AICE Associate
시나공 AI 능력시험
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9791140704972
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| Publication Date | 2023/07/05 |
| Pages/Weight/Size | 188*257*19mm |
| ISBN | 9791140704972 |
| Categories | IT 모바일 > 컴퓨터 수험서 |
Description
대한민국 No.1 인공지능 능력시험 AICE
AICE는 인공지능 능력시험이자 AI 자격증입니다. 영어능력을 평가하는 토익처럼, AICE는 인공지능 활용 능력을 평가합니다. KT가 개발했고, 한국경제신문과 함께 주관합니다. 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.
AICE는 인공지능 능력시험이자 AI 자격증입니다. 영어능력을 평가하는 토익처럼, AICE는 인공지능 활용 능력을 평가합니다. KT가 개발했고, 한국경제신문과 함께 주관합니다. 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.
Contents
들어가며
AICE 추천사
이 책의 구성
이 책의 활용
AICE 자격검정 안내
AICE Associate 시험 안내
AICE 자격검정 Q&A
Part 01 기본 학습하기 - AI 핵심 이론 및 활용
Chapter 01 AI 작업 환경 만들기
Section 01 기본 환경 구성하기
1 아나콘다 활용하기
2 구글 코랩 사용하기
3 KT의 AICE 홈페이지 사용하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 02 데이터 획득하기
Section 01 파이썬 데이터 분석 라이브러리 활용하기
1 넘파이 이용하기
2 판다스 이용하기
Section 02 데이터 불러오기
Section 03 데이터 저장하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 03 데이터 구조 확인하기
Section 01 데이터프레임 확인하기
1 데이터 살펴보기
2 데이터프레임의 기본 정보 확인하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 04 기초 데이터 다루기
Section 01 필요 데이터 선택하기
1 칼럼명으로 데이터 선택하기
2 행 범위를 지정하여 데이터 선택하기
3 특정 행, 열의 범위를 선택하여 데이터를 선택하기
4 조건으로 데이터 선택하기
Section 02 필요 데이터 변경하기
1 데이터 추가하기
2 데이터 삭제하기
3 칼럼명 변경하기
4 데이터프레임 정렬하기
Section 03 데이터 프레임 변형하기
1 그룹화하기
2 피벗테이블 생성하기
3 인덱스 및 칼럼 레벨 변경하기
Section 04 데이터프레임 병합하기
1 concat 활용하여 병합하기
2 merge/join 활용하여 병합하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 05 데이터 이해하기
Section 01 지표로 데이터 탐색하기
1 일변량 비시각화 탐색하기
2 다변량 비시각화 탐색하기
Section 02 시각화로 데이터 탐색하기
1 일변량 시각화 탐색하기
2 다변량 시각화 탐색하기
3 maplotlib 활용하기
4 seaborn 시각화 라이브러리 활용하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 06 데이터 전처리하기
Section 01 수치형 데이터 정제하기
1 결측치 파악하기
2 결측치 처리하기
3 이상치 파악하기
4 이상치 처리하기
5 구간화하기
Section 02 범주형 데이터 정제하기
1 레이블 인코딩하기
2 원핫 인코딩하기
Section 03 스케일링하기
1 정규화하기
2 표준화하기
Section 04 변수 선택하기
1 신규 변수 생성하기
2 변수 선택하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 07 AI 모델링 필수 개념 이해하기
Section 01 A I 란 무엇인가?
