AICE JUNIOR 이론편

최정원 , 박지훈 , 서성원 , 김형기 , 권현기 , 오채은 지음

웅진윙스 2024년 02월 07일 출간 종이책 : 2024년 01월 20일 출간

작품소개

책소개

* 현직 정보 교사들이 직접 집필한 정규 교과를 보완하는 수준과 내용
* AI 전문가들의 검증을 거친 인공지능 문제 해결 과정 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.

목차

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

출판사 서평

* AICE JUNIOR 집중공략 온라인 동영상 강의 제공
* AICE JUNIOR 온라인 콘텐츠 50% 할인쿠폰 제공

시험대비뿐만 아니라 인공지능의 기본적인 원리를
이해할 수 있게 도와주는 《AICE JUNIOR 이론편》

KT가 자사 임직원의 디지털 역량 제고를 위해 개발한 AICE(AI Certificate for Everyone, 에이스)는 사내 AI 자격증으로 출발하여 AI 교육 동기부여 및 기업의 전반적 디지털 역량 수준 계량화에 도움을 주고 있다. 또한 이러한 경험과 노하우를 바탕으로 실무 AI 역량 수준을 검증하고 사회적으로 통용될 수 있는 자격제도로 개발하여 초등학생부터 전문가를 대상으로 다양한 서비스를 제공하고 있다. AICE JUNIOR는 중고등학생을 대상으로, AI 개념, 용어, 프로세스 등 AI 문해력을 이해하고 활용하는 역량, 생활 속 AI 적용 사례와 데이터를 가지고, AIDU ez(에이아이두 이지)를 활용하여 데이터 분석과 AI 모델을 구현하는 능력 등을 평가하는 시험이다.
파이썬 코딩에 익숙하지 않은 학생들은 KT가 자체 개발한 노코딩 AI 실습도구 AIDU ez를 통해 코딩 과정 없이 간단한 마우스 클릭만으로 인공지능 모델의 개발 프로세스를 익히고 ‘인공지능을 활용한 공공자전거 수요예측’과 같은 일상에서의 인공지능 활용 사례를 직접 다루며 학습 능력을 키울 수 있다. 현직 정보 교사와 데이터 전문가들이 직접 참여하여 만든 《AICE JUNIOR 이론편》은 AICE JUNIOR 시험의 합격 그 이상으로, 실제 인공지능에 대해 깊이 이해하고, 사회의 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 중고등학생의 눈높이에 맞추어 누구라도 혼자서 학습할 수 있도록 구성되어 있다.
AICE JUNIOR 합격을 위한
이론 완전 마스터

1. 체계적 문제 해결 과정 안내 인공지능의 개념부터 실생활 속 사례를 통해 문제를 정의하고 AI 모델을 활용해 문제를 해결하는 과정까지, 한 단계씩 차근차근 거치도록 안내한다. AIDU ez를 통해 데이터 수집, 가공, 분석은 물론 AI 모델 학습방법과 활용하는 방법이 자세히 설명되어 있어 자기주도적으로 학습할 수 있다.
2. AI 지식을 높여주는 다양하고 풍부한 퀴즈 다양한 퀴즈를 통해 AI 지식과 인공지능으로 문제를 해결하는 과정을 깊이 있게 익힐 수 있다. 온라인 콘텐츠와 연계하면 풀이 강의를 들을 수 있다.
3. 지식 업그레이드를 위한 ‘더 알아보기’‘더 알아보기’를 통해 AICE JUNIOR 시험에 필요한 지식을 더 깊이 학습할 수 있다.
4. 완벽한 독학을 위한 ‘모범 답안’
‘모범 답안’에는 퀴즈에 대한 정답과 핵심을 짚어주는 친절한 해설이 포함되어 있어 자기주도적으로 실력을 다질 수 있다.
5. AICE JUNIOR 샘플 문항 풀이 공개
AICE 홈페이지에서 제공되는 실제 시험 환경의 샘플 문항을 소개한다. 샘플 문항의 해설은 이 책에서만 만날 수 있다.
6. 한눈에 살펴보는 AI 용어 수록
AICE JUNIOR 시험을 치르기 위해 반드시 알아야 하는 필수 용어들을 엄선해 쉽고 친절하게 설명했다.

작가정보

저자(글) 최정원

저자(글) 박지훈

저자(글) 서성원

저자(글) 김형기

저자(글) 권현기

저자(글) 오채은