[재직자교육] (3회차)인공지능을 활용한 소재/부품 생산공정 설비 이상 예측

마감기간
2024.08.21~2024.11.26
교육시간
48H
온/오프라인
오프라인 강의 및 실습, 프로젝트 기반 학습(PBL)
교육장소
서울특별시 중구 서소문로 116 유원빌딩 15층
회차선택

과정소개

재직자 과정 : (3회차)인공지능을 활용한 소재/부품 생산공정 설비 이상 예측 교육 수강생 모집 안내

안녕하세요,

나노융합산업연구조합에서 주관하는 재직자 과정: 인공지능을 활용한 소재/부품 생산공정 설비 이상 예측 교육의 수강생을 모집합니다.
.이번 교육은 나노소재와 AI 기술의 융합을 통해 실무 역량을 강화하고자 하는 기업 재직자 분들을 대상으로 합니다.

교육과정 개요

  • 목표: 빅데이터, 인공지능 등 디지털전환을 위한 핵심 기술들과 활용방법에 대해 실습하고, 나노소재산업분야 재직자 실무 역량 강화
  • 대상: 나노소재산업 재직자
  • 장소: 서울특별시 중구 서소문로 116 유원빌딩 15층
  • 교육일시: 2024.11.26~2024.11.29 (온라인)
               2024.12.02~2024.12.03 
    (온·오프라인 병행)
  • 운영방식: 원격 실시간 화상 강의(32H), 온·오프라인 병행(16H)
  • 인원: 정원 25명
  • 수료기준: 총 출석률 80% 이상


교육 커리큘럼

  1. Chapter 1: 데이터 분석 기초
    • 데이터 분석 개요
    • Orange3 소개 및 설치, 기본 사용법
  2. Chapter 2: 데이터 전처리 및 시각화
    • 데이터 전처리 개요 및 방법
    • 데이터 시각화 개요 및 방법
  3. Chapter 3: 기계학습 이론 및 모델링
    • 부스팅 알고리즘 &XGBoosts
    • 고급 모델 튜닝
  4. Chapter 4: 경량·고강도 특성 예측을 위한 딥러닝 모델 구현 프로젝트
    • XGBoosts 결과 해석 및 실
    • 딥러닝 라이브러리 Tensorflow를 활용한 ANN, DNN 모델 구현과 적용

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