신경망을 구축하고 훈련하는 과정을 상세히 안내합니다. 특히 이미지 처리를 위한 합성곱 신경망(CNN)과 텍스트 처리를 위한 순환 신경망(RNN, LSTM, GRU)을 실제 예제와 함께 다룹니다. 개정판에서는 최신 AI 트렌드를 반영하여 트랜스포머(Transformer)와 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 내용까지 추가하여 학습 범위를 넓혔습니다.

각 장마다 [문제해결 과정]을 통해 실제 개발처럼 사고하는 과정을 경험하고, [키워드로 끝내는 핵심 포인트], [확인 문제], [자주 하는 질문] 등을 통해 학습 내용을 효과적으로 점검할 수 있습니다. 이론과 실습의 균형을 갖춘 이 책은 머신러닝과 딥러닝의 탄탄한 기본기를 쌓고 싶은 입문자에게 최고의 선택이 될 것입니다.