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앞 절에서 설명한 대로 실제 인공지능을 개발하는 것은 데이터 분석이나 빅데이터의 대규모 데이

터 처리 환경과 관련이 깊습니다. 이 책에서는 빅데이터나 데이터 처리에 관한 내용도 간략하게
소개합니다.

2장에서는 대규모 데이터 처리 환경에 관한 기술을 소개합니다. 특히 하둡이라는 대규모 데이터
처리 환경을 중심으로 설명합니다.

3장에서는 데이터 수집 기술과 실시간 데이터 처리 기술을 소개합니다. 이 장에서는 루비(Ruby)로
만들어진 미들웨어를 설정하고 구동합니다. 그래서 루비 프로그래밍을 할 수 있으면 이해하기 쉬
울 것이라 생각합니다. 하지만 미들웨어를 설정하고 구축하는 작업은 언제나 난관이 많습니다. 어
렵더라도 끈기 있게 시도하길 바랍니다.

4장에서는 인공지능의 핵심 기술로 머신 러닝 알고리즘과 그 구현을 소개합니다. 이 장에서는 파

이썬을 사용해 대표적인 머신 러닝 알고리즘을 구현한 예를 소개합니다. 따라서 파이썬 프로그래
밍을 할 수 있으면 역시 이해가 빠를 것입니다. 또한, 머신 러닝 알고리즘의 이론도 설명하므로 수
식이 다수 나옵니다. 수학적 지식이 부족해도 끈기 있게 읽다 보면 충분히 이해할 수 있을 겁니다.

5장에서는 최근의 인공지능 연구에서 주목해야 할 딥러닝을 소개합니다. 이 장에서는 4장과 마찬
가지로 파이썬을 사용해 딥러닝을 구현한 예를 소개합니다. 그렇기 때문에 앞 장과 마찬가지로 파
이썬 프로그래밍을 할 수 있으면 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 이 기술 영역은 지금 현재 가장

뜨거운 연구 분야며, 날마다 새로운 이론이 발표되고 있습니다. 이 장을 발판으로 최신 연구 성과
에 도전하길 바랍니다.

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