머리말

Chapter 1 파이썬 기초
1.1 소프트웨어 소개
1.2 파이썬(Python) 소개와 설치
1.3 Jupyter Notebook
1.4 파이썬의 기초 문법
1.5 알고리즘
1.6 조건 구조
1.7 반복 구조 – while 문
1.8 반복 구조 – for 문
연습문제
실습문제

Chapter 2 파이썬 자료구조와 함수
2.1 리스트(List) 자료형
2.2 튜플(Tuple) 자료형
2.3 집합(Set) 자료형
2.4 사전(Dictionary) 자료형
2.5 문자열
2.6 파일 입출력
2.7 함수
프로그래밍 실습
연습문제

Chapter 3 데이터 분석
3.1 데이터 분석 개요
3.2 데이터 수집
3.3 셀 참조 방식
3.4 데이터 분석을 위한 엑셀 함수
3.5 조건부 서식을 이용한 시각화
3.6 차트를 이용한 시각화
3.7 스파크라인을 이용한 시각화
3.8 추세선과 값의 예측
3.9 결측값 처리
3.10 정렬과 필터
연습문제
실습문제

Chapter 4 ChatGPT
4.1 ChatGPT란?
4.2 ChatGPT 시작하기
4.3 ChatGPT에게 질문하기
4.4 ChatGPT를 이용한 번역
4.5 ChatGPT를 활용한 글쓰기
4.6 ChatGPT를 이용한 문서 요약
4.7 ChatGPT를 활용한 엑셀 작업
4.8 ChatGPT를 프로그래밍에 활용하기
연습문제
실습문제

Chapter 5 기계학습
5.1 기계학습의 개념
5.2기계학습을 통한 데이터 분석 절차
5.3 기계학습의 학습 방법에 따른 분류
5.4 기계학습을 위한 기본 파이썬 라이브러리의 이해
5.5 기계학습 수행을 위한 데이터 셋 활용
5.6 기계학습 실습 도구: Teachable Machine 기본 사용법
5.7 기계학습 실습 도구: Teachable Machine 모델 내보내기
연습문제
실습문제

Chapter 6 인공지능
6.1 인공지능 개요
6.2 인공지능 기술 분류 체계
6.3 인공 신경망의 이해
6.4 심층 신경망과 딥러닝
6.5 인공 신경망 활용 도구: 오렌지(Orange) 개요
6.6 인공 신경망 활용 도구: 오렌지(Orange) 기본 사용법
6.7 인공 신경망을 활용한 데이터 예측
6.8 심층 신경망을 활용한 데이터 분류
연습문제
실습문제

부록
Chapter 1. 문제풀이
Chapter 2. 문제풀이
Chapter 3. 문제풀이
Chapter 4. 문제풀이
Chapter 5. 문제풀이
Chapter 6. 문제풀이

인문·사회·예체능계열 전공자들이 소프트웨어의 기본 개념을 이해함으로써 컴퓨팅 사고를(computational thinking) 갖출 수 있도록 구성

이 책은 인문계열이나 사회계열, 예체능 계열 등 소프트웨어와의 관련성이 높지 않은 전공자들이 소프트웨어의 기본 개념을 이해함으로써 컴퓨팅 사고(computational thinking)를 갖추게 하는 데 중점을 두었다. 이를 바탕으로 다양한 응용분야에서 활용하는데 필요한 소프트웨어와 인공지능 관련 프로그램을 배울 수 있게 되어 있다.
1장과2장에서는 소프트웨어와 알고리즘의 개념을 설명하고, 파이썬 언어의 기본적인 문법을 다루고 있다. 파이썬은 전 세계에서 가장 활발하게 사용하는 프로그래밍 언어로, 데이터분석이나 인공지능의 전문적인 도구를 사용하려면 반드시 익혀야 하는 기술이다. 본 교재에서는 다양한 실습 예제들을 제시하여, 독자들이 파이썬 프로그래밍과 컴퓨팅 사고에 익숙해질 수 있도록 하였다.
3장에서는 데이터분석의 개념과 필요성, 데이터분석 절차를 살펴보고 있다. 데이터분석 도구로 가장 널리 사용되는 엑셀(Excel)에서 제공하는 다양한 데이터분석 기능, 데이터 시각화와 추세선을 이용한 값의 예측, 결측값 처리 등을 다루었다. 4장에서는 OpenAI에서 개발한 인공지능 챗봇인ChatGPT의 주요 개념과 함께 질문하기, 번역하기, 문서 요약 등ChatGPT의 기본 사용법을 소개하고 ChatGPT를 이용하여 작문하는 방법 및 엑셀 작업을 수행하는 방법, 그리고ChatGPT를 이용하여 프로그래밍하는 방법 등에 대해 설명한다. 5장에서는 기계학습의 개념과 대표적인 기계학습 알고리즘에 대해 설명하였다. 구글에서 제공하는Teachable Machine의 기계학습 모델과 기계학습 절차를 소개하고 있다. 이를 이용하여 영상이나 음성을 인식하는 시스템을 쉽게 구축할 수 있는 실습 예제들을 실었다. 6장에서는 인공지능과 신경망, 딥러닝의 개념과 알고리즘들을 다루었다. 인공신경망을 실습할 수 있는 도구로 오렌지(Orange)를 소개하고, 이를 이용한 데이터 예측과 데이터 분류 작업에 필요한 실습 예제들을 소개했다. 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 대부분의 실습 예제들이 직관적인 사용자 인터페이스와 최소한의 프로그래밍으로 구성되어 있다.