빅데이터기반 AI 솔루션 개발자
- 1차 개강일
- 23년 12월 12일(화)
- 2차 개강일
- 23년 12월 26일(화)
- 빅데이터분석활용
- 자바
- 파이썬
- AI알고리즘
- 인공지능
- AI
- 빅데이터
- 데이터분석

현재 참여기업이 필요로 하는
빅데이터기반 AI 솔루션 개발자
양성 과정의 특징은?

본 과정은 빅데이터 기반 고장 진단 및 예측 AI 솔루션 개발을 전담할 수 있는
AI 전문 인력을 양성하고, AI와 빅데이터에 대한 이해를 모두 겸비한 과정입니다.
Start now

- 프로젝트 | 고장 진단 및 예측 AI 알고리즘 개발
- 소형 모터의 진동데이터를 활용한 고장 진단 AI 솔루션 개발 및 시각화
- 모터 지동 데이터 전처리 SW
- 이벤트 발생에 따른 라벨링
- 시계열 데이터 이미지화 데이터 생성
- 모터 진동 데이터 정량화
- 개발 시스템 검증 및 결과물 문서화/시각화
- 제조 데이터를 활용한 빅데이터 상관관계 분석을 통한 수요예측 AI 솔루션 개발
- 생산데이터, 시장데이터 빅데이터 처리
- 데이터별 상관관계 분석 알고리즘
- 다항로지스틱 예측 분석 및 정량화
- 생산량 예측 상관관계 알고리즘 개발
- 개발 시스템 검증 및 결과물 문서화/시각화
빅데이터와 AI기술을 활용한 시스템 구현
자바 및 파이썬 프로그래밍언어
슥듭부터 데이터베이스 관리시스템과
R프로그래밍, 하둡을 익힙니다.
K-디지털 기초역량훈련(K-Digital Credit)
- 국가에서 4차 산업혁명 IT 신기술을 다루는 전문 인력을 양성하기 위해 교육지원 제도.
- 최근 소프트웨어 개발자의 언어는 파이썬을 많이 사용하고, 데이터 조작 및
시각화는 필수 기술로 구현하는 기본적인 지식으로 요구되기 때문에 실무 기술 및
지식으로 실무에서 제조 AI 데이터를 분석 및 처리하는 기술이 필요합니다.
이에 따라 활용/응용 기술 및 지식으로 웹 기반 프레임워크를 사용하는데
파이썬 기반의 장고와 자바 기반의 스프링 프레임워크가 요구됩니다.
현재 참여기업이 필요로 하는 필수 역량들이기 때문에 필수로 배워야 합니다.

- 통계기반, 머신러닝 기반 데이터를 분석하여 결과를 시각화하고
실무를 토대로 한 빅데이터와 AI 기술을 활용한 시스템을 구현. - 빅데이터 기반 고장 진단 및 예측 AI 솔루션 개발하고, 참여기업이 보유한
제조 데이터를 활용하여 라벨링, 딥러닝, 정보 정량화하고 시각화.


프로젝트 수행 결과물 예시
- 진동데이터 전처리 SW 개발 및 고장진단 AI 솔루션 개발
(AI 기반 모터 고장진단 알고리즘)
- 진동데이터 전처리 SW 개발
- 데이터 전처리 기준 수립 및 전처리 SW 개발.
- 데이터 포맷
- 센서에서 수집되는 데이터를 A/D 변환을 통해 PCM 신호로 변환 후 통신을 통하여 수집 서버로 수집.
- 데이터 구성
- 데이터는 통신서버를 통하여 수집 서버에 저장.
- 데이터 업로딩 폴더 구조
- 업로딩 되는 폴더는 용량별, 유형별 구조를 가짐.
- 라벨링 절차
- 데이터 라벨링을 위한 데이터 접근 시스템 구성.
- 데이터 라벨링 기준 정보
- 데이터의 라벨 기준은 시계열 데이터부터 실효값을 이용해 각 고장데이터를 분류해 라벨링.
- 시계열데이터 이미지화/딥러닝
- 시각영역, 주파수영역, 이미지화, 기타 주파수 변환 및 딥러닝.
- 결과물 문서화 및 시각화
- 개발 시스템 검증 및 결과물 문서화/시각화.

