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수학과 함께하는 AI 기초: 파이선 프로그래밍 첫걸음

2021년 2학기 고등학교 ‘인공지능’ 교과목 도입 예고
4차 산업 혁명의 미래 인재는 지금, ‘AI’를 시작합니다.

EBS 소프트웨어 (www.ebssw.kr)에서 무료 강의와 데이터 소스 및 소스코드 제공

수학 개념부터 실습까지 한 권으로 탄탄하게!
수학의 원리로 파이선 프로그래밍을 배우고 일상 속 문제 상황을 해결하는 AI 알고리즘을 실습합니다.

PART Ⅰ 차근차근 알아가는 인공지능 이야기
인공지능의 발전 과정과 함께 활용 방법 그리고 수학과 어떤 연관 관계가 있는지를 담았습니다.

PART Ⅱ 데이터의 표현과 가공
본격적인 인공지능 분야로 진입하기에 앞서 기계 학습의 재료가 되는 다양한 생활 데이터, 이미지와 소리 데이터가 컴퓨터과학에서 처리되는 과정과 이를 뒷받침하는 명제, 행렬, 수열, 삼각함수 등의 수학 개념을 소개합니다.

PART Ⅲ 기계 학습과 문제 해결
데이터를 기반으로 한 기계 학습 알고리즘을 적용하는 일상 사례를 소개합니다. 각 사례에서 기계 학습 알고리즘에 필요한 데이터의 수집과 가시화 과정, 분류와 예측을 위한 선형회귀, 로지스틱회귀, 신경망의 구현과 이를 이해하기 위한 확률, 통계, 지수, 로그, 미분과 같은 수학 개념을 함께 학습합니다.

PART Ⅰ 차근차근 알아가는 인공지능 이야기
1. 인공지능은 무엇일까
2. 인공지능은 어떻게 발전해 왔을까
3. 인공지능은 어떻게 동작할까
4. 인공지능을 어디에 활용할까
5. 인공지능과 수학은 어떤 관련이 있을까


PART Ⅱ 데이터의 표현과 가공
1. 생활 데이터 처리하기
01. 생활 데이터 표현하기
02. 생활 데이터 다루기
03. 생활 데이터 가공하기
2. 이미지 데이터 처리하기
01. 이미지 데이터 표현하기
02. 이미지 데이터 다루기
03. 이미지 데이터 가공하기
3. 소리 데이터 처리하기
01. 소리 데이터 표현하기
02. 소리 데이터 다루기
03. 소리 데이터 가공하기

PART Ⅲ 기계 학습과 문제 해결
1. 내가 만약 축구팀 감독이라면
01. 데이터 수집하기
02. 데이터 불러오기
03. 데이터 다루기
04. 데이터 시각화하기
05. 학습하기
2. 고흐가 그린 붓꽃은 어떤 종류일까
01. 데이터 수집하기
02. 데이터 불러오기
03. 데이터 다루기
04. 데이터 시각화하기
05. 학습하기
3. 냉장고가 아이스크림을 자동으로 주문해 준다면
01. 데이터 수집하기
02. 데이터 불러오기
03. 데이터 다루기
04. 데이터 시각화하기
05. 학습하기
4. 아기가 내는 소리로 마음을 알 수 있다면
01. 데이터 수집하기
02. 데이터 불러오기
03. 데이터 다루기
04. 데이터 시각화하기
05. 학습하기
5. 기부된 의류를 자동으로 분류할 수 있다면
01. 데이터 수집하기
02. 데이터 불러오기
03. 데이터 다루기
04. 데이터 시각화하기
05. 학습하기

PART Ⅳ 부록
1. 인공지능과 파이선의 이해
2. 실습 환경 준비하기
3. Python 기본 IDLE(통합 개발 환경)로 실습 환경 준비하기