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빅데이터취업과정 / 인공지능예측분석 딥러닝 머신러능

빅데이터취업과정 / 인공지능예측분석 딥러닝 머신러능
빅데이터 기반 딥러닝 인공지능 예측분석과정
평일반 : 2020년 05월 12일
전화 : 02-6901-7098
100%국비지원 | 월 40만원 훈련수당 지급
교육내용  

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교육과정


 

 

과정명 : 딥 러닝 기반의 인공지능 예측분석 전문가 양성과정

 

 □ 사업명 : 지역맞춤 일자리 창출지원사업(강남/송파구청 주관)
 □ 운영기관 : 한국소프트웨어산업협회
 □ 교육기간 : 2020년 5월12일 ~ 2020년 8월24일(75일)
 □ 교육시간 : 총 600시간(이론.실습교육 580시간 + 취업특강 20시간)
 □ 교육인원 : 25명 x 1개반
 □ 교육대상 : 대학교 졸업예정자 및 졸업자 등 구직자
 □ 강사 : 권기웅강사
 □ 강의장 : 8강의장

 

 

1) 훈련목적


- 다양한 산업에 적용되어 시너지를 창출할 수 있는 인공지능분야 청년 인재를 집중 양성하여 강남/송파구 대.중소기업으로 채용이 이루어 짐으로써 강남/송파구 4차산업 인공지능분야의 기술경쟁력 강화 및 강남/송파구 기업의 인력수요를 해소하고 양질의 일자리를 창출함으로서 청년 일자리 창출에 기여.

 

 

2) 과정목표


- 파이썬 문법을 습득후 Tensorflow 기반 머신러닝 모델을 개발 할 수 있는 개발자를 양성하는 과정이며 실무에 바로 적응이 가능한 고성능의 NVidia GPU 기반 학습 과정입니다.
- Python 기초 문법과 빅데이터 기술을 습득하고 GPU를 이용한 수치 및 이미지 처리 기반의 머신러닝 모델을 개발 할 수 있는 개발자 양성을 목표로 합니다.
- Tensorflow2를 이용한 퍼셉트론, MLP, Deep learning, CNN, RNN, MNIST, CIFAR-10, OpenCV, VGG, Google Cloud 이용 다양한 예측 모델의 응용 제작

 

 

3) 교육과정로드맵


- 파이썬 개발, MySQL DBMS
- R을 통한 통계 기반 데이터 분석 및 시각화
- 파이썬을 통한 데이터 수집 Crawler 제작 및 분석
- 인공지능, Machine learning, Tensowflow 2 학습을 통한 예측 모델 제작
- Django2를 이용한 분석 결과와 머신러닝 모델 실시간 웹서비스 구축

 

 

4) 과정강점


- 머신러닝을 이용한 다양한 활용 방안을 찾고 개발된 AI모델에 Python Django를 이용하여 온라인상에 접속 한 사용자가 실시간으로 머신러닝 서비스에 접속하여 예측 서비스를 이용할 수 있는 통합 시스템 구축을 경험할 수 있음.

 

 

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솔데스크강의장


 

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교육대상

- 데이터 수집 및 분석에 입문하는 개발자
- 머신러닝에 입문하는 개발자
- 머신러닝의 시작을 어디서부터 해야할지 모르는 학생
- Python을 배우고 실무에 활용하고 싶은 구직자
- NVIDIA GTX 1060 GPU 및 Google Cloud를 활용한 딥러닝에 입문하는 개발자
- 기업들은 단순한 웹 서비스를 넘어서 기업 내외부의 데이터 분석을 통한 가치 창출을 요구하는 경향이 강해질 것으로 보임.
- 개발자 수요가 꾸준히 있는 관련 기술로 계속적인 기업들의 구인 요구가 있을 것으로 보임.

