COMPANY 스킵네비게이션

교육내용

  • 교육과정 구성

    • 기본과정
      • 1회 160시간, 총 8회 진행
      • 교육내용 : 기초통계, 데이터 해석능력배양, 머신러닝 및 딥러닝 기본기술학습
      • 산업 특화 프로젝트 및 자격증 취득과정 연계
      • 현장 담당자 및 경험자 특강을 통한 산업 및 기술 활용법 이해
    • 고급과정(시각지능)
      • 1회 160시간, 총 6회 진행
      • 교육내용 : 이미지 및 영상처리, 객체인식모델링, 딥러닝 솔루션 구축 및 프로젝트
      • 딥러닝 활용법 및 과정별 미니 프로젝트 진행
      • 스마트 IT와 영상과정연계 등 충북 지역 특화 산업을 고려한 프로젝트 구성
    • 고급과정(언어지능)
      • 1회 160시간, 총 3회 진행
      • 교육내용 : 자연어 처리 및 시계열 분석, 언어지능 프로젝트 진행
      • 자연어 처리 딥러닝 기술을 활용한 챗봇 구현 미니 프로젝트
      • 스마트 IT와 언어지능과정연계 등 충북 지역 특화 산업을 고려한 프로젝트 구성
    • BM과정
      • 1회 160시간, 총4회 진행
      • 교육내용 : AI 기반 사업모델링, 사업발굴, 임베디드 기반 시각 및 언어지능 서비스
      • 사업 모델발굴 및 직접 개발
      • 시각 및 언어지능 프로젝트를 활용한 기술 습득 능력 고도화 및 개발 능력 향상

  • 강의장 배치 및 강의 스케줄

    -1기

    교육 시간대 청주대학교 충북대학교 실시간 온라인(Live)
    오전 (09:00 ~ 13:00) 기본과정 - -
    오후 (14:00 ~ 18:00) - 기본과정 기본과정
    야간 (19:00 ~ 23:00) - - 기본과정
    주말(토) (09:00 ~ 18:00) - 기본과정 -

    -2기

    교육 시간대 청주대학교 충북대학교 실시간 온라인(Live)
    오전 (09:00 ~ 13:00) - 고급과정(언어) 기본과정
    오후 (14:00 ~ 18:00) - - 기본과정
    야간 (19:00 ~ 23:00) - - 기본과정

    -2.5기

    교육 시간대 청주대학교 충북대학교 실시간 온라인(Live)
    오전 (09:00 ~ 13:00) - - -
    오후 (14:00 ~ 18:00) - - 기본과정, BM과정
    야간 (19:00 ~ 23:00) - - 기본과정, 고급과정(시각)

    -3기

    시간대 청주대 충북대 실시간 온라인
    오전 (09:00 ~ 13:00) 고급과정(시각) 고급과정(언어) -
    오후 (14:00 ~ 18:00) - 고급과정(언어) 기본과정, BM과정
    야간 (19:00 ~ 23:00) - 고급과정(시각) 기본과정, 고급과정(언어), BM과정

  • 교육내용

    -커리큘럼 (요약)

    AI 기본과정 (교육시간 : 160시간/40강)
    주제 강의명 교육
    시간    		 교육
    일수    		 강사 교육내용 프로젝트
    산업이해 DT이해 20 5 강양석
    전찬우
    • 디지털 트랜스포메이션 및 데이터 리터러시
    • 데이터 기반 의사결정
    기초 프로그래밍 파이썬프로그래밍 10 10 신승철
    김성영
    • 파이썬 개요, 메모리와 변수, 연산/제어문, 함수 등
    • GUI, 오디오, 파일입출력, 시간객체
    머신러닝 머신러닝
    라이브러리 활용    		 5 5 유신
    김성영
    • 기계학습 파이썬으로 시작하기, 실제 예제 분류하기
    • 지도 학습 및 비지도 학습과 데이터 전처리
    • 데이터 표현과 특성공학, 모델 평가와 성능 향상
    		 스마트IT
    제조데이터
    활용실습
    딥러닝 텐서플로 기반
    딥러닝 기초    		 5 5 김정훈
    김현주
    • 딥러닝 입문(머신러닝&딥러닝 비교)
    • 희귀와 분류 및 성능향상(사례 및 예제를 통한 실습)
    		 스마트IT
    제조데이터
    활용실습
    파이썬 기반
    딥러닝의 활용    		 5 5 김현주
    진상진
    • 기계학습 파이썬으로 시작하기, 실제 예제 분류하기
    • 지도 학습 및 비지도 학습과 데이터 전처리
    • 데이터 표현과 특성공학, 모델 평가와 성능 향상
    머신러닝 산업특화 프로젝트+
    특강(4)    		 5 5 김현주
    특강강사
    • 기계학습 파이썬으로 시작하기, 실제 예제 분류하기
    • 지도 학습 및 비지도 학습과 데이터 전처리
    • 데이터 표현과 특성공항, 모델 평가와 성능 향상
    		 AI팩토리
    구축을 위한
    프로젝트
    NVIDIA DL Certification 교육 Deep Learning Fundamentals for Computer Vision
    Fundamentals Deep Learning for Multiple Data Types    		 5 5 김혜진
    최희욱
    서광원
    • Image Classification with DIGIT 및 Object Detection using DISITS 2.0
    • Neural Network Deployment
    • Image and Video Captioning by Combining CNNs and RNNs
    • Image Segmentation with TensorFlow, Word Generation with TensorFlow
    합계 160 40