인공지능 기반 청년 혁신가 양성교육과정(대전)

인공지능 기반 청년 혁신가 양성 교육과정(대전)

과학기술정보통신부 국비지원 교육 2018년 혁신성장 청년인재 집중양성 사업

‘인공지능 기반 청년 혁신가 양성 교육과정’ 특전 4 ^가지!

수강료 전액무료 – 6개월, 119일 (약 2천만원 상당)

훈련장려금 전원 지급

인공지능 분야 우수기업 현장견학 및 담당자 특강 실시

취(창)업 연계 및 멘토링 지원 하나!

둘!

셋!

넷!

•2단계 - 산학 협력 프로젝트•

•3단계 - 취업, 창업 연계•

모듈명 학습내용 시간

비즈니스 이해 •비즈니스 프로세스 이해 •인공지능 도입 분야 탐색

•비즈니스 문제의 발견 멘토링 27

데이터 이해 •확보 가능한 데이터 탐색 •데이터 처리 및 저장 이슈 탐색

•데이터 연계 인공지능 프로젝트 목표 설정 •프로젝트 목표 설정 멘토링 29

Data Preparation

•데이터 획득 및 품질 검사 •결측치 처리

•데이터 전처리 이슈 탐색 •데이터 처리 원칙 토의 및 공유

•데이터 준비 멘토링

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Modeling &

Evaluation

•구현 가능한 인공지능 모델 탐색 •모델별 초기 파라미터 설정

•모델 구성 멘토링 •인공지능 평가 모델 개발

•인공지능 모델 학습 •적정 파라미터 탐색

•모델 학습 간 이슈 탐색 및 모델 수정 •모델 개선 멘토링

•모델 수정 및 재학습

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Deployment •인공지능 모델 구현 준비 •구현을 위한 실무 멘토링 회의

•모델 구현 이슈 발견 및 수정 •최종 구현 모델 정리 40

딥러닝 심화

•CNN 개요 및 구현 •CNN 구조 및 활용

•RNN 개요 및 구현 •RNN 적용 사례

•강화학습 개요 •강화학습 활용 사례

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프로젝트 개발 결과 정리

•OpenCV •이미지 분석 Open Competition

•Understanding the Amazon frome Space 72

취업 지원 1) 협력기업 취업 연계 2) 취업 멘토링 3) 공개 취업 주선 창업 지원 1) 협력기업 창업 지원 2) 창업 멘토링

•신청 방법•

•교육 문의•

본 사업은 2018년 혁신성장 청년인재 집중양성 사업 과정으로 과학기술정보통신부의 지원으로 운영됩니다.

•좌측 QR코드 스캔 또는 사람인에서 인공지능 검색 후 지원 ※ 지원기간 ~ 8월 19일 일요일 24:00까지

※ 모집대상 졸업예정자(19년 2월 이전 졸업 가능한 자) 및 졸업 후 미취업자

* 퇴직 후 재 구직자는 교육 대상에서 제외

·한국표준협회 이광석 선임연구원 Tel. 02-2624-0152 / Email. gaby@ksa.or.kr

I 사업 개요 | II 우수 교육생 선발 계획 |III 교육 훈련 계획 | IV 취업 연계 계획 | V 사업비 편성

1

월 12월 1월 2월

주차 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

교육 과정

Module-1.

비즈니스 이해 01 도입 분야 이해 및 비즈니스 문제 파악 멘토링

Module-2.

데이터 이해

01 데이터 탐색 및 데이터 전처리 02 데이터 연계 프로젝트 목표 설정 및 멘토링 Module-3.

Data Preparation

01 데이터 전처리 및 관련 이슈 탐색

02 데이터 처리 원칙 토의 및 데이터 관련 준비 멘토링

Module-4.

Modeling &

Evaluation

01 구현 가능한 인공지능 모델 탐색

02 인공지능 평가 모델 개발 및 학습 멘토링 Module-5.

Deployment 01 최종 구현 모델 정리 Module-6.

