교육 혜택사항

• 현재 실무에서 활용도가 높은 과정 목록 구성
• Python을 이용한 알고리즘 실습, 머신러닝 기초 수학 Python 실습 과정을 포함하여 최적화와 원리에 기반한 응용력을 학습
• 인공지능(A.I)협력기업: 웅진,한국정보공학, 네모커머스, 디딤365, 솔루게이트등 취업 지원

K-Digital Training 지원자 숙지 및 요청사항

• 총 960시간 ‘반년’동안 진행되는 훈련과정으로 시간을 아낌없이 투자 하셔야 하며, 교육과정에 성실하게 참여 해주셔야 합니다.
• 실제로 취업이 되셨다는 마음가짐으로 ‘출결도 근태관리처럼!’ 임해주세요.
• 취업 성공 후 ‘솔데스크인의 밤’(솔데스크 수료생 모임)과 같은 교육센터와의 커뮤니케이션을 통해 후배들도 이끌어 주시고 신기술 교육 참여도 적극적으로 하고, 신입직원 채용, 조언, 기술공유 등을 할 수 있기를 바랍니다.

진출분야

• 데이터분석가 / 데이터엔지니어 / 빅데이터분석가 / AI모델연구개발 / AI서비스개발자등

학습목표

* 참여기업 요구 및 수요조사 반영 결과

• 현재 참여 기업들은 매출액 향상과 고객 유치를 위하여 사활을 걸고 있습니다. 추천 시스템은 고객과의 거래가 있는 거의 모든 업종에서 필요한 기술로 넷플릭스, 아마존처럼 기업의 흥망을 결정하는 중요한 요인이기도하며 추천을 바탕으로 하는 개인화 서비스는 선택이 아닌 기업의 필수적인 기능입니다.
• 전화를 통한 고객 서비스는 비용문제로 퇴근 후 제공이 어려운 기업이 많으며 이를 채팅 기반으로 1차 상담을 하고 원활히 진행되지 않은 경우 업무시간에 실무자가 연락하여 좀 더 고객 친화적인 서비스를 요구하는 기업이 많아 교육과정에 반영하였습니다.
• 기업들은 시스템 구축 시 개발 자원이 단순 문법을 넘어서 최적화를 구현 할 수 있는 알고리즘을 취득한 개발자를 원하고 있습니다. 따라서 본 교육과정에 이를 적극 반영하였으며 데스크탑을 통한 서비스 뿐 만 아니라 어디서나 접속이 가능한 모바일 서비스 구현을 요청하여 교육과정에 포함하였습니다.

교육대상 및 전망

대상

• 내일배움카드 발급 가능한 자로 (주)솔데스크 교육을 수강 후 취업에 성공하고 싶은 사람
• 교육 수료 후 참여기업으로 취업에 결격사항이 없는 자

*선발방법

• 입학상담을 통한 서류접수(서류전형 합격자는 교육훈련 참여가능)
• 개강전 채용기업 인사담당자가 참여한 1차면접 진행(개별합격통보)
• 교육 수료후 수행평가 점수에 의한 최종입사 결정

전망

• 인공지능(A.I) 엔지니어는 새로운 IT 시대가 요구하는 혁신적인 인재이다. 기업이 요구하는 인공지능(A.I) 엔지니어로서의 전문역량을 갖추고 있다면 수료 후 취업은 어렵지 않을 것이다.

교육목적

• 딥러닝 기반의 개인화 서비스 구축을 위한 추천 시스템, 챗봇 개발자 양성을 목표로 합니다.
• 기본 언어로 파이썬 개발 능력을 함양하고, 데이터 수집을 위하여 크롤링 능력 함양,
• 데이터 저장소 구축을 위하여 오라클 사용 능력을 함양합니다.
• 내부 원리 이해를 위하여 파이썬 기반의 알고리즘을 해결 할 수 있는 능력을 함양하고
• 딥러닝 학습에 사용할 데이터 준비를 위하여 데이터 전처리와 통계기반 데이터 분석 능력을 함양.
• Tensorflow 시간에는 다양한 회귀, 분류, Vision등 여러 상황의 모델을 제작해보고 챗봇과 추천 시스템에 연동이 가능하도록 모델 제작 능력을 함양
• 부족한 딥러닝 모델 테스트 장비등의 한계를 해결하기 위해 GPU, Docker, Google Colab등을 활용 할 수 있는 능력을 함양
• 또한 Client와의 자유로운 연동을 위하여 Python Django, Android app, Spring Boot를 개발 할 수 있는 능력을 함양
• 이렇게 숙련된 기술을 바탕으로 딥러닝 기반 추천 시스템과 딥러닝 기반 챗봇시스템 구축 개발자 양성을 목표로 합니다.

