제조AI빅데이터 분석기법
2022년 04월 27일 출간
국내도서 : 2022년 04월 26일 출간
- eBook 상품 정보
- 파일 정보 PDF (48.62MB)
- ISBN 9791192071565
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작품소개
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“KAIST와 UNIST 교수진 집필 및 제조AI 전문가 인터뷰”
국내 제조 생태계에 IoT센서가 부착된 스마트공장의 확산이 제조업 4차 산업혁명 패러다임 변화의 주축이 됨에 따라 제조데이터와 인공지능(AI) 기술의 중요도가 더욱더 증대되고 있다. 본 책은 제조데이터 및 AI 분석을 처음 접하는 입문자가 편하게 내용을 이해할 수 있도록 핵심 위주로 기술했기에 초보자도 포기하지 않으면 끝까지 진도를 다 클리어할 수 있게 될 것이다. 추가로 본 책은 복잡한 수식의 해석보다 독자들이 실무에서 제조데이터를 직접 분석하고 활용할 수 있게 책을 구성했다는 특징이 있다. 이 책을 읽고 난 후에는 제조데이터, 제조AI 분석의 문턱을 넘어 실제 현업에서 인공지능 중소벤처 제조 플랫폼(KAMP)의 분석지원도구를 활용하여 제조현장에서 수집된 제조데이터의 AI 분석을 수행할 수 있게 될 것이다.
Chapter 1. 제조AI 분석 기초
1-1. 제조AI가 부각된 시대적 배경
1-2. 제조데이터란?
1-2-1. 제조데이터 정의 및 구분
1-2-2. 제조데이터 특징
1-2-3. 제조업에 AI 적용목적
1-3. 제조AI 적용 및 분석절차
1-3-1. 제조현장 AI 적용목적 파악
1-3-2. 제조AI 분석모텔 구축
1-3-3. 제조데이터 수집
1-3-4. 제조데이터 전처리
1-3-5. 대상공장 특화, 제조AI모델 창출/적용
1-3-6. 분석결과 및 함의도출
1-3-7. 제조AI모델 평가
Chapter 2. 기술통계
2-1. 제조AI와 기술통계
2-1-1. 기술통계란?
2-1-2. 제조AI 분석과 기술통계
2-2. 기술통계 실습하기
2-2-1. 분석 실습 개요
2-2-2. 전체 구조 파악하기
2-2-3. 분석하기
2-2-4. 결과 해석하기
Chapter 3. 상관분석
3-1. 제조AI와 상관분석
3-1-1. 상관분석이란?
3-1-2. 제조AI 분석과 상관분석
3-2. 상관분석 실습하기
3-2-1. 분석 실습 개요
3-2-2. 전체 구조 파악하기
3-2-3. 분석하기
3-2-4. 결과 해석하기
Chapter 4. 회귀분석
4-1. 제조AI와 회귀분석
4-1-1. 회귀분석이란?
4-1-2. 제조AI 분석과 회귀분석
4-2. 회귀분석 실습하기
4-2-1. 분석 실습 개요
4-2-2. 전체 구조 파악하기
4-2-3. 분석하기
4-2-4. 결과 해석하기
Chapter 5. 계층적 군집분석
5-1. 제조AI와 계층적 군집분석
5-1-1. 계층적 군집분석란?
5-1-2. 제조AI 분석과 계층적 군집분석
5-2. 계층적 군집분석 실습하기
5-2-1. 분석 실습 개요
5-2-2. 전체 구조 파악하기
5-2-3. 분석하기
5-2-4. 결과 해석하기
Chapter 6. K-평균 군집분석
6-1. 제조AI와 K-평균 군집분석
6-1-1. K-평균 군집분석이란?
6-1-2. 제조AI 분석과 K-평균 군집분석
6-2. K-평균 군집분석 실습하기
6-2-1. 분석 실습 개요
6-2-2. 전체 구조 파악하기
6-2-3. 분석하기
6-2-4. 결과 해석하기
Chapter 7. 랜덤 포레스트
7-1. 제조AI와 랜덤 포레스트
7-1-1. 랜덤 포레스트란?
