2021년 AI특성화기업 역량강화 교육 실무자 AI교육 심화과정 안내 -
ᅟᅩᆮ

2021. 07.

2021년 AI특성화기업 역량강화 교육 실무자 AI교육 심화과정 안내 -

교육 배경 및 목적

특구 내 기업 중 AI 도입 의지가 있고 머신 러닝 과정을 듣거나 해당 수준을 보유한 기업들을 대상으로 실전 문제 기반의 심화 과정 교육을 수행

기업의 원활한 AI 도입을 위해 Amazon, Microsoft 등에서 제공하는 AI 서비스 및 툴 등을 활용하고 전문 컨설턴트를 투입하여 기업을 진단 및 컨설팅 수행

교육과정 개요

일정

테이블 데이터 분석: 5일

07/18	07/19	07/20	07/21	07/22	07/23	07/24
07/25	07/26	07/27	07/28	07/29	07/30	07/31

이미지 데이터 분석: 5일

08/08	08/09	08/10	08/11	08/12	08/13	08/14
08/15	08/16	08/17	08/18	08/19	08/20	08/21

텍스트 데이터 분석: 5일

08/22	08/23	08/24	08/25	08/26	08/27	08/28
08/29	08/30	08/31	09/01	09/02	09/03	09/04

시간

10:00~19:00
(주 1회, 회 당 8시간, 총 6회, 총 48시간, 점심시간: 12시~13시)

신청기한

2021.07.16.(금) 16:00까지

신청 방법: 신청 기한까지 신청서를 이메일로 송부

신청서: 첨부파일 참고

이메일: cjm0808@kma.or.kr

문의처: KMA한국능률협회 최종민 연구원 (042-489-9091)

3개 교육과정 동시 신청 가능 / 과정별 20명 내외 모집 예정

신청 자격:

특구 내 기업의 재직자 우선 선발

기업 내 인공지능을 도입하여 해결하고 싶은 문제가 있는 경우

머신 러닝 과정 수료자 또는 이에 준하는 실력 보유자

교육관련 준비사항

실습교육이므로 더블 모니터 사용 권장(강의수강용, 실습용)

줌 접속 관련 URL주소, 회의ID, 비밀번호는 개인별 안내

신청기업 컨설팅을 위하여 사전 설문조사 필히 제출

신청기업 컨설팅 및 네트워킹 행사 진행

신청기업 현장 진단 및 1:1 컨설팅 진행
- 기업의 AI 도입관련 문제 파악, 장비, 인프라 등 현장진단
- 심화교육 참가 전후로 전문 컨설턴트가 1:1 컨설팅 진행
- 기업이 보유한 문제와 장비, 데이터에 따라 각 분야의 전문
컨설턴트를 매칭예정

네트워킹 행사 진행(2회)
- 연구개발특구 내 기업의 AI도입을 위한 네트워킹 행사 개최
- 인공지능 트렌드 및 각 산업별 접목 방안에 대하여 강연과 토크콘서트 형태의 네트워킹 행사 진행 예정(8월, 9월 각1회)

커리큘럼

테이블 데이터 분석

기간	주제	세부내용	시간
07/19	데이터 분석 절차 리뷰	데이터 분석 절차 소개 및 리뷰	1H
	데이터 핸들링	데이터 읽고 합치고 생성하기 통계분석, 그룹 간 연산, 시각화	3H
	데이터 전처리	노이즈 수정 및 결측치 수정 히스토그램, 산포도, 박스 등 다양한 그래프의 표현법	4H
07/21	복습	1일차 복습	1H
	데이터 분석 실전	실전 데이터 핸들링 실전 데이터 시각화 유저 클러스터링	5H
	모델링 기반 분석	사용자의 다음달 이용 횟수 예측	2H
07/23	복습	2일차 복습	1H
	모델링 기반 분석	회원 탈퇴 예측 모델 설계 및 튜닝 물류의 최적 경로 예측 소비자 행동 예측	7H
07/24	복습	3일차 복스	1H
	데이터셋 설명	프로젝트 첫 번째에서 사용할 데이터셋의 규모, 필드, 종류 등 어떤 데이터셋인지 리뷰	1H
	프로젝트 수행	프로젝트 팀 구성 및 주제 선정 데이터 탐색 및 가설 검정 모델 설계 및 튜닝 결과 발표	6H
07/31	데이터셋 설명	프로젝트 첫 번째에서 사용할 데이터셋의 규모, 필드, 종류 등 어떤 데이터셋인지 리뷰	1H
	프로젝트 수행	1. 프로젝트 팀 구성 및 주제 선정 2. 데이터 탐색 및 가설 검정 3. 모델 설계 및 튜닝 4. 결과 발표	7H