프로젝트 학습내용

데이터베이스 모델링, ERD 제작 웹 주문 시스템 제작 웹을 통한 판매 데이터 수집 판매 데이터 전처리 협업 필터링 추천 시스템 제작 특성 변수 파악 One-hot Representation변환 Tensorflow 추천 model 제작 Tensorflow, DBMS 실시간 학습 연동 하이브리드 추천 시스템 제작

웹서비스 환경의 도서 추천 제작 모바일 서비스 환경의 도서 추천 제작 챗봇 엔진용 CNN, LSTM 딥러닝 모델 제작 DBMS 연동 챗봇 학습툴 제작 Socket 기반 챗봇 Server 제작 챗봇 Console Client 제작 다중 Client를위한 챗봇 API 제작 웹서비스 기반 챗봇 Client 제작 모바일 서비스 기반 챗봇 Client 제작

과정Architecture

과정강점

국비 교육 혜택

채용협약 참여기업 리스트

대표 채용예정기업

참여 기업명	업종	요구인력
(주)메가존클라우드사업자번호 : 232-88-00982	시스템소프트웨어 개발,공급	클라우드모니터링 솔루션 Presales

채용예정기업

참여 기업명	업종	요구인력
영우디지탈106-81-43363	컴퓨터 및 주변장치, 소프트웨어 도매업	가상화사업부 엔지니어
㈜에이클라우드220-88-52584	Ex) 시스템소프트웨어 공급 개발	컨설팅, 영업마케팅
㈜엔디에스118-81-15384	SW 시스템개발	클라우드 SA, 개발, 기술영업
(주)락플레이스120-86-88605	응용 소프트웨어 개발 및 공급업	인프라 솔루션 (클러스터/가상화/ 오픈스택) 지원 업무
(주)싸이웰시스템107-86-887709	서비스, 시스템통합 구축서비스	서버 엔지니어
아이웍스609-81-93120	서비스, 도매, 방송통신 및 정보서비스업	서버 유지관리 및 관리
㈜콤텍시스템229-81-12824	데이터통신방송장비 CCTV, 부가통신업	네트워크 클라우드 엔진어 제반 업무
㈜이비즈테크417-88-00055	서버, 스토리지, 전자상거래	서버 유지관리 및 관리

참여 기업명	업종	요구인력
솔트웨어214-87-44535	SW 시스템개발	클라우드 SA, 기술영업
㈜지에스아이티엠101-86-23426	소프트웨어자문, 개발및공급	클라우드 MSP 및 개발
스마일샤크 주식회사198-87-01516	정보통신업	기술영업, AWS 서비스 설계 및 구축 지원, 서버개발
(주)리눅스데이터시스템211-87-19599	응용 소프트웨어 개발 및 공급업	리눅스구축/운영/ 관리/장애처리
이테크시스템211-88-35257	컴퓨터 및 주변장치, 소프트웨어 도매업	시스템 엔지니어 및 서버·네트워크 엔지니어
㈜에이아이넷850-87-01031	컴퓨터, S/W	리눅스시스템엔지니어
지엘디앤아이에프㈜140-81-92618	소프트웨어개발 및 공급	보안솔루션 분야 제품 기획/개발 및 영업

