시나공 AI 능력시험 AICE Associate편

시나공 AI 능력시험 AICE Associate편

$35.00
Description
대한민국 No.1 인공지능 능력시험 AICE

AICE(AI Certificate for Everyone)는 인공지능 능력시험이자 AI 자격증입니다.
영어능력을 평가하는 토익처럼, AICE는 인공지능 활용 능력을 평가합니다.

AICE는 AI 역량에 따라 5개의 레벨로 구성되어 있습니다.
AICE Associate는 현실의 문제를 인공지능으로 잘 해결할 수 있는지 검정하기 위해 실제 사례를 기반으로 문제가 출제됩니다. AI 모델링을 위한 데이터 분석, 전처리, 머신러닝/딥러닝, 모델 성능 평가 프로세스 전 과정에 대해 100% 실기로 진행됩니다.

이 책은 AI 활용을 위한 ‘탐색적 데이터 분석, 전처리, 모델링, 성능 평가, 그리고 실제 사례를 통한 심화학습’까지 AICE Associate 시험을 완벽하게 준비할 수 있도록 도와줍니다.
AICE 시험뿐만 아니라 실제 업무에서 다루는 사례를 중심으로 설명하고 있어 실무에도 충분히 활용할 수 있습니다.

〈이 책의 특징〉
1. AICE Associate 능력시험 완벽 대비
2. KT 현업 개발자가 실무 경험을 기반으로 직접 집필한 공식 수험서
3. 실무에서 사용하는 사례 기반 AI 활용 능력 학습
4. 실전 감각을 키우는 AICE Associate 시험 대비용 실습 코드 제공
5. 시험 접수 응시료 20% 할인 쿠폰 제공

저자

서길원외

저자:서길원
KT의10년이상IT부서의근무경험으로KT의영업전산개선등프로젝트를수행.
현재DevOps엔지니어로활동하고있으며,IT및데이터전문가로서관련분야다수의강의활동을수행하고있습니다.

저자:김운호
8년이상의데이터관리경험을바탕으로데이터전문가로서KT의빅데이터플랫폼구축등다수의프로젝트를수행하고강의,코칭활동을통해역량을전파하고있습니다.

저자:허상훈
네트워크의방대한데이터에AI를접목하여새로운가치창출을하는실무개발자이자AI전문강사로KT와다양한기관의AI역량강화를위해강의와코칭활동을수행하고있습니다.

저자:박재상
네트워크분야B2B/B2C장비개발및분석을하는실무개발자로서보유한역량을기반으로KT를넘어기업,대학,공공등여러기관의AI역량강화를위해강의와코칭역할을수행하고있습니다.

저자:박경규
KT의풀스택개발자로서에너지관리솔루션,AI데이터디스커버리플랫폼등을개발하였습니다.
최근에는AI,Big,Data,CloudNative큰관심으로지속적인학습을하고있고,부수적으로관련전문자격도다수취득하였습니다.
그리고습득한ABC지식과풀스텍개발지식을나누는활동에보람을느끼고있습니다.

저자:김종욱
KT에서10년간차세대영업전산구축등다수의프로젝트를진행한프로젝트매니저로써업무경험을바탕으로데이터분석과AI분야에서현장감있는강의활동을하고있습니다.

저자:오윤우
25년이상IT근무경험과노하우를보유,AI/Cloud전문가로서KT와외부기관의강사와코칭업무를수행하고있습니다.
모두가다같이잘되자는마음으로업무를수행중입니다.

저자:유지영
KT그룹인재개발실에서AICE의교육,시험등을기획,운영하고있으며모두를위한AI를위해다양한기관과협력하고있습니다.

목차

들어가며
AICE추천사
이책의구성
이책의활용
AICE자격검정안내
AICEAssociate시험안내
AICE자격검정Q&A

Part01기본학습하기AI핵심이론및활용

Chapter01AI작업환경만들기
Section01기본환경구성하기
1아나콘다활용하기
2구글코랩사용하기
3KT의AICE홈페이지사용하기
확인문제/개념정리

Chapter02데이터획득하기
Section01파이썬데이터분석라이브러리활용하기
1넘파이이용하기
2판다스이용하기
Section02데이터불러오기
Section03데이터저장하기
확인문제/개념정리

Chapter03데이터구조확인하기
Section01데이터프레임확인하기
1데이터살펴보기
2데이터프레임의기본정보확인하기
확인문제/개념정리

Chapter04기초데이터다루기
Section01필요데이터선택하기
1칼럼명으로데이터선택하기
2행범위를지정하여데이터선택하기
3특정행,열의범위를선택하여데이터를선택하기
4조건으로데이터선택하기
Section02필요데이터변경하기
1데이터추가하기
2데이터삭제하기
3칼럼명변경하기
4데이터프레임정렬하기
Section03데이터프레임변형하기
1그룹화하기
2피벗테이블생성하기
3인덱스및칼럼레벨변경하기
Section04데이터프레임병합하기
1concat활용하여병합하기
2merge/join활용하여병합하기
확인문제/개념정리

Chapter05데이터이해하기
Section01지표로데이터탐색하기
1일변량비시각화탐색하기
2다변량비시각화탐색하기
Section02시각화로데이터탐색하기
1일변량시각화탐색하기
2다변량시각화탐색하기
3maplotlib활용하기
4seaborn시각화라이브러리활용하기
확인문제/개념정리