프로젝트 개발 결과 정리

01 프로젝트 결과 발표 자료 작성

Module-1 비즈니스이해

Module-2 데이터

이해

Module-3 PreparationData

Module-4 Modeling & Evaluation

Module-5 Deployment

Module-6 프로젝트 결과정리

결과 발표회

산학협력프로젝트

8개의 협력기업 비즈니스 문제 해결을 위한 산학 협력 프로젝트(6. 산업체 참여 계획 서술) 주강사 및 협력기업 멘토의 멘토링으로 실무 이해와 적용이 가능한 결과 도출(우수 결과 발표)

•교육 목적•

•1단계 - 교육과정 프로그램•

•교육 개요•

•교육 내용•

비즈니스 관점 활용 능력

인공지능 기술 파이썬SW 기술 활용 능력

비판적사고 창의적사고 문제해결능력 대인관계능력

협동능력

협동력 취(창)업력

비즈니스역량 기술역량 공동체역량 창의적

사고역량 취업역량

•주최/주관 과학기술정보통신부/정보통신기술진흥센터

•운 영 한국표준협회, 경희대학교 빅데이터 연구센터

•교육기간 2018년 9월 ~ 2019년 2월

•모집인원 총 25명

•교육혜택 교육비 전액 무료, 훈련장려금 지급, 수료증 발급, 취(창)업 멘토링 및 취(창)업 연계

•교육장소 한국표준협회 대전세종충남지역본부 강의장(대전 유성구 가정북로 96)

•모집대상 졸업예정자(19년 2월 이전 졸업가능한 자) 및 졸업 후 미취업자

* 퇴직 후 재 구직자는 교육 대상에서 제외

>>

데이터분석 활용 기술 (이론, S/W실습)

＋

인공지능 기술

→

산학 협력 프로젝트 실습

데이터 이해 Python 프로그램 기본 데이터 전처리 및 시각화

인공지능 기법을 활용한 데이 터 분석 방법 학습 (머신러닝, 딥러닝 등)

비즈니스 프로세스 이해 문제 탐색 및 분석 분석 프로세스 구현 및 평가

>>

모듈명 학습내용 시간

인공지능과 비즈니스 •인공지능 개요 및 기술동향 •인공지능 활용 영역 및 사례

•비즈니스 관점에서의 인공지능 적용 15

데이터 분석을 위한 Python •파이썬 개요 및 기초 •빅데이터 전처리 및 시각화 65

Python을 활용한 기계학습

•기계학습 개요 •기계학습 End-to-End

•지도학습 기법 •앙상블 기법

•비지도학습 기법

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빅데이터의 수집과 저장

•소셜 미디어와 빅데이터 수집 방법 •소셜 네트워크 분석 기법

•빅데이터 저장을 위한 차원축소 기법 •Open API를 활용한 빅데이터 수집

•웹 크롤링

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딥러닝 기초 •딥러닝 개요 •Tensorflow를 이용한 다층신경망 구현

•Keras를 이용한 다층신경망 구현 •손글씨 예제를 통한 딥러닝 이해 40

딥러닝 심화

•CNN 개요 및 구현 •CNN 구조 및 활용

•RNN 개요 및 구현 •RNN 적용 사례

•강화학습 개요 •강화학습 활용 사례

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비즈니스 문제 – 이미지

•OpenCV

•Understanding the Amazon frome Space

•이미지 분석 Open Competition

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비즈니스 문제 – 비정형

•Word2Vec

•Session-based Deep Learning

•비정형 데이터 분석 Open Competiton

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딥러닝 기반 추천 시스템 •추천 시스템 개요 •딥러닝 기반 추천 시스템 사례 및 구현 40

I 사업 개요 | II 우수 교육생 선발 계획 |III 교육 훈련 계획 | IV 취업 연계 계획 | V 사업비 편성

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Module-1 인공지능과 비즈니스

Module-2 데이터 분석을 위한 Python

Module-3 Python을 활용한 기계학습

Module-4 빅데이터의 수집과 저장

평가/

대회 Module-5 딥러닝 기초

Module-6 딥러닝 심화

Module-7 비즈니스문제 이미지

Module-8 비즈니스문제

비정형 Module-9 딥러닝 기반 추천 시스템 평가/

대회

교육 특·장점 모듈 단위 맞춤형 교육 커리큘럼을 통해, 체계적인 수강생 역량 관리 실시(오픈 컴피티션) 원활한 산학 협력 프로젝트 추진을 위한비즈니스 응용 교육 실시