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ISBN : 9791140716432 / 224쪽 / 724g / 190 x 261 (㎜)
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반디앤루니스 리뷰
실생활 예제로 배우고 파이썬으로 만드는
AI 프로젝트 수업
이 책은 이러한 변화를 담아, 그저 코드를 따라 치며 결과를 확인하는 단순한 프로그래밍 학습이 아니라 실습과 원리 이해가 유기적으로 연결되도록 구성했다. 한 줄의 코드가 어떤 의미를 갖는지, 그 과정에서 어떤 논리가 작동하는지를 천천히 짚어 가며 “왜 이렇게 되는가?”를 스스로 묻고 생각하고, 관찰하고, 추론하며 깨닫는 과정을 경험하도록 설계했다. 그 과정에서 학생들은 인공지능을 '사고의 파트너'로 만나게 될 것이며, 학습을 넘어 스스로 사고하는 힘을 기르고, 탐구적 태도를 갖춘 학습자로 성장하게 될 것이다.
이 책이 인공지능을 처음 배우는 학생들에게는 흥미롭고 탄탄한 첫걸음이 되고, 수업을 설계하고 지도하는 교사들에게는 새로운 관점과 도전의 기회가 되어줄 것으로 기대한다.
출판사 리뷰
이 책의 특징
1. 중고등 정보 교사들이 직접 집필 : 오랜 기간 학생들과 함께 수업을 해온 교사들이 현장에
서의 경험과 교육자로서의 통찰, 실제 수업에서 부딪혀온 어려움과 학생들이 호기심을 느끼는
순간들을 세심히 반영했다. 2. AI의 핵심 개념부터 딥러닝까지 코딩 실습 : AI를 가르치는 교사도, AI를 배우는 학생도 AI
를 이해하고 탄탄한 기반을 다질 수 있도록 핵심 개념부터 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝까지
쉽고 체계적으로 구성했다. 3. 2022 개정 교과서 반영 : 디지털 및 AI 역량 강화, 융합형 인재 양성이 목표인 2022 개정
교육과정에서 이 책은 파이썬으로 AI 역량을 강화할 수 있도록 이끌어준다.
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- 저자 : 채상미 , 우범윤 , 이준용
머리말
데이터 분석과 머신러닝
CHAPTER 1. 인공지능이란 무엇일까?
인공지능 이해하기 | 인공지능, 머신러닝(기계학습), 딥러닝
CHAPTER 2. 데이터 분석
데이터 분석 이해하기 | 함수, 모듈
인스타그램 데이터 분석 | 데이터 테이블, 튜플, 속성, 데이터의 시각화
CHAPTER 3. 머신러닝
머신러닝 이해하기 | 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습
머신러닝 알아보기 | 선형회귀, 랜덤 포레스트, 앙상블 학습
선형회귀로 홍수 예측하기 | EDA 과정, 선형회귀 활용, 머신러닝 예측
랜덤 포레스트로 손글씨 분류하기 | 교차 검증, cross_val_predict 함수, 랜덤 포레스트
탐색과 딥러닝
CHAPTER 4. 탐색
탐색에 대해 알아보기 | 탐색의 필요성, 탐색 예시, 탐색 알고리즘 종류
맹목적 탐색 | 깊이 우선 탐색, 너비 우선 탐색
휴리스틱 탐색 | 언덕 등반, 최고 우선, A*
CHAPTER 5. 딥러닝
공부하는 인공지능, 손실함수 | 인공지능, 학습
인공신경망 | 인공신경망, 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론
신경망의 순전파 | 순전파, 활성화 함수
오차 계산: 손실함수 | MSE, BCE, CE
신경망의 역전파 | 오차역전파, 경사하강법, 연쇄법칙
계층화 | 신경망 구현
