01
공조기 전력 사용 및 예측
(제조)
•
공조기의 전력 사용량을 예측하여 에너지 절약 및 비용 절감 목표 설정
•
공조기 사용 데이터 및 전력 기록 등의 데이터 수집 및 분석
•
데이터 분석 프로세스 설계 및 후보 ML 모델 선정
•
데이터 전처리 후 모델 생성 및 최적화
•
ML 모델 성능 평가 후 서비스 적용
02
고객 데이터 분석 및 이탈율 예측
(서비스)
•
고객 이탈율 예측을 목표로 문제를 정의하고 목표를 설정
•
고객 행동, 구매 기록 등 데이터를 수집하고 도메인 정보를 파악
•
데이터 분석 프로세스 설계 및 후보 ML 모델 선정
•
데이터 전처리 후 모델 생성 및 최적화
•
ML 모델 성능 평가 후 서비스 적용
03
당뇨환자 병원 재방문 예측모델
(헬스케어)
•
당뇨환자의 병원 재방문 가능성을 예측하는 문제를 정의하고 목표를 설정
•
병원 방문 이력 등의 데이터를 수집하고 도메인 정보를 파악
•
데이터 분석 프로세스 설계 및 후보 ML 모델 선정
•
데이터 전처리 후 모델 생성 및 최적화
•
ML 모델 성능 평가 후 서비스 적용
04
Blog 데이터 수집 및 분석
(서비스)
•
블로그 게시물 분류를 목표로 문제를 정의하고 목표를 설정
•
블로그 게시물, 댓글, 사용자 활동 등 데이터를 수집하고 도메인 정보를 파악
•
데이터 분석 프로세스 설계 및 후보 ML 모델 선정
•
데이터 전처리 후 모델 생성 및 최적화
•
ML 모델 성능 평가 후 서비스 적용
01
운전자 상태 및 이상행동 예측
(헬스케어&교통, 시계열)
•
운전자 상태 및 이상행동 예측 모델을 목표로 문제를 정의하고 목표를 설정
•
데이터 생성 배경과 도메인 정보 파악
•
데이터 분석 프로세서 설계 및 후보 DL(Deep Learning) 모델 도출
•
데이터 전처리 후 모델 생성 및 최적화
•
DL 모델 성능 평가 및 서비스 적용
02
당뇨관리 위한 음식 이미지 판정
(헬스케어)
•
당뇨관리 위한 음식 이미지 판정 모델 도출을 위한 문제 정의 및 목표 도출
•
데이터 생성 배경과 도메인 정보 파악
•
데이터 분석 프로세서 설계 및 후보 DL(Deep Learning) 모델 도출
•
데이터 전처리 후 모델 생성 및 최적화
•
DL 모델 성능 평가 및 서비스 적용
03
OCR 데이터 인식을 통한 간편 창구 서비스
(금융 및 물류)
•
OCR 데이터 인식을 통한 간편 창구 서비스 도출을 위한 문제 정의 및 목표 도출
•
데이터 생성 배경과 도메인 정보 파악
•
데이터 분석 프로세서 설계 및 후보 DL(Deep Learning) 모델 도출
•
데이터 전처리 후 모델 생성 및 최적화
•
DL 모델 성능 평가 및 서비스 적용
04
전기 비저항 예측 모델
(제조)
•
전기 비저항 예측 모델 도출을 위한 문제 정의 및 목표 도출
•
데이터 생성 배경과 도메인 정보 파악
•
데이터 분석 프로세서 설계 및 후보 DL(Deep Learning) 모델 도출
•
데이터 전처리 후 모델 생성 및 최적화
•
DL 모델 성능 평가 및 서비스 적용
01
CCTV 영상을 통한 비정상주행 판별 서비스
(교통)
•
CCTV 영상을 통한 비정상주행 판별 서비스 도출을 위한 문제 정의 및 목표 도출
•
데이터 생성 배경 및 도메인 정보 파악
•
모델 도출을 위한 분석 프로세서 설계 및 후보 DL 모델 도출
•
데이터 전처리 및 모델 생성 및 최적화, DL 모델 성능 평가 및 서비스 적용
•
생성한 모델이 적용된 App 설계, 사용자 편의성 고려 GUI Design 설계
02
심전도 데이터를 활용한 심장질환 진단 서비스
(헬스케어)
•
심전도 데이터를 활용한 심장질환 진단 서비스 도출을 위한 문제 정의 및 목표 도출
•
데이터 생성 배경 및 도메인 정보 파악
•
모델 도출을 위한 분석 프로세서 설계 및 후보 DL 모델 도출
•
데이터 전처리 및 모델 생성 및 최적화, DL 모델 성능 평가 및 서비스 적용
•
생성한 모델이 적용된 App 설계, 사용자 편의성 고려 GUI Design 설계
03
트렌스포머를 활용한 한/영 자동 번역 서비스
(교육/언어)
•
트렌스포머를 활용한 한/영 자동 번역 서비스 도출을 위한 문제 정의 및 목표 도출
•
데이터 생성 배경 및 도메인 정보 파악
•
모델 도출을 위한 분석 프로세서 설계 및 후보 DL 모델 도출
•
데이터 전처리 및 모델 생성 및 최적화, DL 모델 성능 평가 및 서비스 적용
•
생성한 모델이 적용된 App 설계, 사용자 편의성 고려 GUI Design 설계
1주차-3주차
데이터 수집, 전처리, 모델링, 최적화, 평가 등
머신러닝 프로젝트의 전 과정을 실습하여 실무 능력을 향상시킬 수 있습니다.
