분야별 신간 - AICE

[세트] 취업 치트키 AI 활용 능력 + 자격증 세트 - 전2권/서길원 외 지음/알라딘 이벤트

Thu, 09 Jul 2026 08:06:00 +0900

[세트] 취업 치트키 AI 활용 능력 + 자격증 세트 - 전2권

서길원 외 지음 / 알라딘 이벤트 / 2026년 07월 / ISBN:
정가: 57,000원 / 판매가: 51,300원 / 마일리지: 2,850원
이벤트: 취업 성공 3트랙(전문직· IT· 현장형 기술직) + 투두리스트, 목표 달력, 타임테이블 떡메모지

<일 잘하는 직장인의 AI 활용법>, <2027 시나공 AI 능력시험 AICE ASSOCIATE> 2종으로 구성된 세트.

일 잘하는 직장인의 AI 활용법
2027 시나공 AI 능력시험 AICE ASSOCIATE

국내도서 > 수험서/자격증 > 민간자격 > AICE
국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능

2027 시나공 AI 능력시험 AICE ASSOCIATE/서길원 외 지음/길벗

Wed, 01 Jul 2026 11:57:00 +0900

2027 시나공 AI 능력시험 AICE ASSOCIATE

서길원 외 지음 / 길벗 / 2026년 07월 / ISBN:9791140719259
정가: 35,000원 / 판매가: 31,500원 / 마일리지: 1,750원
이벤트: 취업 성공 3트랙(전문직· IT· 현장형 기술직) + 투두리스트, 목표 달력, 타임테이블 떡메모지

대한민국 국가공인 AI 능력시험,
KT 현업 개발자가 직접 집필한 AICE Associate 공식수험서

AI 활용 능력이 경쟁력이 되는 시대, 이제는 AI를 얼마나 잘 활용할 수 있는지가 새로운 역량이 되었습니다.

AICE(AI Certificate for Everyone)는 영어 능력을 평가하는 토익처럼 AI 활용 능력을 객관적으로 평가하는 국가공인 AI 자격시험입니다. 기업과 공공기관에서 AI 역량 검증 도구로 활용되며, AI를 배우고 활용하려는 누구나 도전할 수 있는 실무 중심의 자격시험입니다.

『2027 시나공 AI 능력시험 AICE Associate』는 KT 현업 개발자들이 직접 집필한 AICE Associate 공식수험서입니다. 실제 현업에서 활용하는 AI 기술과 노하우를 바탕으로 시험 합격은 물론 실무에서 활용할 수 있는 AI 역량까지 함께 키울 수 있도록 구성했습니다.

최신 출제기준을 반영한 핵심 이론부터 데이터 분석, 전처리, AI 모델링, 성능 평가까지 시험에 필요한 내용을 체계적으로 학습할 수 있으며, 단계별 확인문제와 실전 연습문제를 통해 학습 내용을 확실하게 점검할 수 있습니다. 또한 실습 코드를 무료로 제공하여 직접 따라 하며 AI 모델을 구현해 볼 수 있어 실무 감각도 자연스럽게 익힐 수 있습니다.

도표와 그림을 활용한 쉬운 설명, 핵심 정리와 개념 확인 문제, 실제 사례 기반의 AI 실습까지 한 권에 담았습니다. AICE Associate 시험을 준비하는 수험생은 물론 AI를 처음 배우는 직장인과 대학생까지 쉽고 체계적으로 AI 활용 능력을 키울 수 있습니다.

■ 이 책의 특징
1. 국가공인 AI 능력시험 AICE Associate 공식수험서
2. KT 현업 개발자가 직접 집필한 실무 [more...]