교육기간 · 5개월
수강생혜택

※ 국비지원 자격 ※   아래조건중 1가지이상 충족시 신청가능  25명선착순접수

 

ㆍ 구직자 ( 미취업자 및 실업자 )

ㆍ 직업안정기관(워크넷등)에 구직등록한 15세 이상 구직자

ㆍ 다음해 2월말까지 졸업예정인 고등학교 3학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생

ㆍ 다음해 2월말까지 졸업예정인 대학(전문대학 포함) 최종학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생

ㆍ 야간대학교, 사이버대, 방통대 재학생 및 휴학생 ( 재학중에도 수강신청가능 )

ㆍ 25명 선착순접수  지원문의 02-6901-7098

교육커리큘럼
세부내용

순번

과목명

모듈

세부내용

시간

1

AI 플랫폼 구현 응용 SW엔지니어링

응용 SW 기초 기술 활용

Ubuntu download 및 파티션 설정

권한(permission)의 변경, ls -l, ls -al로 권한 목록의 출력, 권한 부여 실습

SSH, Geditor, 노틸러스(탐색기), vi 에디터 기본 명령어, vi editor 실습

Shell script 실습"

TCP/IP 구조

파이썬 Network 송수신 프로그램 개발"

32

프로그래밍 언어 활용

Python 소개, Python 설치, 개발 환경 설정

Anaconda 5.1.0(Python 3.6.0 and other package included) install

Conda 가상환경 설정, 개발환경 필수 패키지 설치"

컴파일, 파이썬 프로그램의 구조, 데이터 형(data type), 연산자(Operator), Library Reference

제어문

시퀀스 자료형(list, tuple, Dictionary)"

32

서버프로그램구현

함수 다루기, 함수의 인자, 지역 변수와 전역 변수, 리턴값

모듈과 패키지의 사용, import의 사용

Class 선언, 클래스 멤버, 메소드, 인스턴스 멤버, 메소드의 실습, 생성자, 소멸자, 모듈 분리"

데이터 시각화 library Matplotlib(맷플롯립) 실습

대용량 데이터 수치 연산 package(library) Numpy 실습

파이썬 데이터 분석 package(library) Pandas 실습"

32

2

전사 데이터

SQL활용

데이터베이스 개론, MySQL 5.6 Potable(개발자 유형)설치, 한글 깨짐 처리, my.ini 수정

서버 실행, 관리자 root계정 암호화, root 접속 설정

MySQL Data Type, 기본 SQL, 기본 SQL 실습, AUTO_INCREMENT, Client 설정

16

데이터베이스 구현

OracleDB vs MongoDB, MongoDB 서버 설치 및 설정

CRUD

pymongo 모듈, Python + MongoDB 연동 프로그래밍

16

3

데이터 분석 및 시각화

분석용 데이터 구축

Pandas를 이용한 데이터 전처리

결측 데이터의 처리

문자열 factor화 처리 실습"

저장 데이터 코딩북 제작 실습

데이터 정규화

데이터 표준화 변환 실습"

상관 관계를 이용한 데이터 상관계수 파악

수집된 정보의 개인 정보 노출 데이터의 암호화 처리"

32

탐색적 데이터 분석

수집된 자료의 기술 통계를 통해 수집된 데이터 확인

이상치 데이터의 발견 및 처리"

시각화를 통한 데이터 분포 확인

Matplotlib을 이용한 데이터 분포 그래프 제작 실습

Seabon을 통한 상관관계 기반 데이터 시각화 실습"

회귀분석의 적용

결정계수가 높은 변수의 선정 실습

이상 데이터의 정규화 방안 및 실습"

16

텍스트 데이터 분석

자연어 처리 원리, 절차

한국어의 자연어 처리 NLP 환경 설정

KoNLPy 자연어 처리 패키지, JPype 설치, 명사 분리 추출 후, 단어 사용 빈도 분석

단어 임베딩 Word2Vec 실습"

데이터 유형별 분석 방법의 계획

빈도 분석, 의미 분석, 감정분석, 군집 분석등의 계획"

핵심어 분류 분석 및 시각화

계층적, 비계층적 군집 분석 및 시각화 실습

Python을 이용한 텍스트 분류 및 감정분석, 시각화 실습"

기업내 구축된 RDBMS 정형 데이터의 분석 실습

Python, Oracle 데이터 수집 설정 및 관련 함수 실습

Oracle 데이터의 분석 및 결과의 CSV 파일 저장 실습"

40

통계 기반 데이터 분석

귀무 가설, 대립 가설의 원리 파악 후 사용 예 찾기

양측 검정, 단측 검정의 차이점 파악

Python을 이용한 검정 통계량 산출과 p 값의해석 실습"

모집단과 표본집단의 분산, 표준편차 산출 실습

Python, 판매 CSV 파일을 이용한 기술통계 실습

Python, 판매 CSV 파일을 이용한 상관 분석을 통한 데이터 분포 실습

인터넷 광고 소요 비용 CSV 파일을 이용한 회귀분석 모델 제작 실습

영업 부서별 매출액 CSV 파일을 이용한 분산분석 실습

인터넷 댓글을 통한 주성분 분석 실습"

