* 인공지능의 이론적 학습을 바탕으로 학습을 위한 코드 구현과 인공지능의 추론 결과를 실습 위주로 진행하므로써 인공지능에 대한 전반적인 이해를 갖춤과 동시에 인공지능 시스템의 원리와 특징, 문제해결 과정을 이해할 수 있도록 하기 위한 과정이다.
▶교육대상
- 컴퓨터공학 및 정보통신공학 입문자
- 컴퓨터공학 산업 종사자 및 관련자
▶교육내용
1. 인공지능 개발 환경 구성
2. 인공지능 모델 구현 손글씨 인식기
3. 인공지능 모델 구현 손글씨 인식기
4. 인공지능 모델을 이용한 서비스 구현 서비스 흐름 개요
5. 인공지능 모델 활용을 위한 장고 웹 프레임워크 이해 개요 MVC
6. 인공지능 모델 활용을 위한 장고 웹 프레임워크 이해 template
7. 인공지능 모델 활용을 위한 장고 웹 프레임워크 이해 models py
8. 인공지능 모델 활용 서비스 구현 이미지 업로드 및 인식
9. 인공지능 모델 활용 서비스 구현 이미지 업로드 및 인식
10. 인공지능 모델 활용 서비스 구현 이미지 인식 결과 확인
11. 인공지능 모델 활용 서비스 구현 인식결과 교정의견 등록
12. 인공지능 프레임워크의 모델 연동 구현 인공지능 프레임워크 설치
13. 인공지능 프레임워크의 모델 연동 구현 인공지능 프레임워크 모델 확인
14. 인공지능 프레임워크의 모델 연동 구현 인공지능 모델 활용한 인식결과 확인
15. 인공지능 프레임워크의 모델 연동 구현 인공지능 모델 전이학습 개념
16. 인공지능 프레임워크의 모델 연동 구현 인공지능 모델 전이학습 구현
▶수료기준
항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.