2025 이패스 AI능력시험 AICE Associate

2025 이패스 AI능력시험 AICE Associate

$35.00
Description
인공지능(AI)은 더 이상 특정 전문가들만이 다룰 수 있는 기술이 아닙니다. AI는 검색 엔진, 자동 번역, 추천 시스템, 자율주행, 금융 분석 등 다양한 분야에서 이미 활발히 활용되고 있으며, 기업과 기관들은 AI를 기반으로 한 데이터 분석과 의사결정을 필수 요소로 삼고 있습니다. 이에 따라 AI를 이해하고 실무에 적용할 수 있는 능력은 현대 사회에서 필수적인 역량이 되고 있습니다.

그러나 많은 사람들이 AI 학습을 시작하는 과정에서 어려움을 겪고 있습니다. 프로그래밍과 데이터 분석에 익숙하지 않은 경우 AI가 너무 복잡하고 접근하기 어려운 분야라고 느낄 수 있습니다. 또한, 기존의 AI 학습 과정은 이론 중심으로 구성되어 있어 실무에서 직접 AI를 활용하는 능력을 기르기 어렵습니다. 이러한 현실 속에서 AICE(Artificial Intelligence Certificate for Everyone)는 AI를 누구나 쉽게 배우고 활용할 수 있도록 돕기 위해 개발된 자격증입니다.

AICE는 AI 활용 능력을 평가하는 국가공인 자격시험으로, KT와 한국경제신문이 공동으로 개발하여 운영하고 있습니다. 이 자격증은 AI를 실무에서 활용할 수 있는 능력을 검증하는 것을 목표로 하며, AI를 처음 접하는 사람부터 실무 전문가까지 단계적으로 학습할 수 있도록 FUTURE, JUNIOR, BASIC, ASSOCIATE, PROFESSIONAL의 다섯 개 등급으로 구성되어 있습니다. 그 중에서도 AICE Associate는 파이썬을 활용한 데이터 분석 및 머신러닝 모델링 역량을 평가하는 등급으로, AI 기술을 실무에서 적용할 수 있는 능력을 검증하는 중요한 인증입니다.

AICE Associate 시험은 단순한 개념 암기 시험이 아닙니다. 실제 데이터를 다루고 분석하는 능력을 평가하기 위해 Jupyter Notebook 환경에서 진행되며, 탐색적 데이터 분석(EDA), 데이터 전처리, 머신러닝 및 딥러닝 모델링, 성능 평가 등의 과정을 포함하고 있습니다. 즉, AI에 대한 이론적 지식뿐만 아니라 실무에서 AI를 직접 활용할 수 있는 실전 역량이 중요한 시험입니다.

본 도서는 AICE Associate 시험을 준비하는 학습자들이 이론과 실습을 결합한 체계적인 학습 방식을 통해 AI를 효과적으로 익힐 수 있도록 구성하였습니다. 먼저, 파이썬의 기본 문법과 데이터 분석 환경을 구축하는 방법을 학습하고, NumPy와 Pandas 같은 필수 라이브러리를 활용하는 기초를 다집니다. 이후, 머신러닝과 딥러닝의 개념을 익히고, AI 모델을 직접 구축하며, 데이터 전처리부터 모델 성능 평가까지 실습을 통해 실무에서 AI를 적용할 수 있는 능력을 기를 수 있도록 구성하였습니다. 또한, AICE공식 홈페이지에서 제공하는 샘플 문제를 활용하여 시험을 효과적으로 대비할 수 있도록 하였습니다.

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 바라며, AICE Associate 자격증을 향한 여정을 응원합니다.
저자

신성진

데이터사이언티스트

[경력]
●이패스비즈AICE전임교수
●㈜한국데이터사이언티스트협회대표이사
●국가직무능력표준(NCS)직업훈련강사
●GoogleAppsheetPartnerGMWGlobal부사장
●명지대학교응용소프트웨어학부겸임교수
●한양대학교ERICA산학협력클러스터사업단겸임교수
●중소벤처기업부경영지도사(마케팅)
●서울특별시창업지원사업평가위원회평가위원
●유한건강생활경영지원실장(CFO)

[보유자격]
●경영지도사(마케팅)

목차

Part1.파이썬데이터분석
Chapter1.파이썬의매력:AI시대의필수언어
1.간결함
2.확장성
3.커뮤니티지원
4.범용성

Chapter2.파이썬설치및분석환경구축
1.아나콘다
2.주피터랩사용하기
3.주피터노트북사용하기
4.주피터랩사용법익히기
5.구글코랩사용하기
6.AIDU사용하기