1 머신러닝 이해하기
2 딥러닝 이해하기
Section 02 A I 학습 방법 이해하기
1 지도학습 이해하기
2 비지도학습 이해하기
Section 03 A I 모델링 프로세스 이해하기
1 AI 모델링 프로세스
Section 04 학습 데이터의 분할 방법 이해하기
1 학습 데이터 분할하기
2 k-fold 교차 검증하기
3 학습 과정을 시각화하여 과적합 확인하기
Section 05 A I 모델 평가 이해하기
1 분류 모델 평가하기
2 회귀 모델 평가하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 08 지도학습으로 AI 모델링하기
Section 01 머신러닝으로 AI 모델링하기
1 사이킷런 라이브러리
2 선형회귀(Linear Regression)
3 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
확인 문제
4 의사결정나무(Decision tree)
확인 문제
5 앙상블(Ensemble)
6 랜덤 포레스트(Random Forest)
확인 문제
7 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting)
확인 문제
Section 02 딥러닝으로 A I 모델링하기
1 인공신경망
2 심층신경망
3 딥러닝 프레임워크
4 심층신경망으로 항공사 고객 만족 분류 모델 구현 실습하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 09 비지도학습으로 AI 모델링하기
Section 01 차원 축소
1 주성분 분석
2 t-분산 확률적 이웃 임베딩(
Section 02 군집화
1 K-평균 군집화(
2 DBSCAN
3 고객 세분화 모델 구현 실습하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 10 모델 성능 향상하기
Section 01 모델 하이퍼파라미터 튜닝 이해하기
1 그리드 서치(Grid Search)
2 랜덤 서치
Section 02 머신러닝 모델링 및 하이퍼파라미터 튜닝 실습하기
1 [회귀] 항공권 가격 예측 모델링하기
2 [분류] 항공사 고객만족 여부 예측 모델링
확인 문제 / 개념정리
Part 02 심화 학습하기 - AI 사례 실습
Chapter 01 [실습] 비데/정수기 렌탈 고객 해지 여부 예측하기
Section 01 A I 작업 환경 만들기
1 패키지 설치하기
2 패키지 불러오기
3 옵션 설정하기
확인 문제 / 개념정리
Section 02 기초 데이터 다루기와 전처리하기
1 데이터 획득하기
2 데이터 구조 확인하기
3 데이터프레임 합치기
4 결측치 처리하기
5 데이터 유형 변경하기
6 파생 변수 추가하기
7 불필요한 칼럼 삭제하기
확인 문제 / 개념정리
Section 03 데이터 이해하기(EDA와 시각화)
1 출력값(Label) 분석하기
2 수치형 데이터 분석하기
3 수치형 데이터의 이상치 제거하기
4 이상치 제거 후 수치형 데이터 분석하기
5 범주형 데이터 분석하기
확인 문제 / 개념정리
Section 04 I 모델링을 위한 전처리하기
1 표준화와 정규화하기
2 레이블 인코딩하기
3 원핫 인코딩하기
4 다중공선성 제거하기
확인 문제 / 개념정리
Section 05 모델링과 평가하기
1 데이터 분할하기
2 모델별 성능 그래프 그리기
3 모델 생성하기
개념정리
4 AI 모델 평가하기
확인 문제 / 개념정리
마무리
부록 - AICE Associate 연습 문제
AICE 추천사
이 책의 구성
이 책의 활용
AICE 자격검정 안내
AICE Associate 시험 안내
AICE 자격검정 Q&A
Part 01 기본 학습하기 - AI 핵심 이론 및 활용
Chapter 01 AI 작업 환경 만들기
Section 01 기본 환경 구성하기
1 아나콘다 활용하기
2 구글 코랩 사용하기
3 KT의 AICE 홈페이지 사용하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 02 데이터 획득하기
Section 01 파이썬 데이터 분석 라이브러리 활용하기
1 넘파이 이용하기
2 판다스 이용하기
Section 02 데이터 불러오기
Section 03 데이터 저장하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 03 데이터 구조 확인하기
Section 01 데이터프레임 확인하기
1 데이터 살펴보기
2 데이터프레임의 기본 정보 확인하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 04 기초 데이터 다루기
Section 01 필요 데이터 선택하기
1 칼럼명으로 데이터 선택하기
2 행 범위를 지정하여 데이터 선택하기
3 특정 행, 열의 범위를 선택하여 데이터를 선택하기
4 조건으로 데이터 선택하기
Section 02 필요 데이터 변경하기
1 데이터 추가하기
2 데이터 삭제하기
3 칼럼명 변경하기
4 데이터프레임 정렬하기
Section 03 데이터 프레임 변형하기
1 그룹화하기
2 피벗테이블 생성하기
3 인덱스 및 칼럼 레벨 변경하기
Section 04 데이터프레임 병합하기
1 concat 활용하여 병합하기
2 merge/join 활용하여 병합하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 05 데이터 이해하기
Section 01 지표로 데이터 탐색하기
1 일변량 비시각화 탐색하기
2 다변량 비시각화 탐색하기
Section 02 시각화로 데이터 탐색하기
1 일변량 시각화 탐색하기
2 다변량 시각화 탐색하기
3 maplotlib 활용하기
4 seaborn 시각화 라이브러리 활용하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 06 데이터 전처리하기
Section 01 수치형 데이터 정제하기
1 결측치 파악하기
2 결측치 처리하기
3 이상치 파악하기
4 이상치 처리하기
5 구간화하기
Section 02 범주형 데이터 정제하기
1 레이블 인코딩하기
2 원핫 인코딩하기
Section 03 스케일링하기
1 정규화하기
2 표준화하기
Section 04 변수 선택하기
1 신규 변수 생성하기
2 변수 선택하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 07 AI 모델링 필수 개념 이해하기
Section 01 A I 란 무엇인가?
