2020-동계 AI Engineer 양성과정 Lv.1(기본)

  • #공학센터#AI#인공지능#빅데이터
  • 재학생, 휴학생, 수료생
  • 전체 학년/전체 성별
    • 자연과학대학 수학과
    • 자연과학대학 물리학과
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    • IT대학 컴퓨터학부
    • IT대학 AI융합학부
    • IT대학 소프트웨어학부
    • IT대학 전자정보공학부(IT융합)
    • IT대학 전자정보공학부(전자공학)
    • IT대학 미디어경영학과
    • IT대학 정보보호학과
  • ascee@ssu.ac.kr
  • 02-828-7138
  • 온라인
본 교육은 데이터 분석과 인공지능(AI)이라는 분야에 생소한 인원을 대상으로 개념부터 필수 용어까지 하나 하나 짚어나가며 산업 생태계를 살펴볼 수 있는 기초과정입니다. 빅데이터 및 머신러닝과 딥러닝을 통해 인공지능의 기본개념에 대해 알아보며, 실제 산업에서 어떻게 적용되고 있는지에 대해 비즈니스 사례를 통해 소개하는 프로그램입니다.

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세부내용

< 본 강의는, 실습 교육이 아닌 AI를 현업에 적용해 볼 수 있는 방안에 대해

함께 논의하며 프로세스에 대한 이해와 전략을 수립할 수 있는 워크숍 형태의 교육입니다. >



■ 교육 개요

1. 대        상 : 공과대학/IT대학/자연과학대학 학부생

2. 모집인원 : 25명

3. 장        소 : 온라인(실시간 스트리밍)

4. 교육일정 : 2021. 2. 22.(월) ~ 2. 26.(금), 18:00~21:00

날짜2/22 (월)2/23(화)2/24(수)2/25(목)2/26(금)
강의형태
온라인 강의
강의 X
(자율활동)
온라인 강의

                   ※ 온라인 강의는 하루 3시간 진행(오후 6시~9시 까지)

                   ※ 2/25(목)은 온라인 강의는 없습니다. (기획서 준비 단계)


6. 수  강  료 :  무료  (1인 35만원  공학센터 전액 지원)

7. 교육기관 : 패스트캠퍼스



■ 접수 기간  : ~ 2021. 2. 15.(월) 오전 10시 까지 접수 

                (선착순 25명 자동승인 / 대기(후보학생) 15명)


※ 선착순 접수이기 때문에, 신청과 동시에 승인이 됩니다. 승인 후 갑자기 취소통보를 하거나 무단 불참을 하여 다른 학생의 

     기회를 없애서 피해를 주지 않도록 신청에 신중하여 주시기를 꼭 당부드립니다.

※ 수업 시작일에 무단 결석을 할 경우, 향후 공학교육혁신센터에서 주관하는 프로그램 지원 시 불이익이 있을 수 있습니다.



■ 교육 내용

일정

주제

상세 교육내용

1일차
빅데이터 이해하기▶ 데이터 분석의 개념과 필요성
  - 비즈니스와 데이터 분석
  - 비즈니스 데이터의 구성과 구조의 이해
  - 데이터 분석의 목적과 분석 과정의 이해
▶ 데이터 분석을 위한 첫 걸음
  - 기업의 비즈니스와 기업 데이터의 이해
  - SQL, Excel, R, Python 등 다양한 분석 도구의 선택
▶ 데이터 분석을 활용한 실무
  - Python을 활용한 데이터 요약 시연
  - 다양한 그래프를 활용한 데이터 시각화
  - 대시보드 등 데이터 분석 사례
▶ 다양한 데이터 분석과 활용
  - 머신러닝과 딥러닝의 정의 및 개요
  - 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계
  - 데이터의 확장: 텍스트, 음성, 이미지, 영상 데이터의 분석

2일차

AI 이해하기

▶ 인공지능 활용

  - 기업의 인공지능 적용 및 기술(주요 응용 분야, 최신 트렌드)

  - 인공지능 도입 국내외 산업별 최신 사례

▶ 인공지능 개발 시연 및 예시

  - AI 기술 소개 및 개발 시연

  - AI 기술별 결과물 예시

▶ 전문가와 인공지능 연구원과의 역할 분담

  - AI 현업 적용시 인공지능 연구원과의 협업 방안

3일차

현업 적용 워크샵

▶ 기존 현업 리뷰 및 검증

  - 개별 과제 결과물 공유

  - 현업 내 가지고 있는 문제 제시

▶ 문제 해결 방안 모색

  - 문제에 대한 AI 적용 방안 도출

  - 주제 및 AI 적용 방안에 따른 1차 피드백

4일차

< 강의 없음 >


5일차

현업 적용 워크샵

▶ 분석에 필요한 데이터 확보 및 검토

  - 데이터 정의, 데이터 확보, 데이터 가용성 검토

  - 분석 유형 및 분석 기법 선정

▶ 조별 발표 및 피드백

  - 현업내 문제 및 AI 적용 방안에 대한 조별 발표 및 강사 최종 피드백

공통과제 수행▶ 과제 수행
  - 조별 세부주제와 관련된 AI 현업 적용 사례 리서치
  - 현업에서 불편하거나 문제점이라고 생각했던 사항에 대한 고민
  - 문제점에 대한 AI 적용 포인트 및 해결 방안 생각
  - 3일차 강의 전까지 Slack 내 채널에 공유

※ 일정에 따라 교육 프로그램 스케쥴이 변경될 수 있습니다.


■ 주의 사항

1. 온라인 교육시간(12시간)을 모두 이수해야 수료할 수 있습니다.(수료증 발급)

2. 출석체크는 온라인 상으로 수시로 체크됩니다.

3. 온라인 강의 시 비디오 ON(비디오를 켜주셔야 화면공유 및 지도가 가능합니다.)

4. 본 교육은 협업 프로그램으로, 교육환경을 위해 끝까지 수료할 수 있는 학생만 신청해 주세요.

5. zoom 구동 환경이 충분히 갖춰진 학생만 신청해 주세요.


■ 문의사항 : 공학교육혁신센터 02-828-7138 (형남 311호)

 

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    종료