Python으로 배우는 문제해결과 인공지능
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컴퓨팅 사고는 자신의 영역에 컴퓨터과학 원리와 개념을 활용하여 논리적으로 풀어낼 수 있는 방법을 통해 배양된다. 수년간 대학에서 강의를 해 온 우리는 시대적 요구를 반영하기 위해 SW교육모델과 교육내용을 연구하였다.그 결과 미래사회의 인재를 양성하기 위한 기존의 획일적인 SW기초교육을 탈피하여 ‘컴퓨팅적 사고기반의 융복합적 사고능력’을 배양할 수 있도록 하였다. 컴퓨터과학 기반의 논리적 알고리즘 사고를 배워 일상생활의 문제를 다양하고 효율적인 방법으로 해결할 수 있도록 돕는다.
인공지능은 21세기를 살아감에 따라 중요성을 부정하기 힘들다. 그러나 학교에서 이 주제를 전부 가르치기에는 만만치 않다. 실습을 하기도 어려울뿐더러 인공지능을 배우고자 하는 학생들이 각자 생각하는 인공지능에 대한 개념 인식도 다르기 때문이다. 그나마 실습을 간단하게 해 볼 수 있도록 파이썬이라는 프로그램이 있어서 이를 이용하여 인공지능 분야에 많이 사용되고 있다.
이를 위해 이 책에서는 인공지능의 간단한 개념과 파이썬을 이용하여 주어진 문제를 새롭게 해석하고 해결하여 IT 융복합적 사고를 기를 수 있도록 하였다. 특히 비전공 학생들의 SW교육에 대한 역효과를 줄이고 효과를 거두기 위해 적절한 교육목표, 시각적 알고리즘(순서도), 프로그래밍 언어, 예제, 난이도를 정하였다.
따라서 이 책을 통하여 알고리즘적 사고를 바탕으로 파이썬으로 코딩을 경험한 학생들은 문제해결 접근 방식을 체득하게 될 것이다.
인공지능은 21세기를 살아감에 따라 중요성을 부정하기 힘들다. 그러나 학교에서 이 주제를 전부 가르치기에는 만만치 않다. 실습을 하기도 어려울뿐더러 인공지능을 배우고자 하는 학생들이 각자 생각하는 인공지능에 대한 개념 인식도 다르기 때문이다. 그나마 실습을 간단하게 해 볼 수 있도록 파이썬이라는 프로그램이 있어서 이를 이용하여 인공지능 분야에 많이 사용되고 있다.
이를 위해 이 책에서는 인공지능의 간단한 개념과 파이썬을 이용하여 주어진 문제를 새롭게 해석하고 해결하여 IT 융복합적 사고를 기를 수 있도록 하였다. 특히 비전공 학생들의 SW교육에 대한 역효과를 줄이고 효과를 거두기 위해 적절한 교육목표, 시각적 알고리즘(순서도), 프로그래밍 언어, 예제, 난이도를 정하였다.
따라서 이 책을 통하여 알고리즘적 사고를 바탕으로 파이썬으로 코딩을 경험한 학생들은 문제해결 접근 방식을 체득하게 될 것이다.
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출판사 리뷰
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-간단하고 쉬운 예를 통해 인공지능의 기초적인 개념을 익힐 수 있도록 설명하였다.
-누구나 파이썬을 이용하여 문제해결뿐 아니라 인공지능의 개념까지 체득할 수 있도록 13장에 걸쳐서 실습과 이론으로 구성하였다.
-그림을 활용하여 학습자가 인공지능과 파이썬의 중요한 개념들을 직관적으로 이해할 수 있도록 하였다.
-파이썬(Python)과 플로우고리즘(flowgorithm)을 이용하여 일상생활에서의 문제를 논리적으로 설계하여 해결할 수 있도록 기초적인 실습예제를 포함시켰다.
-구글의 티처블 머신을 이용하여 간단한 기계학습을 체험할 수 있도록 하였다.
-구글의 코랩(colab)과 파이썬을 활용하여 문제해결을 할 수 있도록 구성하였다.
-누구나 파이썬을 이용하여 문제해결뿐 아니라 인공지능의 개념까지 체득할 수 있도록 13장에 걸쳐서 실습과 이론으로 구성하였다.
-그림을 활용하여 학습자가 인공지능과 파이썬의 중요한 개념들을 직관적으로 이해할 수 있도록 하였다.
-파이썬(Python)과 플로우고리즘(flowgorithm)을 이용하여 일상생활에서의 문제를 논리적으로 설계하여 해결할 수 있도록 기초적인 실습예제를 포함시켰다.