저자의 말
이 책의 구성
AICE 자격검정 안내
AICE Associate 시험 안내
AICE 자격검정 Q&A

Part 01 기본 학습하기 – AI 핵심 이론 및 활용

Chapter 01 AI 작업 환경 만들기
Section 01 기본 환경 구성하기
1 아나콘다 활용하기
2 구글 코랩 사용하기
확인 문제 / 개념정리

Chapter 02 데이터 획득하기
Section 01 파이썬 데이터 분석 라이브러리 활용하기
1 넘파이 이용하기
2 판다스 이용하기
Section 02 데이터 불러오기
Section 03 데이터 저장하기
확인 문제 / 개념정리

Chapter 03 데이터 구조 확인하기
Section 01 데이터프레임 확인하기
1 데이터 살펴보기
2 데이터프레임의 기본 정보 확인하기
확인 문제 / 개념정리

Chapter 04 기초 데이터 다루기
Section 01 필요 데이터 선택하기
1 칼럼명으로 데이터 선택하기
2 행 범위를 지정하여 데이터 선택하기
3 특정 행, 열의 범위를 선택하여 데이터를 선택하기
4 조건으로 데이터 선택하기
Section 02 필요 데이터 변경하기
1 데이터 추가하기
2 데이터 삭제하기
3 칼럼명 변경하기
4 데이터프레임 정렬하기
Section 03 데이터 프레임 변형하기
1 그룹화하기
2 피벗테이블 생성하기
3 인덱스 및 칼럼 레벨 변경하기
Section 04 데이터프레임 병합하기
1 concat 활용하여 병합하기
2 merge/join 활용하여 병합하기
확인 문제 / 개념정리

Chapter 05 데이터 이해하기
Section 01 지표로 데이터 탐색하기
1 일변량 비시각화 탐색하기
2 다변량 비시각화 탐색하기
Section 02 시각화로 데이터 탐색하기
1 일변량 시각화 탐색하기
2 다변량 시각화 탐색하기
3 maplotlib 활용하기
4 seaborn 시각화 라이브러리 활용하기
확인 문제 / 개념정리

Chapter 06 데이터 전처리하기
Section 01 수치형 데이터 정제하기
1 결측치 파악하기
2 결측치 처리하기
3 이상치 파악하기
4 이상치 처리하기
5 구간화하기

Section 02 범주형 데이터 정제하기
1 레이블 인코딩하기
2 ...

국내도서 > 수험서/자격증 > 민간자격 > AICE
국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능

2027 빠르게 따는 AICE ASSOCIATE (자동 채점 서비스 & 소스코드 파일 제공)/조영훈.이유성 지음, 김이사.김지훈.홍준재 감수/골든래빗(주)

Mon, 29 Jun 2026 11:01:00 +0900

2027 빠르게 따는 AICE ASSOCIATE (자동 채점 서비스 & 소스코드 파일 제공)

조영훈.이유성 지음, 김이사.김지훈.홍준재 감수 / 골든래빗(주) / 2026년 07월 / ISBN:9791124516331
정가: 35,000원 / 판매가: 31,500원 / 마일리지: 1,750원
이벤트: 취업 성공 3트랙(전문직· IT· 현장형 기술직) + 투두리스트, 목표 달력, 타임테이블 떡메모지

★ 비전공자도, 노베이스도 빠르게 따자!
★ 책 + 채점 서비스 + 카페 + 단톡까지
★ 확실한 합격으로 안내하는 AICE ASSOCIATE 합격 토탈 전략 패키지
인공지능(AI) 시대, AI는 더 이상 전공자만의 전유물이 아닙니다. 영어 실력을 증명하기 위해 토익을 보듯, 이제는 AI 실무 능력을 증명하기 위해 'AICE ASSOCIATE'에 도전해야 할 때입니다.
《빠르게 따는 AICE ASSOCIATE》는 Python 문법조차 모르는 문과생, 비전공자, 노베이스 수험생이 복잡한 이론에 매몰되지 않고 '단기 합격'이라는 목표까지 가장 빠르고 확실하게 도달할 수 있도록 설계된 맞춤형 합격 전략서입니다.
단순히 개념을 나열하는 교재가 아닙니다. 시험에 나오는 것만, 합격에 필요한 만큼만 담았습니다. 방대한 AI 이론 대신 실제 출제 패턴을 철저히 분석했고, 처음 보는 코드도 두렵지 않도록 한 줄씩 읽히는 친절한 해설로 구성했습니다. '개념 → 예제 → 실전 문제'로 이어지는 3단계 학습 흐름을 따라가다 보면, 어느새 코드가 눈에 들어오고 문제가 풀리는 자신을 발견하게 될 것입니다.