교육과정 안내

• 훈련과정 로드맵
• 커리큘럼
• 시설 둘러보기

과목명	모듈	세부과정
데이터수집	Python	Python 소개 Anaconda install
		가상환경 생성, Jupyter Notebook 커널 연동
		컴파일 파이썬 프로그램의 구조
		데이터 형(data type) 연산자(Operator)
		Library Reference 시퀀스(배열)
		자료형(str, list, tuple, Dictionary) Set 집합 타입
		제어문(if), sys.argv list 사용, if문 실습 반복문(While, for) 실습
		함수 다루기, 함수의 인자, 지역 변수와 전역 변수, 리턴값 모듈과 패키지의 사용, import의 사용
		Class 선언, 클래스 멤버, 메소드, 인스턴스 멤버, 메소드의 실습 Class의 import, 생성자, 소멸자, 상속
		부모클래스의 생성자호출 생성자/메소드 오버로딩, 다중 상속
		예외처리(Exception) try ~ except ~ else ~ finally
		재귀 호출 함수 Lamda 함수 이용 , random 난수 발생
		IO(입출력), File 클래스 다루기, 파일 이동, 디렉토리 조작, 파일 목록, 파일 복사 Network(네트워크), Socket, Echo Server - Encode, Decode
		Pycharm 환경에서의 Python 개발 Conda 가상 환경에서의 PyCharm 데이터 분석 환경 설정
		MariaDB install MariaDB, Python 연동, CRUD 구현
	Crawling	BeautifulSoup install Selenium install
		Chromedriver.exe 설정 robots.txt
		문자열 Crawling Web에서의 데이터 수집
		Web 접속 scraping(crawling) 한글 처리, 기본 트리 운행
		SSL 처리, 태그 id로 찾기, class가 같은 태그들 검색 find(), find_all(), select() 함수 활용
		포털에 접속하여 환율 수집하기, 서울의 날씨/온도 수집, Selector의 사용 많이 본 뉴스의 제목을 수집하기
		댓글 정보의 크롤링 Selenium, chromedriver.exe을 연동한 데이터 수집
		XPath 사용 멜론 노래 순위 정보 크롤링
		대한민국 구석구석 컨텐츠 크롤링 페이징 처리
		이미지의 크롤링 증권 거래소 파일 정보의 크롤링
		다양한 웹페이지에 접속하여 크롤링 실습
데이터 저장 시스템	Oracle	Oracle XE 18C 개발자 버전 설치, 계정의 생성 및 권한 부여 SQL Developer install, 접속
		Oracle 기본 데이터 타입 DDL(Data Definition Language)
		일련번호 자동 생성(Sequence) Oracle 기본 SQL 사용
		DML(Data Manipulation Language) INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE ORDER BY, LIKE
		리조트 관리 시스템 논리적 모델링 리조트 관리 시스템 물리적 모델링 리조트 관리 시스템 SQL 제작
		제약 조건의 추가/삭제 Join SQL 제작
		3개 이상의 테이블 join Single-Row Function(단일행 함수)
		GROUP BY, HAVING, Group Functions(그룹화 함수) SubQuery(필터링)
		Transaction, Sequence, Index VIEW(SELECT) 가상 테이블 사용
		데이터 사전(Data Dictionary), 제약 조건의 조회, 추가, 삭제 PL/SQL의 이해, PL/SQL의 종류, PL/SQL의 구조
		Stored Procedure Create & Execution IN/OUT 매개변수
		Stored Function, Trigger Rank SQL, ROW_NUMBER(), RANK() 함수의 활용
알고리즘	Python을 이용한 알고리즘 실습	수열 관련 알고리즘 실습 재귀 호출 관련 알고리즘 실습
		탐색 관련 알고리즘 실습 정렬 관련 알고리즘 실습
		Queue, Stack 관련 알고리즘 딕셔너리, 그래프 관련 알고리즘
		응용 알고리즘 실습