훈련, 검증, 테스트 데이터의 분할 실습

훈련 데이터의 과대 적합(Overfitting) 해결하기

평균 절대 오차, 평균 제곱 오차, 표준 오차의 적용 실습

분류 문제에서 혼동 행렬(Confusion Matrix) 적용을 통한 정확도 산출 실습

ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선의 해석 실습"

40

빅데이터 분석 결과 시각화

시각화 활용 목적과 Client 요구사항의 파악

범주나 비율값의 설명 방법

시간에 따른 추세와 패턴의 설명 방법

상관성과 연관성 분석 결과의 설명 방법

파워포인트, Web 편집기를 이용한 시나리오 작성 및 스토리 보드 제작 실습"

시간 데이터의 시각화 방법

분포 데이터의 시각화 방법

관계 데이터의 시각화 방법"

HTML5, D3.js를 통한 그래프 제작 실습

Web 서비스를 위한 Ajax, JSON, CSV 파일 송수신 실습

DAUM map API를 통한 지도 매핑 실습

Python Django를 통한 실시간 시각화 정보 제공 시스템 제작 실습"

40

4

CUDA cuDNN

GPU 기반 A.I

NVIDIA CUDA GPU cuDNN 환경설정

  • 머신러닝 개론, Conda를 이용한 Python기반 가상환경 생성

  • NVIDIA GTX GPU 기반 Conda 가상환경 생성

  • Jupyter Notebook 가상환경 커널 연동

  • Tensorflow 2 설치

  • Jupyter Notebook 개발환경 최적화 구성

56

델타규칙 과 머신러닝

  • 선형 회귀(Linear Regression), 성적 예측 모델 구현

  • 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Mean Square Error)

  • 정규 분포 난수의 생성, 균등 분포 난수의 생성

  • 오차와 경사 하강법, RMSE, 미분, 편미분

  • 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression) 모델

  • 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 모델의 구현

32

인공신경망 구현

(ANN)

  • 퍼셉트론(perceptron),오차역전파(Back Propagation)

