참고		교육 커리큘럼

AI 기본과정

주차		주제	강의내용	강의방법	시간
1	1-1	파이썬	자료형, 연산자	이론/실습	4
	1-2	파이썬	문자열 타입의 이해	이론/실습	4
	1-3	파이썬	컬렉션 타입의 이해 1 (list, tuple)	이론/실습	4
	1-4	파이썬	컬렉션 타입의 이해 2 (dict, set)	이론/실습	4
	1-5	파이썬	제어문 1 (if문)	이론/실습	4
2	2-1	파이썬	제어문 2 (반복문, 예외 처리)	이론/실습	4
	2-2	파이썬	함수 1 (함수의 이해, 기본 파라미터)	이론/실습	4
	2-3	파이썬	함수 2 (lambda, map, filter, 재귀)	이론/실습	4
	2-4	파이썬	모듈의 이해	이론/실습	4
	2-5	파이썬	클래스와 객체의 이해 1	이론/실습	4
3	3-1	파이썬	클래스와 객체의 이해 2	이론/실습	4
	3-2	파이썬	정규표현식과 re 모듈 활용	이론/실습	4
	3-3	웹 크롤링	HTML, CSS 문서 구조 이해하기	이론/실습	4
	3-4	웹 크롤링	BeautifulSoup을 이용한 데이터 추출	이론/실습	4
	3-5	웹 크롤링	Selenium을 이용한 데이터 수집	이론/실습	4
4	4-1	웹 크롤링	몽고DB를 이용한 크롤링 데이터 저장	이론/실습	4
	4-2	데이터 분석 모듈	Numpy 1	이론/실습	4
	4-3	데이터 분석 모듈	Numpy 2	이론/실습	4
	4-4	데이터 분석 모듈	Numpy 3, Pandas 1	이론/실습	4
	4-5	데이터 분석 모듈	Pandas 2	이론/실습	4
5	5-1	데이터 분석 모듈	Pandas 3	이론	4
	5-2	데이터 분석 모듈	Pandas를 활용한 데이터 분석 1	이론/실습	4
	5-3	데이터 분석 모듈	Pandas를 활용한 데이터 분석 2 / Visualization 1	이론/실습	4
	5-4	데이터 분석 모듈	Visualization 2	이론/실습	4
	5-5	머신러닝	scikit-learn 지도학습 알고리즘 1	이론/실습	4
6	6-1	머신러닝	scikit-learn 지도학습 알고리즘 2	이론/실습	4
	6-2	머신러닝	scikit-learn 지도학습 알고리즘 3	이론/실습	4
	6-3	머신러닝	scikit-learn 지도학습 알고리즘 4	이론/실습	4
	6-4	머신러닝	scikit-learn 비지도학습 알고리즘 1	이론/실습	4
	6-5	머신러닝	scikit-learn 비지도학습 알고리즘 2	이론/실습	4
7	7-1	머신러닝	scikit-learn 특성공학	이론/실습	4
	7-2	머신러닝	scikit-learn 응용	이론/실습	4
	7-3	딥러닝	MLP, 딥러닝 실습 환경 설치	이론/실습	4
	7-4	딥러닝	딥러닝 활용 1	이론/실습	4
	7-5	딥러닝	딥러닝 활용 2	이론/실습	4
8	8-1	딥러닝	CNN 1	이론/실습	4
	8-2	딥러닝	CNN 2	이론/실습	4
	8-3	딥러닝	LSTM	이론/실습	4
	8-4	딥러닝	딥러닝 활용 사례 1	미니 프로젝트	4
	8-5	딥러닝	딥러닝 활용 사례 1	미니 프로젝트	4
합계					160

