1️⃣ 『Pattern Recognition and Machine Learning』
📍 출판사 : Springer
🕒 출간 : 2006년
💡 책 소개
머신러닝의 고전이자 대학원 교재로 널리 쓰이는 명저. 확률적 모델, 베이지안 추론, 신경망 등 기초부터 심화까지 다룹니다.
✨ 추천 포인트
- 수학적으로 탄탄한 머신러닝 기초
- 연구자 및 대학원생에게 필독
- 현대 AI 연구의 기반이 된 교재
📎 총평
- 난이도: ★★★★★
- 실용성: ★★★★☆
- 깊이: ★★★★★
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2️⃣ 『Deep Learning (Ian Goodfellow)』
📍 출판사 : MIT Press
🕒 출간 : 2016년
💡 책 소개
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville이 집필한 딥러닝 바이블. 신경망 이론, CNN, RNN, 최적화, 확률적 추론까지 정리합니다.
✨ 추천 포인트
- 딥러닝 기본기를 가장 체계적으로 설명
- AI 연구자와 실무자 모두에게 권장
- 최신 연구와 연결 가능한 지식 제공
📎 총평
- 난이도: ★★★★★
- 실용성: ★★★★★
- 추천도: ★★★★★
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3️⃣ 『Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow』
📍 출판사 : O’Reilly
🕒 출간 : 2022년 (3판)
💡 책 소개
파이썬 기반으로 머신러닝과 딥러닝을 실습하며 학습할 수 있는 교재. Scikit-Learn과 TensorFlow 활용 예제가 풍부합니다.
✨ 추천 포인트
- 실습 위주의 접근법
- 초급~중급 개발자에게 최적
- 코드 따라 하면서 개념 습득 가능
📎 총평
- 난이도: ★★☆☆☆
- 실용성: ★★★★★
- 접근성: ★★★★★
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4️⃣ 『Machine Learning Yearning』
📍 출판사 : Andrew Ng (무료 PDF 배포)
🕒 출간 : 2018년
💡 책 소개
AI 권위자 Andrew Ng 교수가 머신러닝 프로젝트를 효율적으로 진행하는 전략을 다룬 책.
✨ 추천 포인트
- 모델링보다는 전략과 사고방식에 초점
- ML 프로젝트 경험자에게 유용
- 무료 PDF로 쉽게 접근 가능
📎 총평
- 난이도: ★★☆☆☆
- 실용성: ★★★★★
- 추천도: ★★★★★
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5️⃣ 『Reinforcement Learning: An Introduction』
📍 출판사 : MIT Press
🕒 출간 : 2018년 (2판)
💡 책 소개
강화학습의 정석으로 불리는 교재. 마르코프 의사결정 과정, Q-learning, 심층 강화학습까지 정리합니다.
✨ 추천 포인트
- 강화학습 입문~심화 단계 교재
- AI 연구 및 로보틱스 학습자 필독
- 이론과 수학적 설명이 충실
📎 총평
- 난이도: ★★★★★
- 실용성: ★★★★☆
- 깊이: ★★★★★
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6️⃣ 『Artificial Intelligence: A Modern Approach』
📍 출판사 : Pearson
🕒 출간 : 2021년 (4판)
💡 책 소개
AI 교재의 표준. 탐색 알고리즘, 추론, 지식 표현, 학습, 로보틱스까지 AI 전반을 아우릅니다.
✨ 추천 포인트
- AI를 가장 종합적으로 다룬 교재
- 대학 및 대학원 교재로 필수
- AI 연구 입문자에게 권장
📎 총평
- 난이도: ★★★★☆
- 실용성: ★★★★★
- 추천도: ★★★★★
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7️⃣ 『Python Machine Learning』
📍 출판사 : Packt
🕒 출간 : 2020년 (3판)
💡 책 소개
파이썬 기반으로 머신러닝을 빠르게 실습할 수 있는 교재. 최신 라이브러리를 활용해 실무 감각을 익힐 수 있습니다.
✨ 추천 포인트
- 실습 예제가 매우 풍부
- 코드 중심으로 쉽게 접근 가능
- 입문자 및 실무자에게 모두 유용
📎 총평
- 난이도: ★★☆☆☆
- 실용성: ★★★★★
- 추천도: ★★★★★
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8️⃣ 『Deep Reinforcement Learning Hands-On』
📍 출판사 : Packt
🕒 출간 : 2020년 (2판)
💡 책 소개
파이토치 기반으로 강화학습을 실습하는 교재. 딥러닝과 RL을 결합한 최신 응용을 다룹니다.
✨ 추천 포인트
- 강화학습 코드 예제 풍부
- 실무 프로젝트에 적용 가능
- 게임 AI, 로보틱스 연구에 최적
📎 총평
- 난이도: ★★★★☆
- 실용성: ★★★★★
- 추천도: ★★★★★
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9️⃣ 『Bayesian Reasoning and Machine Learning』
📍 출판사 : Cambridge University Press
🕒 출간 : 2012년
💡 책 소개
머신러닝에서 베이지안 접근법을 심층적으로 다룬 교재. 확률 모델링과 추론에 중점을 둡니다.
✨ 추천 포인트
- 확률적 ML 이해에 최적
- 연구자 및 대학원생에게 권장
- 이론적 깊이가 강점
📎 총평
- 난이도: ★★★★★
- 실용성: ★★★★☆
- 깊이: ★★★★★
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🔟 『Grokking Deep Learning』
📍 출판사 : Manning
🕒 출간 : 2019년
💡 책 소개
수학이 약해도 이해할 수 있도록 딥러닝 개념을 쉽게 풀어 쓴 교재. 직접 신경망을 만들어보며 개념을 이해합니다.
✨ 추천 포인트
- 초보자 친화적 설명
- 딥러닝 기본 원리 직관적 학습
- 실습 중심 구성
📎 총평
- 난이도: ★★☆☆☆
- 실용성: ★★★★★
- 추천도: ★★★★★