| 접수일정 | 2026-03-02 ~ 2026-03-10 |
|---|---|
| 교육일정 | 2026. 03. 16. ~ 2026. 05. 27. 160H (20 차수) |
| 교육대상 | 구직재, 재학생 |
| 교육장소 | 신라대학교 내 교육장 |
| 강사명 | 김광백 |
| 정원 | 20 (등록인원 : 0명) |
| 교육방식 | 온라인 |
| 주의사항 | ※ 로그인시 신청서 버튼이 표시되므로 로그인 후 신청하셔야 합니다. |
▶ 과정명 : 데이터 분석 기반 인공지능 알고리즘 및 프로그래밍 교육
▶ 교육대상 : 구직자 및 재학생
▶ 교육목표
ㅇ 기업체 애로 기술 개선을 위한 인공지능 기술 교육 강화
ㅇ 인공지능 알고리즘 기반 실무 프로그래밍 교육 강화
▶ 모집기간 : 2026년 3월 2일(월) ~ 2026년 3월 10일(화)
▶ 교육일정 : 2026년 3월 16일(월) ~ 2026년 5월 27일(수)
▶ 교육장소 : 신라대학교 내 교육장
▶ 교육비 : 전액 무료
▶ 강사진 : 김광백
▶ 선정결과 :
∙ 1차 : 서류전형 (신청서 검토)
∙ 2차 : 합격자 개별 통보
▶ 문의처 : ☎
∙ TEL : 051-749-9412
∙ E-MAIL : hmmy7372@bipa.kr
▶ 수강혜택 :
교육비 전액 무료
공공기관장 명의 수료증 발급
주제 | 세부 교육 내용 | 시수 |
데이터 정량화를 위한 클러스터링 기법 | ㅇ 데이터 정량화를 위한 비지도 학습 기법 및 하드 코딩 - K-Means 클러스터링 기법 및 C# 하드 코딩 교육 - FCM 클러스터링 기법 및 C# 하드 코딩 교육 - PCM 클러스터링 기법 및 C# 하드 코딩 교육 - 계층적 클러스터링 기법 기반 데이터 정량화 | 40H |
잡음 제거 및 영상 복원를 위한 인공지능 기법 | ㅇ 인공지능 기반 영상 처리 기법 및 하드 코딩 - 명암 대비 개선을 위한 퍼지 스트레칭 기법 및 C# 하드 코딩 교육 - 동적 퍼지 이진화 기법 및 C# 하드 코딩 교육 | 20H |
| ㅇ 인공지능 기반 영상 복원 및 인식 기법 및 하드 코딩 - 흑백 영상 복원을 위한 Hopfield Networks 기법 및 C# 하드 코딩 - 칼라 영상 복원을 위한 퍼지 연상메모리 기법 및 C# 하드 코딩 - BAM 기반 퍼지 심층 하이브리드 학습 기법 및 C# 하드 코딩 | 20H | |
Opal을 활용한 자동화 | ㅇ Google Opal을 활용한 자동화 - 기획서, 보고서, 이메일 작성 등 반복업무 자동화 | 8H |
LLM Agent 응용 | ㅇ LLM을 활용한 언어 학습모델 및 Agent 응용 교육 - 서브워드 토크나이저 활용 - RNN을 이용한 인코더-디코더 구조 해석 및 응용 - 어텐션 메카니즘 활용 - 트랜스포머 모델 해석 및 응용 - BERT 및 실습 | 40H |
기계 학습 기반 스마트 팩토리 적용 및 평가 방법 | ㅇ 스마트팩토리의 AIoT 환경 구축을 위한 기계학습의 이론 및 실습 - MATLAB 환경 설정, 기본 회귀·분류 모델(SVM/Tree/KNN) 실습 - 평가 지표(ACC, Precision/Recall, ROC, MSE) 및 교차검증 실습 - 데이터 전처리·가정 검토·정규화 및 - 선형회귀 모델 구축, 잔차 분석 - 이항/다중 로지스틱 회귀 실습 및 모델 계수 해석, Odds Ratio 분석, 분류 임계값 조정 및 평가 - 난해한 분류 및 회귀 문제 해결 프로젝트 : Kaggle 데이터셋 선정 - 문제 정의 → 데이터 전처리 → 모델 설계(CNN/MLP/앙상블 가능) | 40H |