-구글의 티처블 머신을 이용하여 간단한 기계학습을 체험할 수 있도록 하였다.
-구글의 코랩(colab)과 파이썬을 활용하여 문제해결을 할 수 있도록 구성하였다.
목차
목차
CHAPTER 1 인공지능의 세상
1.1 인공지능
1.2 인공지능 실습
연습문제
CHAPTER 2 문제해결과 인공지능
2.1 그래프의 이해
2.2 너비 우선 탐색
2.3 깊이 우선 탐색
2.4 트리의 이해
연습문제
CHAPTER 3 규칙과 조건식
3.1 전문가 시스템
3.2 프로그래밍 언어-선택 논리
연습문제
CHAPTER 4 알고리즘과 절차
4.1 알고리즘의 이해
4.2 알고리즘 실습
연습문제
CHAPTER 5 변수와 연산자
5.1 변수
5.2 연산자
연습문제
CHAPTER 6 선택 구조
6.1 파이썬 선택문
연습문제
CHAPTER 7 기계학습
7.1 기계학습이란?
7.2 기계학습의 종류
연습문제
CHAPTER 8 여러 가지 자료형
8.1 문자열
8.2 리스트
8.3 튜플
8.4 딕셔너리
8.5 세트
연습문제
CHAPTER 9 반복문
9.1 반복문
9.2 while문
9.3 for문
9.4 무한 반복과 break문, continue문
9.5 while문과 for문 서로 변환하기
9.6 중첩 반복문
연습문제
CHAPTER 10 그리디
10.1 그리디란?
연습문제
CHAPTER 11 문제해결을 위한 탐색(더 알아보기)
11.1 탐색
11.2 인공지능에서의 탐색
11.3 깊이 우선 탐색
11.4 너비 우선 탐색
연습문제
CHAPTER 12 함수
12.1 함수의 개념
12.2 함수의 종류
12.3 전역변수와 지역변수
12.4 함수 메서드와 모듈
연습문제
CHAPTER 13 파일처리
13.1 파일처리
연습문제
1.1 인공지능
1.2 인공지능 실습
연습문제
CHAPTER 2 문제해결과 인공지능
2.1 그래프의 이해
2.2 너비 우선 탐색
2.3 깊이 우선 탐색
2.4 트리의 이해
연습문제
CHAPTER 3 규칙과 조건식
3.1 전문가 시스템
3.2 프로그래밍 언어-선택 논리
연습문제
CHAPTER 4 알고리즘과 절차
4.1 알고리즘의 이해
4.2 알고리즘 실습
연습문제
CHAPTER 5 변수와 연산자
5.1 변수
5.2 연산자
연습문제
CHAPTER 6 선택 구조
6.1 파이썬 선택문
연습문제
CHAPTER 7 기계학습
7.1 기계학습이란?
7.2 기계학습의 종류
연습문제
CHAPTER 8 여러 가지 자료형
8.1 문자열
8.2 리스트
8.3 튜플
8.4 딕셔너리
8.5 세트
연습문제
CHAPTER 9 반복문
9.1 반복문
9.2 while문
9.3 for문
9.4 무한 반복과 break문, continue문
9.5 while문과 for문 서로 변환하기
9.6 중첩 반복문
연습문제
CHAPTER 10 그리디
10.1 그리디란?
연습문제
CHAPTER 11 문제해결을 위한 탐색(더 알아보기)
11.1 탐색
11.2 인공지능에서의 탐색
11.3 깊이 우선 탐색
11.4 너비 우선 탐색
연습문제
CHAPTER 12 함수
12.1 함수의 개념
12.2 함수의 종류
12.3 전역변수와 지역변수
12.4 함수 메서드와 모듈
연습문제
CHAPTER 13 파일처리
13.1 파일처리
연습문제
저자
저자
김현정
2015년 08월 건국대학교 일반대학원 컴퓨터공학과 인공지능 전공(공학박사)
2016년 ~ 2019년 02월 건국대학교 초빙교수
2019년 03월 ~ 현재 건국대학교 상허교양대학 조교수
관심분야: SW프로그래밍, 컴퓨팅 사고, 인공지능, 정보보안, AI 교육
2016년 ~ 2019년 02월 건국대학교 초빙교수
2019년 03월 ~ 현재 건국대학교 상허교양대학 조교수
관심분야: SW프로그래밍, 컴퓨팅 사고, 인공지능, 정보보안, AI 교육
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