[PART 1] 인공지능과 작업 환경
1장 인공지능과 머신러닝, 딥러닝
__01 인공지능
__02 머신러닝
__03 딥러닝

2장 작업 환경 및 공식 문서 활용법
__01 작업 환경
__02 공식 문서 활용법

[PART 2] 데이터 조작
1장 Numpy 기초
__01 NumPy 기초
__02 배열 연산
__03 슬라이싱과 인덱싱

2장 Pandas 핸들링
__01 Pandas 핸들링
__02 데이터 선택
__03 데이터 결합

[PART 3] 데이터 전처리
1장 탐색적 데이터 분석
__01 탐색적 데이터 분석
__02 범주형 데이터
__03 데이터 시각화

2장 데이터 정제
__01 결측치
__02 이상치

3장 변수 변환
__01 스케일링
__02 인코딩
__03 변수 가공

4장 데이터 분할
__01 데이터 분할

[PART 4] AI 모델링 - 머신러닝
1장 지도학습
__01 지도학습-회귀
__02 지도학습-분류

2장 비지도학습
__01 비지도학습
__02 군집분석
__03 주성분 분석
__04 지도학습과 비지도학습

[PART 5] AI 모델링 - 딥러닝
1장 인공신경망
__01 인공신경망
__02 인공신경망의 학습 메커니즘
__03 인공신경망 설계

2장 심층신경망
__01 심층신경망 구현

3장 심층신경망을 활용한 실전 모델링
__01 이진 분류 DNN
__02 다중 분류 DNN
__03 회귀 DNN

[PART 6] 빈출 패턴 분석
1장 데이터 조작
__01 필수 라이브러리 불러오기
__02 데이터 불러오기 및 저장
__03 데이터 병합
__04 데이터 분포 시각화

2장 데이터 전처리
__01 변수 간 관계 분석
__02 이상치 처리
__03 결측치 처리
__04 불필요한 컬럼 삭제
__05 범주형 변수 인코딩
__06 데이터 분리 및 정규화

3장 AI 모델링
__01 머신러닝 모델 학습
__02 머신러닝 모델 평가
__03 딥러닝 모델 설계 및 학습
__04 딥러닝 모델 성능 평가 및 저장

[PART 7] 기출동형 문제 & Level 모의고사
기출동형 문제
● 제1회 기출동형 문제
● 제...

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AICE 시험 완벽 대비 Basic 편/KT 고영훈 외 지음/한국경제신문

Mon, 22 Jun 2026 14:30:00 +0900

AICE 시험 완벽 대비 Basic 편

KT 고영훈 외 지음 / 한국경제신문 / 2026년 06월 / ISBN:9788947502825
정가: 30,000원 / 판매가: 27,000원 / 마일리지: 1,500원
이벤트: 취업 성공 3트랙(전문직· IT· 현장형 기술직) + 투두리스트, 목표 달력, 타임테이블 떡메모지