- 과정 로드맵
- 정규교과 0-1개월
- 인공지능 개론
- 인공지능을 위한 파이썬
- 프로그래밍 언어(JAVA)
- 서버구축 및 관리_리눅스(Ubuntu)
- 정규교과 1-2개월
- 서버구축 및 관리_리눅스(Ubuntu)
- DBMS 환경구축
- 응용 프로그래밍 구현
- 프레임워크
- 정규교과 2-3개월
- 프레임워크
- R을 활용한 전처리 및 빅데이터 분석
- AI 학습을 위한 데이터 가공 및 시각화
- 인공지능(머신러닝/딥러닝)
- 정규교과 3-4개월
- 인공지능(머신러닝/딥러닝)
- 딥러닝과 파이토치
- 프로젝트
- 정규교과 4-5개월
- 프로젝트
- 정규교과 5-6개월
- 프로젝트
- 수료식 및 프로젝트 발표
AI SOLUTION 빅데이터기반 고장 진단 및
빅데이터기반 고장 진단 및
예측
AI 솔루션 개발하는
실무 전문가로 성장합니다.
참여기업이 보유한 제조 데이터를 활용하여 라벨링,
딥러닝, 정보 정량화하고 시각화하게 됩니다.
디지털 환경에서 생성되는 수치와 문자, 영상, 방대한
데이터를 분석하고, 찾아내는 직업이기 때문에
수료 후 경쟁력 있는 인재로 거듭날 것입니다.

관련 자격증 취득이 가능합니다.
수강후기
커리큘럼
- 1
인공지능 개론
- 인공지능의 개념
- 인공지능의 응용분야와 산업분야
- 2
인공지능을 위한 파이썬
- 환경설정
- 조건문과 반복문
- 함수이해 및 활용
- 구글 이미지 크롤링
- 실시간 검색어 크롤링 등
- 3
프로그래밍 언어 (JAVA)
- 이클립스 개발 환경 구축
- 변수와 타입, 연산자
- 조건문과 박복문 등
- 4
서버구축 및 관리 -
리눅스(Ubuntu)- 실습 환경 구축
- 우분투 리눅스 설치
- 리눅스 기본 명령어
- 사용자 관리와 파일 속성
- 셸 스크립트 프로그래밍 실습 등
- 5
DBMS 환경구축
- RDBMS 이해와 MySQL 설치
- 데이터 조회하기
- 사용자 계정관리 및 백업, 복원 등
- 6
응용 프로그래밍 구현
- 입출력(I/O)
- 네트워킹프로그래밍구현
- 람다와스트림
- AWT/SWING프로그래밍구현
- JDBC프로그래밍구현
- 커넥션풀구현
- 7
<스프링 프레임워크/스프링 부트>
- IoC, DI, AOP
- WebMVC와 RestController 모듈
- 스프링 빈 선언과 오토와이어링
- 스프링 개발환경 설정
- 스프링 MVC 컨트롤러 구현
- 8
머신러닝/딥러닝
- 머신러닝/딥러닝의 개념
- 머신러닝/딥러닝의 이론 등
- 9
프로젝트
- 프로젝트 완성
- 프로젝트 발표 및 수료식
빅데이터 개발(Engineering)
빅데이터 개발(Engineering) 취업완성패스
-
데이터 인사이트를 위한 시각화 작업 및
프레임워크 개발을 위한 실무형 수업빅데이터 시각화 개발
-
대용량의 빅데이터를 수집·처리·분석·
저장할 수 있는 개발 프로그래밍을 학습파이썬 빅데이터
플랫폼 개발 -
빅데이터를 활용하여 최적의 스마트
팩토리 플랫폼을 구축하는 전문 과정[스마트팩토리]
빅데이터 플랫폼 -
빅데이터 플랫폼 구축 및 개발하여
통합 운영 플랫폼을 전담!빅데이터 플랫폼
구축 및 개발자 -
빅데이터기반 고장진단 및 예측
AI 솔루션 개발.빅데이터기반
AI 알고리즘 개발자 -
AI기반 챗봇 개발자는
대화 모델링을 구현하는 기술.AI기반 챗봇 개발자
-
빅데이터기반 고장진단 및 예측
AI 솔루션 개발.빅데이터기반
AI 솔루션 개발자
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