ㅇ 교육목표 : IoT 제어 실습과 데이터 처리, 인공지능 영상처리를 통한 기술 능력 향상 ㅇ 교육대상 : 대학생/대학원생 및 구직자, 일반인 및 비전공자 구분 | 세부 교육 | IoT 통신 제어 프로그래밍 | ・리눅스 프로그래밍(4H) - 리눅스 기본 명령어 - 사용자 관리, 파일 속성 ・데이터베이스(8H) - 데이터베이스 기초 - table 생성 - SQL 문법 실습 ・아두이노 프로그래밍(4H) - 아두이노 소프트웨어 설치 - 시리얼통신, 제어문 ・카메라 센서 조작(8H) | 데이터 처리 프로그래밍 | ・파이썬 프로그래밍(6H) - 환경 구축 - 자료형, 함수, 라이브러리 ・데이터 측정, 수집(2H) - 센서 데이터 측정 - 공공 API 활용법 ・AI 모델에 학습하기 용이한 형태로 데이터 전처리 실습(10H) - Pandas 라이브러리를 사용한 데이터 전처리 ・시각화 라이브러리 활용한 분석(EDA)(6H) - 기초 통계 - 산점도, Boxplot을 통한 데이터 분석 | 영상처리를 위한 딥러닝 기술 | ・딥러닝 프레임워크를 활용한 CNN 학습(12H) - 인공신경망, 퍼셉트론 - CNN 구조 ・OpenCV 영상처리 기법(12H) - 이미지 변환 - 필터, 분할 ・Object Detection API, YOLO를 활용한 객체 인식(24H) - 이미지 학습 및 예측 - 전이학습 모델 | AI와 IoT센서를 통한 프로젝트 | ・방문자 얼굴을 인식하여 출입관리 시스템 프로젝트(64H) - 카메라 센서를 통한 데이터 수집 - 얼굴인식 딥러닝 기술을 통한 인공지능 분류 |
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