연세대학교 컴퓨터과학과 교수이자 연세대 AI대학원 원장이다. 패턴인식과 인공지능 분야에서 1000편 이상의 논문을 발표했다. 다수의 국내외 논문지의 편집위원을 맡고 있으며, IEEE 주관의 여러 학술대회 위원장을 역임했다. 인간의 추론학습 기능을 모방한 정보 마이닝 기술에 기반하여 모바일 환경에서의 상황인식 및 개인화 서비스 개발에 관심이 있다. KAIST에서 신경망의 현실적인 적용방안 연구로 박사학위를 받고, 일본 ATR 인간정보통신연구소 등의 연구원으로 재임했다.

목차

추천사

프롤로그



1부 데이터 문맹 탈출, 반드시 알아야 할 데이터 상식

더 나은 의사결정을 위한 빅데이터

좋은 기획이 빅데이터의 가치를 결정한다

어떻게 빅데이터를 분석할 것인가

비전공자가 데이터 전문가로 성장하는 방법

기획과 분석, 핵심 원리만 이해하면 성공한다



2부 데이터 시각화로 트렌드를 읽어라

복잡한 정보를 시각적으로 탐색하면 생기는 변화

데이터에 숨어 있는 본질을 발견하다

데이터 마이닝과 비즈니스 인텔리전스가 만나면

결국 다양한 데이터 경험이 중요하다



3부 분류와 예측, 미래를 읽는 가장 확실한 방법

인공지능과 머신러닝을 움직이는 기본 원리

데이터 활용은 분류와 예측에서 시작한다

함수를 찾으면 미래가 보인다

무한한 가능성의 인공지능



4부 데이터를 끼리끼리 뭉쳐 보는 군집분석의 힘

데이터의 특징을 파악해야 하는 이유

군집분석, 어디에 어떻게 쓰일 것인가

데이터 간 거리를 읽으면 결과가 명확해진다

중요한 의사결정일수록 반복적으로 분석하라



5부 인공지능, 더 빠르고 능숙하게 이미지를 분석하다

기계가 인간처럼 스스로 학습하고 분석하는 세상

단순한 원리로 극강의 성과를 내는 딥러닝

알파고 이후 인공지능이 만든 놀라운 성과들

앞으로 10년, 빅데이터로 준비하는 미래



부록 빅데이터 직업 제대로 알기

데이터 전문가를 키우는 대학들

Q/A 묻고 답하기

한줄 서평