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    파이썬으로 시작하는 인공지능 기초 수업

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    파이썬으로 시작하는 인공지능 기초 수업 중고등학생을 위한 인공지능 코딩 입문서

    • 채상미 , 우범윤 , 이준용 저
    • 길벗
    • 2025년 11월 25일
    • 정가
      25,000원
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    ISBN: 9791140716432 224쪽 724g 190 x 261 (㎜)

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    이 책은

    실습과 원리 이해를 동시에!
    실생활 예제로 배우고 파이썬으로 만드는
    AI 프로젝트 수업

    인공지능(AI)은 더 이상 '먼 미래의 기술'이 아니다. 우리는 이미 일상에서 AI를 경험하고 있다. 교육 분야에서도 마찬가지로, 인공지능이 교육 현장에 본격적으로 도입되면서 학생들은 AI의 원리를 배우고, 이를 통해 새로운 문제를 해결하고자 하는 탐구의 주체가 되어 가고 있다.
    이 책은 이러한 변화를 담아, 그저 코드를 따라 치며 결과를 확인하는 단순한 프로그래밍 학습이 아니라 실습과 원리 이해가 유기적으로 연결되도록 구성했다. 한 줄의 코드가 어떤 의미를 갖는지, 그 과정에서 어떤 논리가 작동하는지를 천천히 짚어 가며 “왜 이렇게 되는가?”를 스스로 묻고 생각하고, 관찰하고, 추론하며 깨닫는 과정을 경험하도록 설계했다. 그 과정에서 학생들은 인공지능을 '사고의 파트너'로 만나게 될 것이며, 학습을 넘어 스스로 사고하는 힘을 기르고, 탐구적 태도를 갖춘 학습자로 성장하게 될 것이다.
    이 책이 인공지능을 처음 배우는 학생들에게는 흥미롭고 탄탄한 첫걸음이 되고, 수업을 설계하고 지도하는 교사들에게는 새로운 관점과 도전의 기회가 되어줄 것으로 기대한다.

     

     

    출판사 리뷰

    이 책의 특징
    1. 중고등 정보 교사들이 직접 집필 : 오랜 기간 학생들과 함께 수업을 해온 교사들이 현장에
    서의 경험과 교육자로서의 통찰, 실제 수업에서 부딪혀온 어려움과 학생들이 호기심을 느끼는
    순간들을 세심히 반영했다. 2. AI의 핵심 개념부터 딥러닝까지 코딩 실습 : AI를 가르치는 교사도, AI를 배우는 학생도 AI
    를 이해하고 탄탄한 기반을 다질 수 있도록 핵심 개념부터 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝까지
    쉽고 체계적으로 구성했다. 3. 2022 개정 교과서 반영 : 디지털 및 AI 역량 강화, 융합형 인재 양성이 목표인 2022 개정
    교육과정에서 이 책은 파이썬으로 AI 역량을 강화할 수 있도록 이끌어준다.


     



    저자 소개

    채상미 , 우범윤 , 이준용

    저자 : 채상미

    경기과학고등학교에 근무하면서 학생들과 데이터 과학, 딥러닝을 연구하며 틈틈이 책을 쓰고 있습니다. 교육 현장에서 학생들을 가르치면서도 스스로의 발전을 위한 노력으로 아주대학교에서 박사학위 취득을 위한 공부를 하고 있습니다. 2015 개정 교육과정 인공지능 기초 과목 시안 개발 연구진, 경기도중등정보교육연구회 간사를 거쳐 현재는 <정보> 교과서(2022),<인공지능 기초> 교과서(2015, 2022)를 집필했습니다. 경기도중등정보교육연구회 연구위원으로 활동하고 있습니다. 저서로는 《오렌지3로 시작하는 융합 데이터 과학》(공저)이 있습니다.

     

    저자 : 우범윤

    공주대학교 컴퓨터교육과를 졸업하고, 현재 한국교원대학교 인공지능 융합교육 전공 석사 과정에 재학 중입니다. 부천교육지원청 부설 영재교육원(창의융합상상소)에서 영재 학생을 대상으로 인공지능 및 정보 교육을 담당했으며, AI 선도학교인 경기 성주중학교에서 인공지능 대표교사로 활동하였습니다. 이후 서울북부교육지원청 AI 선도교사로서 교사 대상 연수를 기획·운영하며 인공지능 교육 확산에 힘썼습니다. 서울 중평중학교에서는 중학생을 대상으로 파이썬 및 인공지능 수업을 진행하며 SW·AI 인재 양성에 주력하였고, 현재는 서울과학고등학교에서 빅데이터와 인공지능 교육을 통해 미래 사회를 이끌 창의 융합형 인재를 양성하고 있습니다. 저서로는 《오렌지3로 시작하는 융합 데이터 과학》(공저)이 있습니다.

    목차

    • 머리말

       데이터 분석과 머신러닝 
      CHAPTER 1. 인공지능이란 무엇일까?
      인공지능 이해하기 | 인공지능, 머신러닝(기계학습), 딥러닝

      CHAPTER 2. 데이터 분석
      데이터 분석 이해하기 | 함수, 모듈
      인스타그램 데이터 분석 | 데이터 테이블, 튜플, 속성, 데이터의 시각화

      CHAPTER 3. 머신러닝
      머신러닝 이해하기 | 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습
      머신러닝 알아보기 | 선형회귀, 랜덤 포레스트, 앙상블 학습
      선형회귀로 홍수 예측하기 | EDA 과정, 선형회귀 활용, 머신러닝 예측
      랜덤 포레스트로 손글씨 분류하기 | 교차 검증, cross_val_predict 함수, 랜덤 포레스트


       탐색과 딥러닝 
      CHAPTER 4. 탐색
      탐색에 대해 알아보기 | 탐색의 필요성, 탐색 예시, 탐색 알고리즘 종류
      맹목적 탐색 | 깊이 우선 탐색, 너비 우선 탐색
      휴리스틱 탐색 | 언덕 등반, 최고 우선, A*

      CHAPTER 5. 딥러닝
      공부하는 인공지능, 손실함수 | 인공지능, 학습
      인공신경망 | 인공신경망, 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론
      신경망의 순전파 | 순전파, 활성화 함수
      오차 계산: 손실함수 | MSE, BCE, CE
      신경망의 역전파 | 오차역전파, 경사하강법, 연쇄법칙
      계층화 | 신경망 구현

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