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취업과정 - 빅데이터

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모집마감 빅데이터

빅데이터 전문가 양성 과정  12기

상세 정보
교육구분 취업과정 교육시간 672시간
교육과정 빅데이터 전문가 양성 과정 교육일정 평일  09:30 ~ 18:30
교육기수 12기 교육비용 0원
교육기간 2019.11.05 ~ 2020.03.16 (672시간) 교육정원 30명
교육강사 유연수  강사보기

파이썬 기초부터 시작하여
빅데이터 분석인공지능
머신러닝,딥러닝,강화학습을 통한
교육생 제작 프로젝트
독보적인 교육 커리큘럼

파 이 썬 을  활 용 한  인 공 지 능 분 야 개 발 자  양 성 과 정

  • 교육기간

    2019.11.05 ~
    2020.03.16

  • 교육일정

    매주 월~금
    09:30 ~ 18:30

  • 교육비용

    0원
    (전액정부지원)

  • 교육장소

    강남 아이티윌
    10층 9강의장

  • 온라인문의
  • 방문상담예약
  • 수강신청

인공지능[AI]
취업시장의 중심이 되다.

  • "2020년까지 50만개 이상의 일자리가 사라질 것이다."

    세계경제포럼(다보스포럼)
  • "2025년에는 국내 일자리의 60%가 로봇과 AI로 대체될 것이다."

    한국고용정보원
  • "미래형 인재는 AI를 잘 부리고 활용하는 사람"

    정재승(카이스트교수)
  • "2030년까지 딥러닝 알고리즘프로세스 NPU(신경망처리장치) 인력을 2000명 규모로 10배확대"

    삼성전자
  • 인공지능 Artificial Intelligence

    인간의 학습능력과 추론, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술

    머신러닝 Machine Learning

    경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하여 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술

    딥러닝 Deep Learning

    머신러닝의 부분집합으로, 대량의 데이터와 컴퓨터기술을 활용해 신경망을 구현하여 인간두뇌의 연결성을 모방하여 데이터를 분류하고 상관관계를 찾아내는기술

코딩교육 의무화시대
최고의 프로그래밍언어 파이썬

" 파이썬은 컴퓨터 언어의 일종으로 간결하고 생산성이 높은
프로그래밍언어 입니다. 데이터분석 뿐만 아니라 다양한 라이브러리를 통해 머신러닝,
딥러닝 개발영역에서 주로 활용되고있으며, 똑같은 표현이라도 다른 프로그래밍언어와
비교하여 문법구조 및 코딩이 간결하여 초보자들도 쉽게 배울 수 있다는 장점이 있습니다. "

인공지능기술의 발전에 따라 머신러닝, 딥러닝 기술이 주목받고있습니다.
인간의 신경망의 역할을 하는 신경망 CNN, RNN 등을 기반으로
머신러닝, 딥러닝의 활용도 증가와 함께 계속해서 발전할 것입니다.
이러한 흐름에 따라 인공지능 개발 분야에서 필요한 기술력을 보유한
인재양성의 중요성이 증가하고 있습니다.
특히, 머신러닝, 딥러닝 개발에 가장 많이 사용하고 있는
프로그래밍언어 ‘파이썬’ 개발능력을 갖춘 인재에 대한 중요성이 높아지고 있습니다.

빅데이터분석
인공지능
전문가 양성과정

본 교육과정을 통해 “파이썬” 언어에 대하여 기초적인 문법부터
시작하여 알고리즘을 통해 파이썬 프로그래밍개발 능력을
쌓을 수 있습니다.
궁극적으로 파이썬을 통해 머신러닝을 활용한 빅데이터분석
기술을 학습하여 빅데이터분석 전문가로 나아갈 수 있는 방향을 제시하며,
인공지능에 해당하는 딥러닝의 CNN, RNN 두가지 신경망과 강화학습까지
더하여 딥러닝 개발자로 역량을 쌓을 수 있습니다.

  • 파이썬
    개발자
  • 빅데이터분석
    전문가
  • 딥러닝
    개발자
  • 3 Weeks

    파이썬

  • 7 Weeks

    머신러닝 빅데이터분석

  • 4 Weeks

    딥러닝

  • 2 Weeks

    강화학습

  • 2 Weeks

    프로젝트

  • 파이썬

    3 Weeks

    파이썬 기본 문법 이해

    프로그래밍언어 파이썬을 기본문법부터 언어특성,
    라이브러리 활용까지 학습하여각종 모듈 사용과 함께
    인공지능 프로그램 개발에 필요한 수학식을 구현 할 수 있습니다.
    • 기본문법 (200문항) 풀이
    • numpy, pandas beautiful soup 모듈
    • 인공지능 개발 수학적 지식(행렬, 2차방정식, 미분)
  • 머신러닝
    빅데이터
    분석

