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시험과정
1개의 Tabular data 데이터가 주어지며 파이썬 코딩으로 주피터 환경에서 분석 처리 AI 모델링 14개 문항으로 구성됨.
Tabular data 이해하기
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Jupyter Notebook 이해하기
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파이썬에서 데이터 처리를 하려면 판다스를 통해 데이터 프레임 변경 삭제 등의 처리 방법에 대한 이해 필요
데이터를 불러오고 정리하는 작업 : 전처리 ( 데이터전처리 / 결측치 처리 )
Pandas(판다스) 이해하기
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AI 데이터 모델링의 디테일 보다는 EDA (Exploratory Data Analysis) 탐색적 데이터 분석이 주요함. ( 시각화 )
[IT] 파이썬 데이터 시각화 ( matplotlib, seaborn ) 이해하기
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AI모델중 단일 모델, 앙상블 복합모델이 출제범위.
딥러닝의 경우 DNN, FNN와 같은 일반 뉴럴네트워크 이해 필요.
[IT] AI모델 이해하기
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[IT] 뉴럴 네트워크와 딥러닝 이해하기
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프로세스 :
데이터 수집 > 데이터 정리 > 모델학습 > 모델 테스트 > 모델 배포
로드맵

자격정보

참조 :
https://restapi.ktaidu.kt.co.kr/hub-api/api/v1/files/vods/AICE_ASSOCIATE.mp4
AICE
KT가 개발하여 한국경제신문과 함께 주관하는 인공지능 능력시험입니다.
aice.study
샘플 :
https://aice.study/certi/practice
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