| 접수일정 | 2025-10-01 ~ 2025-10-26 |
|---|---|
| 교육일정 | 2025.10.27 ~ 2025.12.11 (160H) (35 차수) |
| 교육대상 | 파이썬에 관심있는 재학생 |
| 교육장소 | 인제대 E동 238호 |
| 강사명 | 김용철, 김희철, 김경이, 김상균 |
| 정원 | 20 (등록인원 : 18명) |
| 교육방식 | 오프라인 |
| 주의사항 | ※ 로그인시 신청서 버튼이 표시되므로 로그인 후 신청하셔야 합니다. |
2025 지역ICT이노베이션스퀘어 확산 사업
▶ 교육명 : 파이썬 기반 인공지능 기초와 영상처리 응용 과정
▶ 교육 목표 :
- 프로그래밍 기초와 데이터 처리 능력을 습득하여 인공지능 구현의 기반을 마련한다.
- 인공지능과 딥러닝의 핵심 원리를 이해하고 다양한 문제 해결에 적용할 수 있는 역량을 기른다.
- 영상처리 및 객체 인식 응용 사례를 통해 실제 산업 현장에서 활용 가능한 문제 해결 능력을 강화한다.
▶ 교육대상 :
- 1개 이상의 프로그램 언어를 사용해 본 경험이 있으나, 파이썬 프로그래밍과 인공지능 기술에 대한 경험과 지식이 부족한 학생 또는 일반인
- 기업 재직자, 대학생, 취업준비생, 예비창업자 등 모든 대상 가능
▶ 교육일정
- 기간: 2025. 10. 27. ~ 12. 11. (총 160시간)
- 시간: 평일(월~목) 18:00~22:00, 총 30회(120시간)
토요일 10:00~18:00, 총 5회(40시간)
- 참고사항: 금요일 휴강일: 11/14, 11/21, 11/28, 12/05, 12/12)
금요일 운영일: 10/31, 11/07
토요일 운영일: 11/01, 11/08, 11/15, 11/22, 11/29 (12/06 제외)
▶ 교육장소 : 인제대 E238
▶ 교육비 : 전액무료
▶ 강사진 : 인공지능 전문가
▶ 선정 :
- 1차 : 서류전형(배울랑교 신청서 검토)
- 2차 : 전화 면접
- 3차 : 합격자 통보
▶ 문의처 :
- E-MAIL : hyeju@alpha-edu.co.kr / jeong@alpha-edu.co.kr
- 전화번호 : 070-4048-4259 / 070-4048-4241
▶ 교육 커리큘럼
교육커리큘럼 | ||||
차수 | 세부 교육 내용 | 교육일시 | 교육시수 | 강사명 |
1 | 파이썬 기본 환경 이해 및 데이터 형 소개 (숫자, 문자열, 불린 등) | 2025.10.27(월) 18:00∼22:00 | 4 | 김희철 |
2 | 리스트, 튜플, 딕셔너리 등 주요 자료구조와 활용 | 2025.10.28(화) 18:00∼22:00 | 4 | 김희철 |
3 | 조건문(if)과 반복문(for, while)으로 흐름 제어 실습 | 2025.10.29(수) 18:00∼22:00 | 4 | 김희철 |
4 | 함수 정의와 호출, 매개변수와 반환값 다루기 | 2025.10.30(목) 18:00∼22:00 | 4 | 김희철 |
5 | 입출력 (파일 읽기/쓰기, 사용자 입력)과 간단한 응용 예제 | 2025.10.31(금) 18:00∼22:00 | 4 | 김희철 |
6 | 종합 실습 — 기초 문법을 활용한 문제 해결 프로젝트 | 2025.11.01(토) 10:00∼18:00 | 8 | 김희철 |
7 | 파이썬 데이터 분석 환경 소개 및 기본 문법 복습 | 2025.11.03(월) 18:00∼22:00 | 4 | 김희철 |
8 | NumPy 배열 구조와 연산 기초 | 2025.11.04(화) 18:00∼22:00 | 4 | 김경이 |
9 | Pandas Series와 DataFrame 구조 이해 | 2025.11.05.(수) 18:00∼22:00 | 4 | 김경이 |
10 | 데이터 탐색, 정렬, 인덱싱과 전처리 | 2025.11.06(목) 18:00∼22:00 | 4 | 김경이 |