Chapter3.파이썬AI분석을위한기본문법
1.넘파이라이브러리설치와기본문법
2.판다스라이브러리설치와기본문법

Chapter4.데이터불러오기및데이터구조탐색
1.데이터불러오기실습
2.데이터선택하기
3.요약

Chapter5.데이터전처리
1.데이터정제
2.데이터구조변경
3.데이터병합과추가

Chapter6.탐색적데이터분석
1.기초통계량분석
2.상관분석
3.교차분석
4.시각화


Part2.AI모델링의이해
Chapter1.AI의기본개념
1.머신러닝의이해
2.딥러닝의이해

Chapter2.AI학습유형에따른분류
1.지도학습이해
2.비지도학습이해
3.지도학습과비지도학습의차이

Chapter3.AI모델링프로세스에대한이해
1.AI모델링프로세스

Chapter4.학습데이터의분할방법이해
1.데이터분할하기
2.K-FOLD교차검증
3.과적합확인

Chapter5.모델평가하기

Chapter6.머신러닝지도학습AI모델링
1.사이킷런라이브러리
2.선형회귀
3.로지스틱회귀
4.K-최근접이웃(K-NearestNeighbors,K-NN)
5.서포트벡터머신(SupportVectorMachaine,SVM)
6.의사결정나무
7.앙상블모델
8.랜덤포레스트모델
9.그래디언트부스팅
10.모델간성능비교

Chapter7.딥러닝지도학습AI모델링
1.인공신경망
2.심층신경망
3.딥러닝프레임워크
4.심층신경망을이용한심혈과질환분류모델실습

Chapter8.비지도학습AI모델링
1.차원축소
2.군집

Chapter9.AI모델성능향상
1.머신러닝모델하이퍼파라미터튜닝
2.AI모델하이퍼파라미터튜닝


Part3.최종모의고사
Chapter1.문제유형분석및유의사항
1.AICEAssociate공식샘플문항분석
2.수험생후기및경험분석
3.시험후기를통한실전형문제보완
4.오픈북사이트활용
5.14가지문제유형분석및변형가능범위

Chapter2.모의고사
1회모의고사-장바구니이탈여부예측
1회모의고사풀이
2회모의고사-배송소요시간예측
2회모의고사풀이
3회모의고사-교육플랫폼사용자이탈예측
3회모의고사풀이
4회모의고사-차량연비예측
4회모의고사풀이
5회모의고사-직원이탈예측
5회모의고사풀이


Part4.시험을위한참고자료
Chapter1.주요용어및코드정리ZIP
1.파이썬설치및분석환경설정용어정리집
2.파이썬AI분석을위한기본문법
3.Numpy라이브러리
4,판다스라이브러리설치와기본문법
5.데이터불러오기
6.데이터선택하기
7.데이터전처리-데이터정제
8.데이터전처리-데이터구조변경
9.데이터전처리-데이터병합과추가
10.탐색적데이터분석-기초통계분석
11.탐색적데이터분석-상관분석/교차분석
12.탐색적데이터분석-시각화
13.AI의기본개념
14.AI모델링프로세스
15.머신러닝지도학습모델
16.머신러닝지도학습모델하이퍼파라미터
17.머신러닝비지도학습모델
18.머신러닝비지도학습모델하이퍼파라미터
19.딥러닝모델
20.딥러닝모델하이퍼파라미터

Chapter2.추천검색어&추천사이트(학습시참고자료)
1.추천검색어
2.추천사이트

출판사 서평

◎책특징

코딩을처음접하더라도4주만에합격할수있도록내용을구성했으며이책의특징은아래와같습니다.
●용어해설
코딩과AI를처음접하는초심자를위한보충설명을통해빠른이해를돕습니다.

●활용팁제공
파이썬실습시효율적인학습을위한다양한꿀팁제공합니다.

●실습화면제공
단계별실습화면을통해책을보고따라만해도결과도출이가능합니다.

●코드와코드실행결과제공
파이썬코드와결과를이어서보여줌으로써코딩입문자들도직접실습을해보는데어려움이없도록구성했습니다.

●QR코드활용데이터&링크제공
실습을위한데이터나학습시도움이되는사이트접속을위한QR코드제공을통해효율적이고편리한학습이가능합니다.

●4주스터디플랜수록

●실제시험과동일한14개의유형으로구성된5회차최종모의고사제공
실제시험문제와동일한유형의문제들을풀어봄으로써실제시험에대한적응력을높여줍니다.

●합격을위한다양한부록삽입
합격은물론AI활용을위한다양한정보제공