혁신의 시대, 인공지능 서비스로 미래의 중심에 서다!
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비환급(상시)과정이란 지원/환급금 없이 수강생 본인이 수강료를 전액 부담하는 학습유형
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수강생이 국가지원제도 및 회사의 지원을 받지 않고 자기개발 및 스스로의 직무능력 향상을 위해서 100% 자비부담금으로 수강신청을하는 과정
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안전보건교육 평가별 이수조건은 각 차시평가별 평가 80%, 학습진도율 20%로 하여 총 득점의 70점이 넘어야 평가이수가 가능합니다.
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모든 차시평가가 이수가되어야 수료조건에 충족이됩니다.
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차시별 평가의 각 평가별 응시횟수는 6회(재응시 5회)이며 재응시 3회차에는 해당 차시 진도를 재수강해야 재응시가 가능합니다.
과정 소개 |
1. 인공지능 서비스를 위해 필요한 자원과 환경, 최신 기술 동향을 분석하고 서비스 방향을 설정할 수 있다. 2. 인공지능 플랫폼 인프라, 가능, 내·외부 인터페이스를 설계하고 구현하며 구축 이후 품질 관리를 할 수 있다. 3. 로봇 개발에 필요한 지능의 종류를 파악하고 이를 설계·개발하며 지능 유지를 위한 시험을 치를 수 있다. |
학습 대상 |
인공지능을 통한 고객서비스 및 내부 서비스를 진행하고자 하는 기업의 모든 임직원 |
학습 목표 |
1. 인공지능 서비스를 위해 필요한 자원과 환경, 최신 기술 동향을 분석하고 서비스 방향을 설정할 수 있다. 2. 인공지능 플랫폼 인프라, 가능, 내·외부 인터페이스를 설계하고 구현하며 구축 이후 품질 관리를 할 수 있다. 3. 로봇 개발에 필요한 지능의 종류를 파악하고 이를 설계·개발하며 지능 유지를 위한 시험을 치를 수 있다. |
교수 소개 |
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교재 정보 |
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학습내용
차시 |
내용 |
1차시 |
인공지능 서비스를 위한 내·외부 환경분석 |
2차시 |
인공지능 서비스의 첫걸음, 필요자원 분석 |
3차시 |
인공지능 서비스 구현을 위한 최신 기술 동향 분석 |
4차시 |
인공지능 서비스 방향 설정하기 |
5차시 |
성공적인 인공지능 서비스는 목표 설정에 달려있다! |
6차시 |
인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -1 |
7차시 |
인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -2 |
8차시 |
인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -3 |
9차시 |
인공지능 서비스 모델을 설계해보자 |
10차시 |
인공지능 서비스 시나리오를 기획해보자 |
11차시 |
인공지능 플랫폼 구축하기 |
12차시 |
인공지능 플랫폼 인프라 설계하기 |
13차시 |
인공지능 플랫폼 인프라 구현하기 |
14차시 |
인공지능 플랫폼 기능 설계하기 |
15차시 |
인공지능 플랫폼 기능 구현하기 |
16차시 |
인공지능 플랫폼 인터페이스 설계하기 |
17차시 |
인공지능 플랫폼 내부 인터페이스 구현하기 |
18차시 |
인공지능 플랫폼 외부 인터페이스 구현하기 |
19차시 |
인공지능 플랫폼 테스트를 위한 관점 |
20차시 |
완벽한 인공지능 플랫폼위한 품질 관리 방법 |
21차시 |
로봇의 대화 지능 개발하기 |
22차시 |
로봇의 시각 지능 개발하기 |
23차시 |
로봇의 제스처지능 개발하기 |
24차시 |
로봇의 감성모델 설계하기 |
25차시 |
로봇의 감성인지·행동 구현하기 |
26차시 |
로봇의 이동지능 개발하기 |
27차시 |
로봇의 작업지능 개발하기 |
28차시 |
로봇의 학습지능 개발하기 |
29차시 |
로봇지능 유지·보수 핵심 팁 |
30차시 |
로봇지능 시험 항목을 도출하고 절차를 설계해보자 |
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학습내용
차시 |
내용 |
1차시 |
인공지능 서비스를 위한 내·외부 환경분석 |
2차시 |
인공지능 서비스의 첫걸음, 필요자원 분석 |
3차시 |
인공지능 서비스 구현을 위한 최신 기술 동향 분석 |
4차시 |
인공지능 서비스 방향 설정하기 |
5차시 |
성공적인 인공지능 서비스는 목표 설정에 달려있다! |
6차시 |
인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -1 |
7차시 |
인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -2 |
8차시 |
인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -3 |
9차시 |
인공지능 서비스 모델을 설계해보자 |
10차시 |
인공지능 서비스 시나리오를 기획해보자 |
11차시 |
인공지능 플랫폼 구축하기 |
12차시 |
인공지능 플랫폼 인프라 설계하기 |
13차시 |
인공지능 플랫폼 인프라 구현하기 |
14차시 |
인공지능 플랫폼 기능 설계하기 |
15차시 |
인공지능 플랫폼 기능 구현하기 |
16차시 |
인공지능 플랫폼 인터페이스 설계하기 |
17차시 |
인공지능 플랫폼 내부 인터페이스 구현하기 |
18차시 |
인공지능 플랫폼 외부 인터페이스 구현하기 |
19차시 |
인공지능 플랫폼 테스트를 위한 관점 |
20차시 |
완벽한 인공지능 플랫폼위한 품질 관리 방법 |
21차시 |
로봇의 대화 지능 개발하기 |
22차시 |
로봇의 시각 지능 개발하기 |
23차시 |
로봇의 제스처지능 개발하기 |
24차시 |
로봇의 감성모델 설계하기 |
25차시 |
로봇의 감성인지·행동 구현하기 |
26차시 |
로봇의 이동지능 개발하기 |
27차시 |
로봇의 작업지능 개발하기 |
28차시 |
로봇의 학습지능 개발하기 |
29차시 |
로봇지능 유지·보수 핵심 팁 |
30차시 |
로봇지능 시험 항목을 도출하고 절차를 설계해보자 |
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평가기준
평가항목 |
진도율 |
시험 |
과제 |
진행단계평가 |
수료기준 |
평가비율 |
- |
70% |
20% |
10% |
- |
수료조건 |
80% 이상 |
0점 이상 |
0점 이상 |
0점 이상 |
60점 이상 |
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