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.

[목 차]
  

Part 1. 파이썬 데이터 분석

Chapter 1. 파이썬의 매력 : AI시대의 필수 언어

1. 간결함

2. 확장성

3. 커뮤니티 지원

4. 범용성

 

Chapter 2. 파이썬 설치 및 분석환경구축

1. 아나콘다

2. 주피터 랩 사용하기

3. 주피터 노트북 사용하기

4. 주피터 랩 사용법 익히기

5. 구글 코랩 사용하기

6. AIDU 사용하기

 

Chapter 3. 파이썬 AI 분석을 위한 기본 문법

1. 넘파이 라이브러리 설치와 기본문법

2. 판다스 라이브러리 설치와 기본문법

 

Chapter 4. 데이터 불러오기 및 데이터 구조 탐색

1. 데이터 불러오기 실습

2. 데이터 선택하기

3. 요약

 

Chapter 5. 데이터 전처리

1. 데이터 정제

2. 데이터 구조변경

3. 데이터 병합과 추가

 

Chapter 6. 탐색적 데이터 분석

1. 기초통계량 분석

2. 상관분석

3. 교차분석

4. 시각화

 

 

Part 2. AI 모델링의 이해

Chapter 1. AI의 기본 개념

1. 머신러닝의 이해

2. 딥러닝의 이해

 

Chapter 2. AI 학습 유형에 따른 분류

1. 지도학습 이해

2. 비지도학습 이해

3. 지도학습과 비지도학습의 차이

 

Chapter 3. AI 모델링 프로세스에 대한 이해

1. AI 모델링 프로세스

 

Chapter 4. 학습 데이터의 분할방법 이해

1. 데이터 분할하기

2. K-FOLD 교차검증

3. 과적합 확인

 

Chapter 5. 모델 평가하기

 

Chapter 6. 머신러닝 지도학습 AI모델링

1. 사이킷런 라이브러리

2. 선형회귀

3. 로지스틱 회귀

4. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, K-NN)

5. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machaine, SVM)

6. 의사결정나무

7. 앙상블 모델

8. 랜덤포레스트 모델

9. 그래디언트 부스팅

10. 모델간 성능비교

 

Chapter 7. 딥러닝 지도학습 AI모델링

1. 인공신경망

2. 심층신경망

3. 딥러닝 프레임워크

4. 심층신경망을 이용한 심혈과 질환 분류모델 실습

 

Chapter 8. 비지도학습 AI모델링

1. 차원축소

2. 군집

 

Chapter 9. AI 모델 성능향상

1. 머신러닝 모델 하이퍼 파라미터 튜닝

2. AI모델 하이퍼 파라미터 튜닝

 

 

Part 3. 최종 모의고사

Chapter 1. 문제유형 분석 및 유의사항

1. AICE Associate 공식 샘플 문항 분석

2. 수험생 후기 및 경험 분석

3. 시험 후기를 통한 실전형 문제보완

4. 오픈북 사이트 활용

5. 14가지 문제유형 분석 및 변형가능범위

 

Chapter 2. 모의고사

1회 모의고사 - 장바구니 이탈 여부 예측

1회 모의고사 풀이

2회 모의고사 - 배송 소요 시간 예측

2회 모의고사 풀이

3회 모의고사 - 교육 플랫폼 사용자 이탈 예측

3회 모의고사 풀이

4회 모의고사 - 차량 연비 예측

4회 모의고사 풀이

5회 모의고사 - 직원 이탈 예측

5회 모의고사 풀이

 

 

Part 4. 시험을 위한 참고자료

Chapter 1. 주요 용어 및 코드정리 ZIP

1. 파이썬 설치 및 분석 환경 설정용어정리집

2. 파이썬 AI분석을 위한 기본문법

3. Numpy 라이브러리

4, 판다스 라이브러리 설치와 기본문법

5. 데이터 불러오기

6. 데이터 선택하기

7. 데이터 전처리 - 데이터 정제

8. 데이터 전처리 - 데이터 구조 변경

9. 데이터 전처리 - 데이터 병합과 추가

10. 탐색적 데이터 분석 - 기초통계분석

11. 탐색적 데이터 분석 - 상관분석 / 교차분석

12. 탐색적 데이터 분석 - 시각화

13. AI의 기본 개념

14. AI모델링 프로세스

15. 머신러닝 지도학습 모델

16. 머신러닝 지도학습 모델 하이퍼파라미터

17. 머신러닝 비지도학습 모델

18. 머신러닝 비지도학습 모델 하이퍼파라미터

19. 딥러닝 모델

20. 딥러닝 모델 하이퍼파라미터

 

Chapter 2. 추천 검색어 & 추천 사이트(학습시 참고자료)

1. 추천 검색어

2. 추천 사이트