AI 중급과정

주차		주제	강의내용	강의방법	시간
1	1-1	수치미분	수치해석 개념	이론	4
	1-2	수치미분	편미분 및 체인룰	이론/실습	4
	1-3	수치미분	수치미분 기본버전 구현 및 개선점 도출	이론/실습	4
	1-4	수치미분	수치미분 최종버전 구현 및 실습	실습	4
	1-5	수치미분	수치미분 디버그 버전 구현	미니프로젝트	4
2	2-1	선형회귀	머신러닝 개요	이론	4
	2-2	선형회귀	선형회귀 개념 및 손실함수 MSE	이론/실습	4
	2-3	선형회귀	경사하강법 및 학습율	이론/실습	4
	2-4	선형회귀	선형회귀 실습	실습	4
	2-5	선형회귀	multi-variable 선형회귀 구현	미니프로젝트	4
3	3-1	로지스틱회귀	로지스틱회귀 개념	이론	4
	3-2	로지스틱회귀	활성화함수 개념 및 종류	이론/실습	4
	3-3	로지스틱회귀	손실함수 Cross-Entropy	이론/실습	4
	3-4	로지스틱회귀	로지스틱회귀 실습	실습	4
	3-5	로지스틱회귀	multi-variable 로지스틱회귀 구현	미니프로젝트	4
4	4-1	딥러닝	XOR 문제	이론	4
	4-2	딥러닝	XOR문제 해결	이론/실습	4
	4-3	딥러닝	딥러닝 개념 및 아키텍처	이론	4
	4-4	딥러닝	원핫인코딩 구조 설계 및 구현	이론/실습	4
	4-5	딥러닝	수치미분 기반의 딥러닝 아키텍처 구현	미니프로젝트	4
5	5-1	오차역전파	오차역전파 개념 및 필요성	이론	4
	5-2	오차역전파	출력층 오차역전파 공식 유도	이론/실습	4
	5-3	오차역전파	은닉층 오차역전파 공식 유도	이론/실습	4
	5-4	오차역전파	오차역전파 일반공식 유도 및 실습	실습	4
	5-5	오차역전파	오차역전파 기반의 딥러닝 구현	미니프로젝트	4
6	6-1	텐서플로우	텐서플로우 1.x 이론 (Lazy Evaluation)	이론	4
	6-2	텐서플로우	텐서플로우 1.x 실습 (머신러닝 및 딥러닝)	실습	4
	6-3	텐서플로우	텐서플로우 1.x을 활용한 예측 모델	미니프로젝트	4
	6-4	텐서플로우	텐서플로우 2.x 이론 (Eager Execution)	이론	4
	6-5	텐서플로우	텐서플로우 2.x 에서의 케라스 및 실습	실습	4
7	7-1	텐서플로우	텐서플로우 1.x을 활용한 예측 모델	미니프로젝트	4
	7-2	텐서플로우	텐서플로우 1.x <=> 2.x Migration	미니프로젝트	4
	7-3	파이토치	파이토치 이론	이론	4
	7-4	파이토치	파이토치 실습 (머신러닝 및 딥러닝)	실습	4
	7-5	파이토치	파이토치를 활용한 예측 모델	미니프로젝트	4
8	8-1	프로젝트	데이터 수집·생성 및 프로젝트 상위설계	프로젝트	4
	8-2	프로젝트	데이터 전처리 및 딥러닝 아키텍처 설계	프로젝트	4
	8-3	프로젝트	프로젝트 구현 (I)	프로젝트	4
	8-4	프로젝트	프로젝트 구현 (II)	프로젝트	4
	8-5	프로젝트	프로젝트 문제점 분석 및 개선사항 도출	프로젝트	4
합계					160

