인공지능
오프라인
교육마감

부산 제조현장 기술의 고도화를 위한 AIoT 기술 교육

접수일정
2024-06-19 ~ 2024-06-25
교육일정
2024.06.24~2024.07.19 (총 160시간) (20 차수)
교육대상
재학생(비전공자), 구직자(비전공자), 비개발 직군 재직자 등 일반인
교육장소
동아대학교
강사명
박영진 등
정원
20 (등록인원 : 22명)
교육방식
오프라인
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  • 교육내용
  • Zoom

IoT(사물인터넷)

1. 제조현장 기술의 고도화를 위한 AIoT 기술 교육

 

교육 목표

정성적 목표

ㅇ 지역산업체 데이터 혹은 기술이슈를 바탕으로 문제해결

ㅇ 지역 데이터의 기술 한계를 공유하고 대응되는 효과적인 기술에 대해 제안

ㅇ 제조데이터 특화된 요소기술 개발

정량적 목표

ㅇ 수료 : 18명 ㅇ 취업 : 12

ㅇ 논문 : 1건 ㅇ 특허 : 1

교육 대상

재직자

미취업자

전공자

비전공자

일정 및 기간

2024. 07. 01. ~ 08. 23. 21

교육 시간

160H

교육 수준

고급

교육 구분

IoT

필요 역량

기술활용, 분석력

구분

내용

교육방법

시간

비고

소개

ㅇ 제조기업 기술 이슈 (재직자 초청)

오프라인

-

내부진행

교육

ㅇ 디지털 인문학 개론 및 감성분석 실습

오프라인

16H

 

교육

ㅇ 딥러닝 기반 이미지/비디오 개선

오프라인

40H

 

교육

ㅇ 임베디드 기반 머신비전

오프라인

40H

 

프로젝트

ㅇ 감성 데이터 활용 실전 개발 및 시각화

오프라인

64H

 

 

 

160H

 

 

구분

세부 교육내용

시수

디지털 인문학

ㅇ 디지털 인문학 개론

ㅇ 감성 분석을 통한 비정형 인문 데이터 분석 실습

16H

딥러닝 기반 이미지/비디오 개선

CNN 신경망 실습을 위한 개발환경 구축

CNN 기반 주요 신경망 설계기법(Skip Connection, Dense Layer, Channel Attention) 실습

40H

CNN 기반 이미지 화질개선을 위한 신규 SR/AR 신경망 제안 및 구현

CNN 기반 비디오 SR/AR 최신 신경망 소개 및 주요 네트워크 실습

CNN 기반 동영상 화질개선을 위한 저복잡도 환경의 Lightweight -SR/AR 신경망 제안 및 구현

임베디드 기반 머신비전

ㅇ 객체 인식, 분류, 추적을 위한 딥러닝 네트워크 개념

ㅇ 임무별 평가척도 도출방법 및 실습

40H

MPEG VCM(Video Coding for Machine)에서 활용하고 있는 SOTA 네트워크 분석 및 실습

영상 및 이미지 기반 영상분석 솔루션 개발 및 경진대회 출전

ㅇ 임베디드 머신비전 기반 요소기술 개발

감성 데이터 활용 실전 개발 및 시각화

OpenGL 기반 3D 탐색 환경 구축

3D 데이터 입출력 라이브러리 학습

BVH를 활용한 3D 알고리즘 최적화

64H

ㅇ 감성 데이터 분석 및 시각화 연계

ㅇ 결과 정리, 발표 장표 제작 및 보고서 작성

ㅇ 프로토타입 개발 실습 진행 (팀협력)

재직자

세미나 초청

ㅇ 지역기업이 필요로하는 기술이슈에 대한 공유, 필요한 컴퓨팅 하드웨어 등을 공유

-