  • 기울기 소실 문제와 활성화 함수, 손실 함수

  • 1차원 데이터의 사용, 2차원 데이터의 사용

  • 훈련 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터 분리

  • 수치예측 모델 개발

  • 이항 분류(Binary Classification) 모델 개발

  • 다중 분류(Multi Classification) 모델 개발

40

CNN/RNN

  • 컨볼루션 신경망 레이어 CNN 모델 개발

  • 미국 국립 표준 기술원(NIST)MNIST 이용 모델 제작

  • CIFAR-10, OpenCV를 이용한 이미지 인식 모델 개발

  • VGG 학습모델 재사용

  • 순환 신경망 레이어 RNN 모델 개발

  • 함수형 API 사용과 Parameter 최적화

40

5

A.I 예측분석 모델링

프로젝트

A.I 기업환경 분석을 통한 주제 선정

프로젝트 주제 선정을 위한 협약기업의 내·외부 환경 조사

조사 결과 기반의 프로젝트 가주제 선정

인공지능 서비스의 실제 적용 가능여부 검토 및 시나리오 구성

8

A.I 서비스 설계를 위한 데이터 정제

수집가능한 데이터 범위 및 크기파악

데이터 수집 및 전처리

데이터 집단에 따른 정규화 및 표준화

구축된 데이터 기반의 웹 서비스 모형 설계

8

Django를 활용한 A.I 웹 개발

Django Web Application library의 생성 및 설정

Django application 세부 환경 설정

DJango와 딥러닝 모델 연동

지능형 웹 개발 및 기능확인

8

웹 데이터의 수집/저장

파이썬을 통한 웹 데이터 수집

수집된 데이터의 활용가능 여부 파악

데이터 적정성 검증

데이터 DBMS에 저장

8

웹 데이터의 시각화 기반 예측시스템 개발

R Studio에서의 파일 데이터 분석 수행

데이터의 활용 범위에 따른 시각화

텐서플로 케라스 연동 수행

주제별 예측 시스템 개발

8

산업별 예측분석 모델링 프로젝트

통합 시스템 구축 및 변경 사항 수정

시스템 실행 테스트

예측결과 검증

최종 A.I 예측분석 통합시스템 개발

코딩북 제작

코딩북에 따른 가상의 데이터 준비, csv 파일로 저장

문자열 데이터의 factor화등 데이터 전처리

표준화를 이용한 데이터 정규화

Python SKlearn을 이용한 데이터 전처리

데이터 분석을 통한 최적의 딥러닝 알고리즘 선정

Tensorflow를 이용한 예측 모델 제작

Tensowflow 2 기반 예측 모델 구현

Django를 이용한 Rest 기반의 웹서비스 구현

DjangoTensorflow model의 연동 서비스 구현

Git을 통한 프로젝트 통합

프로젝트 운영 테스트 및 최적화

프로젝트 설계 문서 문서화

사용자 메뉴얼 제작 및 발표

76

6

취업특강

취업진단/입사서류 작성법

   • 검사지 활용을 통한 자기이해 및 역량분석

   • 이력서 모의평가, 성공입사서류 작성법

8

협약기업특강

   • IT 4차산업 트랜드 및 직무특강

8

성공면접전략

   • 업종별 성공면접전략 및 스피치 연습

4

총 수업시간

600

강사프로필


[권기웅]
[교육경력사항]

동원대학교 산학협력단 2016 이공계전문연수 자바 프로세스기반 사물인터넷(IoT) 플랫폼 개발 전문가 과정
부천대학교 산학협력단 2017 이공계전문연수 인공지능을 활용한 빅데이터 분석 및 웹개발자 과정
부천우리직업전문학교 IoT 기반 네트워크 운영관리 전문가 양성과정
부천우리직업전문학교 국가기간전략산업 자바기반 사물인터넷 시스템 프로그래밍 실무과정
솔데스크 ㈜에스엠투네트웍스 직원 스프링 프레임워크 교육과정
솔데스크 중부대학교Inno-Media캠퍼스 웹&앱 개발 교육과정
솔데스크 대검찰청 사이버수사과 파이썬 교육과정
솔데스크 국가기간전략산업 사물인터넷기반 하이브리드 웹앱(자바빅데이터 머신러닝 개발)과정
솔데스크 고려대학교 4차 산업혁명 선도인력 양성 과정
오엔제이프로그래밍실무학원 iOS 앱 개발 교육과정
이소프팅 동양미래대학교 OCJP국제 자격증 취득과정
중앙정보기술인재개발원 자바 웹 개발과정
중앙정보기술인재개발원 스마트폰 앱 개발과정
중앙정보기술인재개발원 웹표준과정
중앙정보기술인재개발원 2011 상반기 국가기간 디지털컨버전스 과정
중앙정보기술인재개발원 2011 하반기 국가기간 디지털컨버전스 과정
중앙정보기술인재개발원 2012 상반기 국가기간 멀티플랫폼 기반 모바일게임 개발자 과정
중앙정보기술인재개발원 2012 하반기 국가기간 멀티플랫폼 기반 모바일게임 개발자 과정
중앙정보기술인재개발원 2013 상반기 국가기간 멀티플랫폼 스마트 웹&앱 개발자 전문과정
중앙정보기술인재개발원 2013 하반기 국가기간 멀티플랫폼 스마트 웹&앱 개발자 전문과정
큐브트리 강릉원주대학교 IoT교육
한국디지털미디어고등학교 iOS 앱 개발과정
한국오라클University 2013 한국생산성본부 빅데이터 사이언스 마스터 양성 아카데미
한국오라클University 2014 마포구&SBA IT전문가 취업과정
한국IT비즈니스진흥협회 2015 청년취업아카데미 경기대학교 IoT개발자 양성과정
한국IT비즈니스진흥협회 2015 청년취업아카데미 동국대학교 IoT개발자 양성과정
한국IT비즈니스진흥협회 2016 청년취업아카데미 충남대학교 자바개발자 양성과정
한국IT비즈니스진흥협회 2017 청년취업아카데미 대진대학교 빅데이터 분석/데이터 관리자 과정
한국정보공학 2017 청년취업아카데미 파이썬을 활용한 빅데이터 분석 과정
INCREPAS융합SW교육센터 안드로이드 앱 개발과정



[보유자격증]

 

정보처리기능사
정보기기운용기능사
컴퓨터그래픽스운용기능사
Microsoft Office Specialist 2000 Master
Sun Certified Java Programmer 5.0
Cisco Certified Network Associate
Cisco Certified Network Professional
Microsoft Certified Systems Engineer
Microsoft Certified IT Professional

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