소득공제
2025 이패스 AI능력시험 AICE Associate
2개의 종합실습 & 4개의 최종모의고사, 230개의 장별 예상문제 수록
- 베스트
- 컴퓨터 수험서 top100 10주
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책소개
목차
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Part 1. 파이썬 데이터 분석
Chapter 1. 파이썬의 매력 : AI시대의 필수 언어 1. 간결함 2. 확장성 3. 커뮤니티 지원 4. 범용성 Chapter 2. 파이썬 설치 및 분석환경구축 1. 아나콘다 2. 주피터 랩 사용하기 3. 주피터 노트북 사용하기 4. 주피터 랩 사용법 익히기 5. 구글 코랩 사용하기 6. AIDU 사용하기 Chapter 3. 파이썬 AI 분석을 위한 기본 문법 1. 넘파이 라이브러리 설치와 기본문법 2. 판다스 라이브러리 설치와 기본문법 Chapter 4. 데이터 불러오기 및 데이터 구조 탐색 1. 데이터 불러오기 실습 2. 데이터 선택하기 3. 요약 Chapter 5. 데이터 전처리 1. 데이터 정제 2. 데이터 구조변경 3. 데이터 병합과 추가 Chapter 6. 탐색적 데이터 분석 1. 기초통계량 분석 2. 상관분석 3. 교차분석 4. 시각화 Part 2. AI 모델링의 이해 Chapter 1. AI의 기본 개념 1. 머신러닝의 이해 2. 딥러닝의 이해 Chapter 2. AI 학습 유형에 따른 분류 1. 지도학습 이해 2. 비지도학습 이해 3. 지도학습과 비지도학습의 차이 Chapter 3. AI 모델링 프로세스에 대한 이해 1. AI 모델링 프로세스 Chapter 4. 학습 데이터의 분할방법 이해 1. 데이터 분할하기 2. K-FOLD 교차검증 3. 과적합 확인 Chapter 5. 모델 평가하기 Chapter 6. 머신러닝 지도학습 AI모델링 1. 사이킷런 라이브러리 2. 선형회귀 3. 로지스틱 회귀 4. 의사결정나무 5. 앙상블 모델 6. 랜덤포레스트 모델 7. 그래디언트 부스팅 8. 모델간 성능비교 Chapter 7. 딥러닝 지도학습 AI모델링 1. 인공신경망 2. 심층신경망 3. 딥러닝 프레임워크 4. 심층신경망을 이용한 심혈과 질환 분류모델 실습 Chapter 8. 비지도학습 AI모델링 1. 차원축소 2. 군집 Chapter 9. AI 모델 성능향상 1. 머신러닝 모델 하이퍼 파라미터 튜닝 2. AI모델 하이퍼 파라미터 튜닝 Part 3. 종합실습 Chapter 1. 신용카드 사기감지 예측모델 1. AI 작업환경 만들기 2. 데이터 획득 3. 탐색적 데이터 분석 4. 데이터 전처리 5. 학습을 위한 데이터 전처리 6. 모델링 및 평가 Chapter 2. 파워리프팅 선수 경기력 향상모델 1. AI 작업환경 만들기 2. 데이터 획득 3. 탐색적 데이터 분석 4. 데이터 변환 및 스케일링 5. 상관관계 분석 6. 학습을 위한 데이터 전처리 7. 모델링 및 평가 Part 4. 최종 모의고사 Chapter 1. 문제유형 분석 1. AICE Associate 공식 샘플 문항 분석 2. 수험생 후기 및 경험 분석 3. 시험 후기를 통한 실전형 문제보완 4. 14가지 문제유형 분석 및 변형가능범위 Chapter 2. 유형별 예상문제와 풀이 1. 필수 라이브러리 임포트 2. 데이터 불러오기 및 저장 3. 데이터 병합 4. 데이터 분포 시각화 5. 변수간 관계분석 6. 이상치 제거 7. 결측치 제거 8. 불필요한 컬럼 제거 9. 원-핫 인코딩 적용 10. 데이터셋 분리 및 스케일링 11. 머신러닝 모델 학습 12. 모델 성능평가 13. 딥러닝 모델 학습 14. 딥러닝 모델 성능평가 및 저장 / 불러오기 |
저자 소개 2
데이터사이언티스트
[경력]
● 이패스비즈 AICE 전임교수
● ㈜한국데이터사이언티스트협회 대표이사
● 국가직무능력표준(NCS) 직업훈련강사
● Google Appsheet Partner GMW Global 부사장
● 명지대학교 응용소프트웨어학부 겸임교수
