인공지능 기반 실무적으로 응용되는 디지털트랜스포메이션 사례 및 트랜드에 대한 이해
실무에서 주로 활용하고 있는 인공지능 모델, 프로그래밍에 대한 구현 능력 향상
[SMHM 취창업활동 비교과] 인공지능기반 업무의 디지털트랜스포메이션 실무
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학습 워크숍/특강
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kje9209@sookmyung.ac.kr
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010-9082-0151
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Snowboard E-class
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세부내용
안녕하세요
2021년 취창업활동 비교과 프로그램을 진행합니다.
이번 특강은 "인공지능기반 업무의 디지털트랜스포메이션 실무"으로 온라인으로 진행합니다.
기간 내 신청 후 snowboard e-class에서 수강하시면 됩니다.
설문조사는 11월 26일부터 가능하며 수강 완료 후 설문을 하여야만 마일리지가 적용 됩니다.
본 강의를 통해 인공지능 기반 실무적으로 응용되는 디지털트랜스포메이션 사례 및 트랜드에 대해 이해하도록 하며,
실무에서 주로 활용하고 있는 인공지능 모델, 프로그래밍에 대한 구현 능력 향상을 목적으로 합니다.
교육과정은 다음같습니다.
<교육일정>
| 차수 | 주제 | 내용 |
| 1강-4강 | 오리엔테이션 및 인공지능 실무 개요 | - 인공지능기반 기업의 디지털트랜스포메이션 사례 - 전체 프로그램 견학 일정 및 준비 사항 논의인공지능기반 DX 유형 및 유형별 전략 - 과정에 대한 오리엔테이션(목적/일정/기대효과) |
| 인공지능 기술에 대한 이해 | - 실무에서 사용되는 인공지능 주요 핵심 용어에 대한 설명 - 학습의 종류, 문제의 유형, 딥러닝과 머신러닝 개요 | |
| 인공지능 모델링을 위한 실무 기초 프로그래밍– 파이썬 기초 | - 인공지능 모델링을 위한 실무 프로그램 언어 파이썬에 대한 이해 - 파이썬 프로그램 환경인 코랩 설정방법 - 인공지능 모델을 위해 활용되는 파이썬의 기본적인 명령어 | |
| 5강 | 인공지능 모델을 위한 기본 데이터 다루기 실무– 데이터프레임 과 데이터 전처리 | - 인공지능모델 실무에서 가장 기본적인 데이터 수집 및 처리방법에 활용되는 데이터프레임 개요 - 파이썬 기반 데이터 테이블 생성, 추가, 삭제, 변경 방법; 데이터프레임 Merge, 계산, 함수 |
| 6강~7강 | 머신러닝과 프로그래밍 실무 기초 – 프로세스, 회귀와 분류 | - 실무 사례 기반 머신러닝 프로세스 - 머신러닝 단계별 프로그래밍 방법 , 머신러닝 알고리즘 기초 – 리그레션과 분류 |
| 머신러닝과 프로그래밍 실무 응용 – 앙상블 모델, KNN, Decision Tress | - 머신러닝 다양한 실무 알고리즘 방법 – Regression, KNN, Decision Tree, 앙상블기법 | |
| 8강~9강 | 딥러닝과 프로그래밍 실무 기초 – 딥러닝 개요 및 모델링 프로세스 | - 실무 사례 기반 딥러닝 프로세스 - 딥러닝 단계별 프로그래밍 방법 및 기본 모델링 - 딥러닝 기초 알고리즘 – Neural net, CNN, RNN |
| 딥러닝과 프로그래밍 실무 응용 – 이미지처리, 자연어 처리 | - 딥러닝 응용 기술 - 자연어처리, 이미지처리 | |
| 10강 | 회사에 필요한 인공지능 서비스 기획 실무 | - 인공지능서비스 기획 프로세스 및 양식 - 인공지능서비스 서비스 기획 및 인공지능서비스 Term 프로젝트 출제 (1~2 page AI DX 아이디어 도출) |
일정 : 12월 3일까지 상시 모집하며, 11월 22일 시작하며 과제 제출을 마지막으로 종료됩니다.
이수 조건 : 수강(80%) + 과제제출 + 설문조사를 필수로 합니다.
Term Project 기한 : 2021년 12월 31일(금) 밤 11시까지 제출
장소 : snowboard e-class, "[SMHM 취창업활동 비교과] 인공지능기반 업무의 디지털트랜스포메이션 실무"
강사 : KT 김범수 부장