• 산업공통과정
    혁신의시대, 인공지능서비스로미래의 중심에 서다!
    훈련등급 : A 등급
    환급 PC 모바일  

    총 30차시 / 31시간 교육과정

    한동욱 강사

    과정목록


    수료기준 및 수강정원

    수강정원 총진도율 중간평가 최종평가 과제
    3,000 명 80% 이상 총 0점 /
    10% 반영
    총 0점 /
    75% 반영
    총 0점 /
    15% 반영
    반영된 평가 합산 60점 이상


    교육비 안내

    교육비 환급 : 우선지원 기업 환급 : 대규모
    (1,000인 미만)
    환급 : 대규모
    (1,000인 이상)
    190,960 원 171,864 원 152,768 원 76,384 원


    • 과정소개
    • 강의목차
    • 학습후기

    과정소개

    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.

    과정목표

    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.

    학습대상

    인공지능을 통한 고객서비스 및 내부 서비스를 진행하고자 하는 기업의 모든 임직원

    강의목차

    • 1 . 인공지능 서비스를 위한 내·외부 환경분석
    • 2 . 인공지능 서비스의 첫걸음, 필요자원 분석
    • 3 . 인공지능 서비스 구현을 위한 최신 기술 동향 분석
    • 4 . 인공지능 서비스 방향 설정하기
    • 5 . 성공적인 인공지능 서비스는 목표 설정에 달려있다!
    • 6 . 인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -1
    • 7 . 인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -2
    • 8 . 인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -3
    • 9 . 인공지능 서비스 모델을 설계해보자
    • 10 . 인공지능 서비스 시나리오를 기획해보자
    • 11 . 인공지능 플랫폼 구축하기
    • 12 . 인공지능 플랫폼 인프라 설계하기
    • 13 . 인공지능 플랫폼 인프라 구현하기
    • 14 . 인공지능 플랫폼 기능 설계하기
    • 15 . 인공지능 플랫폼 기능 구현하기
    • 16 . 인공지능 플랫폼 인터페이스 설계하기
    • 17 . 인공지능 플랫폼 내부 인터페이스 구현하기
    • 18 . 인공지능 플랫폼 외부 인터페이스 구현하기
    • 19 . 인공지능 플랫폼 테스트를 위한 관점
    • 20 . 완벽한 인공지능 플랫폼위한 품질 관리 방법
    • 21 . 로봇의 대화 지능 개발하기
    • 22 . 로봇의 시각 지능 개발하기
    • 23 . 로봇의 제스처지능 개발하기
    • 24 . 로봇의 감성모델 설계하기
    • 25 . 로봇의 감성인지·행동 구현하기
    • 26 . 로봇의 이동지능 개발하기
    • 27 . 로봇의 작업지능 개발하기
    • 28 . 로봇의 학습지능 개발하기
    • 29 . 로봇지능 유지·보수 핵심 팁
    • 30 . 로봇지능 시험 항목을 도출하고 절차를 설계해보자

    학습후기

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