    7 Weeks

    머신러닝을 이용한 빅데이터 분석

    컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하는 방법을
    파이썬 날 코딩으로 구현하며
    머신러닝을 이용한 빅데이터분석을 학습합니다.
    • 기초통계지식 코드구현
    • 알고리즘 문제풀이 초급 ( 20문항 ) / 중급 ( 20문항 ) / 고급 ( 20문항 )
    • 퍼셉트론 ( perceptron) 알고리즘
    • 회귀분석 ( regression analysis ) 알고리즘
    • 오라클 파이썬 연동 ( SQL 활용 )
  • 딥러닝

    4 Weeks

    파이썬을 활용한 딥러닝의 이해와 신경망 구현

    퍼셉트론부터 시작해서 CNN, RNN 신경망의
    이론을 이해하고 실습으로 구현해봅니다.
    • 딥러닝이해 / 딥러닝 알고리즘과 신경망 구조 / 경사감소법
    • 단층신경망구현 / NINST와 CIFAR 데이터이미지분류
    • 텐서플로우 프로그래밍 및 다층신경망 구현
    • 질병폐사진 분류 / 개&고양이 사진 분류
  • 인공지능
    게임개발
    [강화학습]

    2 Weeks

    파이썬을 이용한 강화 학습의 이해

    시간차 학습방법 (SARSA ) ,큐러닝 ( Q-learning ) 을 학습하여
    인공지능 게임 프로그램 개발에 필요한 강화학습을 이해합니다.
    • 인공지능 틱텍토 ( TIC TAC TOE ) 프로그램 개발
    • 인공지능 핑퐁 ( Pingpong ) 프로그램 개발
  • 인공지능
    프로그램
    개발
    프로젝트

    2 Weeks

    파이썬을 이용한 인공지능 프로그램 개발

    신경망과 강화학습을 결합하여 난이도 높은 인공지능 프로그램을 개발합니다.
    • DQN ( Deep Q-Network ) 을 이용한 인공지능 벽돌깨기 프로그램 개발
    • 학생들 개별 포트폴리오 개발

Portfolio

파이썬을 활용한 머신러닝 / 딥러닝 개발 프로젝트

  • CNN을 이용한
    잎 질병 분류 모델

    임미선 교육생 제작

    식물 잎의 질병 유무 분류 모델을
    활용함으로써 농작물 피해 예방에
    기여할 수 있음

  • Style - Transfer
    3층 CNN 분류신경망

    윤진민 교육생 제작

    머신러닝을 활용한 Style - Transfer를
    통해 상황, 환경에 맞는
    스타일 자동화구현

  • X-Ray 사진으로
    폐결절 구분

    길용현 배준호 이영은 이원주 박상범
    지혜승 조원태
    교육생 제작

    X-Ray 흉부사진을 통해 기계학습 및
    딥러닝과 신경망을 적용하여
    질병여부를 확인

  • 딥러닝 활용한
    실시간 얼굴인식

    백광흠 김건태 차호성 은해찬
    교육생 제작

    파이썬을 통한 자체개발 코딩을 통해
    녹화된 영상 뿐만 아니라 실시간으로
    얼굴인식을 통해 타겟 구별과
    동시에 감정, 성별을 판별

인공지능 게임프로그램 개발

딥러닝과 강화학습을 통해 컴퓨터가 스스로 장애물을 극복하는 상황을 학습하여 게임한다.

  • 벽돌깨기 게임

    김경찬 교육생

  • 장애물 피하기게임

    송진우 교육생

  • 장애물 피하기게임

    박무성 교육생

  • 온라인문의
  • 방문상담예약
  • 수강신청

교육생들의 수강후기

  • 김O록 / 경영정보학과 / 딥러닝개발자

    우선 유연수 선생님께 감사의 말씀 전하고 싶습니다.
    교육과정을 고르는 중에 이 글을 보시는 준비생들이 있으실 텐데 유연수 선생님 정말 열성적이시고 항상 최선을 다하시는 훌륭한 분이십니다.

    6개월 간의 길다면 길고 짧다면 짧은 기간 동안 다들 정도 많이 들었고 이 과정에 걸맞게 어떤 프로젝트에 관해 서로 협력하며 팀원들 각각 시너지 효과를 얻었습니다.

    커리큘럼 별로 선생님께서 엄선하신 예제들을 평균적으로 3~400문제 씩 풀며 기본기를 다졌으며 그 기본기를 토대로 심화과정, 포트폴리오를 작성하여 취업에 큰 도움이 되는 과정을 겪습니다.
    고민하시는 분들께 무조건 추천합니다.

