중고등학생을 위한 국내 최초 인공지능활용능력시험
AICE JUNIOR 완벽 대비 실습서!
* AICE JUNIOR 집중공략 온라인 동영상 강의 제공
* AICE JUNIOR 온라인 콘텐츠 50% 할인쿠폰 제공
* 현직 정보 교사들이 직접 집필한 정규 교과를 보완하는 수준과 내용
* AI 전문가들의 검증을 거친 실전 대비용 실습문제 수록
AICE JUNIOR 시험을 완벽하게 대비할 수 있도록 구성한 《AICE JUNIOR 실습편》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 AI 교육에 특화된 사례 실습을 구성하여 누구라도 혼자서 학습할 수 있도록 구성되어 있다. 초보자는 물론 중고등학생도 이 책을 통해 문제를 분석하고 데이터를 수집 및 분석하여 직접 AI 모델을 만들어보면서 AICE JUNIOR 시험을 더 쉽고 완벽하게 대비할 수 있다.
중고등학생을 위한 국내 최초 AI 활용능력시험
AICE JUNIOR
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 실습편》은 AICE JUNIOR 시험을 준비하는 중고등학생의 눈높이에 맞추어 AI 교육에 특화된 사례 실습을 통해 누구라도 혼자서 학습할 수 있도록 구성되어 있다.
AICE JUNIOR 합격을 위한
필수 공략집
1. 체계적 실습 과정 안내
AI 모델을 생성하여 문제를 해결하는 실습 과정을 한 단계씩 차근차근 거치도록 안내한다. 실제 문제를 해결하는 방법을 익히고 활용할 수 있다.
2. AI 실력을 높여주는 다양하고 풍부한 퀴즈
다양한 퀴즈를 통해 인공지능 문제해결 과정을 깊이 있게 익힐 수 있다. 온라인 콘텐츠와 연계하면 풀이 강의를 들을 수 있다.
3. 지식 업그레이드를 위한 ‘더 알아보기’
‘더 알아보기’를 통해 AI 문제해결 과정과 연계된 이론 지식을 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.
들어가는 말 · 4
이 책을 내며 · 6
AICE JUNIOR란? · 8
AIDU ez 소개 및 기능 · 11
INTRO 이 책의 활용 및 구성: 공공자전거 수요 예측하기 · 18
CHAPTER 01 공공자전거 알아보기
공공자전거는 왜 생겨났을까 · 24
CHAPTER 02 문제 정의하기
공공자전거 수요 예측은 왜 필요한 것일까 · 28
[더 알아보기] 공공자전거를 이용하는 사람은 얼마나 많을까 · 30
CHAPTER 03 데이터 수집하기
공공자전거 수요 예측을 위한 데이터는 어떻게 수집할까 · 32
1. 공공자전거 대여량 데이터는 어디서 수집할 수 있을까 · 33
2. 날씨 데이터는 어디서 수집할 수 있을까 · 34
3. 미세먼지 데이터는 어디서 수집할 수 있을까 · 34
4. 인구 데이터는 필요할까 · 34
5. 공공자전거 데이터를 살펴볼까 · 35
[더 알아보기] 미세먼지 농도와 초미세먼지 농도 · 37
[더 알아보기] 오존 농도 · 38
[더 알아보기] 정형데이터 · 38
CHAPTER 04 데이터 분석하기
공공자전거 수요 예측을 위해 데이터를 분석해볼까 · 40
1. 기초정보를 분석해볼까 · 40
[더 알아보기] AIDU ez에서 사용하는 통계 용어 · 44
2. 시각화 분석을 해볼까 · 48
[더 알아보기] 시각화의 목적 · 48
[더 알아보기] 시각화 차트... · 52
CHAPTER 05 데이터 가공하기
공공자전거 수요 예측을 위해 데이터를 가공해볼까 · 58
1. 문제 상황 및 기초 개념을 알아볼까 · 58
2. 데이터 가공은 어떻게 진행될까 · 60
[더 알아보기] 인코딩(Encoding) · 69
CHAPTER 06 AI 모델 학습하기
공공자전거 수요 예측을 위해 AI 모델을 학습시켜볼까 · 74
1. 지도 학습의 분류와 회귀에 대해 알아볼까 · 75
2. 딥러닝 학습은 어떻게 진행될까 · 76
3. AIDU ez에서 딥러닝 학습 순서는 어떻게 될까 · 78
CHAPTER 07 AI 모델 활용하기
공공자전거 수요 예측을 위해 AI 모델을 활용해볼까 · 94
모범 답안 · 97
최정원 [저]
교육학 박사(정보영재교육 전공) 학위를 취득했으며, 만월중학교 정보 교사이다. 한국컴퓨터교육학회 이사, 한국비버챌린지 교사 위원, 알지오매스 개발 기획 자문 위원을 역임했다. EBS 톡톡 소프트웨어 영상 제작, 교육부 & 한국교육학술정보원 중등 정보 교사 일반ㆍ추수ㆍ선도 교원 연수 기획 및 강의, 과학기술정보통신부 & 한국과학창의재단 중등 정보 교사 심화ㆍ핵심 연수 기획 및 강의, 2015개정 교육과정 중고등학교 정보 교과서 집필, 한국교육과정평가원 2015개정 교육 과정 평가 기준 개발, 수행 평가 자료집 개발하는 등 활발하게 활동해왔다. 국내외 정보 교육 및 영재 교육에 대한 다수의 저서 및 연구 논문 발표했다.
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