교육 목표

정성적 목표

ㅇ 딥러닝 기초지식을 습득해 인공지능 모델 생상 능력 보유

ㅇ 생성형 AI 활용 능력 강화로 기획 능력 및 업무효율 향상

정량적 목표

ㅇ 수강인원 : 25명 / 수료인원 : 25명

ㅇ 우수 논문 2건 이상

교육 대상

□재직자

■미취업자

□전공자

■비전공자

일정 및 기간

2025. 06. 24. ~ 07. 21. / 20일

교육 시간

총 160H

교육 수준

중급

교육 구분

AI

필요 역량

기술활용, 분석력 등

구분

내용

교육방법

시간

비고

인문교양

ㅇ 인문학 관점으로 본 인공지능

오프라인

8H

기본

ㅇ 파이썬 프로그래밍

오프라인

24H

딥러닝

ㅇ 딥러닝 기초

ㅇ 딥러닝 실습

오프라인

60H

생성형AI

ㅇ 생성형 AI 이해

ㅇ 생성형 AI 활용

오프라인

16H

팀 프로젝트

ㅇ 팀 프로젝트

오프라인

52H

계

160H

구분

세부 교육내용

시수

인문학 관점으로 본 인공지능

ㅇ 인공지능의 개요와 주요 역사

ㅇ 인공지능 시대의 철학과 문학

ㅇ 인공지능의 사회적 영향

8H

파이썬 프로그래밍

ㅇ 파이썬 기본 문법(변수, 데이터타입, 조건문, 반복문, 시퀀스자료형 등)

ㅇ 파이썬 데이터 처리 관련 라이브러리(Numpy, Pandas, Matplotlib 등)

24H

딥러닝 기초

ㅇ 딥러닝 개요 및 딥러닝을 위한 기초 수학

ㅇ 예측 모델 기본원리

24H

딥러닝 실습

ㅇ 신경망 개요 및 실습

ㅇ 딥러닝 기본(모델 설계, 데이터 가공, 다중 분류, 모델 성능 검증 및 향상 방법 등)

ㅇ RNN, GAN, 전이학습, 자연어처리

ㅇ 설명가능한 딥러닝 모델 등

26H

생성형 AI

이해

ㅇ GPT의 개념과 특징 그리고 Prompt 개론

ㅇ 다양한 AI 도구의 활용 및 실습 (ChatGPT, AskUp, WRTN, Copilot, Gemini, Lilys 등)

ㅇ GPT를 활용한 학습 전략 및 실습

4H

생성형 AI

활용

ㅇ LLM의 현황 및 배경

ㅇ ChatGPT 프레임워크

ㅇ 프롬프트 작성원리 및 프롬프트를 이용한 고급 테크닉

ㅇ 프로그래밍과 프롬프트간의 동작

12H

팀 프로젝트

ㅇ 생성형 AI 또는 딥러닝 모델 기반으로 팀 프로젝트 주제 선정

ㅇ 본 교육에서 배웠던 내용을 바탕으로 팀 프로젝트를 수행

ㅇ 팀 프로젝트 수행 중 필요한 위한 노하우 교육 등

52H