본 교재는AICE Associate 시험 합격을 목표로, Jupyter Notebook 환경에서 진행되는 실무형 코딩 시험의 특성을 충실히 반영하여 구성되었습니다. AI 이론 암기보다는 데이터 해석과 모델링을 실제 코드로 구현하는 능력 향상에 중점을 두었으며, 유형별 코드 학습과 반복 실습을 통해 단기간 내 실전 대응력을 갖출 수 있도록 구성하였습니다.

AICE Associate의 이해와 학습 로드맵 자격시험 안내 I 이론편 AICE 시험 이론 분석 PART 01. 인공지능 및 데이터 과학 기초 다지기 PART 02. 데이터 탐색 및 전처리 PART 03. 머신러닝 모델_지도학습 PART 04. 비지도 학습: 패턴 및 구조 분석 PART 05. 딥러닝의 기초와 활용 PART 06. 모델 성능 최적화 II 유형편 AICE 시험 유형 분석 01. 필수 라이브러리 모듈 준비 02. 데이터 불러오기 및 저장하기 03. 데이터 통합하기 및 연결하기 04. 데이터 분포 시각화하기 05. 변수 간 관계 파악하기 06. 데이터 이상치 처리하기 07. 데이터 결측치 처리하기 08. 불필요한 컬럼 정리하기 09. 범주형 변수 인코딩하기 10. 데이터셋 분리 및 스케일링하기 11. 머신러닝 모델 학습시키기 12. 머신러닝 모델 성능 평가하기 13. 딥러닝 모델 설계 및 학습시키기 14. 딥러닝 모델 평가 및 관리하기 III 모의고사편 모의고사 01회 학생 성적 예측 02회 온라인 쇼핑 판매량 예측 03회 대출 상환 예측 04회 기후 변화 예측 05회 교통량 예측 06회 의료비 예측 07회 고객 이탈 예측 08회 영화 흥행 수익 예측 09회 광고 클릭률 예측 10회 택배 배송 시간 예측 11회 중고차 가격 예측 12회 작물 수확량 예측 13회 아파트 임대료 예측 14회 질병 위험 점수 예측 15회 콜센터 대기 시간 예측 16회 주식 시장 변동성 예측 17회 제품 불량률 예측 18회 화학 공정 효율 예측 19회 금융 고객 세분화 및 이탈 위험 예측 20회 온라인 교육 플랫폼 강의 만족도 분류

[ 특장점 ] 첫째, 시험에 필요한 핵심 이론의 체계적 정리 AICE Associate 시험은 단순한 AI 이론 지식을 묻는 시험이 아니라, 주어진 데이터를 분석하고 문제 상황에 맞는 AI 모델을 직접 구현할 수 있는지를 평가한다. 이에 본 교재는 방대한 이론을 나열하기보다, 코드 이해와 문제 해결에 반드시 필요한 핵심 개념만을 선별하여 압축적으로 정리하였다. 이론은 각 코드 예제와 유기적으로 연결되어, 학습자가 이론과 실무를 동시에 이해할 수 있도록 구성하였다. 둘째, 유형별 문제를 통한 실무 코딩 능력 향상 본 교재는 실제 시험 환경과 동일한 Jupyter Notebook 기반의 코딩 흐름에 익숙해질 수 있도록, 단계별 따라하기 예제와 유형별 문제를 수록하였다. 데이터 전처리, 데이터 분할, 머신러닝 및 딥러닝 모델링, 성능 평가 등 시험에 자주 출제되는 문제 유형을 중심으로 구성하여, 반복 학습을 통해 유형별 필수 코드를 자연스럽게 숙달할 수 있도록 하였다. 또한 모든 예제 코드에는 상세한 주석을 제공하여, 코드의 의도와 활용 방법을 이해하며 학습할 수 있도록 하였다. 셋째, 실전 감각을 기르는 모의고사 중심의 시험 대비 구성 실제 AICE 어소시에이트 시험과 유사한 형식의 모의고사 20세트를 수록하여, 제한된 시간 안에 문제를 해결하는 실전 감각을 기를 수 있도록 하였다. 모의고사를 반복적으로 풀이함으로써 자주 출제되는 문제 패턴을 익히고, 시험장에서 요구되는 빠르고 정확한 코드 작성 능력을 강화할 수 있다. 이를 통해 학습자는 AICE 어소시에이트 시험을 보다 안정적으로 대비할 수 있을 것이다.