기록하는 공부

시험 접수 시험 접수는 AICE 홈페이지에서 할 수 있으며 아래 링크를 타고 가서 할 수 있습니다. https://aice.study/certi/request AICE KT가 개발하여 한국경제신문과 함께 주관하는 인공지능 능력시험입니다. aice.study 연습문제 각 자격증 별로 연습문제가 회귀, 분류 한 문제씩 있으므로 시험 응시 전 풀어보시면 도움이 많이 될 것 같아요. 시험 후기 난이도는 연습문제와 비슷했던 것 같습니다. 다만 BASIC 강의에서 수강했던 기초 개념이 부족하다면 문제를 해결하는데 어려움을 겪을 것 같아요. 나 역시 여러 실습 문제를 풀어본 것이 아니기 때문에 시험에서 데이터 전처리 단계에서 많은 시간을 할애했습니다 ㅜㅜ 더군다나 아쉬웠던 점은 연습문제의 답을 제공하지 않는 것이였어..

※ 본 포스팅은 AICE Basic 종합 패키지를 수강하고 복습하기 위해 필자가 임의로 작성한 글입니다. 문제정의 문제정의는 목적과 목표를 명확히 하는 단계이다. 이때, "AI를 적용하여 해결하기에 적절한 문제인가?"라는 생각을 해야 한다. 어떤 경우에 AI를 적용하면 효과적인지 알아보자. 1. AI가 적용될 수 있는 상황 01. 데이터나 규칙이 복잡한 경우 - 시간 지연, 오류 발생 등 문제 발생 >> AI를 활용한다면 데이터 기반으로 스스로 학습하고 자동으로 규칙을 생성하기 때문에 데이터나 규칙이 복잡한 경우에 효율적이라고 할 수 있다. 02. 다양한 형태의 데이터를 활용하는 경우 과거와 달리 데이터 저장방식의 발전으로 알고리즘 및 학습 방식이 연구되면서 반정형 데이터와 비정형 데이터의 비약적인 발전..

※ 본 포스팅은 AICE Basic 종합 패키지를 수강하고 복습하기 위해 필자가 임의로 작성한 글입니다. AIDU Jupyter lab - 코딩 기반의 데이터 분석 및 AI 모델 개발 - 제공 언어 : Python, R AIDU ez - 코딩 없는 클릭 기반의 데이터 분석 및 AI 모델 개발 - KT 활용도가 높은 AI 분석 모델 제공 AI 분석 단계 1. 문제 정의 - 무엇을 하고자 하는가? - 얻고자 하는 결과는 무엇인가? 2. 데이터 수집 - 어떤 종류의 데이터가 있는가? - 얼마나 데이터를 확보할 수 있는가? 3. 데이터 분석 - 의미 있는 데이터는 무엇일까? - 데이터의 분포와 인관관계느느 어떨까? 4. AI 모델링 - 어떤 항목을 활용할 것인가? - 어떻게 학습시킬 것인가? 5. AI 적용 데..

※ 본 포스팅은 AICE Basic 종합 패키지를 수강하고 복습하기 위해 필자가 임의로 작성한 글입니다. AI의 정의 알파고, 로봇청소기, 영상 인식 등 우리 주위의 이미 AI은 많이 있다. 한번 AI와 관련된 단어들을 떠올려보자. AI라는 단어를 떠올려봤을 때 아래와 같은 단어들을 연상시킬 수 있다. 지도학습딥러닝GPUCNNAI모델빅데이터 머신러닝회귀비지도학습데이터 전처리 알고리즘 인공신경망validation강화학습과적합 그렇다면 정확한 AI의 정의는 무엇일까? AI는 Aritificial Intelligence의 약자로 인공지능이라고도 하며, 사람을 닮은 기계라는 의미에서 시작되었다. 정확한 정의로는 알고리즘으로 데이터를 학습(Train)하여 모델을 만드는 기술을 말한다. 데이터(Input Data)..