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과정요약

과정요약
학습시간	21시간	난이도	초급
교육비 지원	고용보험 비환급	평가항목	출석률 100%
수료기준	총점 80점 이상시 수료	정원	24 명
교재정보	AIoT 솔루션 개발 Fundamental

과정소개

본 과정은 IoT 기술을 활용한 데이터 수집부터 AI 기술을 이용한 데이터 분석을 활용하여 스스로 판단 및 동작하는
솔루션을 개발할 수 있는 방법을 학습하는 과정으로, 현업에 바로 활용할 수 있도록 구성되어 있습니다.

1. AI와 IoT를 한 번에! 스마트한 학습이 가능한 과정!

IoT의 잠재력은 AI와의 융합과 상호작용을 통하여 100% 실현시킬 수 있습니다.
AI없이 IoT 디바이스와 데이터는 한계가 있으며, AI와 IoT의 결합은 비즈니스의 성과를
증대하고 산업을 혁명적으로 변화시킬 수 있습니다. 본 과정에서는 AI와 IoT의
시스템 구성부터 AIoT솔루션까지 한 번에 학습할 수 있습니다.

2. 실무에 바로 적용 가능한 AIoT 서비스 실습!
AIoT 시스템을 이용하여 소리신호 수집부터 수집된 데이터를 분석하고 머신러닝과 딥러닝을 통하여
계장치의 고장을 판단하고 예측까지 가능한 솔루션으로 실습이 진행되어 실무에 바로 적용 가능한 과정입니다.

3. AIoT 현직 개발자에게 배우는 실무 노하우와 인사이트!
S전자 연구소 및 IoT솔루션 업체에서 20여년간 엔지니어로 근무하고 계신 전문개발자
출신의 강사진에게 생생한 현장 경험과 실무 노하우뿐만 아니라 인사이트까지 얻어갈 수 있습니다.

학습목표

IoT/인공지능에 대한 기본 개념 및 시스템 구성 이해할 수 있음
데이터의 수집 및 처리과정을 이해하고 구축할 수 있음
지능형 서비스 개발을 위한 개발 환경 구축 및 활용
AIoT 서비스 실습을 통한 업무능력 향상

학습대상

IoT 및 인공지능 관련 분야의
- 연구개발 담당자
- 상품기획 및 서비스 개발 담당자
- 취업 및 이직 희망자

과정목차 6

1 일차
- IoT 시스템 구성
  - ㅇ IoT 및 AI 분야 최신 기술 동향
    ㅇ IoT 시스템 구성 이해
    ㅇ IoT 시스템 구성을 위한 필요기술
    - 네트워크 및 통신 프로토콜
- -
  - - 신호 및 센서 데이터 처리
    - 기반 인프라 시스템
    ㅇ IoT 시스템 설계 : 데이터 수집 및 관리
    ㅇ IoT 시스템 운용 : 설치/운용/관리 방안
2 일차
- AI 시스템 구성
  - ㅇ기술통계 및 분석 이해
    ㅇ 시스템 설계 및 모델링
    ㅇ AI 기술 개요 및 동향
- -
  - ㅇ 분석 및 예측 기법
    - 데이터 분석 기법
    - 알고리즘 종류 및 예측 기법 소개
    ㅇ AI개발 환경 구축
    - AI 개발 플랫폼 이해
    - Python을 활용한 AI 개발 환경 구축
3 일차
- AIoT기반 솔루션 개발
  - ㅇ 데이터 수집
    - 실시간 데이터 수집 및 처리(Label 데이터)
    - 데이터 수집 실습
    ㅇ 머신런닝을 활용한 모델 구현 및 실습
- -
  - ㅇ 머신런닝을 활용한 모델 구현 및 실습
    ㅇ 딥러닝 : 회귀분석 모델 구현 및 실습
    ㅇ 신호와 데이터, AI 분석모델의 상관관계

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