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수강대상 | 단계 | 과정명 | 과목명 | 내용 | 주차구성 |
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빅데이터 분석에 관심 있는 일반인(재직자, 구직자, 대학생 등) | |||||
기초 | 인공지능 이해 | 인공지능 | ·인공지능의 기본 개념과 알고리즘의 종류에 대한 학습 ·자연어, 음성, 이미지 처리와 같은 인공지능 응용 분야에 대한 학습 ·인공지능 기초 실습을 통해 인공지능의 작동 원리를 학습 |
7주차 | |
AI 트랜스포메이션 | ·인공지능 등장으로 인한 기업과 사회의 다양한 변화에 대해 학습 ·인공지능의 정의, 역사 및 핵심 기술에 대한 기본 개념 정립 ·AI를 기업에 도입하기 위한 전략 탐구 ·다양한 사례를 토대로 자신과 회사의 업무에서 AI서비스를 적용할 수 있는 부분을 탐색, 지능적 혁신 기획 |
7주차 | |||
인공지능 비즈니스 | 인공지능 비즈니스 전략 | ·비즈니스 관점에서 인공지능 기술의 중요성과 발전방향에 대한 학습 ·다양한 인공지능 비즈니스 모델의 사례 분석과 유형화를 통한 인공지능 비스니스에 대한 개념 정립 ·비즈니스 전략 수립을 위한 경영학 기반 지식 습득 |
13주차 | ||
핵심 | 인공지능 프로그래밍 기초 | 파이썬 프로그래밍1 | ·빅데이터 및 인공지능에 활용하는 기초 프로그래밍 ·케라스 딥러닝, 딥러닝 자연어 처리를 수행하기 위한 파이썬의 기초 문법에 대한 학습 - 파트 1 : 파이썬 프로그래밍의 개요, 변수, 데이터 타입, 조건문 및 반복문에 대한 문법 및 실습 - 파트 2 : 합수, 클래스, 클래스의 상속, 모듈 및 패키지의 활용, 프로그래밍 실습 |
7주차 | |
파이썬 프로그래밍2 | 6주차 | ||||
파이썬 머신러닝 1 | ·실무에 활용하는 다양한 데이터를 기본적인 파이썬 코딩과 머신러닝을 통해 분석하는 방법 학습 - 파트 I : 파이썬 기본 문법과 머신러닝의 기초에 대해 학습 - 파트2 : 머신러닝의 지도학습, 비지도학습, 앙상블 기법 등에 대해 학습 |
6주차 | |||
파이썬 머신러닝 2 | 7주차 | ||||
케라스 딥러닝1 | ·실무에서 주로 활용하는 다양한 데이터를 케라스 딥러닝을 통해 분석하는 방법에 대해 학습 - 파트 I : 딥러닝과 신경망의 기본 개념과 관련 알고리즘의 이해(DNN, CNN, RNN) - 파트2 : 딥러닝 최신 알고리즘을 활용한 다양한 종류의 데이터 분석 |
6주차 | |||
케라스 딥러닝2 | 7주차 | ||||
활용 | 인공지능 프로그래밍 응용 | AI 활용 업무 데이터 분석과 시각화 | ·실무 현장에서 활용되는 다섯 개 분야(공공, 쇼핑, 금융, 보건/의료, 소셜미디어)의 데이터 분석 및 처리 방법 학습 ·실무 현장 데이터를 여러 가지 시각화 방법의 학습 ·실무 데이터 분석을 기반으로 데이터 기반의 의사결정 수행 역량 향상 |
13주차 | |
딥러닝과 컴퓨터 비전 | ·DNN의 기본 알고리즘 및 세부 조정 요소들에 대한 학습 ·영상의 기본 format과 전처리 및 영상처리에 대한 학습 ·케라스-텐서플로우를 이용한 분류기/문자인식/Object Detection/Generative Deep Learning에 대한 학습 |
13주차 | |||
AI서비스 개발을 위한 딥러닝 자연어 처리 | ·자연어 처리를 위한 다양한 알고리즘의 종류와 활용 방법의 학습 ·실무 현장의 다양한 비정형 텍스트 데이터 분석 및 처리 역량의 향상 ·최신 딥러닝 알고리즘을 활용한 실무 데이터 분석 역량의 향상 |
13주차 |