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K-Digital Training 데이터 기반 인공지능 시스템 엔지니어 양성 과정 12차
강의소개 데이터 기반 인공지능 시스템 엔지니어 양성 과정 12차 K-Digital Training
데이터 기반 인공지능 시스템 엔지니어 양성과정 12차는 모집이 마감되었습니다.
  • 초급
  • 6개월
  • 파이썬
  • 오프라인

Experience

0 20 40 60 80 100
  • Planning (기획)
  • Design (디자인)
  • Programming (프로그래밍)
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교육소개

■ 안내사항
교육 기간 : 2023.04.17~2023.09.26

본 강의는 에티버스와 고용노동부 주체로 진행되는 ‘오프라인’ 강의입니다.
현재 별도 VOD 강의는 제공되지 않습니다.

본 과정은 4차산업혁명 시대에 급성장하고 있는 인공지능(AI) 산업 분야에서 필요한
인공지능 시스템 엔지니어 기술 역량 및 신규 서비스를 개발, 활성화하기 위한
기술을 배양하기 위한 내용입니다.

특히 현장 실무 프로젝트와 현업 실무자 멘토와의 멘토링을 통해
기술과 실무 능력을 겸비한 우수 인재를 양성하는데 목표를 두고 있습니다.

※ K-Digital Training 이란?
고용노동부가 주관하는 한국형 뉴딜(사람 투자)의 핵심 과제이며
3,600 여 명의 청년에게 디지털 일자리로의 취업을 위한 교육 기회를 제공하고
향후 5년 간 18만 명까지 이를 확대해 나갈 계획입니다.
■ K-Digital Training 선발 절차
● 서류 접수(구글 신청서) → 면접 안내 전화 → 면접 → 개별 합격 통보

- 서류 접수 : 2023년 3월 31일까지 (선착순 조기 마감 예정)
- 6개월 간 식대 및 교통비 최대 약 30만 원 지원 (단위 기간 내 출석률 80% 충족 시)


※ K-Digital Training에 참여를 원하시는 분들은 직업훈련포털(www.hrd.go.kr)
또는 고용센터를 통해 국민내일배움카드 발급 신청을 해야 합니다.

[문의] 02-6004-7508. 7509 / ygl@etevers.com



교육목표

- 4차산업혁명 시대에 급성장하고 있는 인공지능(AI)분야에 필요한 기술을 배양
- 인공지능 기술 역량 및 신규서비스를 개발, 황성화하기 위한 기술을 배양
- 현장 실무 프로젝트와 현업 멘토링을 통한 현장능력을 겸비한 우수인재 양성



교육대상

- 국민내일배움카드 발급 가능자
(국민내일배움카드신청 대상자 확인 및 문의
- http://www.hrd.go.kr/hrdp/gi/pgibo/PGIBO0100T.do)
- 수료 이후 참여 기업 혹은 타 기업으로 취업에 결격 사항이 없는 자
- AI 관련 분야 취업 및 이직 희망자
- 실제 기업과 협력하여 프로젝트를 경험해 보고 싶은 자
- AI 관련 자격증을 취득하려고 하는 자
※지원자 숙지 및 요청사항
- 총 880시간 동안 진행되는 훈련 과정이므로 교육 과정에 성실하게 참여해 주셔야 합니다.
- 실제 취업 진행 시 출결도 중요하기 때문에 회사의 근태 관리처럼 열심히 임해주셔야 합니다.
- 취업 성공 후 영우글로벌러닝과의 커뮤니케이션을 통해
후배들에게 채용정보, 조언, 기술의 공유 등을 부탁 드립니다.
커리큘럼 전체 강의 수 : 총 49개880:00:00

