| 접수일정 | 2024-05-20 ~ 2024-06-12 |
|---|---|
| 교육일정 | 2024. 6. 17. ~ 9. 6. (10 차수) |
| 교육대상 | 재직자, 구직자 등 |
| 교육장소 | 울산대학교 19호관 206호 |
| 강사명 | 이수동 강사 |
| 정원 | 20 (등록인원 : 20명) |
| 교육방식 | 오프라인 |
| 주의사항 | ※ 로그인시 신청서 버튼이 표시되므로 로그인 후 신청하셔야 합니다. |
○ 과정명
- AI를 활용한 산업현장 문제해결 프로젝트
○ 교육대상
- 재직자, 구직자 등
○ 모집기간
- 2024년 05월 20일(월) ~ 06월 12일(수)
○ 교육일정
- 2024년 06월 ~ 09월
※ 교육일정은 변경될 수 있습니다.
○ 교육장소
- 울산대학교 19호관 206호
○ 교육비
- 전액무료
○ 교육생 선발
『AI를 활용한 산업 현장 문제 해결 프로젝트
주차 | 시간 | 주제 | 강의내용 |
1 | 20 | 데이터 기반 문제해결 | (이론)
1. 데이터의 이해 - Digital transformation - Data literacy
2. 데이터 기반 문제 해결 프로세스 - Problem definition - Data preparation - Data analysis - Product development - Deployment |
(실습) 1. 데이터 기반 문제해결 기획 - (Why) pain point 포착, 정량 목표 수립 - (How) 전략 수립, As-Is & To-Be - (What) action items
2. 데이터 수집 및 전처리 - DBMS & SQL - API를 활용한 데이터 수집 - 데이터 분석을 위한 전처리
3. 데이터 시각화 및 탐색적 데이터 분석(EDA) - 데이터 유형별 시각화 - EDA를 통한 가설 도출 - Dashboarding and reporting | |||
2 | 40 | 산업인공지능의 이해 | (이론)
1. 산업인공지능 기술 분류 및 최신 동향 - 머신러닝/딥러닝 개요 - 목적에 따른 산업인공지능 기술의 분류 - 산업인공지능 최신 동향 및 주요 이슈
2. 산업인공지능 주요 기술 - 컴퓨터 비전(computer vision) - 자연어처리(natural language processing) - 시계열 분석(time-series analysis)
3. 산업인공지능 적용 사례 - 산업 이미지 및 시계열 이상탐지 - RAG를 활용한 customized LLM 개발 |
(실습)
1. 머신러닝 실습 - 머신러닝 실습 - Kaggle competition
2. 딥러닝 실습 - 딥러닝 실습 - Kaggle competition
3. AI 프로덕트 제작 및 배포 실습 - Git을 코드 형상 관리 - Docker를 활용한 개발/운영환경 관리 - Streamlit을 활용한 ML product 배포 | |||
3 | 60 | 산업인공지능 프로젝트 | (이론)
1. 산업인공지능 문제 정의 - 문제정의서 작성 - Data dictionary 작성
2. 산업인공지능 솔루션 개발 - 데이터 준비 - 모델 학습 - 리포팅 및 배포 |
(실습)
개인/팀 별 산업인공지능 프로젝트 수행 - 문제 정의 - 데이터 수집 및 분석 - AI 알고리즘 및 프로덕트 개발 - 리포트 및 논문 작성 |
○ 교육생 혜택
- 출석율 70% 이상 시 수료증 발급
- 성적 우수자는 타 AI교육 신청 시 선발 우선권 부여
- 성적 우수자는 AI교육 강사양성으로 강사활동 기회 부여
- 교육이수 후 개별 프로젝트 개발 시 서버 활용 서비스 제공
- 교육 중도 포기자(미 수료자)는 연내 AI교육 수강 불가
- 구직 희망 교육생의 맞춤형 취업역량강화 프로그램 참여기회 제공
(컨설팅) 취업 및 진로에 대한 명확한 목표 방향 설정
(포트폴리오) 취업에 대한 사전준비 및 계획 구체화 작성
(동아리) 목표 지향적 자발적 자기 개발을 위한 운영
- 재직자 직무능력 및 구직자 역량 향상을 위한 ICT분야 자격증 취득 지원
(지원내용) 자격증 취득 수수료 지원 ※자격증 취득자에 한해 최대 10만원
(지원대상) 울산 AI교육과정 참여 교육생(교육기간 중 응시자에 한함)
(지원분야) 23년 NIPA 중점 신기술(데이터, IoT, 네트워크) 분야
(지원방법) 자격증 사본 제출 후 개인계좌 입금
