개요
본 교육 프로그램은 인공지능(AI) 개발의 전 과정을 기초부터 실무 응용까지 체계적으로 학습하는 15주차 교육 과정입니다.
Python의 문법과 기초 프로그래밍 능력을 집중적으로 학습하고, 이후 Numpy, Pandas, Matplotlib, OpenCV 등의 라이브러리를 활용해 실제 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 익힙니다.
Kaggle 등 오픈 데이터를 활용하여 실전 분석을 수행하며 데이터 처리 역량을 강화합니다.
머신러닝의 기본 개념과 주요 알고리즘을 학습하고, Teachable Machine을 활용한 웹 기반 AI 서비스 개발, 오픈 API를 활용한 AI 스피커 구현 등 실제 응용 사례를 실습합니다. 또한 회귀, 분류, 군집화 알고리즘을 오픈 데이터에 적용하여 AI 모델링의 전 과정을 경험하게 됩니다.
딥러닝 개념과 신경망(DNN, CNN 등) 모델 학습을 중심으로 구성되며, 생성형 AI 기술(ChatGPT, DALL·E 등)의 원리와 응용 프로젝트를 수행하여 최신 트렌드까지 반영합니다.
실제 산업 현장에서의 AI 적용 사례와 기술 동향을 통해, 학습한 이론과 기술이 어떻게 현장에서 활용되는지 통합적으로 조망합니다.
이 강의는 프로그래밍 입문자부터 AI 실무 기술을 익히고자 하는 학습자까지를 대상으로 하며, 문법 → 분석 → 예측 → 생성 → 적용이라는 흐름에 따라 구성된 탄탄한 교육 로드맵을 통해, AI 기술의 실질적인 활용 능력을 키울 수 있도록 설계되었습니다.
강의 대상
기업 재직자
강의 시간
1일 4시간, 총 30일 120시간
강의 계획서
| 주차 | 주제 | 내용 |
|---|---|---|
| 1주차 | Python 기본 | – Python 기본 문법 |
| 2주차 | Python 기본 | – Python 기본 문법 |
| 3주차 | Python 기본 | – Python 기본 문법 |
| 4주차 | Python 기본 | – Python 기본 문법 |
| 5주차 | Python 기본 | – Python 기본 문법 |
| 6주차 | Python 라이브러리 | – Numpy, Pandas – Matplotlib, OpenCV |
| 7주차 | 데이터 분석 | – 캐글 등 오픈 데이터 분석 및 시각화 |
| 8주차 | 머신러닝 기초 및 활용 | = 머신러닝 개요와 알고리즘 |
| 9주차 | 머신러닝 기초 및 활용 | – AI 서비스 활용 I(티처블 머신을 활용한 AI 웹 서비스) – AI 서비스 활용 II(오픈 API를 활용한 인공지능 스피커) |
| 10주차 | 머신러닝 기초 및 활용 | – 오픈 데이터를 활용한 머신러닝 실습(회귀, 분류, 군집화) |
| 11주차 | 딥러닝 기초 및 활용 | – 딥러닝 개요 및 네트워크 모델 |
| 12주차 | 딥러닝 기초 및 활용 | – 오픈 데이터를 활용한 딥러닝 실습(DNN) |
| 13주차 | 딥러닝 기초 및 활용 | – ChatGPT, DALL·E와 같은 생성형 AI 활용 프로젝트 |
| 14주차 | 딥러닝 기초 및 활용 | – 오픈 데이터를 활용한 딥러닝 실습(CNN) |
| 15주차 | AI 적용 예제와 기술 동 | – 산업체 AI 적용 예제와 동향 |