PDF문서메타빌드(주) 특화훈련 안내_「산업구조변화대응 등 특화훈련」.pdf

닫기

background image

                                                                     

  메타빌드㈜  국비  특화훈련  안내

○  ‘24년  「산업구조변화대응  등  특화훈련」  프로그램  소개

과정명

    AI·클라우드·데이터  연계  플랫폼  개발자과정

연수기간

    2024.  07.  08  –  2024.  12.  19  (6개월  장기훈련과정)  |  900h

연수인원

    20명  (정원)

연수시간

▶ 1일  8시간  교육(월-금)

▶ IT  프로그래밍  이론/실습  :  09:30  ~  18:30 

  ▶세부  커리큘럼

교과목명

훈련시간(h)

훈련내용

디지털  SW  환경구축

20

Ÿ

디지털  통합  SW  환경세팅(Anaconda,  JupyterNotebook)

Ÿ

기초  프로그래밍  환경구축

Ÿ

DataBase  생성,  오픈툴  커넥션  구성(RDBMS,  Pandas,  Numpy)

인공지능  학습을  위한

프로그래밍

152

Ÿ

파이썬  프로그래밍  언어실습

Ÿ

오픈툴  라이브러리  구축  및  프로그래밍  연동실습

Ÿ

DataBase  &  SQL 

Ÿ

웹클라이언트  서버  연동  프로그래밍

인공지능  학습을  위한

데이터  분석

136

Ÿ

데이터  분석  프로세스(수집/분석/전처리/가공/검증/시각화)

Ÿ

정규표현식  DB검증,  모델링  프로세스  전개

산업  빅데이터  시각화

프로젝트

80

Ÿ

빅데이터  분석자료  시각화  구현

Ÿ

시각화  튜토리얼,  인터페이스  설계

Ÿ

산업계  분석자료  시각화  모델링(Power-BI,  Matplotlib,  Seaborn)

Ÿ

시각화  BI  보고서  작성  및  리뷰

클라우드  활용

서버프로그램  구현

72

Ÿ

오라클  클라우드  가상화  패키지  구현

Ÿ

데이터  서버  마이그레이션  /  서버플래닝

Ÿ

AWS  클라우드  아키텍처,  서버로그  데이터연동

클라우드  활용

AI  연계  프로그래밍

96

Ÿ

클라우드  활용  AI  서비스  환경구축

Ÿ

Docker,  Elastic  데이터  구현,  멀티태넌트  환경설정

Ÿ

AI  프롬프트  엔지니어링  설계,  확장메모리  구현

Ÿ

AI  플랫폼  API  구현  및  기능세팅,  테스트

인공지능  모델링  실무

168

Ÿ

AI  실무  프로그래밍  /  AI  데이터  분석  및  군집화

Ÿ

머신러닝(ML),  딥러닝(DL)

Ÿ

딥러닝  모델학습,  최적화  엔진구현

AI  공공  웹서비스

개발  모델링

176

Ÿ

파이널  그룹  프로젝트(팀별  실무  프로젝트  실행)

Ÿ

상용화  툴  활용  AI  서비스  모델링  기획


background image

 

 

○  훈련생  특전

  ①  교육훈련비용등  전액  무료  국비지원(100%),  교재비등  일체  포함 

  ②  국기,  KDT  훈련  수료생도  최초  1회에  한정하여  훈련비  전액지원

        (내일배움카드  예산이  부족한  사람도  가능) 

  ③  훈련장려금  및  수당  지급  :  훈련장려금(11만  6천원)  +  특별훈련수당(20만원)  매월  지급

        (국민취업지원제도  구직촉진수당  중복수급  가능)

  ④  한국SW·ICT  총연합회  기업  회원사  및  협력,  관계사  취업  매칭

  ⑤  우수  수료생  메타빌드(주)  ‘우선채용  전형’  면접기회  부여

 

 

○  프로그램  특징

⦁  ICT  기술  기반의  다양한  산업현장에서  활용되는  SW-디지털  통합  확산기술  반영

⦁  접근성이  쉽고  IT  비전공자  및  초보자도  쉽게  배울  수  있는  Python  프로그래밍을  시작

      으로  디지털  훈련에  꼭  필요한  데이터  분석  프로세스  실습 

⦁  AI  모델링에  필요한  라이브러리  실습을  구체적으로  연계하여  활용도  높은  기술  구현 

⦁  Data,  SQL,  TypeList  →  DB  클라우드  네트워킹  →  데이터  분석  프로세스  →  시각화  모델

      링으로  이어지는  데이터  분석  및  시각화  모델링  실습

⦁  AWS  클라우드를  활용한  서비스  구현  및  AI(ML,  DL)  응용기술까지  습득

⦁  체계적인  AI/클라우드  응용  커리큘럼으로  편성,  세미-파이널  그룹  프로젝트  진행

⦁  각  교과목별  학습  목표달성을  위한  최적화된  연수시간  설계

⦁  입문자,  비전공자를  포함하여  효과적인  실습을  위한  맞춤형  교재  선정

Ÿ

사용자  기반  DB  테이블  구성,  AI  알고리즘  서비스    카테고리  기획

Ÿ

AI모델  ML/DL  기법  활용

Ÿ

AI  데이터  알고리즘  구현,  감정분류모델,  형태소  분석

Ÿ

데이터  설계  및  최종  모델링  구현

Ÿ

팀별  최종  프로젝트  발표  및  심사(Demo-Day)