11 | 데이터 통합과 변환 (Merge, GroupBy, Pivot 등) | 2025.11.07(금) 18:00∼22:00 | 4 | 김경이 |
12 | Matplotlib/Seaborn 기반 데이터 시각화 기초 | 2025.11.08(토) 10:00∼18:00 | 8 | 김경이 |
13 | Scikit-Learn 소개와 데이터셋 불러오기 | 2025.11.10(월) 18:00∼22:00 | 4 | 김경이 |
14 | Scikit-Learn을 활용한 기계학습 기초 (회귀) | 2025.11.11화) 18:00∼22:00 | 4 | 김경이 |
15 | Scikit-Learn을 활용한 기계학습 기초 (분류) | 2025.11.12(수) 18:00∼22:00 | 4 | 김경이 |
16 | 종합 프로젝트 — 실제 데이터셋으로 전처리, 분석, 시각화, ML 모델 구현 | 2025.11.13(목) 18:00∼22:00 | 4 | 김경이 |
17 | 퍼셉트론 개념과 다층 퍼셉트론구조 이해 | 2025.11.15(토) 10:00∼18:00 | 8 | 김용철 |
18 | 활성화 함수의 특징과 비교 | 2025.11.17(월) 18:00∼22:00 | 4 | 김용철 |
19 | 역전파 알고리즘과 경사하강법 학습 원리 | 2025.11.18(화) 18:00-22:00 | 4 | 김용철 |
20 | 과적합 방지 기법 — 정규화와 드롭아웃(Dropout) | 2025.11.19(수) 18:00-22:00 | 4 | 김용철 |
21 | 최적화 알고리즘 학습 및 적용 | 2025.11.20(목) 18:00-22:00 | 4 | 김용철 |
22 | 심층신경망의 구조와 기본 분류·회귀 문제 적용 실습 | 2025.11.22(토) 10:00-18:00 | 8 | 김용철 |
23 | 케라스·텐서플로 소개 및 CNN 기본 구조 이해 | 2025.11.24(월) 18:00-22:00 | 4 | 김용철 |
24 | 합성곱과 풀링 연산 원리 실습 | 2025.11.25(화) 18:00-22:00 | 4 | 김용철 |
25 | 주요 CNN 아키텍처 학습 (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet 등) | 2025.11.26(수) 18:00-22:00 | 4 | 김용철 |
26 | CNN 기반 이미지 분류 및 객체 인식 사례 분석 | 2025.11.27(목) 18:00-22:00 | 4 | 김용철 |
27 | 과적합 방지를 위한 기법 — 드롭아웃, 정규화 적용 | 2025.11.29(토) 10:00-18:00 | 4 | 김용철 |
28 | CNN 모델 학습 과정 및 하이퍼파라미터 최적화 실습 | 2025.12.01(월) 18:00-22:00 | 4 | 김용철 |
29 | 인공지능 윤리 | 2025.12.02(화) 18:00-22:00 | 4 | 김형주 |
30 | 영상처리 기초와 사례 연구 | 2025.12.03(수) 18:00-22:00 | 8 | 김상균 |
31 | 객체 인식과 탐지 기본 개념 및 기법 소개 | 2025.12.04(목) 18:00-22:00 | 4 | 김상균 |
32 | YOLO·Faster R-CNN 기반 객체 탐지 모델 학습 | 2025.12.08(월) 18:00-22:00 | 4 | 김상균 |
33 | 시맨틱 분할과 인스턴스 분할 | 2025.12.09(화) 18:00-22:00 | 4 | 김상균 |
34 | 영상 데이터 전처리와 데이터 증강 기법 | 2025.12.10(수) 18:00-22:00 | 4 | 김상균 |
35 | 산업에서의 영상 분석 적용 사례 및 종합 실습 | 2025.12.11(목) 18:00-22:00 | 4 | 김상균 |
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