Chapter06데이터전처리하기
Section01수치형데이터정제하기
1결측치파악하기
2결측치처리하기
3이상치파악하기
4이상치처리하기
5구간화하기

Section02범주형데이터정제하기
1레이블인코딩하기
2원핫인코딩하기
Section03스케일링하기
1정규화하기
2표준화하기
Section04변수선택하기
1신규변수생성하기
2변수선택하기
확인문제/개념정리

Chapter07AI모델링필수개념이해하기
Section01AI란무엇인가?
1머신러닝이해하기
2딥러닝이해하기
Section02AI학습방법이해하기
1지도학습이해하기
2비지도학습이해하기
Section03AI모델링프로세스이해하기
1AI모델링프로세스
Section04학습데이터의분할방법이해하기
1학습데이터분할하기
2k-fold교차검증하기
3학습과정을시각화하여과적합확인하기
Section05AI모델평가이해하기
1분류모델평가하기
2회귀모델평가하기
확인문제/개념정리

Chapter08지도학습으로AI모델링하기
Section01머신러닝으로AI모델링하기
1사이킷런라이브러리
2선형회귀(LinearRegression)
3로지스틱회귀(LogisticRegression)
확인문제
4의사결정나무(Decisiontree)
확인문제
5앙상블(Ensemble)
6랜덤포레스트(RandomForest)
확인문제
7그래디언트부스팅(GradientBoosting)
확인문제
Section02딥러닝으로AI모델링하기
1인공신경망
2심층신경망
3딥러닝프레임워크
4심층신경망으로항공사고객만족분류모델구현실습하기
확인문제/개념정리

Chapter09비지도학습으로AI모델링하기
Section01차원축소
1주성분분석
2t-분산확률적이웃임베딩(
Section02군집화
1K-평균군집화(
2DBSCAN
3고객세분화모델구현실습하기
확인문제/개념정리

Chapter10모델성능향상하기
Section01모델하이퍼파라미터튜닝이해하기
1그리드서치(GridSearch)
2랜덤서치
Section02머신러닝모델링및하이퍼파라미터튜닝실습하기
1[회귀]항공권가격예측모델링하기
2[분류]항공사고객만족여부예측모델링
확인문제/개념정리

Part02심화학습하기-AI사례실습

Chapter01[실습]비데/정수기렌탈고객해지여부예측하기
Section01AI작업환경만들기
1패키지설치하기
2패키지불러오기
3옵션설정하기
확인문제/개념정리
Section02기초데이터다루기와전처리하기
1데이터획득하기
2데이터구조확인하기
3데이터프레임합치기
4결측치처리하기
5데이터유형변경하기
6파생변수추가하기
7불필요한칼럼삭제하기
확인문제/개념정리
Section03데이터이해하기(EDA와시각화)
1출력값(Label)분석하기
2수치형데이터분석하기
3수치형데이터의이상치제거하기
4이상치제거후수치형데이터분석하기
5범주형데이터분석하기
확인문제/개념정리
Section04I모델링을위한전처리하기
1표준화와정규화하기
2레이블인코딩하기
3원핫인코딩하기
4다중공선성제거하기
확인문제/개념정리
Section05모델링과평가하기
1데이터분할하기
2모델별성능그래프그리기
3모델생성하기
개념정리
4AI모델평가하기
확인문제/개념정리
마무리

부록-AICEAssociate연습문제

출판사 서평

<이책의특징>
1.AICEAssociate능력시험완벽대비
2.KT현업개발자가실무경험을기반으로직접집필한공식수험서
3.실무에서사용하는사례기반AI활용능력학습
4.실전감각을키우는AICEAssociate시험대비용실습코드제공
5.시험접수응시료20%할인쿠폰제공

추천사
[성균관대학교인공지능학과학과장이지형교수]
많은기업들이디지털트랜스포메이션을위해노력하고있습니다.AICE는AI의기본원리를습득하고활용하는데필요한내용으로실습사례를포함하여간결하게AI에관한기본기를익히는데도움이됩니다.특히실제KT에상용화된프로젝트를간접경험할수있어AI를내업무에어떻게적용할지답을찾을수있습니다.AI기본이론및활용에대한테스트를통해자신의AI역량을객관적으로평가할수있을것입니다.

[상명대학교휴먼지능정보공학전공이지항교수]
대형언어모델,생성형AI가놀라운능력을보여주는가운데이를활용하여지식정보처리및개인의생산성을높이는시도가눈에띄게늘고있습니다.AI를활용하는데가장중요한것은내업무에적용할수있는AI의원리를이해하고,실제문제에적용하는프로세스전체를경험하여,실무에활용하는역량을키우는것입니다.AICEAssociate는이런니즈를충실히반영하여AI능력함양에초점을맞췄습니다.AI를실무에서활용하고자하는직장인들,기업에꼭필요한인재가되고자하는학생들,AI를활용해자신의생산성을극대화하고자하는모든분들께도움이될것입니다.

[(주)웅진씽크빅Udemy사업단박민규단장]
이세돌과알파고의대결,자율주행자동차,챗GPT등으로전세계의이목이AI에집중되고있습니다.과거글로벌시대를대비하고자영어학습에매진했듯이,앞으로는모든직종에서AI를활용할수있는역량이개인과조직의미래에큰영향을미칠것입니다.비전공자부터소수의전문가영역까지AI에대한이해를높이고저변을확대하는데AICE가큰역할을할것으로기대합니다.학습뿐아니라실습과평가,그리고인증시험까지구성되어AI에관한자신의역량을가늠해볼수있는AICE과정을기업에꼭필요한인재가되고자하는학생들,AI를활용하여개인의생산성을높이고자하는직장인들께추천합니다.