7-1-2. 제조AI 분석과 랜덤 포레스트
7-2. 랜덤 포레스트 실습하기
7-2-1. 분석 실습 개요
7-2-2. 전체 구조 파악하기
7-2-3. 분석하기
7-2-4. 결과 해석하기
Chapter 8. 합성곱 신경망
8-1. 제조AI와 합성곱 신경망
8-1-1. 합성곱 신경망란?
8-1-2. 제조AI 분석과 합성곱 신경망
8-2. 합성곱 신경망 실습하기
8-2-1. 분석 실습 개요
8-2-2. 전체 구조 파악하기
8-2-3. 분석하기
8-2-4. 결과 해석하기
Chapter 9. 다층퍼셉트론
9-1. 제조AI와 다층퍼셉트론
9-1-1. 다층퍼셉트론이란?
9-1-2. 제조AI 분석과 다층퍼셉트론
9-2. 다층퍼셉트론 실습하기
9-2-1. 분석 실습 개요
9-2-2. 전체 구조 파악하기
9-2-3. 분석하기
9-2-4. 결과 해석하기
맺음말
본 책은 실제 제조현장인 공장에서 수집해 구성한 제조특화 AI데이터셋이 풍부하게 제공된다는 장점이 있다. 또한 본 책은 제조데이터의 기술통계에서부터 제조AI 분석에 이르기까지 폭넓은 실습 기회를 제공한다. 보다 실효성 있는 교육을 위해 본 책은 다양한 제조환경에서 AI 분석 경험을 보유한 국내 최고의 제조AI 분석 전문가들이 함께 책을 집필하였다. 이 책을 읽은 여러분들이 국내 제조기업에 AI 결합을 통한 제조혁신 및 경쟁력 강화을 이끌어낼 수 있는 제조AI 고급인력으로 성장하여 국내 제조혁신의 주인공이 되기를 바란다.
작가정보

저자 : 김일중
경영정보시스템 박사
현) 한국과학기술원(KAIST), 제조AI빅데이터센터장 | 교수
현) 한국국방기술학회, 국방 제조AI 전문위원장
현) 한국IT서비스학회, 스마트제조 전문위원장
■ 제조AI 관련경력
- 인공지능 중소벤처 제조 플랫폼(KAMP) 운영기관 센터장
- OECD D4SME 고위급 라운드테이블, 중소제조 협의위원
- 대통령직속 4차산업혁명위원회, 제조AI전문가
- 한국-독일 스마트제조 워킹 그룹단
- 세계경제포럼(다보스포럼) Lighthouse factory 국내 검토 · 평가위원
- 국내 중소 · 중견 제조기업 AI 컨설팅 및 현장 적용 30회 이상 수행
저자 : 유승화
물리학 박사
현) 한국과학기술원(KAIST), 기계공학과 교수
현) 한국차세대과학기술한림원(Y-KAST) 회원
■ 제조AI 관련경력
- 대한기계학회 인공지능머신연구회 이사
- 인공지능 활용 소재, 구조, 공정 설계 관련 특허/논문 다수 출판 및 연구과제 다수 수행
- AI 컨설팅 지원사업에서 AI전문가로 중소/중견기업 자문
저자 : 임성훈
산업공학 박사
현) 울산과학기술원(UNIST) 4차산업혁신연구소장
현) 울산과학기술원(UNIST) 산업공학과 교수
■ 제조AI 관련경력
- 중소벤처기업부 AI · 제조데이터 전략위원회 위원 | 서비스분과 위원장
- 세계경제포럼(WEF) 제조혁신 허브(Advanced Manufacturing Hub) 운영위원 | 울산지역 총괄
- 제조 AI 관련 SCI급 국제 전문학술지 다수 게재 및 정부/산업체 연구과제 다수 수행
- AI 컨설팅 지원사업에서 AI전문가로 중소/중견기업 자문
저자 : 김흥남
전산학 박사
현) 한국과학기술원(KAIST), K-industry4.0 추진본부장 | 교수
전) 한국전자통신연구원(ETRI) 원장
■ 제조AI 관련경력
- 중소벤처기업부 인공지능 중소벤처 제조 플랫폼(KAMP) 운영기관 본부장
- 중소벤처기업부 AI · 제조데이터 전략위원회 위원 | 정책분과 위원장
- 스마트제조혁신추진단 제조데이터 전문가 위원회 위원
저자(글) 유승화
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