	머신러닝 기초 수학 Python 실습	수열과 집합 확률
		대량의 데이터에서 추정하는 방법 벡터와 행렬 실습
		함수와 미분 미분으로 그래프의 접선 계산
		편미분 실습 회귀분석
		로지스틱 회귀
통계기반 데이터 분석	통계기반 데이터 분석 및 머신러닝	Numpy vector 연산 Matplotlib 기반 시각화 실습
		Pandas 기반 기술 통계 분석 연속형 데이터, 합계, 평균, 편차, 분산
		표준편차 표본 평균, 표본 분산 표본 표준 편차의 산출, 표준화
		척도별 기술 통계량, 대표값 산출 산포도 변동계수
		빈도분석 분석 절차와 기본 통계 지식 가설(hypothesis) 설정
		유의수준 결정 측정 도구의 설계 척도의 분류
		조사의 방법 모집단과 표본 통계적 추정
		기각역(Critical region) 채택역(Acceptance region) 양측검정과 단측검정
		가설 검정 오류 검정 통계량 정규 분포, 모수와 비모수 검정
		표준정규분포 표준화 변수 Z Z값과 확률 구간
		신뢰구간 표본오차, 왜도(Skewness)와 첨도 모평균의 가설검정(σ(모 표준편차)를 아는 경우)
		두 모평균의 가설검정(σ(모 표준편차)를 아는 경우 평균차이 검정(T 검정)
		교차분석과 카이제곱검정 상관 분석
		회귀 분석(지도학습) 성적 예측
		자동차의 제동거리 예측 모델 정수기 AS 시간 예측 모델
		분류 분석(지도학습) Iris의 분류 사과의 특성별 분류
		군집 분석(비지도학습) 사과의 특성별 분류 타깃 마케팅을 위한 소비자 군집 분석하기
		연관 분석 상품 진열 연관 분석
		텍스트 빈도 분석 워드 클라우드
		한글 뉴스 기사의 키워드 분석하기 텍스트 마이닝
		영화 리뷰 데이터로 감성 예측하기 코로나 뉴스 텍스트의 감성 분석하기
		지리 정보 분석 행정구역별 의료기관 현황 분석하기
딥러닝	딥러닝 데이터 전처리	정형 데이터의 전처리 결측치의 처리 불균형 데이터 세트에 대한 언더 샘플링
		모델 완성 및 영향력 높은 변수 확인 분석 데이터를 읽기 위한 코드 작성 k-Means법을 이용한 그룹 분할
		이미지 데이터의 전처리 OpenCV 이미지 변환 처리 이진화 이미지로 변환
		이진화 이미지의 픽셀값 확인 시계열 데이터의 전처리 데이터 집약 및 시간 축 작성
		기계학습의 알고리즘 형태로 특징량 변형 훈련 데이터의 부분시계열 작성
		부분시계열의 파형 거리(유사도) 측정 자연어 데이터의 전처리
		한글 형태소 분석 환경의 설정 Konlpy 설치 Okt를 통한 형태소 분석
	Tenslorflow 기반 딥러닝	인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 퍼셉트론(perceptron) 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron)
		Tensorflow 2.0 install Keras Sequential 함수
		loss 옵션(손실 함수, 오차 함수) fit 함수 모델 평가 및 저장, 기초 코드
		오차 역전파(Back Propagation) 활성화 함수(activation) optimizer 옵션(경사 하강법, 최적화)
		회귀 모델 제작 수치 예측 모델의 구현(relu, adam, mse 활용), validation_split 적용, 학습율
		회귀 모델 제작 2개의 수치입력과 2개의 scala 출력 처리
		파라미터(가중치, y절편) 초기화 model save 사용
		Weights, Biases 확인 [미니프로젝트]
		와인의 종류 예측하기 train_test_split 모델 업데이트 및 저장
		혼돈 행렬(Confusion matrix) ROC 곡선 [미니프로젝트]
		폐암 수술 환자의 생존율 예측 L1/L2 규제 Dropout 사용
		과대 적합(과적합, Overfit) 이항 분류의 사용 [미니프로젝트]
		초음파 광물 종류 예측, LabelEncoder, k겹 교차 검증 [미니프로젝트]
		아이리스(붓꽃) 품종 예측, 원-핫 인코딩(one-hot-encoding) GPU 기반, CUDA 10.0, cuDNN 7.6.0, Conda를 이용한 Python 3.6 가상환경, Tensorflow 2.0.0 설치 컨볼루션(합성곱) 신경망(CNN: Convolution Neural Network), PIL, 이미지 처리 Python script 기초 코드
