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MLOps(Machine Learning Operations)는 기존의 소프트웨어와 시스템의 통합 운영 기술을 도입하고, 머신러닝을 위한 표준 프로세스를 적용해서 최적화해왔다. 쿠버네티스를 포함한 오픈소스 도구들을 통해 이 변화를 탐험해보자.

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프롬프트 텔링 = Prompt telling : 격차를 만드는 AI 소통 능력 프롬프트 텔링 = Prompt telling : 격차를 만드는 AI 소통 능력 2025 / 지음: 로사장 / 필름
AI 다음 물결 : 시뮬레이션을 넘어 현실로, 피지컬 AI 기반 자율주행·로봇의 미래 AI 다음 물결 : 시뮬레이션을 넘어 현실로, 피지컬 AI 기반 자율주행·로봇의 미래 2026 / 지음: 류윈하오 ; 옮김: 홍민경 / 알토북스
이미지 처리 바이블  : 파이썬, OpenCV, 텐서플로로 배우는 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 모든 것!  이미지 처리 바이블 : 파이썬, OpenCV, 텐서플로로 배우는 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 모든 것! 2024 / 지음: 류태선 , 콥스랩 연구원 / 길벗
AI 시대의 질문력 : 프롬프트 엔지니어링 AI 시대의 질문력 : 프롬프트 엔지니어링 2025 / 지음: 류한석 / Korea.com :
예제로 배우는 머신 러닝 알고리즘 예제로 배우는 머신 러닝 알고리즘 2018 / 지음: 요우시 리우 ; 옮김: 남궁영환 / 에이콘
통계의 아름다움 : 인공지능 시대에 필요한 과학적 사고 통계의 아름다움 : 인공지능 시대에 필요한 과학적 사고 2020 / 지음: 리찌엔, 하이언 ; 옮김: 김슬기 / Jpub(제이펍)
인지 컴퓨팅 레시피  : Microsoft cognitive services와 tensorflow를 활용한 인공지능 솔루션  인지 컴퓨팅 레시피 : Microsoft cognitive services와 tensorflow를 활용한 인공지능 솔루션 2019 / 지음: 아드난 마수드, 아드난 하시미 ; 옮김: 크라스랩 / 에이콘
쿠버네티스로 구현하는 머신러닝  : 오픈소스 기반 머신러닝 플랫폼 구축과 활용  쿠버네티스로 구현하는 머신러닝 : 오픈소스 기반 머신러닝 플랫폼 구축과 활용 2024 / 지음: 파이살 마수드 , 로스 브리골리 ; 옮김: 최준 / 에이콘
(알고리즘 중심의) 머신러닝 가이드  : 파이썬 코드 기반 (알고리즘 중심의) 머신러닝 가이드 : 파이썬 코드 기반 2016 / 지음:스티븐 마슬랜드 ; 옮김: 강전형 / Jpub(제이펍)
인공지능과 딥러닝  : 인공지능이 불러올 산업 구조의 변화와 혁신 인공지능과 딥러닝 : 인공지능이 불러올 산업 구조의 변화와 혁신 2016 / 글: 마쓰오 유타카 ; 옮김: 박기원 / 동아엠앤비
(실무가 훤히 보이는)머신러닝 & 딥러닝 (실무가 훤히 보이는)머신러닝 & 딥러닝 2019 / 지음: 마창수, 최재철 / 책만
챗GPT 어디까지 써봤니: 나만 몰랐던 챗GPT 활용법 챗GPT 어디까지 써봤니: 나만 몰랐던 챗GPT 활용법 2023 / 지음: 매일경제특별취재팀, 신한투자증권 리서치센터 / 매일경제신문사
수상한 인공지능  : AI는 세상을 어떻게 바꿀까? 수상한 인공지능 : AI는 세상을 어떻게 바꿀까? 2018 / 지음: 스테퍼니 맥퍼슨 ; 옮김: 이가영 / 다른
(프로그래머를 위한) 강화학습 = Reinforcement learning for programmers : 강화학습 기초부터 대표 알고리즘의 원리와 코드 구현 및 튜닝까지 (프로그래머를 위한) 강화학습 = Reinforcement learning for programmers : 강화학습 기초부터 대표 알고리즘의 원리와 코드 구현 및 튜닝까지 2021 / 공저: 멀티코어, 김남준, 윤철희 / 프리렉
AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선 AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선 2022 / 지음: 케이드 메츠, 옮김: 노보경 / 김영사

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통계(연도)

통계(연도) 데이터
연도 대출건수
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2018년0
2019년0
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