1 머신러닝 이해하기
2 딥러닝 이해하기
Section 02 A I 학습 방법 이해하기
1 지도학습 이해하기
2 비지도학습 이해하기
Section 03 A I 모델링 프로세스 이해하기
1 AI 모델링 프로세스
Section 04 학습 데이터의 분할 방법 이해하기
1 학습 데이터 분할하기
2 k-fold 교차 검증하기
3 학습 과정을 시각화하여 과적합 확인하기
Section 05 A I 모델 평가 이해하기
1 분류 모델 평가하기
2 회귀 모델 평가하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 08 지도학습으로 AI 모델링하기
Section 01 머신러닝으로 AI 모델링하기
1 사이킷런 라이브러리
2 선형회귀(Linear Regression)
3 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
확인 문제
4 의사결정나무(Decision tree)
확인 문제
5 앙상블(Ensemble)
6 랜덤 포레스트(Random Forest)
확인 문제
7 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting)
확인 문제
Section 02 딥러닝으로 A I 모델링하기
1 인공신경망
2 심층신경망
3 딥러닝 프레임워크
4 심층신경망으로 항공사 고객 만족 분류 모델 구현 실습하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 09 비지도학습으로 AI 모델링하기
Section 01 차원 축소
1 주성분 분석
2 t-분산 확률적 이웃 임베딩(
Section 02 군집화
1 K-평균 군집화(
2 DBSCAN
3 고객 세분화 모델 구현 실습하기
확인 문제 / 개념정리
Chapter 10 모델 성능 향상하기
Section 01 모델 하이퍼파라미터 튜닝 이해하기
1 그리드 서치(Grid Search)
2 랜덤 서치
Section 02 머신러닝 모델링 및 하이퍼파라미터 튜닝 실습하기
1 [회귀] 항공권 가격 예측 모델링하기
2 [분류] 항공사 고객만족 여부 예측 모델링
확인 문제 / 개념정리
Part 02 심화 학습하기 - AI 사례 실습
Chapter 01 [실습] 비데/정수기 렌탈 고객 해지 여부 예측하기
Section 01 A I 작업 환경 만들기
1 패키지 설치하기
2 패키지 불러오기
3 옵션 설정하기
확인 문제 / 개념정리
Section 02 기초 데이터 다루기와 전처리하기
1 데이터 획득하기
2 데이터 구조 확인하기
3 데이터프레임 합치기
4 결측치 처리하기
5 데이터 유형 변경하기
6 파생 변수 추가하기
7 불필요한 칼럼 삭제하기
확인 문제 / 개념정리
Section 03 데이터 이해하기(EDA와 시각화)
1 출력값(Label) 분석하기
2 수치형 데이터 분석하기
3 수치형 데이터의 이상치 제거하기
4 이상치 제거 후 수치형 데이터 분석하기
5 범주형 데이터 분석하기
확인 문제 / 개념정리
Section 04 I 모델링을 위한 전처리하기
1 표준화와 정규화하기
2 레이블 인코딩하기
3 원핫 인코딩하기
4 다중공선성 제거하기
확인 문제 / 개념정리
Section 05 모델링과 평가하기
1 데이터 분할하기
2 모델별 성능 그래프 그리기
3 모델 생성하기
개념정리
4 AI 모델 평가하기
확인 문제 / 개념정리
마무리
부록 - AICE Associate 연습 문제