AI 고급시각 과정

주차		주제	강의내용	강의방법	시간
1	1-1	개요	영상처리 / 컴퓨터 비전의 이해	이론	4
	1-2	영상 데이터 처리	이미지 생성 저장	이론/실습	4
	1-3	영상 데이터 처리	Pixel 접근	이론/실습	4
	1-4	영상 데이터 처리	산술 연산 / 비트 연산	이론/실습	4
	1-5	영상 데이터 처리	이미지 드로잉	미니프로젝트	4
2	2-1	영상 데이터 처리	color space / histogram	이론/실습	4
	2-2	영상 데이터 처리	convolution / fileter2D	이론/실습	4
	2-3	영상 데이터 처리	smoothing / shrpening / canny	이론/실습	4
	2-4	영상 데이터 처리	이미지 필터 적용	미니프로젝트	4
	2-5	영상 데이터 처리	비디오 캡쳐 읽기 / 쓰기 / 필터 적용	미니프로젝트	4
3	3-1	CNN 기초	합성곱 / 패딩 / 스트라이드	이론/실습	4
	3-2	CNN 기초	color 이미지 합성곱 이해	이론	4
	3-3	CNN 기초	텐서플로우를 이용한 합성곱 구현	이론/실습	4
	3-4	CNN 기초	맥스 풀링 구현	이론/실습	4
	3-5	CNN 기초	합성곱 맥스 풀링 미분 구현	이론/실습	4
4	4-1	CNN 기초	CNN 구현	미니프로젝트	4
	4-2	CNN 활용	중간층의 활성화 시각화	실습	4
	4-3	CNN 활용	Transfer Learning	이론	4
	4-4	CNN 활용	특성 추출	실습	4
	4-5	CNN 활용	미세 조정	실습	4
5	5-1	CNN 활용	Transfer Learning 구현	미니프로젝트	4
	5-2	CNN 활용	Detection 이해	이론	4
	5-3	CNN 활용	Detection 모델 실습	실습	4
	5-4	CNN 활용	YOLO 구현	미니프로젝트	4
	5-5	CNN 활용	Segmentation 이해	이론	4
6	6-1	CNN 활용	Segmentation 모델 실습	실습	4
	6-2	CNN 활용	U-Net 구현	미니프로젝트	4
	6-3	CNN 활용	Style Transfer	이론	4
	6-4	CNN 활용	딥드림/뉴럴 트랜스퍼 구현	실습	4
	6-5	CNN 활용	Style Transfer 구현	미니프로젝트	4
7	7-1	CNN 활용	CNN을 활용한 생성 모델	이론	4
	7-2	CNN 활용	Auto Encoder/Variational Auto Encoder 구현	실습	4
	7-3	CNN 활용	GAN/Pix2Pix 구현	실습	4
	7-4	CNN 활용	Cycle-GAN/Star-GAN 구현	실습	4
	7-5	CNN 활용	생설 모델	미니프로젝트	4
8	8-1	프로젝트	데이터 수집·생성 및 프로젝트 상위설계	프로젝트	4
	8-2	프로젝트	데이터 전처리 및 딥러닝 아키텍처 설계	프로젝트	4
	8-3	프로젝트	프로젝트 구현 (I)	프로젝트	4
	8-4	프로젝트	프로젝트 구현 (II)	프로젝트	4
	8-5	프로젝트	프로젝트 문제점 분석 및 개선사항 도출	프로젝트	4
합계					160