데이터 수집, 전처리, 모델링, 최적화, 평가 등
머신러닝 프로젝트의 전 과정을 실습하여 실무 능력을 향상시킬 수 있습니다.
교과목
ML(Machine Learning)
프로젝트
•
프로젝트 팀 구성, 프로젝트 주제 선정
•
문제 정의, 분석 설계, 데이터 수집 및 탐색
•
피처 엔지니어링 : 결측치
•
피처 엔지니어링 : 이상치
•
피처 엔지니어링: 변수 변환 및 선택
•
모델링(ML 위주 알고리즘)
•
모델링
•
성능 평가 및 최적화
•
팀별 프로젝트 발표회
4주차-7주차
딥러닝 환경 구축, 데이터 수집 및 전처리, 모델링, 최적화, 스트림릿을 이용한
대시보드 제작 등 머신러닝 및 딥러닝 프로젝트의 실무 기술을 학습합니다.
딥러닝 환경 구축, 데이터 수집 및 전처리, 모델링, 최적화, 스트림릿을 이용한
대시보드 제작 등 머신러닝 및 딥러닝 프로젝트의 실무 기술을 학습합니다.
교과목
DL(Deep Learning)
프로젝트
•
환경 구축
•
팀 선정 및 주제 선정
•
문제 정의 및 분석 설계
•
ML 프로젝트 수행1 (데이터 수집 및 탐색)
•
ML 프로젝트 수행2 (피처 엔지니어링)
•
ML 프로젝트 수행3 (학습용 데이터셋 구성) 및 멘토링
•
ML 프로젝트 수행4 (모델링 - ML & 딥러닝 등 고급 알고리즘)
•
ML 프로젝트 수행5 (최적화)
•
앱 제작
•
팀별 프로젝트 발표회
8주차-12주차
딥러닝 모델 개발부터 최적화, 배포까지의 AI 서비스 제작의 전 과정을 경험하며
실제 프로젝트 수행을 통해 실무 능력을 향상시킬 수 있습니다.
딥러닝 모델 개발부터 최적화, 배포까지의 AI 서비스 제작의 전 과정을 경험하며
실제 프로젝트 수행을 통해 실무 능력을 향상시킬 수 있습니다.
교과목
AI 서비스 제작
프로젝트
•
딥러닝을 위한 GPU 환경 및 도커 활용 환경 구축
•
PyQT 또는 스트림릿을 이용한 앱 제작 기술
•
팀 구성 및 프로젝트 주제 선정, 데이터 수집 및 탐색
•
피처 엔지니어링 및 데이터셋 구성
•
ML & DL 알고리즘 특징 및 알고리즘에 적합한 데이터셋 구성 점검 및 모델링
•
모델 최적화 및 성능 평가
•
스트림릿을 이용한 데시보드 제작 및 모델 적용 서비스
•
팀별 프로젝트 발표 및 최종 결과물 제출
과정
이름
*
생년월일
*
재직 기업명
*
근무기간
*
1년 이내
1년~5년 이내
5년~10년 이내
10년~15년 이내
15년~20년 이내
직급
*
사원
대리
과장
차장
부장
임원
연락처
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이메일
*
신청경로
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