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인공지능 기술과 산업별 실무적용 기법
| 과정코드 | HLSP67652 |
|---|---|
| 교육분야 | AI > AI 이해 > AI 트렌드 |
| 학습방법 | 동영상(Web+ Mobile) |
| 교재제공 여부 | 없음 - |
| 고용보험 환급액 |
대기업 : 17,460원 | 중견기업 : 34,920원 우선지원기업 : 39,290원 |
| 교육비 | 130,000원 |
| 학습기간 | 1개월 |
| 학습시간 |
21시간
(영상재생시간 11:20:00) *영상재생시간은 퀴즈와 summary를 제외한 영상시간입니다. |
과정개요
🚨 회의에서 "이건 지도학습으로 되나요, 강화학습이 맞나요"
같은 말이 나오면, 못 알아듣고 그냥 끄덕이고 계신가요?
AI 프로젝트 제안서를 받아도, 내용이 맞는 건지 판단할 기준이 없습니다.
챗GPT 활용법을 몰라서가 아닙니다.
문제는 AI가 실제로 어떤 원리로 학습하고 판단하는지에 대한 이해가 없다는 것입니다.
활용법만 알면 도구를 다룰 수 있지만, 원리를 모르면 판단을 내릴 수 없습니다.
지도학습부터 강화학습까지, 머신러닝의 학습 방식들을 차이 중심으로 짚어봅니다.
댁내기기·요리추천·방범·금융·매칭 서비스 같은 실제 적용 사례로, 이론을 업무 언어로 연결합니다.
수학 전공이나 코딩 경험이 없어도 단계별로 따라갈 수 있습니다.
💡 다음 AI 프로젝트 제안서를 받으면, "이 방식이 우리 문제에 맞나요"라고 먼저 질문할 수 있는 사람이 됩니다.
외주사 말만 듣던 입장에서, 직접 판단하는 입장으로 바뀝니다.
같은 말이 나오면, 못 알아듣고 그냥 끄덕이고 계신가요?
AI 프로젝트 제안서를 받아도, 내용이 맞는 건지 판단할 기준이 없습니다.
챗GPT 활용법을 몰라서가 아닙니다.
문제는 AI가 실제로 어떤 원리로 학습하고 판단하는지에 대한 이해가 없다는 것입니다.
활용법만 알면 도구를 다룰 수 있지만, 원리를 모르면 판단을 내릴 수 없습니다.
지도학습부터 강화학습까지, 머신러닝의 학습 방식들을 차이 중심으로 짚어봅니다.
댁내기기·요리추천·방범·금융·매칭 서비스 같은 실제 적용 사례로, 이론을 업무 언어로 연결합니다.
수학 전공이나 코딩 경험이 없어도 단계별로 따라갈 수 있습니다.
💡 다음 AI 프로젝트 제안서를 받으면, "이 방식이 우리 문제에 맞나요"라고 먼저 질문할 수 있는 사람이 됩니다.
외주사 말만 듣던 입장에서, 직접 판단하는 입장으로 바뀝니다.
학습목표
🎯 지도학습·비지도학습·강화학습의 차이를 구분해, AI 프로젝트 제안 방식이 우리 문제에 적합한지 판단할 수 있다.
🎯 딥러닝과 인공신경망의 작동 구조를 이해해, 외주 업체나 개발팀의 설명을 직접 검증할 수 있다.
🎯 산업별 AI 적용 사례(추천·방범·금융·매칭)를 근거로, 우리 조직에 적용 가능한 AI 활용 방향을 팀에 제안할 수 있다.
🎯 딥러닝과 인공신경망의 작동 구조를 이해해, 외주 업체나 개발팀의 설명을 직접 검증할 수 있다.
🎯 산업별 AI 적용 사례(추천·방범·금융·매칭)를 근거로, 우리 조직에 적용 가능한 AI 활용 방향을 팀에 제안할 수 있다.
과정특징
1️⃣ 수학·코딩 지식 없어도, 처음부터 끝까지 따라갑니다
인공지능의 정의부터 시작해 지도학습, 딥러닝, CNN까지 단계별로 쌓아 올려,
전공 지식이 없어도 20개 세션을 따라가며 개념을 하나씩 채울 수 있습니다.
2️⃣ AI 용어에 끄덕이던 사람에서, 직접 질문하는 사람이 됩니다
수강 전에는 회의에서 "강화학습" "CNN" 같은 말이 나오면 그냥 넘어갔다면, 수강 후에는 "이 문제엔 지도학습이 더 맞지 않나요"라고 먼저 물을 수 있습니다. 같은 제안서를 봐도, 짚어낼 수 있는 부분이 달라집니다.
3️⃣ 한 사람의 기술 이해가, 팀의 AI 프로젝트 검증력이 됩니다
머신러닝 원리와 실제 적용 사례를 아는 사람이 한 명만 있어도, 외주 제안서를 검토하는 회의의 질이 달라집니다. "전문 업체니까 맞겠지"라는 막연한 신뢰가, "이 방식이 우리 데이터에 맞는지" 확인하는 절차로 바뀝니다. HR이 AI 프로젝트를 직접 추진하는 기획·개발 협업 조직 전체에 듣게 하고 싶어지는 이유입니다.
