AICE 시험 완벽 대비 Basic 편

AI를 배우는 모든 이들의 첫 번째 선택

데이터 분석부터 AI 모델링까지, 가장 쉬운 실전 AI 입문서



AI는 이제 일부 전문가만의 기술이 아니다. 생성형 AI가 일상이 되고, 데이터 기반 의사결정이 모든 산업의 기본 역량이 된 시대에 중요한 것은 ‘AI를 얼마나 많이 아는가’가 아니라 ‘AI를 얼마나 활용할 수 있는가’이다. 《AICE 시험 완벽 대비 Basic편》은 이러한 시대 변화에 맞춰 만들어진 실무형 AI 역량 평가로, 비전공자와 입문자도 데이터 분석과 AI 모델링을 경험하며 문제해결 능력을 검증할 수 있도록 설계된 자격시험이다.

AICE Basic편의 가장 큰 특징은 이론 중심이 아닌 실습 중심 평가에 있다. 시험은 100% 실기형으로 운영되며, 데이터 탐색과 분석, 데이터 전처리, 인공지능 모델링, 성능평가까지 AI 문제해결의 전 과정을 직접 수행해야 한다. 단순 암기가 아니라 데이터를 읽고 해석하며 결과를 만들어내는 과정 자체를 평가한다. 특히 노코딩 기반 환경에서 진행되기 때문에 코딩 경험이 없는 학습자도 충분히 도전할 수 있다.

《AICE 시험 완벽 대비 Basic편》은 변화하는 AI 학습 환경과 최신 출제 경향을 반영해, 초보 학습자도 실전 감각을 익힐 수 있도록 구성했다. 첫째, 데이터 분석과 전처리 영역을 단계별 실습 중심으로 설명해 복잡한 개념을 쉽게 이해하도록 했다. 둘째, 시험에서 활용하는 노코딩 AI 실습 도구 환경을 반영해 실제 시험처럼 따라 하며 익힐 수 있다. 셋째, 머신러닝 모델링과 성능평가 영역을 단순 기능 설명이 아닌 ‘왜 이런 선택을 하는가’에 초점을 맞춰 구성해 AI 사고력을 키우도록 했다. 넷째, 출제 포인트와 실전 문제를 연결해 학습→실습→적용→합격으로 이어지는 학습 구조를 만들었다.

이 책의 진짜 장점은 자격증 취득에서 끝나지 않는다는 점이다. 독자는 이 책을 통해 데이터를 바라보는 관점, AI 문제해결 프로세스, 그리고 실제 업무와 학습에 활용할 수 있는 AI 문해력을 함께 얻게 된다. AI 시대의 경쟁력은 더 이상 프로그래밍 능력만으로 결정되지 않는다. 데이터를 이해하고, AI를 활용해 문제를 해결하는 힘. 이 책은 그 첫걸음을 가장 쉽고 체계적으로 안내하는 실전 가이드가 될 것이다.



코딩 장벽 없이 AI 문제해결 과정을 경험하게 만드는 실전형 입문서

노코딩 실습도구 AIDU 활용, 실제 데이터 기반 프로젝트 실습



《AICE 시험 완벽 대비 BASIC편》 은 AI 입문자와 비전공자도 쉽게 따라올 수 있도록 설계된 실전형 AI 학습서다. AICE는 AI 활용 역량을 평가하는 자격시험이지만, 이 책이 지향하는 목표는 단순한 시험 합격이 아니다. 데이터를 이해하고, AI를 활용해 문제를 해결하는 사고방식을 익히며, 실제 업무와 학습 현장에 적용할 수 있는 AI 문해력을 갖추는 데 있다. 책은 AI를 ‘전문가의 기술’이 아니라 누구나 익혀야 할 새로운 언어로 바라본다.

이 책의 가장 큰 특징은 코딩 장벽을 과감하게 낮췄다는 점이다. 모든 실습은 KT가 개발한 노코딩 AI 실습도구 AIDU를 기반으로 진행된다. 복잡한 프로그래밍 없이 클릭과 선택만으로 데이터 분석, 전처리, AI 모델링, 성능평가까지 수행할 수 있도록 구성되어 있어 처음 AI를 접하는 독자도 부담 없이 학습할 수 있습니다. AI 학습에서 중요한 것은 코드를 외우는 것이 아니라 문제를 정의하고 데이터를 해석하며 모델을 설계하는 사고 과정이라는 점을 책 전체가 일관되게 보여준다.

구성 또한 학습 효율에 초점을 맞췄다. 먼저 STEP 1 ‘이해하기’에서는 AI, 머신러닝, 딥러닝의 개념부터 AI 구현 프로세스까지 핵심 개념을 쉽게 익힐 수 있다. 이어 STEP 2 ‘해보기’에서는 호텔 예약 취소 예측, 지하철 이용객 수 예측 등 실제 사례를 통해 분류와 회귀 문제를 직접 다룬다. 마지막 STEP 3 ‘더 깊게 알기’에서는 머신러닝 알고리즘과 딥러닝 원리까지 확장 학습이 가능하도록 설계했습니다. 이론→실습→심화의 구조는 반복 학습을 자연스럽게 만들고, 학습자가 단순 암기가 아닌 실제 이해에 도달하도록 돕는다.

무엇보다 이 책은 AI를 ‘기술’보다 ‘문제해결 과정’으로 접근한다. 문제 정의에서 시작해 데이터 수집, 탐색적 데이터 분석, 전처리, 모델링, 성능평가, 적용까지 AI 구현 전 과정을 경험하게 함으로써 독자는 단순한 수험생이 아니라 AI 활용자가 된다. 데이터가 무엇을 말하는지 읽고, 어떤 모델을 선택해야 하는지 고민하고, 결과를 해석하는 과정 자체가 이 책의 진짜 학습이다.