  • 은O찬 / 경영정보학과 / 데이터분석가

    6개월 동안 유연수 선생님께 정말 많은 걸 배웠습니다.
    SQL부터 해서 파이썬 딥러닝 까지 명강의였고, 포트폴리오도 차곡차곡 쌓아 나갈 수 있었습니다.

    무엇보다 선생님 인품이 너무 좋으시고 차근차근 알려주신 덕분에 처음 배우는 과목도 집중해서 쉽게 배울 수 있었습니다. 항상 학생들을 위해 기도해주시고 신경써주셔서 너무 감사했습니다.
    취업 하고 나서도 종종 맛있는거 들고 선생님과 후배들 보러 찾아 올 것 같네요.
    이렇게 새벽 4시부터 일어나셔서 수업준비하시는 선생님은 앞으로도 없을 것 같습니다...

    어느덧 6개월이라는 시간이 흘렀고, 처음 시작했을 때와 비교했을 때 이 힘든 과정을 어떻게 잘 견뎌냈나 싶습니다.
    다 실력있고 인망 좋으신 선생님과 친구들 덕분인 것 같습니다.

  • 백O흠 / 컴퓨터공학과 / 딥러닝 연구원

    다른 학원들과 차별화된 커리큘럼으로 강의를 들으면 들을수록 자신이 점점 성장한다는 느낌을 받았습니다. 또한 유연수 선생님의 열정적인 강의 덕분에 6개월 동안 끝까지 잘 수료할 수 있었고 좋은 학업 분위기를 통해 많은 시너지를 얻을수 있었습니다. 정말 많은 도움을 주셔서 감사합니다.

  • 이O진 / 시스템공학부 / 기계학습 알고리즘개발

    이 분야에 대한 확실한 지식 없이 시작했는데 데이터베이스부터 시작해서 딥러닝 하는 부분까지 그 거대한 흐름을 정말 잘 설명해주셔서 따라가기 쉬웠습니다. 그리고 6개월이라는 긴 시간 동안 단지 교육뿐만 아니라 선생님께서 학생들이 의지를 잃지 않도록 신경 써주셔서 정말 감사했습니다. 4차 산업혁명이라고 정부에서도 프로젝트가 많아지고 수요가 점점 많아지고 있는 지금 IT분야에서 딥러닝 연구원을 꿈꾸신다면 추천합니다.

  • 신O수 / 경제학과 / 데이터분석가

    비전공자로, 처음 학원을 고를 때부터 많이 망설여진 길이었지만, 좋은 학원 그리고 유연수 선생님을 만나 6개월 간 정말 많은 것을 배울 수 있었던 뜻깊은 시간 이었습니다.

    다양한 프로젝트 경험을 쌓을 수 있는 시간이었고, 많은 사람들과 함께 서로 가르치고 배워가며 얻은 것들이 헤아릴 수 없을 정도입니다. 혹시나 과정 선택에 어려움을 겪으시는 분이나 두려움이 있으신 분이라면 틀리지 않은 선택이 되리라 믿어 의심치 않습니다.

  • 김O태 / 환경공학과 / 딥러닝 기획

    막연한 분야에 뛰어들면서, 어떻게 해야할지, 전공자들을 어떻게 따라갈 수 있을지 너무나 고민이 많았습니다. 그러나 유연수 선생님 덕분에 그리고 함께 수강한 수강생들 덕분에 많은 고비를 넘겼고, 딥러닝 연구원이라는 꿈을 꾸게되었습니다. 전공자가 아니였고, 새로운 분야에 뛰어드는 것은 분야를 불문하고 어려운 일 일것입니다. 그러나 앞에서 잘 이끌어주는 사람이 있다면, 그리고 함께하는 사람들이 있다면 그것도 잘 이겨낼 수 있다는 것을 배웠습니다. 지난 6개월간 너무나 소중한 시간이었고, 많이 배운 시간이었습니다. 감사합니다.

아이티윌 교육 수료생들은 작지만 내실있는 기업부터 대기업까지
다양한 규모의 기업으로 진출하고 있습니다.

지금 우리가 감탄하고 놀라는 기술들도
처음엔 호기심 많은 누군가의 필요와 동기에 의해 만들어졌습니다.

성공적인 취업을 위해서는
본 교육과정을 통해 기술적 역량을 쌓는것도 중요하지만,
직무의 특성과 현재 취업난을 고려한다면
교육생 스스로 적극적인 취업준비활동, 전략적 접근이 필요합니다.
그 기회와 준비를 아이티윌에서 준비하세요.

이제, 여러분이 시작할 차례입니다.

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