AI를 배우는 모든 이들의 첫 번째 선택
데이터 분석부터 AI 모델링까지, 가장 쉬운 실전 AI 입문서

AI는 이제 일부 전문가만의 기술이 아니다. 생성형 AI가 일상이 되고, 데이터 기반 의사결정이 모든 산업의 기본 역량이 된 시대에 중요한 것은 ‘AI를 얼마나 많이 아는가’가 아니라 ‘AI를 얼마나 활용할 수 있는가’이다. 《AICE 시험 완벽 대비 Basic편》은 이러한 시대 변화에 맞춰 만들어진 실무형 AI 역량 평가로, 비전공자와 입문자도 데이터 분석과 AI 모델링을 경험하며 문제해결 능력을 검증할 수 있도록 설계된 자격시험이다.
AICE Basic편의 가장 큰 특징은 이론 중심이 아닌 실습 중심 평가에 있다. 시험은 100% 실기형으로 운영되며, 데이터 탐색과 분석, 데이터 전처리, 인공지능 모델링, 성능평가까지 AI 문제해결의 전 과정을 직접 수행해야 한다. 단순 암기가 아니라 데이터를 읽고 해석하며 결과를 만들어내는 과정 자체를 평가한다. 특히 노코딩 기반 환경에서 진행되기 때문에 코딩 경험이 없는 학습자도 충분히 도전할 수 있다.
《AICE 시험 완벽 대비 Basic편》은 변화하는 AI 학습 환경과 최신 출제 경향을 반영해, 초보 학습자도 실전 감각을 익힐 수 있도록 구성했다. 첫째, 데이터 분석과 전처리 영역을 단계별 실습 중심으로 설명해 복잡한 개념을 쉽게 이해하도록 했다. 둘째, 시험에서 활용하는 노코딩 AI 실습 도구 환경을 반영해 실제 시험처럼 따라 하며 익힐 수 있다. 셋째, 머신러닝 모델링과 성능평가 영역을 단순 기능 설명이 아닌 ‘왜 이런 선택을 하는가’에 초점을 맞춰 구성해 AI 사고력을 키우도록 했다. 넷째, 출제 포인트와 실전 문제를 연결해 학습→실습→적용→합격으로 이어지는 학습 구조를 [more...]

들어가며

STEP 1 이해하기
01. AI의 이해
1. AI, 만나서 반가워!
1.1 인공지는(AI)이란?
1.2. 기계도 학습한다
1.3 AI가 주목받는 이유

2 AI, 조금 더 알아볼까?
2.1 문제도 주고 답도 주는 지도학습
2.2 문제만 주는 비지도학습
2.3 당근과 채찍, 강화학습
2.4 최고로 핫한, 딥러닝
2.5 AI 핫 키워드

03 AI, 어떻게 구현할까?
3.1 문제 정의
3.2 데이터 수집
3.3 데이터 분석 및 전처리
3.4 AI 모델링
3.5 AI 적용

4 AI, 어디에 쓰일까?
4.1 AI + 물류 : 아마존, 소비자의 수요 예측
4.2 AI + 의료 : 맞춤형 의료 서비스, 닥터앤서 2.0
4.3 AI + X : 우리의 업무를 돕는 AI

02. AI 구현 프로세스
1. 문제 정의
1.1 어떤 문제를 풀 것인가?
1.2 어떻게 풀 것인가?
2 데이터 수집
2.1 무엇을 수집할 것인가?
2.2 어떻게 수집할 것인가?
2.3 어떤 상태의 데이터를 수집해야 하는가?

3 데이터 분석 및 전처리
3.1 데이터 타입(Type) 확인
3.2 기술 통계(Descriptive Statistics) 확인
3.3 데이터 시각화(Visualization)
3.4 결측치(Missing Value) 처리
3.5 이상치 처리
3.6 인코딩(Encoding)
3.7 스케일링(Scaling)

4 AI 모델링
4.1 모델 선택과 학습
4.2 결과 평가
4.3 더 나은 모델 만들기

STEP 2 해보기
03. AIDU로 AI 실습하기(분류)
1. [분류] 호텔 예약 취소 여부 예측
1.1 데이터 가져오기
1.2 탐색적 데이터 분석(EDA)-① 기초 정보 분석
1.3 탐색적 데이터 분석(EDA)-② 시각화 분석
1.4 데이터 전처리와 피처 엔지니어링
1.5 AI 모델 만들기 및 활용하기-① 딥러닝
1.6 AI 모델 만들기 및 활용하기-② 머신러닝

04 AIDU로 AI 실습하기(회귀)
1 [회귀] 지하철 이용객 수 예측
1.1 데이터 가져오기
1.2 탐색적 데이터 분석(EDA)-① 기초 정보 분석
1.3 탐색적 데이터 분석(EDA)-② 시각화 분석
1.4 데이터 전처리와 피처 엔지니어링
1.5 AI 모델 만들기 및 활용하기-① 딥러닝
1.6 AI 모델 만들기 및 활용하기-② 머신러...

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