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2025 이패스 AI능력시험 AICE Associate 실전모의고사 10

2025 이패스 AI능력시험 AICE Associate 실전모의고사 10

(최신판, 실전모의고사 10회 수록)

신성진, 김용재 (지은이)
이패스코리아
25,000원

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2025 이패스 AI능력시험 AICE Associate 실전모의고사 10
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 2025 이패스 AI능력시험 AICE Associate 실전모의고사 10 (최신판, 실전모의고사 10회 수록)
· 분류 : 국내도서 > 수험서/자격증 > 민간자격 > AICE
· ISBN : 9791172092795
· 쪽수 : 321쪽
· 출판일 : 2025-09-26

책 소개

AICE Associate 시험을 대비할 수 있는 수험서로 정형화된 14개 각각의 유형, 핵심역량, 예측문제, 학습전략, 그리고 대표 예제코드를 제시한다. 실제 시험문제와 동일한 유형의 문제들을 풀어봄으로써 실제 시험에 대한 적응력을 높일 수 있다.

목차

Part 1. AICE associate 실전모의고사
Chapter 1. 중고차 가격 예측 AI 모델 개발
Chapter 2. 지역별 부동산 가격 예측 AI 모델 개발
Chapter 3. 직원 연봉 예측 AI 모델 개발
Chapter 4. 제조 공정 수율 예측 AI 모델 개발
Chapter 5. 광고 캠페인 수익률 예측 AI 모델 개발
Chapter 6. 학생 활동 데이터 기반 기말고사 성적 예측 AI 모델 개발
Chapter 7. 환경 데이터 기반 농작물 수확량 예측 AI 모델 개발
Chapter 8. 통신사 고객 이탈 예측 AI 모델 개발
Chapter 9. 지역별 부동산 가격 예측 AI 모델 개발
Chapter 10. 제품 불량 여부 예측 AI 모델 개발

Part 2. AICE Associate 대비 핵심 이론 및 필수 문법 마스터
Chapter 1. 유형 01:라이브러리 불러오기(Importing Libraries)
Chapter 2. 유형 02:데이터 불러오기(Loading Data)
Chapter 3. 유형 03:상관관계 분석(Correlation Analysis)
Chapter 4. 유형 04:그룹별 데이터 분포 시각화
Chapter 5. 유형 05:데이터 집계(Data Aggregation)
Chapter 6. 유형 06:데이터 정제(Data Cleaning)
Chapter 7. 유형 07:결측치 처리(Handling Missing Values)
Chapter 8. 유형 08:데이터셋 분리(Dataset Splitting)
Chapter 9. 유형 09:데이터 스케일링(Data Scaling)
Chapter 10. 유형 10:머신러닝 모델 학습(Training)
Chapter 11. 유형 11:특성 중요도 분석(Feature Importance)
Chapter 12. 유형 12:모델 성능 평가(Model Evaluation)
Chapter 13. 유형 13:딥러닝 모델 설계 및 학습
Chapter 14. 유형 14:새로운 데이터 예측(Inference)

저자소개

신성진 (지은이)    정보 더보기
[경력] ● 이패스비즈 AICE 전임교수 ● ㈜한국데이터사이언티스트협회 대표이사 ● 국가직무능력표준(NCS) 직업훈련강사 ● Google Appsheet Partner GMW Global 부사장 ● 명지대학교 응용소프트웨어학부 겸임교수 ● 한양대학교 ERICA 산학협력 클러스터 사업단 겸임교수 ● 중소벤처기업부 경영지도사(마케팅) ● 서울특별시 창업지원사업 평가위원회 평가위원 ● 유한건강생활 경영지원실장(CFO) [보유자격] ● 경영지도사(마케팅)
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김용재 (지은이)    정보 더보기
[경력] ● 이패스비즈 AICE 전임교수 ● ㈜한국데이터사이언티스트협회 컨설턴트 ● Google Appsheet Partner GMW Global Development 책임 ● 경찰청 데이터분석자문 ● 서일대학교 생명화학공학 겸임교수 ● 한성대학교 파이썬, 기초통계, 데이터분석 초빙강사 ● 이글루코퍼레이션 AI연구원(데이터분석 / LLM / 모델개발) ● 싱스웰연구원(임베디드 개발 및 시스템 설계) [학력] ● 국민대학교 BIT 대학원 비즈니스 IT, 트레이딩 시스템 공학석사
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