서브 경로
총30차시 8주 과정
이송 외 2명 선생님
수강대상
직무영역
연구개발
생산/제조
일반/영업/마케팅
교육대상
신입
과장/선임
부장/수석
교재안내
※교재는 환급제외 대상입니다.교재가 없습니다.
수강신청
STEP1 과정유형 선택
| 일반 수강료 | 예상 수강료 (기업/단체) |
|---|---|
| 190,960 원 |
대기업교육비 : 190,960원
예상지원금액 : 76,384원
예상수강료 : 114,576원
본인이 수강지원금 환급 대상자인지의 여부는
소속 노동사무소 (고용지원센터)에 문의하여 반드시 확인하시기 바랍니다. |
|
중견기업교육비 : 190,960원
예상지원금액 : 152,768원
예상수강료 : 38,192원
본인이 수강지원금 환급 대상자인지의 여부는
소속 노동사무소 (고용지원센터)에 문의하여 반드시 확인하시기 바랍니다. |
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우선지원대상기업교육비 : 190,960원
예상지원금액 : 171,864원
예상수강료 : 19,096원
본인이 수강지원금 환급 대상자인지의 여부는
소속 노동사무소 (고용지원센터)에 문의하여 반드시 확인하시기 바랍니다. |
STEP2 개강일 선택
| 과정 분류 | 제목 | 모집마감일 | 교육기간 | 상태 | 강의신청 |
|---|---|---|---|---|---|
| IT/IoT | 디지털 트랜스포메이션의 핵심 인공지능, 쉽게 이해하기 | 2023-12-20 | 2024-01-01 ~ 2024-02-25 | 모집중 | 신청하기 |
※교육기간은 해당 회사 인사담당자의 승인 여부에 따라 달라질 수 있습니다.
컨텐츠 탭
훈련목표
- 인공지능을 활용한 서비스 기획과 콘텐츠 개발을 할 수 있다.
- 주요 콘텐츠에 대한 인공지능 적용 사례를 통해 인공지능의 서비스 적용 방법을 이해할 수 있다.
훈련대상
- 인공지능에 대한 기본 소양을 쌓고자 하는 임직원
- 인공지능을 업무에 활용하고자 하는 임직원
교수진소개
강사
이송 선생님
내용전문가
박해미 선생님
학력
- 경북대 컴퓨터 시스템 공학과( 학사졸업 )
경력
총 경력 : 6 년 9개월
- 엔타입 ( 1 년 8 개월 )
- 렛유인 ( 5 년 )
- 엔타입 ( 1 년 8 개월 )
- 렛유인 ( 5 년 )
내용전문가
김준호 선생님
학력
미국 TOP 10 대학원 출신
경력
현) 엘캠퍼스 교강사
전) 대기업 반도체 선행 연구 개발팀 연구원 3년
전) 연구 개발 담당 및 공정 프로세스 담당
전) 대기업 반도체 선행 연구 개발팀 연구원 3년
전) 연구 개발 담당 및 공정 프로세스 담당
수료기준
| 수료 항목 | 수료 기준 | 평가 방법 |
|---|---|---|
| 시험 | * 환급(사업주훈련) 과정 100점 만점 기준 60점 이상 * 비환급(일반) 과정 - 시험 있는 과정 : 시험 응시(점수 무관) - 시험 없는 과정 : 시험 없음(진도율로 수료) ※ 기업의 요청이 있을 경우, 수료기준은 다를 수 있습니다. |
- 최종평가 선다형 문제 10문항 출제 총 100점만점, 배점 각 10점 (총 80%반영) - 과제 서술형 1문항 출제 총 100점만점, 배점 100점 (총 20%반영) |
| 진도율 | * 환급(사업주훈련) 과정 진도율 100% 기준, 80% 이상 시 수료 가능 * 비환급(일반) 과정 진도율 100% 기준, 100% 이상 시 수료 가능 |
차시별 총 학습시간의 50% 이상 학습한 차시만 해당 과정의 총 진도율에 반영됩니다. |
