접수일정 | 2021-06-01 ~ 2021-08-31 |
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교육일정 | 2021.09.01 ~ 2021.10.29 (월~금, 17~21시) (160 차수) |
교육대상 | 미취업자, 일반인 등 |
교육장소 | 센텀벤처타운 7층 |
강사명 | 박영일 강사 / 이진흥 강사 |
정원 | 20명내외 (등록인원 : 14명) |
교육방식 | 온오프라인 |
주의사항 | ※ 로그인시 신청서 버튼이 표시되므로 로그인 후 신청하셔야 합니다. |
교육구분 | 과정명 | 주요내용 | |
고급과정 (160H) | 지능형 팩토리 구축 개요 및 AI 융합 | - 지능형 팩토리 구축 필요성과 스마트 공장 추진 방향 - 인더스트리 4.0 및 지능형 팩토리 개념 이해 - 제조데이터 기반 스마트 공장 구축 전략 - 제조업의 디지털 트랜스포메이션 | |
제조 기반 지능형 팩토리 운영 시스템의 활용 | - 지능형 팩토리와 제조 운영의 구현 방안 - 지능형 팩토리 연계를 위한 제조데이터 체계화 - AI 융합을 위한 제조시스템 주요 핵심 과제 - 설비 관리, 품질관리의 지능화 | ||
머신 러닝의 특징과 기초 | - 머신러닝 개념적 특징, 접근법, 주요 구성 요소 이해 - 비즈니스를 위한 머신러닝 및 AI 활용 사례 - AI 트랜스포메이션의 이해 - 다양한 산업군의 성공 사례 - 인공지능 및 코랩 관련 파이썬 기초 함수 | ||
머신 러닝 알고리즘 | - 머신러닝 및 회귀 분류 - 비지도 학습(군집화, 변환, 연관) - 지도 학습 및 강화 학습 - Orange3를 이용한 머신러닝 실습 | ||
Kaggle 데이터 기반 인공지능 활용 | - 산업현장에서서의 인공지능의 활용 방안 - 미지 처리를 위한 CNN 활용 - Kaggle 데이터 기반 예측 프로그램 실습 |
일별 교육 내용
주 | 날짜 (요일) | 교육 내용 |
1주 | 09. 01 (수) | AI 스마트팩토리 구축 필요성과 스마트 공장 추진 방향(국가정책사업 기준) |
09. 02 (목) | 인더스트리 4.0 및 AI 지능형 팩토리 개념 이해 | |
09. 03 (금) | 지능형 팩토리와 제조 운영의 AI구현 방안 | |
09. 06 (월) | 제조데이터 기반 스마트 공장 구축 전략(AAS) | |
09. 07 (화) | 설비 관리, 품질관리의 지능화, 내시범공장 AAS 모델구현 및 적용사례 소개 | |
2주 | 09. 08 (수) | AI 융합을 위한 제조시스템 주요 핵심 과제와 클라우드 플랫폼 구성 설치 및 활용 |
09. 09 (목) | 3D 팩토리 시뮬레이션 소프트웨어 FLEXSIM 소개(CPS) | |
09. 10 (금) | AI를 활용하는 CPS 시뮬레이션 활용 | |
09. 13 (월) | 3D 팩토리 시뮬레이션 소프트웨어 FLEXSIM 프로그램 기초 실습 | |
09. 14 (화) | 3D 팩토리 시뮬레이션 소프트웨어 FLEXSIM 프로그램 기초 실습 | |
3주 | 09. 15 (수) | 3D 팩토리 시뮬레이션 소프트웨어 FLEXSIM 프로그램 기초 실습 |
09. 16 (목) | 3D 팩토리 시뮬레이션 소프트웨어 FLEXSIM 프로그램 심화 실습 | |
09. 17 (금) | 3D 팩토리 시뮬레이션 소프트웨어 FLEXSIM 프로그램 심화 실습 | |
09. 23 (목) | 3D 팩토리 시뮬레이션 소프트웨어 FLEXSIM 프로그램 심화 실습 | |
09. 24 (금) | _FLEXSIM 모델링 프로젝트 발표 및 시연 | |
4주 | 09. 27 (월) | 주피터노트북/코랩 활용편 |
09. 28 (화) | NumPy | |
09. 29 (수) | pandas | |
09. 30 (목) | 인공지능과 파이썬(온라인 학습) | |
10. 01 (금) | matplotlib | |
5주 | 10. 04 (월) | 데이터 활용 |
10. 05 (화) | 웹 스크레이핑 | |
10. 06 (수) | 웹 API 데이터 획득 | |
10. 07 (목) | 공공 데이터 활용 | |
10. 08 (금) | 빅데이터와 AI 활용 | |
6주 | 10. 11 (월) | 머신러닝에 필요한 수학의 기본 |
10. 12 (화) | 지도학습-회귀 | |
10. 13 (수) | 지도학습-분류 | |
10. 14 (목) | 학습과 데이터 | |
10. 15 (금) | 과대적합, 과소적합 | |
7주 | 10. 18 (월) | 신경망-딥러닝의 응용(mnist 손글씨 숫자 인식) |
10. 19 (화) | 비지도 학습 | |
10. 20 (수) | 강화 학습 | |
10. 21 (목) | 앙상블학습과 랜덤포레스트 | |
10. 22 (금) | 케라스를 사용한 인공 신경망 | |
8주 | 10. 25 (월) | 텐서플로를 사용한 사용자정의 모델 |
10. 26 (화) | 텐서플로에서 데이터 적재와 전처리 | |
10. 27 (수) | 이미지 인식과 CNN | |
10. 28 (목) | Kaggle 데이터 활용 | |
10. 29 (금) | CNC 데이터 활용 |
교육 과정에 따른 주요 내용은 실제 수업 시 약간의 변경 및 세부 내용이 추가될 수 있음.
강사 소개
박영일
UHS(주) 대표
스마트기반 컴퓨터이론 및 실제 강의
스마트팩토리 네이게이토 강의
동서대학교 스마트팩토리 전문위원
이진흥
다운정보통신(주) 연구소장
근로자주도 제조서비스 활용을 위한 스마트팩토리 어시스턴트 개발
생산자원 기반 제조 이력 추적 및 생산 정보 모니터링 시스템 개발
※ 교육관련 문의 : Tel)051-610-0110 E-mail) pipa2100@pipa.or.kr