| 접수기간 | 2020.03.16 ~ 2020.04.06 18:00시 | 교육비 | 무료(전액 정부 지원) | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 교육기간 | 2020.04.13 ~ 2020.06.12 (주5일, 2개월 간) | 교육장소 | 공덕역 1번출구 서울마포우체국 15층 | ||
| 교육대상 |
인공지능에 관심있는 분이라면 누구나 신청 가능(만 14세 이상) [우대사항] - AI 관련 취ㆍ창업을 준비하는 자 - AI 관련 중소기업에 재직 중인 자 - 중소기업 대표 추천서 첨부 시 가산점10점 부여 |
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| 관련문의 | Email : ai_ipa@koipa.or.kr Tel : 02-6952-8373 |
강의시간 (4H/1일) |
시각지능 : 19:00 ~ 23:00 | ||
| 교육정원 | 25명 | ||||
| 교과목 | 시수 | 교육내용 | 주요 내용 |
|---|---|---|---|
| 시각지능 | 160H | 시각지능 |
- 인공지능 기본 개념 - 컴퓨터비전과 영상의 이해 - Open CV for python3 |
| 시각지능 활용 |
- Open CV 활용 - 고급 CNN - Segmentaion - Transfer Learning - Auto Encoder - GAN - Attention |
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| 프로젝트 *예시 | - 시각지능 프로젝트 |
| 교과목 | 시수 | 교육내용 | 주요 내용 |
|---|---|---|---|
| 언어지능 | 160H | 언어지능 |
- 자연어처리 이해 - 비정형데이터(텍스트) 수집 - 크롤링 - 스크래핑 - 토큰화 - 형태소 분석 - 정보검색 - 문서분류 - 군집화 - 토픽분석 - 감성분석 - 단어 임베딩 |
| 언어지능 활용 |
- Word2Vec - Doc2Vec - RNN (LSTM) - RNN (Seq2Seq) - RNN (Attention) |
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| 프로젝트 *예시 | - 언어지능 프로젝트 |
| 교과목 | 시수 | 교육내용 | 주요 내용 |
|---|---|---|---|
| 음성지능 | 160H | 음성지능 |
- 오디오 디지털 신호에 대한 이해 - 음성 신호의 특징 분석 - 음성지능의 역사 및 최근 기술동향 - 음성지능의 개념 - Bayesian Rule에 대한 이해 - 음성지능 컴포넌트에 대한이해 |
| 음성지능 활용 |
- HMM(Hidden Markov Model) 소개 - HMM의 주요 요소 설명 - HMM의 Training & Decoding - 음성지능에서의 딥러닝(HMM, End-to-End 기법) |
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| 프로젝트 *예시 | - 음성지능 프로젝트 |
항목은 반드시 입력해주셔야 합니다.| 강의시간 |
저녁반(시각지능) | ||
|---|---|---|---|
| 성명 |
생년월일 |
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| 휴대전화 |
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| 교육생 거주지 |
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| 이메일 |
성별 |
남자 여자 | |
| 비밀번호 |
비밀번호 확인 |
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| 직업 |
대학생
대학원생
취업준비생
회사원
CEO 예비창업자 기타 |
소속 |
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| 회사 소재지 |
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| 부서/직위 |
전공 |
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| 소속규모 |
중소기업 중견기업 대기업 | 전공분류 |
인문계
사회계
교육계
공학계
자연계 의약계 예체능계 기타 |
| 산업분류 |
IT계열 비IT계열 없음 | IT개발경험 유무 |
있음 없음 |
| 인공지능 관련개발경험 |
있음 없음 | AI관련교육경험 |
있음 없음 |
| 기 지원여부 |
있음 없음 | ||
| 교육목적 |
취업 창업 지식습득 업무능력 향상 네트워크 형성 기타 | ||
| 신청경로 |
SNS(페이스북, 블로그, 카페등) 인터넷 검색 주변 권유 포스터 기타 | ||
| 자기소개 |
(0 / 최소 100자)
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| 수업참여를 위한 노력 |
(0 / 최소 100자)
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| AI 교육 이수 후 활용계획 |
(0 / 최소 100자)
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전체 업로드 용량(0MB)
| 강의시간 | |||
| 성명 | 생년월일 | ||
| 휴대전화 | 이메일 | ||
| 교육생 거주지 | |||
| 성별 | |||
| 직업 | 소속 | ||
| 회사 소재지 | |||
| 부서/직위 | 전공 | ||
| 소속규모 | 전공분류 | ||
| 산업분류 | IT개발경험 유무 | ||
| 인공지능 관련개발경험 | AI관련교육경험 | ||
| 기 지원여부 | |||
| 교육목적 | 신청경로 | ||
| 자기소개 | |||
| 수업참여를 위한 노력 | |||
| AI 교육 이수 후 활용계획 | |||
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