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제1장 인공지능 이론

1. 인공지능의 개념과 특성
⑴ 인공지능이란?
⑵ 인공지능의 특성
⑶ 인공지능이 적용된 소프트웨어

2. 인공지능의 학습
⑴ 인공지능은 어떻게 학습할까?
⑵ 데이터의 중요성
⑶ 데이터의 유형
⑷ 데이터 전처리

3. 기계학습과 딥러닝
⑴ 기계학습(머신러닝)이란?
⑵ 딥러닝이란?
⑶ 딥러닝의 발전과 활용 분야

4. 인공지능과 문제 해결
⑴ 인공지능으로 해결할 수 있는 문제
⑵ 문제 해결 과정

5. 인공지능의 사회적 영향
⑴ 인공지능 기술의 양면성
⑵ 인간과 인공지능의 협업
⑶ 데이터 편향성
[실전문제]


제2장 AI 학습을 위한 심화 코딩

1. 함수의 이해
⑴ 반복 명령 사용하기
⑵ 함수 사용하기
⑶ 함수 호출하기와 돌려주기

2. 함수 코딩 블록
⑴ 함수 정의하기 블록
⑵ 결괏값이 없는 함수 블록
⑶ 결괏값이 있는 함수 블록
⑷ 매개 변수 사용하기
⑸ 함수 활용하기

3. 함수 응용하기
프로젝트 입장객의 연령을 분석하는 AI 프로그램
[실전문제]

4. 반복 블록 활용하기
⑴ 다중 반복문 코딩하기
⑵ 조건문과 반복문 활용하기
[실전문제]


제3장 AI 학습을 위한 데이터 활용

1. 엑셀 데이터 활용하기
⑴ 엑셀 파일로 데이터 세트 만들기
⑵ 엑셀 파일 데이터 세트 업로드 하기
⑶ 엑셀 파일 불러오기
⑷ 엑셀 파일을 활용한 코딩하기
[프로젝트] 역사 퀴즈 프로그램
[실전문제]

2. 공공데이터 포털 활용하기
⑴ 공공데이터 포털이란?
⑵ 공공데이터 포털 가입하기
⑶ 공공데이터 포털 활용하기
⑷ 공공데이터를 활용하여 테이블 불러오기
[실전문제]


제4장 다양한 AI 응용 코딩

1. 광학 문자인식(OCR)
⑴ 광학 문자 인식(OCR)이란?
⑵ 문자 인식 프로그램 코딩하기
⑶ 이미지 자동 번역기 만들기
[프로젝트] 자동차 번호판 인식 AI 프로그램
[실전문제]

2. 안면 인식 기술과 감정 분석
⑴ 안면 인식이란?
⑵ 사진의 얼굴 인식 코딩하기
⑶ 비디오 화면의 얼굴 인식 코딩하기
⑷ 감정 분석 기술
⑸ 얼굴 감지와 감정 분석을 활용한 코딩하기
[프로젝트] 감정 인식을 이용한 음식 추천 시스템
[실전문제]

3. 티처블 머신
⑴ 티처블 머신이란?
⑵ 티처블 머신 비디오 학습하기
[프로젝트] AI 스마트 하우스 프로그램
[실전문제]

4. 회귀 분석
⑴ 회귀 분석이란?
⑵ 미래의 기온 예측하기
⑶ 연도에 따른 연평균 기온 예측하기
[프로젝트] 지구의 이산화탄소 예측 AI 프로그램
[실전문제]


제5장 정보 활용 AI 코딩

1. 실시간 공공데이터
⑴ 실시간 공공데이터
⑵ 공공데이터 포털에서 제공하는 실시간 데이터

2. 실시간 공공데이터를 활용한 AI 코딩
⑴ API란?
⑵ JSON이란?
⑶ 코디니에서 외부 API 활용하기
⑷ 외부 API를 활용한 코딩하기
[실전문제]


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AICE Future 1급 대비 모의 평가 1차
AICE Future 1급 대비 모의 평가 2차
AICE Future 1급 대비 모의 평가 3차


정답 및 해설
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