인공지능의 정의부터 시작해 지도학습, 딥러닝, CNN까지 단계별로 쌓아 올려,
전공 지식이 없어도 20개 세션을 따라가며 개념을 하나씩 채울 수 있습니다.
2️⃣ AI 용어에 끄덕이던 사람에서, 직접 질문하는 사람이 됩니다
수강 전에는 회의에서 "강화학습" "CNN" 같은 말이 나오면 그냥 넘어갔다면, 수강 후에는 "이 문제엔 지도학습이 더 맞지 않나요"라고 먼저 물을 수 있습니다. 같은 제안서를 봐도, 짚어낼 수 있는 부분이 달라집니다.
3️⃣ 한 사람의 기술 이해가, 팀의 AI 프로젝트 검증력이 됩니다
머신러닝 원리와 실제 적용 사례를 아는 사람이 한 명만 있어도, 외주 제안서를 검토하는 회의의 질이 달라집니다. "전문 업체니까 맞겠지"라는 막연한 신뢰가, "이 방식이 우리 데이터에 맞는지" 확인하는 절차로 바뀝니다. HR이 AI 프로젝트를 직접 추진하는 기획·개발 협업 조직 전체에 듣게 하고 싶어지는 이유입니다.
교육대상
👩🏻💻 챗GPT는 매일 쓰지만, 회의에서 "딥러닝" "강화학습" 얘기가 나오면 입을 닫는 5년차 기획자
👩🏻💻 AI 기술 뉴스가 쏟아질 때마다 뒤처지는 느낌인데, 머신러닝부터 배워야 할지 몰라 막막한 주니어 직장인
👩🏻💻 AI 추천·매칭 기능을 신규 서비스에 넣고 싶은데, 기술적으로 가능한 범위를 판단 못 해 외주사 말만 따라가는 서비스기획자
👩🏻💻 AI 프로젝트는 발주했는데, 제안서 내용을 검증할 사람이 조직 내에 한 명도 없어 불안한 팀장
👩🏻💻 개발팀과 협업하다 "지도학습으로 할까요, 비지도학습으로 할까요" 같은 말에 매번 회의가 막히는 비개발 출신 PO
👩🏻💻 AI 기술 뉴스가 쏟아질 때마다 뒤처지는 느낌인데, 머신러닝부터 배워야 할지 몰라 막막한 주니어 직장인
👩🏻💻 AI 추천·매칭 기능을 신규 서비스에 넣고 싶은데, 기술적으로 가능한 범위를 판단 못 해 외주사 말만 따라가는 서비스기획자
👩🏻💻 AI 프로젝트는 발주했는데, 제안서 내용을 검증할 사람이 조직 내에 한 명도 없어 불안한 팀장
👩🏻💻 개발팀과 협업하다 "지도학습으로 할까요, 비지도학습으로 할까요" 같은 말에 매번 회의가 막히는 비개발 출신 PO
교수소개
- 교수명
- 문재영
- 경력
-
한국기술거래 사회
[주요 강의분야]
기술가치평가
기술사업평가사자격
VE자격
교육목차
- 제1장
- 인공지능 기술과 산업별 실무적용 기법
- 제1절
- 인공지능 개요 (1) - 인공지능이란 무엇인가?
- 제2절
- 인공지능 개요 (2) - 인공지능의 역사
- 제3절
- 머신러닝의 이해 - 개요
- 제4절
- 머신러닝의 이해 - 기초
- 제5절
- 지도학습(Supervised Learning)
- 제6절
- 비지도학습(Unsupervised Learning)
- 제7절
- 준지도학습(semi-supervised Learning)
- 제8절
- 강화학습(Reinforcement Learning)
- 제9절
- 경사하강법과 학습률
- 제10절
- 딥러닝(Deep Learning)
- 제11절
- 퍼셉트론(Perceptron)
- 제12절
- 인공신경망(Artificial Neural Network)과 레이어(Layer)
- 제13절
- 인공지능 학습 시 문제점 조치 방안
- 제14절
- CNN 알고리즘
- 제15절
- 인공지능 활용 - 댁내기기 활용
- 제16절
- 인공지능 활용 - 요리추천
- 제17절
- 인공지능 활용 - 방범 서비스
- 제18절
- 인공지능 활용 - 금융 서비스
- 제19절
- 인공지능 활용 - 커플 매칭 서비스
- 제20절
- 인공지능과 우리 일의 변화
수료기준
| 항목 | 사전 진단 | 진도율 | 진행단계평가 | 최종평가 | 과제 | 수료점수 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 평가 비율 | 0% | 0% | 0% | 100% | 0% | 60점 이상 |
| 수료조건 | 없음 | 80%이상 | 없음 | 필수 | 없음 |