빅데이터기반 AI 알고리즘 개발자
- 1차 개강일
- 24년 11월 26일(화)
- 2차 개강일
- 24년 12월 10일(화)
고용24 국민내일배움카드 훈련과정명은
빅데이터기반
AI 알고리즘 개발자입니다.
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산업구조변화대응 특화훈련 [산대특]
산업구조 변화 등에 따라 훈련 공급 부족 문제를
해소하기 위해 디지털 선도 기업 아카데미 등
새로운 훈련 유형들을 개발, 청년 일자리 문제
산업계의 시급한 인력 수요를 공급할 수
있도록 만든 훈련.
- 훈련비
전액무료 - 특별수당
지원 - 취업
연계
분석할 빅데이터 자원을 수집하여
프로그램을 만들고 통계학적으로 분석.
[산대특]빅데이터기반 AI
알고리즘 개발자란?
사람들의 행동패턴 또는 시장의 경제상황 등을 예측하며 데이터속에 함축된 트렌드나
인사이트를 도출하는 일.
분석 목표에 따라 빅데이터의 분석방법을 기획합니다.
대용량의
데이터를 처리하는 플랫폼을 통해 빅데이터를
처리한 후 분석결과를 시각화 합니다.
Start now
- 프로젝트 | 고장 진단 및 예측 AI 알고리즘 개발
- 소형 모터의 진동데이터를 활용한 고장 진단 AI 알고리즘 개발 및 시각화
- 모터 지동 데이터 전처리 SW
- 이벤트 발생에 따른 라벨링
- 시계열 데이터 이미지화 데이터 생성
- 모터 진동 데이터 정량화
- 개발 시스템 검증 및 결과물 문서화/시각화
- 제조 데이터를 활용한 빅데이터 상관관계 분석을 통한 수요예측 AI 알고리즘 개발
- 생산데이터, 시장데이터 빅데이터 처리
- 데이터별 상관관계 분석 알고리즘
- 다항로지스틱 예측 분석 및 정량화
- 생산량 예측 상관관계 알고리즘 개발
- 개발 시스템 검증 및 결과물 문서화/시각화
빅데이터와 AI기술을 활용한 시스템 구현
자바 및 파이썬 프로그래밍언어
슥듭부터 데이터베이스 관리시스템과
R프로그래밍, 하둡을 익힙니다.
산업구조변화 대응 등 특화훈련 [산대특]
- 기업의 디지털 신기술을 프로젝트기반으로 운영합니다.
- 지능형 쇼핑몰 구축 및 차세대 웹 솔루션 개발합니다.
- PBL 방식(이론+실습+팀별 토의+과제 발표)의 실무 프로젝트 제작을 합니다.
- 통계기반, 머신러닝 기반 데이터를 분석하여 결과를 시각화하고 실무를
토대로한 빅데이터와 AI기술을 활용한 시스템을 구현하는 빅데이터 프로그램.
- 크롤링과 수집된 공공데이터를 다양한 방식으로 재가공하여 시각화, 데이터베이스
저장, 웹페이지를 구축하는 교육을 진행합니다. - 현업 프로젝트 개발 수행 경력과 관련 분야 강의 경험이 풍부한 우수한
강사 분들의 강의입니다. - 지역산업요구에 부합하는 디지털 신기술 분야 우수 인재를 양성합니다.
프로젝트 수행 결과물 예시
- 진동데이터 전처리 SW 개발 및 고장진단 AI 알고리즘
(AI 기반 모터 고장진단 알고리즘)
- 진동데이터 전처리 SW 개발
- 데이터 전처리 기준 수립 및 전처리 SW 개발.
- 데이터 포맷
- 센서에서 수집되는 데이터를 A/D 변환을 통해 PCM 신호로 변환 후 통신을 통하여 수집 서버로 수집.
- 데이터 구성
- 데이터는 통신서버를 통하여 수집 서버에 저장.
- 데이터 업로딩 폴더 구조
- 업로딩 되는 폴더는 용량별, 유형별 구조를 가짐.
- 라벨링 절차
- 데이터 라벨링을 위한 데이터 접근 시스템 구성.
- 데이터 라벨링 기준 정보
- 데이터의 라벨 기준은 시계열 데이터부터 실효값을 이용해 각 고장데이터를 분류해 라벨링.
- 시계열데이터 이미지화/딥러닝
- 시각영역, 주파수영역, 이미지화, 기타 주파수 변환 및 딥러닝.
- 결과물 문서화 및 시각화
- 개발 시스템 검증 및 결과물 문서화/시각화.
- 과정 로드맵
- 정규교과 0-1개월
- 인공지능을 위한 파이썬
- 서버구축 및 관리_리눅스(Ubuntu)
- 데이터베이스(My SQL)
- 정규교과 1-2개월
- 데이터베이스(My SQL)
- 응용 프로그래밍 구현
- 웹 서버 프로그래밍(Django)
- R을 활용한 전처리 및 빅데이터 분석
- 정규교과 2-3개월
- R을 활용한 전처리 및 빅데이터 분석
- AI 학습을 위한 데이터 가공 및 시각화
- 인공지능 MachineLearning Deep Learning
- 정규교과 3-4개월
- 인공지능 MachineLearning Deep Learning
- 딥러닝과 Django
- 제조품의 고장 진단 및 예측 알고리즘 개발
- 정규교과 4-5개월
- 제조품의 고장 진단 및 예측 알고리즘 개발
- 정규교과 5-6개월
- 제조품의 고장 진단 및 예측 알고리즘 개발
당신만의 특별한 프로젝트가 완성됩니다.
빅데이터기반 고장 진단 및
예측
AI 솔루션 개발하는
실무 전문가로 성장합니다.
