성균관대학교 인재교육원

AI-스마트팩토리 전문가 과정

스마트팩토리의 개념과 목적, 구성을 이해하고, IoT/센서/빅데이터 관리 기술을 이해한다. 또한 텍스트마이닝(Text Mining), 기계학습(Machine Learning) 등 인공지능 기술들을 알고, 사이버물리시스템(CPS), 디지털트윈(DT)과 기계건전성 관리(PHM) 기술에 대해 배우는 과정으로 제조분야 혁신이 필요한 실무자에게 필요한 강의

※Online: 인텐시브 오프라인 강의와 온라인 동영상 강의 제공

교육기간 10일 / 80시간
교육대상 AI와 스마트팩토리 기술 학습이 필요한 제조담당자, 리더
분야 AI & Big Data
교육기관 AI Academy

교육시간은 학습효과를 고려한 일반적인 기간으로,
고객사 일정 및 목적에 따라 커스터마이징이 가능합니다.

Module

스마트공장 개론
사이버물리시스템
IoT/센서 개론
빅데이터 저장 및 처리기술
Text Mining을 통한 Log Data 분석
Data Analytics 이론
ML/DL 기술의 스마트팩토리 활용
PHM(건전성 예측진단)
ML적용 주요 이슈 및 고려사항
Pattern Similarities
Linear Models
Classification Models
Clustering and Dimension Reduction
Basics of Neural Networks
Dense Networks
Convolutional Neural Networks(CNN)
Recurrent Neural Networks(RNN)

연계과정

(Online)딥러닝 공통과정

RNN, CNN 등 딥러닝의 기초부터 널리 사용되는 딥러닝 구조까지 학습하며 최근 연구 논문 이해에 필요한 기반 지식을 습득할 수 있는 온라인강의 (총 25차시)

현재 일부 강의를 Coursera에서 수강할 수 있습니다. ≫클릭≫

2일 / 12시간
(Online) 머신러닝 공통과정

데이터에서 스스로 숨겨진 패턴을 효과적으로 찾아내는 다양한 기계학습 기법들의 기초개념과 학습과정을 파악하는 온라인 강의 (총 53차시)

3일 / 15시간
딥러닝 공통과정

딥러닝의 구조 및 학습 알고리즘 (Deep learning의 기본 개념. FDNN의 구조 및 Backpropagation 학습, CNN, RNN의 기본 구조 등)

※Live: 실시간 스트리밍 강의 혹은 오프라인 집합교육 가능

3일 / 24시간
머신러닝 공통과정

머신러닝 기초(선형회귀/경사하강법, 로지스틱 회귀, MLE 기반 로지스틱 회귀 학습, 나이브베이지, KNN, SVM 모델, 과적합의 개념 및 해결방법 등)

※Live: 실시간 스트리밍 강의 혹은 오프라인 집합교육 가능

5일 / 40시간
컴퓨터 비전

컴퓨터비전과 관련된 기반 지식을 습득하고, 딥러닝을 활용한 컴퓨터비전 문제 해결 방법론 학습

10일 / 80시간
자연어 처리

자연어처리와 관련된 기반 지식을 습득하고, 딥러닝을 활용한 자연어처리의 여러가지 방법론을 학습

10일 / 80시간
ADP에게 배우는 빅데이터 분석

국가공인 데이터분석전문가(ADP)와 프로젝트 멘토들이 직접 참여하여 주제‧분야 별로 최적화된 분석방법론을 제공하며 실제 빅데이터 분석 프로젝트를 진행함으로써 미래사회에 대응할 수 있는 전문 역량을 함양시키는 프로그램.

10일 / 80시간