도서 소개

프로그래밍 언어에 익숙한 프로그래머가 아닌 프로그램 입문자들을 대상으로 프로그래밍에 대해 아무런 지식이 없다고 가정하고 프로그램 코딩을 가르치기 위해 작성된 책이다. 이 책을 통해 코딩 개요, Python 기초, numpy, matplotlib, pandas 그리고 머신러닝/딥러닝 퀵스타트 등 Python의 전반을 한 권으로 학습할 수 있다.

또한 코드조각이라고 부르는 프로그램 코딩에 대한 예제를 설명을 위한 주축으로 사용한다. 그래서 코드조각을 먼저 이해하려고 노력한 후 코드조각을 실행하여 얻게 되는 실행화면을 통해, 코딩의 결과를 바로바로 확인할 수 있도록 하였다. 코드조각을 컴퓨터에 입력하여 실행시켜 보면서 프로그램의 수행 결과를 자세히 관찰하고, 프로그램 코드를 한 줄씩 따라가면서 변수와 객체 등 컴퓨터 저장 공간의 변화를 함께 따라가 보면 어느새 파이썬과 AI 코딩을 능숙하게 활용할 수 있을 것이다.

  출판사 리뷰

가장 기초적인 내용부터 수준을 조금씩 올려가며 점증적인 방법으로 각 장을 구성하였습니다. 처음부터 끝까지 순서대로 읽으며 제시되는 코드조각들을 컴퓨터에 입력하여 돌려보면서 실행화면을 확인하는 방법으로 프로그램 코딩을 자연스럽게 다음과 같은 내용들을 학습할 수 있습니다.

PART 01 Python Coding 기본기
프로그램의 개념부터 프로그래밍 언어의 종류 등 프로그래밍에 대한 개념을 정리와 함께, 프로그램의 구조와 변환 등 프로그래밍의 기초에 대해서 설명합니다.

PART 02 Python AI Coding 기본기
파이썬 문자열 처리 방법과 인공지능 코딩 방법, 멀티미디어 데이터를 파이썬을 통해 표현하는 방법 그리고 pandas 데이터 분석 방법을 다룹니다.

PART 03 머신러닝/딥러닝 기본기
앞에서 배운 내용을 토대로 머신러닝, 딥러닝 개념과 알고리즘에 대해서 설명합니다.

부록
프로그램의 개발, 유지보수 등 프로그램에서 발생할 수 있는 오류의 해결방법과 프로그램 코드의 품질에 대해서 다룹니다.

  작가 소개

지은이 : 안용제
전 LG CNS 시스템엔지니어, 기술대학원 강사, 미국 EDS 파견전 DB하이텍 반도체 IT 전문가 현 K-디지털 티칭 프로, Full Stack 개발자저서UWP 퀵스타트(루비페이퍼, 2020)

지은이 : 김남규
현 핑거포인트랩(주) 대표이사, AI Transformation 전 엑센츄어 컨설팅, Digital Transformation전 딜로이트 컨설팅, IT Transformation전 삼성SDS, 컨설팅/전략기획전 데이터산업진흥원 빅데이터분석 전문가 과정 강의국내 최초 인공지능 솔루션 개발(삼성SDS)국내 최초 데이터웨어하우스 시스템 개발(KT)삼성그룹 인공지능 교육 최초 개설(삼성SDS)

  목차

PART 01 Python Coding 기본기

Chapter 1 프로그램이란 무엇인가?
1.1 프로그램이란 무엇인가?
1.2 프로그램 코딩이란 무엇인가?
1.3 Python 설치
1.4 프로그램은 시스템

Chapter 2 프로그래밍 언어의 종류
2.1 프로그래밍 언어의 종류
2.2 프로그래밍 언어의 순위
2.3 프로그래밍 언어의 용도
2.4 프로그래밍 언어의 세대와 수준
2.5 프로그래밍 언어의 선택
2.6 고수준 언어의 유사성

Chapter 3 Python 프로그램 개발 환경
3.1 프로그램 개발 환경
3.2 Visual Studio Code 설치
3.3 Jupyter Notebook과 Google Colab

Chapter 4 프로그래밍 기초
4.1 프로그램의 기본 구조
4.2 자료형
4.3 연산
4.4 자료형 변환
4.5 변수와 상수
4.6 프로그램 문장
4.7 함수
4.8 구조적 프로그래밍
4.9 제어문 – 선택 구조
4.10 제어문 – 반복 구조
4.11 모듈, 패키지 그리고 import
4.12 객체

PART 02 Python AI Coding 기본기

Chapter 5 문자열 처리
5.1 문자열 만들기
5.2 문자열 연산
5.3 문자열은 벡터
5.4 문자열 포맷팅

Chapter 6 인공지능 코딩 기본기
6.1 Python 수 표현
6.2 스칼라, 벡터, 행렬 그리고 텐서
6.3 리스트와 numpy 배열 다루기
6.4 matplotlib 그래프 그리기
6.5 리스트와 numpy 배열 데이터 분석
6.6 정렬
6.7 딕셔너리
6.8 방정식

Chapter 7 파일 입출력
7.1 파일 쓰기
7.2 파일 내용 추가하기
7.3 파일 읽기
7.4 파일 인코딩
7.5 numpy 배열 입출력
7.6 모니터링 로그 쓰기

Chapter 8 멀티미디어 데이터 표현
8.1 회색조 이미지
8.2 컬러 이미지
8.3 음성
8.4 영상

Chapter 9 pandas 데이터 분석
9.1 형변환으로 이해하는 pandas
9.2 리스트/numpy 배열과 공통 기능
9.3 pandas 패키지의 고유 기능

PART 03 머신러닝/딥러닝 기본기

Chapter 10 머신러닝
10.1 인공지능 패키지의 종류
10.2 인공지능 알고리즘 코딩 패턴
10.3 선형 회귀 알고리즘
10.4 로지스틱 회귀 알고리즘
10.5 K-최근접 이웃 분류 알고리즘
10.6 결정 트리 분류 알고리즘
10.7 K-평균 군집분석 알고리즘

Chapter 11 딥러닝
11.1 인공신경망
11.2 경사하강법 최적화 알고리즘을 활용한 선형 회귀
11.3 인공신경망을 활용한 선형 회귀
11.4 인공신경망의 활성화 함수
11.5 인공신경망을 활용한 로지스틱 회귀
11.6 CNN 합성곱신경망을 활용한 로지스틱 회귀

부록
1 프로그램 오류 해결 방법
2 프로그램 코드의 품질

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