Name: MS 인공지능/빅데이터 분석 실무 활용 재직자 교육
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MS 인공지능/빅데이터 분석 실무 활용 재직자 교육

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11월 19일 개강

2024년 11월 19일(화) ~ 12월 4일(화) / 매주 화-수 (총 5일)

교육 주요 정보

・ 교육과정	MS 인공지능/빅데이터 분석 실무 활용 재직자 교육
・ 학습난이도	중급
・ 강의시간표	매주 화~수 10: 00 ~ 17:00 (6시간/ 점심시간 1시간 ) ※ 상기 교육시간은 상황에 따라 변동이 가능합니다.
・ 수강료	전액무료

교육문의 & 신청하기

	1일차 : 인공지능에 대한 이해 AI에 대한 이해를 통해 머신러닝, 컴퓨터비전, 자연어처리 등 AI 기술에 대해 알아봅니다. ▪ AI 소개 및 개념 ▪ 컴퓨터 비전 이해 ▪ 자연어 처리 이해 ▪ 대화형 AI 이해 ▪ AI 사용할 때의 해결 과제 및 위험 ▪ AI의 6가지 원칙
	2일차 : Azure Machine Learning 디자이너를 활용한 AI 모델링 Azure Machine Learning 디자이너 툴을 활용하여 여러 AI 모델을 만들어봅니다. ▪ Azure Machine Learning에서 자동화된 머신러닝 사용 ▪ Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 회귀 모델 만들기 ▪ Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 분류 모델 만들기 ▪ Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 클러스터링 모델 만들기
	3일차 : 컴퓨터 비전/자연어 처리를 활용한 데이터 분석 Coumputer Vsion 서비스, 자연어 처리 기술을 서비스 등을 활용하여 데이터를 분석합니다. ▪ Computer Vision 서비스를 사용하여 이미지 분석 ▪ Custom Vision 서비스를 사용한 이미지 분류 ▪ Custom Vision 서비스를 사용하여 이미지의 개체 감지 ▪ Face 서비스를 통해 얼굴 감지 및 분석 ▪ Computer Vision 서비스로 텍스트 읽기 ▪ Form Recognizer 서비스를 사용하여 영수증 분석 -Text Analytics 서비스를 사용한 텍스트 분석 ▪ 음성 인식 및 합성 ▪ 텍스트 및 음성 번역 ▪ Language Understanding을 사용하여 언어 모델 만들기
	4일차 : 대화형 AI 및 생성형 인공지능 활용 기술 대화형 AI와 생성형 AI를 다양하게 활용하는 방법을 익혀봅니다. ▪ QnA Maker 및 Azure Bot Service를 사용하여 봇 빌드 ▪ 생성형 인공지능 모델의 발전 ▪ 생성형 인공지능 모델의 활용 ▪ GPT 모델 작동 방식 이해 ▪ 프롬프트/프롬프트 디자인 ▪ 퓨샷 러닝의 이해와 활용 ▪ 역할 지정 기법 활용 ▪ 출력 형식 지정 방식 활용 ▪ 자연스러운 한국어 문장 작성 ▪ 멀티 페르소나 기법 활용 ▪ 할루시네이션 억제 기법
	5일차 : 빅데이터 분석 결과 시각화 프로젝트 빅데이터를 분석 후 분석 결과를 시각화 해보는 프로젝트를 진행합니다. ▪ Matplotlib의 기본 기능의 이해 ▪ Matplotlib 주요 개체와 그래프 출력 ▪ Pandas의 소개 및 환경 구성 ▪ Pandas의 주요 객체 활용 ▪ Pandas로 진행하는 인구 문제 분석 ▪ Pandas의 데이터 수치 분석 ▪ 공공 데이터 수집과 전처리 ▪ 공공 데이터로 기상 문제 분석 ▪ 서울 기온 데이터의 분석과 시각화 ▪ 대중교통의 문제 분석, 대중교통 데이터 분석 ▪ 대중교통 데이터의 시각화, 지하철 데이터 분석 ▪ 엑셀 데이터의 처리와 활용

Day	교과목명	NCS 능력단위	NCS 능력단위요소	교육 시간
1일차	AI 모델링 / 빅데이터 분석 및 시각화	인공지능 모델 문제 정의	인공지능 모델 목표 설정하기 인공지능 모델 요구사항 정의하기 인공지능 후보 모델 도출하기	6시간
2일차	AI 모델링 / 빅데이터 분석 및 시각화	인공지능 모델 학습	인공지능 모델 학습 알고리즘 확정하기 인공지능 모델 학습 준비하기	6시간
3일차	AI 모델링 / 빅데이터 분석 및 시각화	인공지능 모델 학습	인공지능 모델 학습 인자 조율하기 인공지능 모델 학습하기	6시간
4일차	AI 모델링 / 빅데이터 분석 및 시각화	인공지능서비스 구현요건분석	인공지능서비스 목표 분석하기 인공지능서비스 요구사항 분석하기	6시간
5일차	AI 모델링 / 빅데이터 분석 및 시각화	빅데이터 분석 결과 시각화	분석 결과 시각화 기획하기 분석 결과 시각화 설계하기 분석 결과 시각화 구현하기	6시간
Total				30시간

