교육 목표

정성적 목표

ㅇ 지역 기업 현장의 애로기술 문제해결 해결

ㅇ 지역 산업과 연계된 프로젝트형 교육을 통한 지역특화 인재 양성

정량적 목표

ㅇ 수료 : 15명 ㅇ 취업 : 12명

ㅇ 프로젝트 결과 보고서 : 8건

교육 대상

□재직자

■미취업자

■전공자

□비전공자

일정 및 기간

2024. 03. 01. ~ 11. 30. / 30일

교육 시간

총 240H

교육 수준

통합

교육 구분

기업협력

필요 역량

기획력, 창의력

구분

내용

교육방법

시간

비고

이론1

ㅇ Python 기초

오프라인

40H

이론2

ㅇ 빅데이터 분석

오프라인

40H

이론3

ㅇ 머신러닝 / 딥러닝

오프라인

40H

실습1

ㅇ AI OCR 실습

오프라인

40H

실습2

ㅇ 예측 모델 실습

오프라인

40H

실습3

ㅇ 애로기술 프로젝트

오프라인

40H

계

240H

구분

세부 교육내용

시수

Python 기초

・Python, 프로그래밍 기초 실무

・Front-End 프로그래밍(HTML5, CSS, JavaScript, ReactJS)

・Back-End 프로그래밍(Django, Flask)

120H

데이터 분석

・데이터의 이해

・이미지 및 수치 데이터 처리 방법

・결측치 수정, 학습용 데이터 처리

・데이터 전처리, EDA, 분석 알고리즘

머신러닝/

딥러닝

・머신러닝을 위한 선형대수 및 확률 통계 기초

・모델 선택 및 교차 검증법

・CNN/RNN, 전이학습

・LSTM

AI OCR 실습

・AI 학습용 데이터셋 구축 및 정제

・AI 학습용 데이터 가공 실습(바운딩박스, 폴리곤 세그멘테이션)

・정제데이터의 품질검사 실습

・AI 모델 유효성 검증 이해 및 실습

120H

예측 모델 실습

・크롤링 툴을 이용한 데이터 수집

・Python을 활용해 보험 가입 시 예상되는 월 납입금 예측 모델 구현

・Appsheet를 통해 코딩 없이 머신러닝 모델 생성

・Python과 Appsheet를 이용한 모델 생성 비교

애로기술 프로젝트

・교육생을 팀으로 구성하여 기업의 애로기술 해결 프로젝트 실시
(예시) 컴퓨터 수치제어 공작기계 생산공정에서 발생하는 문제 해결 등

・교육 이수 후 기업과 협의 하에 우수성과자 취업 연계 가능