훈련내용
| 차시 | 차시명 | 학습 목표 | 강의 시간 |
|---|---|---|---|
| 1차시 | 인공지능의 역사와 주요 개념 | 인공지능의 역사와 주요 개념 | 32분 |
| 2차시 | 왓슨의 주요 서비스 | 왓슨의 주요 서비스 | 32분 |
| 3차시 | 머신러닝 이해 | 머신러닝 이해 | 30분 |
| 4차시 | 딥러닝의 이해 | 딥러닝의 이해 | 36분 |
| 5차시 | 뉴스와 AI | 뉴스와 AI | 29분 |
| 6차시 | TV와 AI | TV와 AI | 25분 |
| 7차시 | 인공지능 서비스 내/외부 환경 분석하기 | 인공지능 서비스 내/외부 환경 분석하기 | 28분 |
| 8차시 | 인공지능 서비스 필요자원 분석하기 | 인공지능 서비스 필요자원 분석하기 | 27분 |
| 9차시 | 인공지능 서비스 기술환경 분석하기 | 인공지능 서비스 기술환경 분석하기 | 26분 |
| 10차시 | 인공지능 서비스 방향설정하기 | 인공지능 서비스 방향설정하기 | 28분 |
| 11차시 | 인공지능서비스 목표 확정하기 | 인공지능서비스 목표 확정하기 | 31분 |
| 12차시 | 인공지능서비스 요구사항 수집하기 | 인공지능서비스 요구사항 수집하기 | 32분 |
| 13차시 | 인공지능 서비스 모델 구성요소 분석하기 | 인공지능 서비스 모델 구성요소 분석하기 | 30분 |
| 14차시 | 인공지능 서비스 모델 정의하기 | 인공지능 서비스 모델 정의하기 | 27분 |
| 15차시 | 인공지능 서비스 모델 검증하기 | 인공지능 서비스 모델 검증하기 | 28분 |
| 16차시 | 인공지능 서비스 시나리오 요소 정의하기 | 인공지능 서비스 시나리오 요소 정의하기 | 31분 |
| 17차시 | 인공지능 서비스 시나리오 작성하기 | 인공지능 서비스 시나리오 작성하기 | 28분 |
| 18차시 | 인공지능 서비스 시나리오 타당성 검증하기 | 인공지능 서비스 시나리오 타당성 검증하기 | 30분 |
| 19차시 | 인공지능 서비스 활용 방안 분석하기 | 인공지능 서비스 활용 방안 분석하기 | 29분 |
| 20차시 | 인공지능 서비스 비즈니스 모델 활용 기획하기 | 인공지능 서비스 비즈니스 모델 활용 기획하기 | 30분 |
| 21차시 | 인공지능 서비스 상품화 기획하기 | 인공지능 서비스 상품화 기획하기 | 28분 |
| 22차시 | AI 서비스의 디지털 콘텐츠 적용 사례 | AI 서비스의 디지털 콘텐츠 적용 사례 | 25분 |
| 23차시 | AI 서비스의 영화산업 적용 사례 | AI 서비스의 영화산업 적용 사례 | 31분 |
| 24차시 | AI 서비스의 음악산업 적용 사례 | AI 서비스의 음악산업 적용 사례 | 26분 |
| 25차시 | AI 서비스의 얼굴인식 및 이미지 적용 사례 | AI 서비스의 얼굴인식 및 이미지 적용 사례 | 30분 |
| 26차시 | AI 서비스의 문학과 미술에의 적용 사례 | AI 서비스의 문학과 미술에의 적용 사례 | 26분 |
| 27차시 | 인공지능 서비스 성과기준 기획하기 | 인공지능 서비스 성과기준 기획하기 | 32분 |
| 28차시 | 인공지능 서비스 성과 평가 방법 기획하기 | 인공지능 서비스 성과 평가 방법 기획하기 | 34분 |
| 29차시 | 인공지능 서비스 성과 평가 실행 기획하기 | 인공지능 서비스 성과 평가 실행 기획하기 | 34분 |
| 30차시 | AI의 실패영역과 인간의 관여 | AI의 실패영역과 인간의 관여 | 29분 |
유의사항