AI 자연어처리 과정

주차		주제	강의내용	강의방법	시간
1	1-1	Overview	자연어처리 개요	이론	4
	1-2	Preprocess	Tokenizer	이론/실습	4
	1-3	Preprocess	Padding, One-hot encoding	이론/실습	4
	1-4	Preprocess	한국어 전처리 패키지	실습	4
	1-5	Word Counter	BoW, TF-IDF	이론/실습	4
2	2-1	Baseline	단어분류 베이스라인 구축	실습	4
	2-2	Baseline	문장분류 베이스라인 구축	실습	4
	2-3	Word Embedding	word2vec 이론	이론	4
	2-4	Word Embedding	word2vec 실습	실습	4
	2-5	Word Embedding	Gensim 활용	실습	4
3	3-1	CNN for NLP	CNN을 이용한 자연어처리	이론/실습	4
	3-2	RNN for NLP	RNN을 이용한 자연어처리	이론/실습	4
	3-3	Text Classification	문장분류 이론	이론	4
	3-4	Text Classification	문장분류 전처리	실습	4
	3-5	Text Classification	CNN을 이용한 문장분류 학습 및 평가	이론/실습	4
4	4-1	Text Classification	RNN을 이용한 문장분류 학습 및 평가	이론/실습	4
	4-2	Text Similarity	문장유사도 이론	이론	4
	4-3	Text Similarity	문장유사도 전처리	실습	4
	4-4	Text Similarity	CNN, RNN 이용한 문장유사도 학습 및 평가	실습	4
	4-5	Text Similarity	MaLSTM 학습 및 평가	이론/실습	4
5	5-1	Language Model	Language Model 이론	이론	4
	5-2	Language Model	학습 데이터 준비 및 전처리	실습	4
	5-3	Language Model	loss, accuracy	이론/실습	4
	5-4	Language Model	학습 및 평가	실습	4
	5-5	Machine Translation	Machine Translation 이론	이론	4
6	6-1	Machine Translation	학습 데이터 준비 및 전처리	실습	4
	6-2	Machine Translation	학습 및 평가	실습	4
	6-3	Attention	Attention 이론	이론	4
	6-4	Attention	Dot-product attention 구현	실습	4
	6-5	Attention	학습 및 평가	실습	4
7	7-1	SPAM 분류	데이터 준비 및 전처리	프로젝트	4
	7-2	SPAM 분류	SPAM 분류 모델링	프로젝트	4
	7-3	SPAM 분류	SPAM 분류 학습 및 평가	프로젝트	4
	7-4	품사 Tagging	데이터 준비 및 전처리	프로젝트	4
	7-5	품사 Tagging	품사 Tagging 모델링	프로젝트	4
8	8-1	품사 Tagging	품사 Tagging 학습 및 평가	프로젝트	4
	8-2	NER	데이터 준비 및 전처리	프로젝트	4
	8-3	NER	전처리	프로젝트	4
	8-4	NER	NER 모델링	프로젝트	4
	8-5	NER	NER 학습 및 평가	프로젝트	4
합계					160

AI BM 과정

주차		주제	강의내용	강의방법	시간
1	1-1	4차산업혁명과 인공지능의 이해	인공지능 기본 개념	이론	4
	1-2		4차 산업혁명의 이해와 개념 및 특징	이론	4
	1-3		4차 산업혁명과 혁신	이론	4
	1-4		인공지능과 기업 경영	이론	4
	1-5		4차 산업 혁명과 인공지능 개념	이론	4
2	2-1	4차산업혁명과 인공지능의 이해	안공지능 요소 기술의 이해	이론	4
	2-2		4차 산업 혁명 테마기술과 도입 방법이해	이론/실습	4
	2-3		인공지능과 기업 경영	이론	4
	2-4		인공지능 핵심 기술과 응용분야	이론/실습	4
	2-5		인공지능 도입사례 분석	이론	4
3	3-1	인공지능 비즈니스 사례 분석	실 사례기반 인공지능 프로젝트 소개	이론	4
	3-2		업무편의성/유통서비스 개선사례	이론	4
	3-3		의료 인공지능 사례	이론	4
	3-4		음악/음성, 자연어처리에 적용한 인공지능 사례	이론	4
	3-5		IoT 서비스 및 기타 분야의 인공지능 사례	이론	4
4	4-1	프로젝트 수행 시 발생되는 문제점 파악	데이터 수집 단계에서의 문제점	이론/실습	4
	4-2		데이터라벨링 단계에서의 문제점	이론/실습	4
	4-3		실제 영상데이터 분석의 어려움과 개선방안	이론/실습	4
	4-4		GPU그래픽 카드의 수급 문제점	이론/실습	4
	4-5		서비스 납품 단계에서의 이슈	이론/실습	4
5	5-1	AI BM 개발 방법론	인공지능 비즈니스 모델 개발 방법론	이론/실습	4
	5-2		인공지능 서비스/비즈니스 모델 개발 이해	이론/실습	4
	5-3		비즈니스 모델 사례 분석Ⅰ	이론/실습	4
	5-4		비즈니스 모델 사례 분석Ⅱ	이론/실습	4
	5-5		사업계획서 작성 방법 이해	이론	4
6	6-1	AI BM 기획서 작성	팀별 비즈니스 캔버스 작성 방법 이해	이론	4
	6-2		팀별 주제 선정	이론	4
	6-3		팀별 주제 검색 및 캔버스 작성Ⅰ	미니프로젝트	4
	6-4		팀별 주제 검색 및 캔버스 작성Ⅱ	미니프로젝트	4
	6-5		팀별 비즈니스 캔버스 모델 발표Ⅰ	미니프로젝트	4
7	7-1	AI BM 기획서 작성	팀별 비즈니스 캔버스 모델 발표Ⅱ	미니프로젝트	4
	7-2		발표 모델 토의Ⅰ	미니프로젝트	4
	7-3		발표 모델 토의Ⅱ	미니프로젝트	4
	7-4		사업계획서 작성Ⅰ	실습	4
	7-5		사업계획서 작성Ⅱ	미니프로젝트	4
8	8-1	기획서 검토/피드백	팀별 사업계획서 발표Ⅰ	프로젝트	4
	8-2		팀별 사업계획서 발표Ⅱ	프로젝트	4
	8-3		팀별 사업계획서 수정사항 검토 및 피드백Ⅰ	프로젝트	4
	8-4		팀별 사업계획서 수정사항 검토 및 피드백Ⅱ	프로젝트	4
	8-5		팀별 사업계획서 수정사항 검토 및 피드백Ⅲ	프로젝트	4
합계					160

