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『데이터 사이언티스트 되기』는 AI와 빅데이터를 처음 접하는 고등학생, 대학생, 그리고 일반 교양인들도 쉽게 이해할 수 있도록 구성하였다. 각 장에서는 실제 사례와 개념 설명을 포함하여 독자들이 AI와 빅데이터를 체계적으로 학습할 수 있도록 돕는다. 또한, 이를 통해 데이터 사이언티스트로 성장하는 데 필요한 창의적이고 비판적인 통계적 사고력과 통계적 리터러시 역량을 키울 수 있도록 하였다.

1장 빅데이터 진화

1.1 빅데이터 정의와 분류
1.2 빅데이터와 통계
1.3 빅데이터 수집과 인공지능 학습자료
1.4 개인정보보호 빅데이터

2장 튜닝 실험과 인공지능

2.1 튜닝 실험
2.2 인공지능 태생과 학습 원리
2.3 기계 학습 핵심 개념과 최적화
2.4 신뢰할 수 있는 인공지능

3장 ChatGPT의 이해와 활용: 원리부터 창의적 사고 확장까지

3.1 기계언어와 인간언어
3.2 ChatGPT 개요, 원리와 발전
3.3 창의적 ChatGPT 사용
3.4 창의적 문제 해결과 실용적 활용 도구 ChatGPT

4장 인공지능 학습과 평가

4.1 인공지능 학습
4.2 인공지능 모형 평가
4.3 데이터 분할과 인공지능 모델 성능 평가의 원리
4.4 인공지능 기계학습 알고리즘

5장 인공지능의 과거와 미래

5.1 진화하는 인공지능
5.2 차세대 심층학습 기술
5.3 인공지능과 함께 하는 인간
5.4 인공지능 발달에 따른 마주할 과제

· 참고문헌