참여기업이 보유한 제조 데이터를 활용하여 라벨링,
딥러닝, 정보 정량화하고 시각화하게 됩니다.
디지털 환경에서 생성되는 수치와 문자, 영상, 방대한
데이터를 분석하고, 찾아내는 직업이기 때문에
수료 후 경쟁력 있는 인재로 거듭날 것입니다.
관련 자격증 취득이 가능합니다.
수강후기
커리큘럼
- 1
인공지능 개론
- [인공지능의 개념]
- 인공지능의 태동
- 인공지능 최신기술
- 언어 인공지능
- 이미지 인공지능
- 지식 인공지능
- [인공지능의 응용분야와 산업분야]
- 인공지능 최신 트렌드
- 인공지능 기술발전방향
- 인공지능 기술발전방향
- 주요 응용사례
- 2
인공지능을 위한 파이썬
- 환경설정
- 데이터 타입과 컬렉션
- 조건문과 반복문
- 함수이해 및 활용
- 파이썬 모듈
- 클래스와 인스턴스
- 정규 표현식
- 데이터수집을 위한 Crawling
- 웹 기본지식 이해하기
- Requests 모듈
- Beautifulsoup 모듈
- 웹사이트 모듈
- Selenium 모듈
- 구글 이미지 크롤링
- 실시간 검색어 크롤링
- 이미지에서 글자추출하기
- 사진에서 얼굴만 찾아 모자이크 처리
- 플라스크 웹서버 만들기
- 인공지능 과일 구분하기
- 음성인식 비서 만들기
- 사진에서 사람을 인식하여 분류하기
- 3
서버구축 및 관리 -
리눅스(Ubuntu)- 실습 환경 구축
- 우분투 리눅스 설치
- 리눅스 기본 명령어
- 사용자 관리와 파일 속성
- 리눅스 관리자를 위한 명령어
- 네트워크 관련 설정과 명령어
- 파이프, 필터, 리디렉션
- 프로세스, 데몬, 서비스
- 서비스와 소켓
- 응급 복구
- GRUB 부트로더
- 단한 커널 컴파일
- 셸 스크립트 프로그래밍 실습
- 4
데이터베이스(My SQL)
- RDBMS 이해와 MySQL 설치
- 데이터 조회하기
- 다양한 함수(문자, 숫자, 날짜, 형변환)
- 그룹함수
- 테이블 조회하기
- 서브쿼리
- 테이블생성/수정/제거하기
- 데이터조작(Insert,Update,Delete)
- 트랜잭션
- 데이터 무결성과 제약조건
- View
- 시퀀스와 인덱스
- PL/SQL, 프로시저, Function, Cursor, Trigger
- 사용자 계정관리 및 백업, 복원
- 5
응용 프로그래밍 구현
- 입출력(I/O)
- 바이트기반스트림
- 보조스트림
- 문자기반스트림
- 문자기반의보조스트림
- 표준입출력과File
- 직렬화
- 네트워킹프로그래밍구현
- 네트워킹
- 소켓프로그래밍
- 람다와스트림
- 람다식
- 스트림
- AWT/SWING프로그래밍구현
- JDBC프로그래밍구현
- 커넥션풀구현
- 6
웹 서버 프로그래밍(Django)
- 웹 프로그래밍의 이해
- 파이썬 웹 표준 라이브러리
- Django 웹 프레임워크
- Django의 핵심 기능
- Django의 웹 서버 연동 준비
- Cloud 서버에 Django 배포하기
- Apache 웹 서버와 연동
- NGINX 웹 서버와 연동
- 7
R을 활용한 전처리 및 빅데이터 분석
- Django 활용
- CNN/RNN 구현 주제별 순차 진행
- Anaconda 설치 및 구축
- Numpy/Pandas 데이터 핸들링
- 기술통계(데이터 처리) 분석알고리즘
- 데이터분석 환경구축
- 데이터 가공
- 데이터 정제
- 데이터 프레임의 이해
- 인터렉티브 그래프
- 통계분석 기법
- 8
AI학습을 위한 데이터 가공 및 시각화
- 결측치 정제
- 이상치 정제
- 변수 간 관계 표현
- 집단 간 차이 표현
- 시간에 따라 달라지는 데이터 표현
- 집단 간 분포 차이 표현
- 9
인공지능 MachineLearning과 Deep Learning
- [머신러닝]
- MachineLearning의 개념과 종류
- 수학에 기반한 회귀분석
- 수학에 기반한 Machine Learning
- 앙상블기법의 종류와 원리
- 클러스터링
- 불균형 데이터의처리 [딥러닝]
- 딥러닝의 소개와 개념
- 신경망알고리즘과 뉴럴네트워크기초
(Neural-Network Basics) - 최적화 알고리즘이론-Optimization Algorithm
- 역전 파알고리즘-Back Propagation
- 뉴럴네트워크학습Training Neural Network
- 뉴럴네트워크 일반화 이론-Generalization
- Convolutional Neural Network-CNN
- Recurrent Neural Network-RNN
- 다양한 뉴럴네트워크-Modern Neural Network
- 10
딥러닝과 Django
- 딥러닝과 Django
- Django로 전체 코드 구현하는 ANN
- 패션 아이템을 구분하는 DNN
- 이미지 처리 능력이 탁월한 CNN
- 사람의 지도 없이 학습하는 오토인코더
- 순차적인 데이터를 처리하는 RNN
- 경쟁하며 학습하는 GAN
- 주어진 환경과 상호작용하며 학습하는 DQN
- 11
제조품의 고장 진단 및 예측 알고리즘 개발
- AI기반 고장진단 알고리즘 개발
- 제조데이터 분석을 통한 상관예측 알고리즘 개발
빅데이터 개발(Engineering)
빅데이터 개발(Engineering) 취업완성패스
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