블록체인 기본(입문) 과정

학습구분	학습내용	시간	구분
블록체인 핵심 기술 (20시간)	블록체인 기술의 개요	4	이론
	블록체인의 핵심 근간 기술 : 분산 시스템	4	이론
	블록체인의 핵심 근간 기술 : 네트워크	4	이론
	블록체인의 핵심 근간 기술 : 암호화	4	이론
	블록체인의 핵심 근간 기술 : 합의 알고리즘	4	이론
블록체인 개발 기술 (20시간) - 블록체인을 위한 리눅스/DB -	리눅스의 이해, 리눅스 설치 및 환경 설정(CentOS, Ubuntu)	4	실습
	디렉토리, 명령어, vi편집기, 파일시스템 mount/unmount	4	실습
	네트워크 및 분산환경의 이해, RDBMS와 NoSQL, MySQL, SQL	4	실습
	MongoDB 개요 및 실행 환경구성(MongoDB 설치)	4	실습
	MongoDB Architecture, Index, Aggregrtion, Map and Reduce	4	실습
블록체인 개발 환경 (20시간) - 블록체인 구현을 위한 Docker -	가상머신의 개념과 분류, Docker 아키텍처 및 설치	4	실습
	Dockerfile을 이용한 환경 구성, 이미지 배포 및 공개하기	4	실습
	비공개 Docker 인프라 구성, 컨테이너에 서비스 구성	4	실습
	컨테이너와 데이터 공유	4	실습
	Docker 기반 오케스트레이션 구성	4	실습
블록체인 프로그래밍 (20시간) - Javascript /Solidity -	개발환경 설정, 유사/파생 언어, 실행환경 이해	4	실습
	Javascript 자료형, 반복/선택 구문, Javascript 함수, 객체, 클래스	4	실습
	node.js 기초 실습	4	실습
	Solidity 특징과 이해, 개발환경 구성	4	실습
	Solidity 기본문법(변수, 데이터타입, 구조체) 등	4	실습
퍼블릭, 프라이빗 블록체인의 이해 (40시간)	퍼블릭 블록체인의 이해, 이더리움의 응용	4	실습
	이더리움의 작동 원리	4	실습
	이더리움 환경 구성 실습	4	실습
	이더리움 기본 실습(etherscan, myetherwaller)	4	실습
	이더리움 기본 실습(metamask, ethstats)	4	실습
	나만의 토큰 만들기 시연 및 실습	4	실습
	나만의 토큰 만들기 시연 및 실습	4	실습
	나만의 스마트 월렛 만들기 시연 및 실습	4	실습
	나만의 블록체인 네트워크 만들기 시연 및 실습	4	실습
	기본과정(테크니컬 트랙) 랩업	4	실습
합계		120