목표: 실전 데이터를 분석하는 방법을 익히고 머신 러닝 모델 기반으로 목적에 맞는 분석 방법 습득

데이터를 탐색하여 목적에 필요한 데이터 필드를 확인하거나 , 목적에 맞게 가설을 세우고 검증하는 방법을 습득

다양한 시각화 방법을 통해 인사이트를 꺼내고 공유하는 방법을 습득

목적에 맞게 머신 러닝 모델을 설계하고 모델의 입력을 설정하는 방법 습득

프로젝트를 통해 목표를 달성하기 위해 테이블 데이터를 분석하고 가공하며 머신 러닝 모델을 세우는 경험 습득

이미지 데이터 분석

기간	주제	세부내용	시간
08/09	머신 러닝 프로젝트	머신 러닝 기반 프로젝트 프로세스 가이드 적용 사례와 머신 러닝 프로젝트의 특징 팀 구성과 개발 생태계 소계	2H
	머신 러닝 개론	머신 러닝의 주요 용어 및 개념 머신 러닝의 한계와 딥 러닝 소개 딥 러닝 모델의 이해	2H
	OpenCV와 영상처리	디지털 이미지의 표현 OpenCV를 사용한 이미지 처리 컨볼루션 기반 알고리즘과 이미지 특징 추출	4H
08/10	CNN 모델과 공간정보	Convolutional Neural Network 소개 tensorflow를 통한 CNN 기반 이미지 분류 실습 MobileNet, EfficientNet 등 주요 알고리즘 소개	4H
	CNN 모델 구현 실습	tensorflow를 사용한 모델 구현 데이터 파이프라인 설계 및 실습 목적에 맞는 학습 알고리즘 구현	4H
08/11	딥 러닝 기반 컴퓨터 비전	물체 인식 세그멘테이션 (물체의 영역 구분) 이미지 생성 모델	8H
08/14	팀별 주제 선정	프로젝트 목표 설정 후보 모델 선정 역할 분담 성능 평가 방식 결정	2H
	프로젝트 진행	데이터 탐색 및 가설검정 모델 설계 및 튜닝	6H
08/21	프로젝트 진행	모델 설계 및 튜닝	6H
	결과 발표	1. 성과 발표 및 질의 2. 피드백 및 토의	2H

목표: OpenCV를 통해 이미지 데이터를 이해하고 처리하는 방법을 익히고 딥 러닝 기반으로 이미지 분석하는 방법 습득

이미지 데이터 처리하는 오픈 소스인 OpenCV를 통해 이미지 데이터가 가지고 있는 정보를 해석하고 처리하는 방법을 습득

Convolutional Neural Network 방법론을 통해 목적에 맞는 딥 러닝 기반의 이미지 분석 방법 습득

분류, 물체 인식, 영역 구분, 이미지 생성 등 다양한 분석 방법 습득

프로젝트를 통해 목표를 달성하기 위해 이미지 데이터를 분석하고 가공하며, 딥 러닝 모델을 세우는 경험 습득

텍스트 데이터 분석

기간	주제	세부내용	시간
08/25	실습 환경 구성	강의 진행 방향 소개 구글 Colab 및 Git, Dooker 소개 및 사용법 실습	4H
	데이터 수집	텍스트 데이터를 말뭉치 단위로 수집하는 방법 소개 API를 통해 데이터 수집 실습	4H
08/26	데이터 가공	데이터 내 노이즈 및 결측치 제거 방법 실습 정규식을 통한 텍스트 데이터 가공 방법 실습 데이터 레이블링 및 분절 방법 실습	4H
	워드 임베딩	워드 임베딩 개념 소개 워드 임베딩 방법론 (Word2Vec, GloVe, FastNet) 소개 도커, SQL/NoSQL 서버 구성 실습	4H
08/27	텍스트 분류	RNN, CNN, BERT를 통해 텍스트를 목적에 맞게 분류하는 방법 소개 RNN과 CNN 기반 텍스트 분류 실습	4H
	Sequence to Sequence	자연어 추론을 위한 Sequence to Sequence 방법론 소개 Sequence to Sequence 기반 자연어 추론 실습	4H
08/30	Transformer	Sequence to Sequence 방법론의 한계를 극복하기 위한 Transformer 방법론 소개 Transformer 기반 자연어 추론 실습	4H
	BERT	한국어를 학습한 BERT 소개 한국어 BERT 사용법 실습	4H
08/31	프로젝트 진행	모델 설계 및 튜닝	6H
	결과 발표	성과 발표 및 질의 피드백 및 토의	2H

목표: 텍스트 데이터를 목적에 맞게 가공하고 텍스트 데이터를 기반으로 목적에 맞는 모델 설계 및 구현 가능

오픈 API를 통해 텍스트 데이터를 수집하는 방법 습득

정규식을 사용해 목적에 맞게 데이터를 필터링하고 묶고 분리하는 등 다양한 텍스트 데이터 전처리 방법 습득

워드 임베딩, 텍스트 분류, 텍스트 추론 등 딥 러닝 기반의 텍스트 데이터 분석 모델 설계 및 구현 방법 습득

한국어 BERT를 통해 쉽게 텍스트 데이터를 다루는 딥 러닝 모델 사용방법 습득