	1일차 : 인공지능에 대한 이해 AI에 대한 이해를 통해 머신러닝, 컴퓨터비전, 자연어처리 등 AI 기술에 대해 알아봅니다. ▪ AI 소개 및 개념 ▪ 컴퓨터 비전 이해 ▪ 자연어 처리 이해 ▪ 대화형 AI 이해 ▪ AI 사용할 때의 해결 과제 및 위험 ▪ AI의 6가지 원칙
	2일차 : Azure Machine Learning 디자이너를 활용한 AI 모델링 Azure Machine Learning 디자이너 툴을 활용하여 여러 AI 모델을 만들어봅니다. ▪ Azure Machine Learning에서 자동화된 머신러닝 사용 ▪ Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 회귀 모델 만들기 ▪ Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 분류 모델 만들기 ▪ Azure Machine Learning 디자이너를 사용하여 클러스터링 모델 만들기
	3일차 : 컴퓨터 비전/자연어 처리를 활용한 데이터 분석 Coumputer Vsion 서비스, 자연어 처리 기술을 서비스 등을 활용하여 데이터를 분석합니다. ▪ Computer Vision 서비스를 사용하여 이미지 분석 ▪ Custom Vision 서비스를 사용한 이미지 분류 ▪ Custom Vision 서비스를 사용하여 이미지의 개체 감지 ▪ Face 서비스를 통해 얼굴 감지 및 분석 ▪ Computer Vision 서비스로 텍스트 읽기 ▪ Form Recognizer 서비스를 사용하여 영수증 분석 -Text Analytics 서비스를 사용한 텍스트 분석 ▪ 음성 인식 및 합성 ▪ 텍스트 및 음성 번역 ▪ Language Understanding을 사용하여 언어 모델 만들기
	4일차 : 대화형 AI 및 생성형 인공지능 활용 기술 대화형 AI와 생성형 AI를 다양하게 활용하는 방법을 익혀봅니다. ▪ QnA Maker 및 Azure Bot Service를 사용하여 봇 빌드 ▪ 생성형 인공지능 모델의 발전 ▪ 생성형 인공지능 모델의 활용 ▪ GPT 모델 작동 방식 이해 ▪ 프롬프트/프롬프트 디자인 ▪ 퓨샷 러닝의 이해와 활용 ▪ 역할 지정 기법 활용 ▪ 출력 형식 지정 방식 활용 ▪ 자연스러운 한국어 문장 작성 ▪ 멀티 페르소나 기법 활용 ▪ 할루시네이션 억제 기법
	5일차 : 빅데이터 분석 결과 시각화 프로젝트 빅데이터를 분석 후 분석 결과를 시각화 해보는 프로젝트를 진행합니다. ▪ Matplotlib의 기본 기능의 이해 ▪ Matplotlib 주요 개체와 그래프 출력 ▪ Pandas의 소개 및 환경 구성 ▪ Pandas의 주요 객체 활용 ▪ Pandas로 진행하는 인구 문제 분석 ▪ Pandas의 데이터 수치 분석 ▪ 공공 데이터 수집과 전처리 ▪ 공공 데이터로 기상 문제 분석 ▪ 서울 기온 데이터의 분석과 시각화 ▪ 대중교통의 문제 분석, 대중교통 데이터 분석 ▪ 대중교통 데이터의 시각화, 지하철 데이터 분석 ▪ 엑셀 데이터의 처리와 활용

Day	교과목명	NCS 능력단위	NCS 능력단위요소	교육 시간
1일차	AI 모델링 / 빅데이터 분석 및 시각화	인공지능 모델 문제 정의	인공지능 모델 목표 설정하기 인공지능 모델 요구사항 정의하기 인공지능 후보 모델 도출하기	6시간
2일차	AI 모델링 / 빅데이터 분석 및 시각화	인공지능 모델 학습	인공지능 모델 학습 알고리즘 확정하기 인공지능 모델 학습 준비하기	6시간
3일차	AI 모델링 / 빅데이터 분석 및 시각화	인공지능 모델 학습	인공지능 모델 학습 인자 조율하기 인공지능 모델 학습하기	6시간
4일차	AI 모델링 / 빅데이터 분석 및 시각화	인공지능서비스 구현요건분석	인공지능서비스 목표 분석하기 인공지능서비스 요구사항 분석하기	6시간
5일차	AI 모델링 / 빅데이터 분석 및 시각화	빅데이터 분석 결과 시각화	분석 결과 시각화 기획하기 분석 결과 시각화 설계하기 분석 결과 시각화 구현하기	6시간
Total				30시간

1544-0714

성균관대학교,

인공지능혁신융합대학 선정 대학

Microsoft의 Azure, Copilot 그리고 ChatGPT

무제한 확장성을 갖춘 클라우드 데이터 분석 서비스

성균관대학교와 Microsoft가 함께 기획한

인공지능 아카데미 재직자 과정은?

김△△ 강사

교육 선발 대상

교육 선발 과정

성균관대학교,

인공지능혁신융합대학 선정 대학

Microsoft의 Azure, Copilot 그리고 ChatGPT

무제한 확장성을 갖춘 클라우드 데이터 분석 서비스

성균관대학교와 Microsoft가 함께 기획한

인공지능 아카데미 재직자 과정은?

김△△ 강사

교육 선발 대상

교육 선발 과정

솔데스크학원

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