데이터 기반 인공지능 시스템 엔지니어 양성 과정

데이터 기반 인공지능 시스템 엔지니어 양성 과정
[ PART.1 특강 ]
PART.1 특강
Chapter 1-1. OT 및 특강
OT 및 특강
480:00
Chapter 1-2. Git-hub 특강
Git-hub 특강
960:00
Chapter 1-3. 취업 및 창업특강
취업 및 창업특강
480:00
[ PART.2 개발기초 역량교육 ]
PART.2 개발기초 역량교육
Chapter 2-1. 디지털 트랜스포메이션
디지털 트랜스포메이션
960:00
Chapter 2-2. Python 기본
Python 기본
1440:00
Chapter 2-3. Python 실무
Python 실무
2400:00
[ PART.3 기계 학습 ]
PART.3 기계 학습
Chapter 3-1. 기계학습 이해
기계학습 이해
480:00
Chapter 3-2. 데이터 전처리
데이터 전처리
480:00
Chapter 3-3. 데이터 시각화
데이터 시각화
480:00
Chapter 3-4. Feature Selection, Feature Extraction
Feature Selection, Feature Extraction
480:00
Chapter 3-5. Clustering
Clustering
480:00
Chapter 3-6. 분류/회귀분석모델
분류/회귀분석모델
480:00
Chapter 3-7. 기초확률과 통계학습
기초확률과 통계학습
480:00
Chapter 3-8. 확률기반모델
확률기반모델
480:00
Chapter 3-9. Ensemble기법
Ensemble기법
480:00
Chapter 3-10. 강화학습1
강화학습1
480:00
Chapter 3-11. 강화학습2
강화학습2
480:00
[ PART.4 딥러닝 기본 ]
PART.4 딥러닝 기본
Chapter 4-1. 딥러닝 이해
딥러닝 이해
480:00
Chapter 4-2. DNN
DNN
960:00
Chapter 4-3. CNN
CNN
960:00
Chapter 4-4. RNN
RNN
960:00
Chapter 4-5. 다양한 딥러닝 기법
다양한 딥러닝 기법
960:00
[ PART.5 자연어 처리 ]
PART.5 자연어 처리
00:00
Chapter 5-1. 자연어 처리
자연어 처리
480:00
Chapter 5-2. 자연어 처리기술의 이해
자연어 처리기술의 이해
480:00
Chapter 5-3. 자연어처리 시스템의 이해
자연어처리 시스템의 이해
480:00
Chapter 5-4. 기계학습과 자연어처리 시스템
기계학습과 자연어처리 시스템
960:00
Chapter 5-5. 자연어처리 오픈소스 프로젝트
자연어처리 오픈소스 프로젝트
960:00
[ PART.6 컴퓨터 비전 ]
PART.6 컴퓨터 비전
Chapter 6-1. 픽셀 데이터 처리를 위한 이미지 처리
픽셀 데이터 처리를 위한 이미지 처리
960:00
Chapter 6-2. 시각인지를 위한 딥러닝
시각인지를 위한 딥러닝
960:00
Chapter 6-3. 딥러닝 시각 인지 아키텍쳐 이해
딥러닝 시각 인지 아키텍쳐 이해
960:00
Chapter 6-4. 딥러닝 기반 영상처리 프로젝트
딥러닝 기반 영상처리 프로젝트
960:00
[ PART.7 지능형 IoT ]
PART.7 지능형 IoT
Chapter 7-1. 아두이노 플랫폼
아두이노 플랫폼
480:00
Chapter 7-2. 타이젠 플랫폼
타이젠 플랫폼
480:00
Chapter 7-3. 사물인터넷 통신
사물인터넷 통신
480:00
Chapter 7-4. 딥러닝 지능형 IoT
딥러닝 지능형 IoT
480:00
[ PART.8 프로젝트 및 멘토링]
PART.8 프로젝트 및 멘토링
Chapter 8-1. 세미 프로젝트1
세미 프로젝트1
2400:00
Chapter 8-2. 세미 프로젝트2
세미 프로젝트2
3840:00
Chapter 8-3. 파이널 프로젝트
파이널 프로젝트
5760:00
Chapter 8-4. 기업 연계 프로젝트
기업 연계 프로젝트
9600:00
Chapter 8-5. 프로젝트 멘토링
프로젝트 멘토링
5760:00
스터디옵션 데이터 기반 인공지능 시스템 엔지니어 양성 과정 12차
  • 난이도 : 초급
  • 수강 기간 : 6개월
  • 필요 기술 : 파이썬
  • 강의 형태 : 오프라인
같이 들으면 좋은 추천 강의

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