● 한양대학교 ERICA 산학협력 클러스터 사업단 겸임교수
● 중소벤처기업부 경영지도사(마케팅)
● 서울특별시 창업지원사업 평가위원회 평가위원
● 유한건강생활 경영지원실장(CFO)
[보유자격]
● 경영지도사(마케팅)
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데이터사이언티스트
[경력]
● 이패스비즈 AICE 전임교수
● ㈜한국데이터사이언티스트협회 컨설턴트
● Google Appsheet Partner GMW Global Development 책임
● 경찰청 데이터분석자문
● 서일대학교 생명화학공학 겸임교수
● 한성대학교 파이썬, 기초통계, 데이터분석 초빙강사
● 이글루코퍼레이션 AI연구원(데이터분석 / LLM / 모델개발)
● 싱스웰연구원(임베디드 개발 및 시스템 설계)
[학력]
● 국민대학교 BIT 대학원 비즈니스 IT, 트레이딩 시스템 공학석사
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품목정보
- 발행일
- 2025년 03월 24일
- 쪽수, 무게, 크기
- 623쪽 | 188*257*35mm
- ISBN13
- 9791172091910
출판사 리뷰
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AI 시대에서 경쟁력을 갖추기 위해서는 단순히 AI를 이해하는 것을 넘어 실제 데이터를 분석하고 활용할 수 있는 능력을 기르는 것이 중요합니다. AICE Associate 자격증은 이러한 역량을 공식적으로 검증하는 중요한 도구가 될 것입니다. 이미 여러 기업들이 AICE 자격증을 인정하고 있으며, AI 관련 직무에서 필수적인 역량으로 평가하고 있습니다. 또한, AI 실무 능력을 공식적으로 인증받음으로써 취업과 커리어 개발에서 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
AI는 이제 선택이 아니라 필수입니다. AI를 활용할 수 있는 사람과 그렇지 않은 사람 사이의 격차는 점점 커질 것이며, AI를 실무에 적용하는 능력을 갖춘 사람들은 더욱 많은 기회를 얻게 될 것입니다. 이 책이 여러분이 AI를 배우고 실무에서 활용하는 데 있어 든든한 길잡이가 되기를 바랍니다. AICE Associate 자격증을 취득하는 과정이 단순한 시험 준비가 아니라, AI 기술을 익히고 활용하는 실질적인 경험이 될 수 있기를 기대합니다. 이제 AI와 함께하는 새로운 가능성의 문이 열렸습니다. 여러분의 도전이 성공적인 도약이 되기를 바라 며, AICE Associate 자격증을 향한 여정을 응원합니다. 코딩을 처음 접하더라도 4주만에 합격 할 수 있도록 내용을 구성했으며 이 책의 특징은 아래와 같습니다. ● 용어해설 코딩과 AI를 처음 접하는 초심자를 위한 보충설명을 통해 빠른 이해를 돕습니다. ● 활용팁 제공 파이썬 실습시 효율적인 학습을 위한 다양한 꿀팁 제공합니다. ● 실습화면 제공 단계별 실습화면을 통해 책을 보고 따라만해도 결과도출이 가능합니다. ● 코드와 코드 실행결과 제공 파이썬 코드와 결과를 이어서 보여줌으로써 코딩 입문자들도 직접 실습을 해보는데 어려움이 없도록 구성했습니다. ● QR코드 활용 데이터 & 링크 제공 실습을 위한 데이터나 학습시 도움이 되는 사이트 접속을 위한 QR코드제공을 통해 효율적이고 편리한 학습이 가능합니다. ● 빠른 이해를 위한 Chapter별 확인문제 제공 객관식 확인문제를 풀면서 Chapter별로 학습한 내용의 빠른 이해가 가능합니다. ● 4주 스터디 플랜 수록 ● 최종 마무리를 위한 종합실습 2회 수록 학습한 내용들을 실제 데이터를 활용해 최종 마무리해볼 수 있는 종합실습 2회차 수록했습니다. ● 실제 시험과 동일한 14개의 유형으로 구성된 5회차 최종 모의고사 제공 실제 시험문제와 동일한 유형의 문제들을 풀어봄으로써 실제 시험에 대한 적응력을 높여줍니다. ● 합격을 위한 다양한 부록 삽입 합격은 물론 AI 활용을 위한 다양한 정보 제공 |
