1장 인공지능과 스포츠분석
1-1. 스포츠분석에 적용되는 인공지능 09
1-2. 인공지능 활용 스포츠분석 시장 11
1-3. 스포츠데이터의 수집과 활용에 있어서 윤리적 고려사항 17
1-4. 스포츠분석 딥러닝 공부를 위한 준비 18
2장 파이썬 환경 설정 및 기본 문법
2-1. 파이썬 설치 및 개발 환경 구성 25
2-2. 파이썬 기본 문법 31
2-3. 파이썬 제어문: 조건문, 반복문, 함수 38
3장 인공지능의 이해
3-1. 인공지능의 개념 46
3-2. 인공지능의 역사 49
3-3. 데이터와 인공지능 알고리즘 53
3-4. 스포츠에서 인공지능 활용 사례 57
3-5. 무작정 따라 해 보는 인공지능 61
4장 스포츠분석을 위한 기초통계
4-1. 스포츠데이터의 유형 66
4-2. 데이터 집합의 대푯값 69
4-3. 데이터의 퍼짐 정도: 변산도 74
4-4. 표준점수 77
4-5. 변수 간 상관관계 및 선형회귀 79
5장 인공지능 딥러닝 작동 원리
5-1. 자연계 뉴런의 기본 구조와 기능 86
5-2. 인공뉴런의 디지털 신호 전달 90
5-3. 인공신경망에서의 신호 연결 95
5-4. 인공신경망의 오차 교정 102
머릿말
온 세상이 인공지능 딥러닝의 열풍에 휩싸여 있습니다. 스포츠 분야에서 딥러닝의 바람에 올라타고 싶지만, 현실은 그렇게 녹록지 않습니다. 딥러닝 관련 콘텐츠 대부분은 과거에 접해보지 않았던 생소한 개념들을 어려운 공식으로만 설명하고 있기 때문입니다. 행렬과 미분을 대면하면서 사람들은 딥러닝에서 손을 놓게 됩니다. “행렬과 미분을 잘했다면, 내가 스포츠분야에서 공부하고 있겠느냐?”라고 자책하면서 말입니다.
저자들은 자신 있게 말씀드립니다. 이 책이 “여러분을 딥러닝의 매력적인 세계로 안내할것입니다”. “인공지능 딥러닝이 이렇게나 쉬웠어?”라고 의심하게 될 수도 있습니다. 그 정도로 쉽게 정리하였습니다. 미래 스포츠 세상의 중심은 인공지능입니다. 핵심기술은 딥러닝이고요. 인공지능 딥러닝에 첫발을 시작한 여러분들은 이미 절반은 전문가입니다. ‘시작이 반’이니 말입니다. 컴퓨터와 통계 지식이 없더라도, 포기만 안 한다면 하루 3시간씩 2주간의 시간 투자로 여러분은 딥러닝 모델개발이 가능하게 될 것입니다.
이 책은 열 개의 장으로 구성하였습니다. 인공지능 기본 개념, 기초 파이썬 문법, 딥러닝을 위한 기초통계 그리고 딥러닝의 작동원리 등을 담았습니다. 딥러닝을 경험해 볼 수 있는 예제도 포함했습니다. 파이썬 코드로 작성했고, 데이터와 소스파일은 깃허브(GitHub에 공개했습니다. 딥러닝 코드를 실행하면서 익힐 수 있도록 설계했습니다. “Trial and Error” 전략입니다. 일단 딥러닝 코드를 돌려보고, 이해되지 않는 개념과 오류발생 코드를 바로잡으며 배우는 전략입니다.
스포츠데이터 사이언스에 관심을 둔 학부생이나 대학원생, 그리고 이 분야의 전문가를 꿈꾸는 분들께도 이 책을 추천합니다. 딥러닝은 스포츠데이터 사이언스의 핵심으로 자리 잡게 될 것이 확실하기 때문입니다. 전통적 방법은 성능 면에서 딥러닝에 견줄만한 비교 대상이 되지 않습니다. 스포츠과학 실험데이터 분석을 위해 딥러닝 적용, 소샘플을 이용한 딥러닝 학습, 딥러닝 성능 판단
