2020-동계 AI Engineer 양성과정 Lv.1(기본)
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학습역량 특강
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ascee@ssu.ac.kr
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02-828-7138
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온라인
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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
날짜 | 2/22 (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 |
공통 | 과제 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)
프로그램 후기
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상세일정 및 신청하기
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~
부터
까지29 명 / 25 명
(최대 40 명 접수가능)
종료