		CNN + OpenCV를 이용한 이미지를 통한 수치 예측 모델의 개발 PILLOW 설치
		CNN 기반 회귀 모델 제작 메모리상에서 이미지 만들어 바이러스 갯수 예측
		Python을 이용한 메모리상에 이미지 생성 미국 국립 표준 기술원(NIST)의 MNIST 이용
		CNN, GPU를 이용한 영상입력 이진 분류 예측 모델의 개발, 짝수/홀수 예측 CNN를 이용한 영상입력 다중 클래스 분류 예측 모델의 개발, 0 ~ 9 숫자 예측 CNN을 이용한 도형의 인식
		CNN 상에서의 이미지 부풀리기 ImageDataGenerator CNN, 이미지 인식을 통한 영화배우 정보 조회하기
		학습 데이터 전처리 OpenCV haarcascades 설치 얼굴 이미지 crop
		이미지 인식을 통한 영화배우 정보 조회하기 RNN 순환 신경망 순환 신경망을 이용한 영화 리뷰 정서 분석
		IMDB 영화 리뷰 데이터셋 사용 시계열 분석 분석 모델 제작 LSTM을 사용한 주식 변동성 전망
개인화 서비스	추천시스템	기본적인 추천 시스템 인기제품 방식의 추천
		협업 필터링 추천 시스템 유사도지표
		기본 CF 알고리즘 Matrix Factorization(MF) 기반 추천
		SGD를 사용한 MF 기본 알고리즘 MF의 최적 파라미터 찾기
		Surprise 패키지 사용 딥러닝을 사용한 추천 시스템 구현
		Keras로 MF 구현하기 딥러닝 모델에 변수 추가
챗봇	딥러닝 기반 챗봇	단어 임베딩 텍스트 유사도
		문장 분류를 위한 CNN 모델 개체명 인식을 위한 양방향 LSTM 모델
		챗봇 학습 툴 만들기 단어 사전 구축 및 시퀀스 생성
		챗봇 엔진 서버 개발 챗봇 테스트 클라이언트 프로그램
		챗봇 API 만들기
Cloud	Docker 및 Cloud 개발 환경 구성	Ubuntu 18.04 LTS download Ubuntu install SWAP/Root/Home 파티션 분할
		기본 명령어 사용자 생성, 계정 관리 디렉토리 및 파일 관리
		기타 명령어 권한(permission)의 변경
		ls -l, ls -al로 권한 목록의 출력 vi 에디터 기본 명령어, vi editor 실습
		미들웨어 기초 지식 인프라 구성 관리 기초 지식
		Docker의 기능 Docker의 작동 구조 Docker for Windows 설치
		Docker 이미지 조작 Docker 컨테이너 생성/시작/정지 Docker 컨테이너 네트워크
		가동 중인 Docker 컨테이너 조작 Dockerfile을 사용한 코드에 의한 서버 구축 Docker 이미지 공개
		Docker Tensorflow 개발 환경 구축 도커 파일 작성 도커 이미지 빌드
		도커 허브에 업로드 도커 컨테이너에 Host resource 접근 Jupyter Notebook에서 tensorflow 임포트 실행
		Goolge Cloud 환경 이용 Google Cloud 서비스 Colab 이용 ipynb 파일과 Google Drive 연동
		AWS Cloud 서비스 회원가입 AWS EC2 인스턴스 생성
		윈도우10에 Putty 설정, SSH 접속 MariaDB 10.3 설정
		JAVA open jdk 8, Tomcat 9 설치 Spring Bot war 생성 및 배포
		FTP(File Transfer Protocol) 설정 EC2 서버 재시작, 접속 테스트
		AWS EC2 Python 설정 Tensorflow 설정
		Tensorflow model upload Django, model 연동 접속 테스트
Client 서비스 화면 구현	JAVA	JAVA 설치, Eclipse 설치, 환경 변수 설정 OOP 언어의 이해, Data Type, 상수 분기문(if, switch 문), 반복문(while, for, do~while) Class 구조(클래스 이름 지정 방법), 객체 생성 Attribute(멤버 변수), 멤버 메소드 부모 클래스의 상속 추상 메소드, Interface, 접근 제한자 Autoboxing, 객체 형변환 File 입출력, 파일 복사, CSV 파일 처리 Static method, Wrapper class Scanner class, Scanner 종합 실습 접근 한정자(Access Modifier, 제한자) ServerSocket, Socket 데이터 송수신 동기화 처리를 위한 Thread Thread 기반 Socket 프로그래밍 JCF(Java Collection Framework) Generics MariaDB 연동 JDBC 응용 Console Application 개발
