컨텐츠 내용
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- 과정정보
과정소개
김선용 교수
<학력>
- 한양대학교 도시공학과
<경력>
- ㈜키삭 / 컨설팅팀 정보시스템감리, 컨설팅
- ㈜한국하이네트(종근당계열사) 제조ERP구축 컨설팅
- ㈜창해소프트 건설ERP구축 컨설팅
- ㈜소프트파워 제조ERP구축 컨설팅
- 윈텍코리아 웹포탈 개발
- 썬데이터시스템 기업 업무용 솔루션 개발
기타활동
- (前)한국정보통신기술사협회 홍보위원
- (前)주경야독 정보처리기술사 교수
- (現)정보기술프로젝트관리전문가 협회 교육원 교수
- (現)대한정보통신기술 이사
- (前)한국정보시스템감리협회 이사
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김상복 교수
<학력>
- 서울과학기술대학교 IT정책대학원 공학박사
<경력>
- (주)아이삭 IT컨설팅 > 정보기술컨설팅
- (주)키삭 IT컨설팅 > 정보기술컨설팅
- (주)유니트랙 IT아키텍처 > SW아키텍처
- (주)씨큐어넷 IT컨설팅 > 업무분석
(과정소개)
인공지능의 이론적 학습을 바탕으로 인공지능 개념과 머신러닝 학습방법, 딥러닝 등을 학습하고 , 인공지능 코드 구현을 위한 도구인 파이썬의 기초 문법과 파이썬 활용방안을 학습하고, 학습정리를 통하여 학습 내용을 다시 한번 정리하고, 문제풀이를 통하여 학습내용을 확인을 진행함으로써 인공지능과 파이썬에 대한 전반적인 이해할 수 있도록 하기 위한 과정 <인공지능 기초>와 학습을 위한 코드 구현과 인공지능의 추론 결과를 실습 위주로 진행하므로써 인공지능에 대한 전반적인 이해를 갖춤과 동시에 인공지능 시스템의 원리와 특징, 문제해결 과정을 이해할 수 있도록 하기 위한 과정으로 꾸몄습니다.
인공지능의 기초 및 플랫폼 연동구현, 인터페이스 환경구축까지 인공지능서비스 구현까지 가능하도록 구성한 <인공지능 구현>, 코드 구현과 인공지능의 추론 결과를 실습 위주로 진행하므로써 인공지능에 대한 전반적인 이해를 갖춤과 동시에 인공지능 시스템의 원리와 특징, 문제해결 과정을 이해할 수 있도록 하기 위한 <인공지능 활용> 과정입니다.
학습목표
교육대상
수료기준
| 평가기준 | 진도율 | 총점 |
|---|---|---|
| 반영비율 | 100% | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 80% | 80점 |
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 인공지능 기초 | |
| 1차시 | 인공지능의 개념 |
| 2차시 | 파이썬 시작하기 |
| 3차시 | 파이썬 언어의 기본 |
| 4차시 | 리스트, 튜플, 사전, 집합 자료형의 특징 |
| 5차시 | 수치형 자료형과 문자열 자료형의 특징 |
| 6차시 | 리스트, 튜플, 사전 자료형의 활용 |
| 7차시 | 문자열 자료형의 메소드와 포맷팅 |
| 8차시 | 파이썬의 조건문 |
| 9차시 | 파이썬의 반복문 |
| 10차시 | 파이썬의 파일 입출력 |
| 11차시 | 파이썬의 함수 |
| 12차시 | 파이썬 함수의 활용과 람다 함수 |
| 13차시 | 파이썬의 모듈 |
| 14차시 | 파이썬의 클래스 |
| 15차시 | 파이썬 클래스의 활용 |
| 16차시 | 파이썬의 예외 처리 |
| 인공지능 구현 | |
| 17차시 | 인공지능의 소개 |
| 18차시 | 인공지능 국가 발전 계획 |
| 19차시 | 인공지능 학습용 데이터 구축 현황 및 확보 방법 |
| 20차시 | 인공지능 프레임워크 및 플랫폼 이해 |
| 21차시 | 플랫폼 가입하기 |
| 22차시 | 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (Vision 1) |
| 23차시 | 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (Vision 2) |
| 24차시 | 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (NLP 1) |
| 25차시 | 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (NLP 2) |
| 26차시 | 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (Video) |
| 27차시 | 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (AutoML) |
| 28차시 | 인공지능 인터페이스 환경 (1) |
| 29차시 | 인공지능 인터페이스 환경 (2) |
| 30차시 | 인공지능 인터페이스 환경 (3) |
| 31차시 | 인공지능 인터페이스 연동 |
| 32차시 | 인공지능 인터페이스 문제해결 |
| 인공지능 활용 | |
| 33차시 | 인공지능 개발 환경 구성 |
| 34차시 | 손글씨 인식기(1) |
| 35차시 | 손글씨 인식기(2) |
| 36차시 | 서비스 흐름 개요 |
| 37차시 | 장고 웹 프레임워크 이해(개요, MVC) |
| 38차시 | 장고 웹 프레임워크 이해 (template) |
| 39차시 | 장고 웹 프레임워크 이해 (models.py) |
| 40차시 | 이미지 업로드 및 인식 (1) |
| 41차시 | 이미지 업로드 및 인식 (2) |
| 42차시 | 이미지 인식 결과 확인 |
| 43차시 | 인식결과 교정의견 등록 |
| 44차시 | 인공지능 프레임워크 설치 |
| 45차시 | 인공지능 프레임워크 모델 확인 |
| 46차시 | 인공지능 모델 활용한 인식결과 확인 |
| 47차시 | 인공지능 모델 전이학습 개념 |
| 48차시 | 인공지능 모델 전이학습 구현 |
