초소형 머신러닝 TinyML

책 · 차진우 · 예스24

* 코워크, 스킬, 클로드 코드, 디자인까지, 클로드의 모든 것을 한 권에! * 바로 배워 바로 쓰는 82가지 미친 활용법으로 10배 빨라지는 업무 속도 * 말 한마디면 알아서 다 하는 진짜 AI 비서를 지금 만나보세요! "나도 똑똑한 AI 비서 하나 있었으면 좋겠다"라고 누구나 한 번쯤 생각해봤을 것이다. 그렇다면 수많은 AI 중에서 어떤 것을 선택해야 할까? 챗GPT나 제미나이도 훌륭하지만, 진짜 내 일을 믿고 맡길 완벽한 업무 파트너를 원한다면 정답은 단연 ‘클로드’다. 챗GPT는 범용성이 강점이고, 제미나이는 구글 서비스 연동에 특화되어 있다. 하지만 실제 업무에서 AI에게 긴 문서를 맡기고, 복잡한 지시를 정확하게 처리하고, 외부 도구와 연결해 스스로 일을 완성하는 에이전트 능력이 필요하다면 클로드가 가장 적합한 선택이다. 최대 100만 토큰에 달하는 방대한 문서를 한 번에 처리하고, 코딩 분야에서 최상위권 성능을 인정받으며, 아무리 긴 대화도 처음과 끝을 일관되게 이어가는...

AI 코딩 AI에이전트 개발

책 · 강성묵 · 예스24

최근 기술 발전의 속도는 더욱 빨라지고 있으며, 인공지능과 엣지 컴퓨팅 기술의 부상은 마이크로컨트롤러의 활용 범위를 과거와 비교할 수 없을 만큼 넓혀 주고 있다. 특히 아두이노가 글로벌 반도체 설계 기업인 퀄컴(Qualcomm, USA)에 인수되면서, 단순한 교육용 플랫폼을 넘어 AI 가속 기능을 탑재한 차세대 개발 플랫폼으로 성장할 기반이 마련된 것은 매우 의미 있는 변화라 할 수 있다. 또한 RISC-V 기반 차세대 마이크로컨트롤러의 등장, 초저전력 AI 기술(TinyML)의 확산, 아두이노 프로 시리즈의 고성능화는 향후 10년 이상 지속될 변화의 핵심 방향을 보여주며, 글로벌 IoT 표준인 Matter와 Thread의 확산은 마이크로컨트롤러 기반 장치가 스마트홈·스마트빌딩 분야에서 표준화된 네트워크 구성 요소로 자리 잡는 데 중요한 기반이 되고 있다. 이러한 흐름은 마이크로컨트롤러 기반 시스템이 앞으로 로봇, IoT, 자율주행, 스마트 팜, 산업 자동화 등 다양한 분야의 핵심 ...

프로그래밍 언어 시스템 · 운영체제

책 · 이홍재 · 예스24

매일 사용하는 AI, 어떻게 답을 만들어 내는 걸까? 복잡한 수식 없이도 ‘직접 만들며’ AI 모델의 원리를 이해하자 챗GPT, 제미나이, 클로드 같은 생성형 AI가 일상이 된 지금, AI를 잘 활용하는 것을 넘어 AI 모델이 어떻게 학습하고 예측하는지를 이해하는 역량이 더욱 중요해지고 있다. 《Do it! 쉽게 배우는 머신러닝 + 딥러닝》은 코랩과 파이썬 기초부터 머신러닝, 딥러닝, 트랜스포머, 강화학습까지 AI의 핵심 기술과 모델을 직접 구현하며 배우는 실습 중심의 입문서이다. 이 책에서는 선형 회귀와 로지스틱 회귀같은 머신러닝의 기초부터 인공 신경망, CNN, RNN, 트랜스포머, ViT, 앙상블 모델, Q-러닝, DQN, PPO까지 AI의 핵심 모델을 직접 구현하며 학습한다. 단순히 라이브러리 사용법을 익히는 데 그치지 않고, 모델이 만들어지는 원리와 학습 과정을 단계별로 이해하고 실제 데이터를 활용해 성능 평가와 개선까지 자연스럽게 익힐 수 있다. 또한 이미지, 텍스트, 시...

딥러닝 · 머신러닝 컴퓨터 비전 자연어 처리

책 · 벤저민 탄 웨이 하오 · 예스24

쿠버네티스 기반으로 구축하는 실전 ML/LLM 플랫폼! 데이터 통합, 모델 훈련, 배포, 모니터링, 평가와 가드레일까지! OCR 기능, 영화 추천 프로그램 등 실제 머신러닝 프로덕션 시스템을 축약한 버전의 실전 프로젝트 예제를 통해, 완전한 ML옵스/LLM옵스 플랫폼을 처음부터 하나씩 만들어 프로덕션 배포하기까지 엔드투엔드 AI 시스템을 운영하는 데 필요한 전체 인프라와 워크플로 구축 방법을 배운다!

데브옵스 · 인프라 딥러닝 · 머신러닝

책 · 오렐리앙 제롱 · 예스24

AI를 쓰는 데서 그치지 말고, AI가 어떻게 만들어지는지 이해하라 생성형 AI와 LLM이 일상이 된 지금, 새로운 도구를 익히는 것만으로는 AI를 제대로 이해하기 어렵습니다. 그 아래에는 데이터를 준비하고, 모델을 선택하고, 훈련하고, 평가하는 머신러닝의 기본 원리가 여전히 단단하게 자리하고 있습니다. 이 책과 함께 사이킷런으로 머신러닝의 기본 개념과 엔드투엔드 프로젝트를 익히고, 파이토치로 신경망을 직접 구현하며 딥러닝의 원리를 차근차근 확장해 보세요. 『핸즈온 머신러닝(3판)』을 읽었다면 익숙한 기본기는 그대로지만, 딥러닝 이후의 내용은 꽤 달라졌습니다. 파이토치를 중심으로 신경망을 다시 배우고, 자연어 처리와 챗봇을 위한 트랜스포머에서 비전·멀티모달, 모델 가속까지 학습 범위를 넓혔습니다. 허깅 페이스의 사전 훈련 모델과 LLM을 직접 다루고 미세 튜닝하며, 오토인코더·GAN·확산 모델과 강화학습까지 실제 코드와 예제로 이어갑니다. 실제로 이번 책은 2부 전체를 파이토치 중심...

딥러닝 · 머신러닝 자연어 처리

책 · 안드레아스 뮐러, 세라 가이도 · 예스24

사이킷런 핵심 개발자에게 배우는 머신러닝 이론과 구현 현업에서 머신러닝을 연구하고 인공지능 서비스를 개발하기 위해 꼭 학위를 받을 필요는 없다. 사이킷런(scikit-learn)과 같은 훌륭한 머신러닝 라이브러리가 복잡하고 난해한 작업을 직관적인 인터페이스로 감싸주는 덕분이다. 이 책에서는 사이킷런의 핵심 개발자가 복잡한 수학을 동원하지 않고 실용적으로 머신러닝을 구축하는 모든 단계를 설명한다. 미적분, 선형대수, 확률 이론을 공부하지 않았어도 이 책을 통해 머신러닝을 활용할 수 있게 될 것이다. ※ 본 번역개정2판은 scikit-learn 업데이트에 따라 전반적으로 내용을 갱신한 원서 4쇄를 기반으로 한다. 오탈자를 바로잡고, 시각적 편의를 위해 풀컬러로 인쇄했다.

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