	Spring Boot	Spring Boot 개발환경 STS 설정 VO(DTO) class 구현하기 DAO class 구현하기 Oracle DBMS Connection 구현하기 MVC: Model, View, Controller 구조 DI(Dependency Injection)의 구현 DI의 개념과 활용 에노테이션의 활용 Oracle 연동 MyBATIS Maven 설정 기초 문법 갤러리 SQL, MyBatis XML 제작 JSP Form 제작, jQuery 사용 갤러리 JSP, CRUD 구현 Form 값 검증 검색 구현 페이징 구현 파일 업로드, 다운로드 트랜잭션 매니저 사용 시큐리티 적용 시큐리티 데이터베이스 사용하기 외부 라이브러리 사용하기 war 배포
	Python Django	Django 개발 환경 구성 MariaDB + Django 연동 설정 Django Javascript 실습, JS 파일 include Django jQuery, CSS 파일 사용 실습 공지사항 제작 함수 기반 View Bootstrap 사용 메뉴바(GNB: Global Navigation Bar) 기반 Django 프로젝트 생성, Model 생성 views.py, urls.py, CSS static 설정, base.html 제작 CRUD 구현 파일 업로드/다운로드 구현 페이징 구현 공지사항 Ajax 기반 변경 Django + jQuery + Ajax + JSON 구현 D3js 시각화 적용
	Android mobile	안드로이드 스튜디오 설치 레이아웃 구성 버튼 이벤트 처리 다른 화면으로 이동 브라우저 만들기 카메라 센서의 사용 사운드 재생 경고창 만들기 앱의 인트로 화면 만들기 애니메이션 효과주기 Google Map API의 사용 현재위치 출력 마켓 등록 및 단말기 테스트
프로젝트	딥러닝 기반 추천 시스템	딥러닝 기반 추천 시스템 제작 설계 개발 요소 파악하기 개발 요소 등록 역할 결정 데이터 수집 데이터 전처리 데이터의 상관 관계 분석 다중 공선성 해결 이상치 데이터의 발견 및 변경 결측치의 확인 및 제거 Github 프로젝트 생성 및 공유, 협업 설정 요구사항의 파악 및 정의 Usecase Diagram 제작 Amateras ERD 파일생성 DBMS 모델링(논리적/물리적) Tensorflow 학습 데이터 관련 SQL 생성 Tensorflow model 제작 Tensorflow model 성능 개선 Django, Tensorflow model 연동 서비스 제작 Spring Boot 상에서의 Django Rest 서비스 접근 제작 Tensorflow model AWS EC2 서비스에 업로드 Web 서비스 AWS EC2 서비스에 배포 Android mobile App에서의 Tensorflow 모델 사용 제작 프로젝트 문서화 작업 및 발표
	딥러닝 기반 챗봇 시스템 설계	JAVA 설치, Eclipse 설치, 환경 변수 설정 OOP 언어의 이해, Data Type, 상수 분기문(if, switch 문), 반복문(while, for, do~while) Class 구조(클래스 이름 지정 방법), 객체 생성 Attribute(멤버 변수), 멤버 메소드 부모 클래스의 상속 추상 메소드, Interface, 접근 제한자 Autoboxing, 객체 형변환 File 입출력, 파일 복사, CSV 파일 처리 Static method, Wrapper class Scanner class, Scanner 종합 실습 접근 한정자(Access Modifier, 제한자) ServerSocket, Socket 데이터 송수신 동기화 처리를 위한 Thread Thread 기반 Socket 프로그래밍 JCF(Java Collection Framework) Generics MariaDB 연동 JDBC 응용 Console Application 개발