| 접수일정 | 2024-05-17 ~ 2024-06-30 |
|---|---|
| 교육일정 | 2024-07-01 ~ 2024-11-15 (160H) (36 차수) |
| 교육대상 | 인공지능에 관심 있는 누구나 |
| 교육장소 | 창원대학교(53호관 414호 실습실) |
| 강사명 | 김흥섭, 이주용 |
| 정원 | 20 (등록인원 : 22명) |
| 교육방식 | 온오프라인 |
| 주의사항 | ※ 로그인시 신청서 버튼이 표시되므로 로그인 후 신청하셔야 합니다. |
2024 지역ICT이노베이션스퀘어 확산 사업
▶ 과정명 : (지역특화) 스마트제조를 위한 인공지능(AI) 활용
▶ 과정개요 :
- 인공지능(AI) 개발을 위한 기계학습, 딥러닝에 대한 기본 지식을 습득하고, 인공지능을 제조 스마트화 분야에 활용할 수 있는 실무 능력을 배양
▶ 교육대상 :
- 인공지능 분야에 관심 있는 누구나
- 인공지능 관련 스타트업을 준비하는 사람
- 인공지능 관련 전공자, 재학생, 졸업예정자
▶ 모집기간 : 2024년 05월 17일(금) ~ 2024년 06월 30일(일)
▶ 교육일정 : 2024. 7. 01. ~ 2024. 11. 15. 월, 화 13:00~17:00 (학기 중 조정 예정)
▶ 교육 장소 : 창원대학교 (53호관 414호 실습실) 및 온라인교육 병행
▶ 교육비 : 전액무료
▶ 강사진 : 인공지능 전문가
▶ 선정결과 :
- 1차 : 서류전형(배울랑교 신청서 검토)
- 2차 : 전화 면접
- 3차 : 합격자 통보
▶ 문의처 :
- E-MAIL : ks3937@codestates.com / dhwhd1004@codestates.com
▶ 수강혜택 :
- 교육비 전액 무료, 수료증 발급
▶ 커리큘럼 :
교육커리큘럼 | ||||
차수 | 세부 교육 내용 | 교육일시 | 교육시수 | 강사명 |
1 | 오리엔테이션: (1) 인공지능 윤리교육 | 2024.07.01. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 김형주 |
2 | 오리엔테이션: (2) 데이터 분석 환경 구축 | 2024.07.02. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 김흥섭 |
3 | 기계학습 응용: (1) 데이터 전처리 및 차원 축소 | 2024.07.08. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 김흥섭 |
4 | 기계학습 응용: (2) 지도학습 모형 | 2024.07.09. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 김흥섭 |
5 | 기계학습 응용: (3) 지도학습 모형 실습 1 | 2024.07.15. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 김흥섭 |
6 | 기계학습 응용: (4) 지도학습 모형 실습 2 | 2024.07.16. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 김흥섭 |
7 | 기계학습 응용: (5) 비지도학습 모형 | 2024.07.22. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 김흥섭 |
8 | 기계학습 응용: (6) 비지도학습 모형 실습 | 2024.07.23. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 김흥섭 |
9 | 기계학습 응용: (7) 앙상블학습 알고리즘 | 2024.07.29. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 김흥섭 |
10 | 기계학습 응용: (8) 앙상블학습 알고리즘 실습 | 2024.07.30. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 김흥섭 |
11 | 기계학습 응용: (9) 연관규칙분석 | 2024.08.05. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 김흥섭 |
12 | 순차/시계열 데이터 분석: (1) 단변량 시계열 분석1 | 2024.08.06. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 이주용 |
13 | 순차/시계열 데이터 분석: (2) 단변량 시계열 분석2 | 2024.08.12. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 이주용 |
14 | 순차/시계열 데이터 분석: (3) 단변량 시계열 분석3 | 2024.08.13. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 이주용 |
15 | 순차/시계열 데이터 분석: (4) 다변량 시계열 분석 | 2024.08.19. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 이주용 |
16 | 순차/시계열 데이터 분석: (5) 인공신경망 기반 분석1 | 2024.08.20. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 이주용 |
17 | 순차/시계열 데이터 분석: (6) 인공신경망 기반 분석2 | 2024.08.26. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 이주용 |
18 | 순차/시계열 데이터 분석 : (7) 다변량 시계열 분석 실습 | 2024.08.27. 13:00 ～ 17:00 | 4 | 이주용 |
19 | 딥러닝 응용: (1) 딥러닝 기초 이론 | 2024.09.02. 18:00 ～ 22:00 | 4 | 김흥섭 |
20 | 딥러닝 응용: (2) 심층신경망 모델구성 | 2024.09.03. 18:00 ～ 22:00 | 4 | 김흥섭 |
21 | 딥러닝 응용: (3) 심층신경망 모델학습 | 2024.09.09. 18:00 ～ 22:00 | 4 | 김흥섭 |
22 | 딥러닝 응용: (4) 심층신경망 실습 | 2024.09.10. 18:00 ～ 22:00 | 4 | 김흥섭 |
23 | 딥러닝 응용: (5) 합성곱신경망 모델학습 | 2024.09.23. 18:00 ～ 22:00 | 4 | 김흥섭 |
24 | 딥러닝 응용: (6) 합성곱신경망 실습 | 2024.09.24. 18:00 ～ 22:00 | 4 | 김흥섭 |
25 | 텍스트마이닝/자연어처리: (1) 텍스트 전처리 | 2024.09.30. 18:00 ～ 22:00 | 4 | 이주용 |
26 | 텍스트마이닝/자연어처리: (2) 텍스트마이닝 모델학습 | 2024.10.01. 18:00 ～ 22:00 | 4 | 이주용 |
27 | 텍스트마이닝/자연어처리: (3) 텍스트마이닝 실습 | 2024.10.07. 18:00 ～ 22:00 | 4 | 이주용 |
28 | 텍스트마이닝/자연어처리: (4) 자연어처리 모델학습 | 2024.10.08. 18:00 ～ 22:00 | 4 | 이주용 |
29 | 텍스트마이닝/자연어처리: (5) 전이학습 및 파인튜닝 | 2024.10.14. 18:00 ～ 22:00 | 4 | 이주용 |
30 | 텍스트마이닝/자연어처리: (6) 자연어처리 실습 | 2024.10.15. 18:00 ～ 22:00 | 4 | 이주용 |
31 | 제조 AI 활용 사례: (1) 제조 AI 실무 적용 사례 | 2024.10.21. 18:00 ～ 22:00 | 4 | 이주용 |
32 | 제조 AI 활용 사례: (2) 제조 AI 신산업 소개 | 2024.10.22. 18:00 ～ 22:00 | 4 | 이주용 |
33 | PBL 프로젝트 1 | 2024.10.25. 09:00 ～ 17:00 | 8 | 김흥섭 |
34 | PBL 프로젝트 2 | 2024.11.01. 09:00 ～ 17:00 | 8 | 이주용 |
35 | PBL 프로젝트 3 | 2024.11.08. 09:00 ～ 17:00 | 8 | 김흥섭 |
36 | PBL 프로젝트 4 | 2024.11.15. 09:00 ～ 17:00 | 8 | 이주용 |
총 시수 | 160H | | ||
