AICE JUNIOR 이론편
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| Publication Date | 2024/01/20 |
| Pages/Weight/Size | 205*260*20mm |
| ISBN | 9788901277578 |
| Categories | IT 모바일 > 컴퓨터 수험서 |
Description
중고등학생을 위한 국내 최초 인공지능활용능력시험
AICE JUNIOR 기본 튼튼 이론서!
인공지능 기술을 효과적으로 공부할 수 있도록 구성한 『AICE JUNIOR 이론편』이 출간되었다. AICE JUNIOR는 AI 개념, 용어, 프로세스 등 AI 문해력을 이해하고 활용하는 역량을 평가하며, 생활 속 AI 적용 사례와 데이터를 가지고, 코딩이 아닌 AIDU ez를 활용하여 데이터 분석과 AI 모델을 구현하는 능력을 평가하는 시험이다. 현직 정보 교사와 데이터 전문가들이 직접 참여하여 만든 이 책은 인공지능 기술을 효과적으로 공부하기 위한 인공지능의 기본 이론과 원리를 쌓는 것에 도움을 준다. AI 교육에 특화된 사례를 구성하여 인공지능에 대해 잘 알지 못하는 사람도 이 책을 통해 문제를 정의하고 데이터를 수집 및 분석하여 직접 AI 모델을 만들어보면서 AICE JUNIOR 시험을 더 쉽고 완벽하게 대비할 수 있다.
AICE JUNIOR 기본 튼튼 이론서!
인공지능 기술을 효과적으로 공부할 수 있도록 구성한 『AICE JUNIOR 이론편』이 출간되었다. AICE JUNIOR는 AI 개념, 용어, 프로세스 등 AI 문해력을 이해하고 활용하는 역량을 평가하며, 생활 속 AI 적용 사례와 데이터를 가지고, 코딩이 아닌 AIDU ez를 활용하여 데이터 분석과 AI 모델을 구현하는 능력을 평가하는 시험이다. 현직 정보 교사와 데이터 전문가들이 직접 참여하여 만든 이 책은 인공지능 기술을 효과적으로 공부하기 위한 인공지능의 기본 이론과 원리를 쌓는 것에 도움을 준다. AI 교육에 특화된 사례를 구성하여 인공지능에 대해 잘 알지 못하는 사람도 이 책을 통해 문제를 정의하고 데이터를 수집 및 분석하여 직접 AI 모델을 만들어보면서 AICE JUNIOR 시험을 더 쉽고 완벽하게 대비할 수 있다.
Contents
들어가는 말 · 4
이 책을 내며 · 6
AICE JUNIOR란? · 8
AIDU ez 소개 및 기능 · 11
INTRO 이 책의 활용 및 구성 · 18
CHAPTER 01 인공지능 알아보기
- 인공지능은 무엇일까
1. 인공지능 개념과 특성 · 26
2. 인공지능과 학습 · 34
3. 머신러닝으로 해결 가능한 문제 · 54
CHAPTER 02 인공지능 문제 해결 과정의 이해
- 날씨에 따른 놀이공원 입장객 수 예측하기
1. 문제 정의 · 61
2. 데이터 수집 · 64
3. 데이터 분석 및 가공 · 73
4. AI 모델 학습 · 85
5. AI 모델 활용 · 87
CHAPTER 03 딥러닝의 원리
- 딥러닝은 어떤 원리와 방법으로 학습할까
1. 딥러닝의 개요 · 92
2. 딥러닝 모델의 이해 · 96
3. 딥러닝은 어떻게 학습할까 · 107
4. 활성함수 · 117
CHAPTER 04 딥러닝의 실습
- AIDU ez에서 딥러닝의 학습은 어떻게 진행될까
1. 문제 정의 · 128
2. 데이터 수집 · 130
3. 데이터 분석 및 가공 · 136
4. AI 모델 학습 - 딥러닝(분류) · 149
5. AI 모델 학습 - 딥러닝(회귀) · 155
6. AI 모델 활용 · 159
CHAPTER 05 체질량지수 예측하기
- 회귀 모델을 이용한 머신러닝
1. 문제 정의 · 166
2. 데이터 수집 · 171
3. 데이터 분석 및 가공 · 178
4. AI 모델 학습 · 192
5. AI 모델 활용 · 204
CHAPTER 06 동물 데이터 분석 및 동물 분류하기
- 분류 모델을 이용한 머신러닝
1. 문제 정의 · 210
2. 데이터 수집 · 216
3. 데이터 분석 및 가공 · 221
4. AI 모델 학습 · 236
5. AI 모델 활용 · 245
모범 답안 · 249
AICE JUNIOR 샘플 문항 및 풀이 · 259
한 눈에 살펴보는 AI 용어 · 267
이 책을 내며 · 6
AICE JUNIOR란? · 8
AIDU ez 소개 및 기능 · 11
INTRO 이 책의 활용 및 구성 · 18
CHAPTER 01 인공지능 알아보기
- 인공지능은 무엇일까
1. 인공지능 개념과 특성 · 26
2. 인공지능과 학습 · 34
3. 머신러닝으로 해결 가능한 문제 · 54
CHAPTER 02 인공지능 문제 해결 과정의 이해
- 날씨에 따른 놀이공원 입장객 수 예측하기
1. 문제 정의 · 61
2. 데이터 수집 · 64
3. 데이터 분석 및 가공 · 73
4. AI 모델 학습 · 85
5. AI 모델 활용 · 87
CHAPTER 03 딥러닝의 원리
- 딥러닝은 어떤 원리와 방법으로 학습할까
1. 딥러닝의 개요 · 92
2. 딥러닝 모델의 이해 · 96
3. 딥러닝은 어떻게 학습할까 · 107
4. 활성함수 · 117
CHAPTER 04 딥러닝의 실습
- AIDU ez에서 딥러닝의 학습은 어떻게 진행될까
1. 문제 정의 · 128
2. 데이터 수집 · 130
3. 데이터 분석 및 가공 · 136
4. AI 모델 학습 - 딥러닝(분류) · 149
5. AI 모델 학습 - 딥러닝(회귀) · 155
6. AI 모델 활용 · 159
CHAPTER 05 체질량지수 예측하기
- 회귀 모델을 이용한 머신러닝
1. 문제 정의 · 166
2. 데이터 수집 · 171
3. 데이터 분석 및 가공 · 178
4. AI 모델 학습 · 192
5. AI 모델 활용 · 204
CHAPTER 06 동물 데이터 분석 및 동물 분류하기
- 분류 모델을 이용한 머신러닝
1. 문제 정의 · 210
2. 데이터 수집 · 216
3. 데이터 분석 및 가공 · 221
4. AI 모델 학습 · 236
5. AI 모델 활용 · 245
모범 답안 · 249
AICE JUNIOR 샘플 문항 및 풀이 · 259
한 눈에 살펴보는 AI 용어 · 267