교육 목표 | 정성적 목표 | ㅇ 기업체의 인공지능 애로 기술을 개선한 소프트웨어 개발 |
정량적 목표 | ㅇ 수료 : 18명 ㅇ 취업 : 12명 ㅇ 논문 : 1건 ㅇ 대회 : 1건 |
교육 대상 | □재직자 | ■미취업자 | ■전공자 | □비전공자 |
일정 및 기간 | 2024. 03. 13. ~ 08. 02. / 100일 | 교육 시간 | 총 160H |
교육 수준 | 고급 | 교육 구분 | AI | 필요 역량 | 알고리즘 분석능력 |
구분 | 내용 | 교육방법 | 시간 | 비고 |
오프닝 | ㅇ 기업체 인공지능 애로 기술 소개 및 교육과정 안내 | 오프라인 | 5H | |
1장 | ㅇ 데이터 분석 기반 인공지능 알고리즘 교육 | 오프라인 | 45H | |
2장 | ㅇ 인공지능 기반 애로 기술 개선 방법 교육 | 오프라인 | 30H | |
실습 | ㅇ 인공지능 알고리즘 기반 하드 코딩 교육 | 오프라인 | 50H | |
3장 | ㅇ AI 기술 활용 기업용 소프트웨어 구현 | 오프라인 | 20H | |
발표 리뷰 | ㅇ 각 기업체 대상 각 성과 발표 | 오프라인 | 10H | |
계 | | | 160H | |
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구분 | 세부 교육내용 | 시수 |
인공지능 알고리즘 종류 및 분류 | ㅇ 공간 패턴과 시변 패턴에 따른 인공지능 알고리즘 - SVM, BP, RBF Networks, CP, CNN, GAN 등 - Recurrent SOM, RNN, LSTM 등 | 50H |
ㅇ 비정량적 데이터와 정량적 데이터 처리를 위한 인공지능 알고리즘 - Clustering 알고리즘 : K-Means, FCM, PCM, PFCM,, ART, SOM |
ㅇ 비정량적 데이터 정량화 및 특징 복원과 범주형 데이터 처리 를 위한 인공지능 알고리즘 - Hopfiled Networks, BAM, FAM, IFAM - Decision Tree, Fuzzy Decision Tree |
비정량적 데이터 정량화를 위한 인공지능 원천 기술 개발 교육 | ㅇ 영상 기반 정량화를 위한 인공지능 알고리즘 교육 - FCM / PCM / PFCM 알고리즘 및 C# 기반 하드 코딩 | 30H |
ㅇ 테스트 기반 정량화를 위한 인공지능 알고리즘 교육 - Hopfiled Networks 알고리즘 및 C# 기반 하드 코딩 - BAM / FAM / IFAM 알고리즘 및 C# 기반 하드 코딩 |
ㅇ 지도 학습 기반 데이터 정량화 지도 학습 알고리즘 교육 - 퍼지 지도 학습 알고리즘 및 C# 기반 하드 코딩 - Max-Min 신경망 알고리즘 및 C# 기반 하드 코딩 |
범주형 데이터 처리를 위한 인공지능 원천 기술 교육 | ㅇ 센서 기반 시변 데이처 분류 및 예측을 위한 인공지능 알고리즘 교육 - 의사 결정 트리, 퍼지 의사 결정트리 알고리즘 및 C# 기반 하드 코딩 | 50H |
각 기업체 인공지능 애로 기술 교육 기업체 요구 응용 소프트웨어 구현 지도 | ㅇ 비파괴 세라믹 결함 검출을 위한 인공지능 기반 영상 전처리 알고리즘 개발 및 구현 교육 - 영상 화질 개선을 위한 퍼지 클러스터링 기반 스트레칭 기술 개발 - C# 기반 하드 코딩 | 20H |
ㅇ 인공지능 기반 영상 처리 기술을 이용한 안경 렌즈 스크래치검출 기술 개발 및 구현 교육 - 렌즈 스크래치 검출을 위한 계층적 클러스터링 기반 양자화 기술 개발 교육 - C# 기반 하드 코딩 |
ㅇ 적은 학습 패턴으로 특징 손실 및 잡음 패턴 인식에 효과적인 퍼지 심층 신경망 알고리즘 개발 및 구현 교육 - 입력층, 데이터 정량화 층, 특징 추출 층, 분류 층 학습 구조 및 알고리즘 교육 - 학습 알고리즘 및 C# 기반 하드 코딩 - 병원 OCR 인식에 적용 및 소프트웨어 구현 |
인공지능 관련 학술대회 논문 작성 및 각 기업체 대상 각 성과 발표 | ㅇ 2024년 인공지능 관련 국내 학술대회 논문 발표 - 개발 작품 중심으로 4편 이상 논문 발표 | 10H |
ㅇ 인공지능 애로 기술을 개선한 응용 소프트웨어 성과 벌표 - 토탈 소프트뱅크 등 5개 기업체 이상 참여 - 참여 학생 작품 인공지능 개선 기술 중심으로 발표 - 기업체 관련자 조언 및 사전 면접 실시 |