블록체인 중급(프로젝트) 과정

학습구분	학습내용	시간	구분
블록체인 핵심 기술 (20시간)	블록체인 기술의 개요	4	이론
	블록체인의 핵심 근간 기술 : 분산 시스템	4	이론
	블록체인의 핵심 근간 기술 : 네트워크	4	이론
	블록체인의 핵심 근간 기술 : 암호화	4	이론
	블록체인의 핵심 근간 기술 : 합의 알고리즘	4	이론
블록체인 개발 기술 (20시간) - 블록체인을 위한 리눅스/DB -	리눅스의 이해, 리눅스 설치 및 환경 설정(CentOS, Ubuntu)	4	실습
	디렉토리, 명령어, vi편집기, 파일시스템 mount/unmount	4	실습
	네트워크 및 분산환경의 이해, RDBMS와 NoSQL, MySQL, SQL	4	실습
	MongoDB 개요 및 실행 환경구성(MongoDB 설치)	4	실습
	MongoDB Architecture, Index, Aggregrtion, Map and Reduce	4	실습
블록체인 개발 환경 (20시간) - 블록체인 구현을 위한 Docker -	가상머신의 개념과 분류, Docker 아키텍처 및 설치	4	실습
	Dockerfile을 이용한 환경 구성, 이미지 배포 및 공개하기	4	실습
	비공개 Docker 인프라 구성, 컨테이너에 서비스 구성	4	실습
	컨테이너와 데이터 공유	4	실습
	Docker 기반 오케스트레이션 구성	4	실습
블록체인 프로그래밍 (20시간) - Javascript /Solidity -	개발환경 설정, 유사/파생 언어, 실행환경 이해	4	실습
	Javascript 자료형, 반복/선택 구문, Javascript 함수, 객체, 클래스	4	실습
	node.js 기초 실습	4	실습
	Solidity 특징과 이해, 개발환경 구성	4	실습
	Solidity 기본문법(변수, 데이터타입, 구조체) 등	4	실습
퍼블릭, 프라이빗 블록체인의 이해 (40시간)	퍼블릭 블록체인의 이해, 이더리움의 응용	4	실습
	이더리움의 작동 원리	4	실습
	이더리움 환경 구성 실습	4	실습
	이더리움 기본 실습(etherscan, myetherwaller)	4	실습
	이더리움 기본 실습(metamask, ethstats)	4	실습
	나만의 토큰 만들기 시연 및 실습	4	실습
	나만의 토큰 만들기 시연 및 실습	4	실습
	나만의 스마트 월렛 만들기 시연 및 실습	4	실습
	나만의 블록체인 네트워크 만들기 시연 및 실습	4	실습
	기본과정(테크니컬 트랙) 랩업	4	실습
합계		120

블록체인 BM 과정

학습구분	학습내용	시간	구분
블록체인 비즈니스 이해 (20시간)	BM과정 소개 및 블록체인 기본 개념	4	이론
	국내외 블록체인 비즈니스 전략	4	이론
	블록체인 주요 기술, 타 기술과의 융합	4	이론
	블록체인 최신 이슈 및 트랜드	4	이론
	블록체인 관련 법규와 정책, R&D 및 창업 지원 등	4	이론
블록체인 기업의 비즈니스 모델 (20시간)	국내 블록체인 기업의 비즈니스 모델 1 (플랫폼)	4	실습
	국내 블록체인 기업의 비즈니스 모델 2 (BASS)	4	실습
	국내 블록체인 기업의 비즈니스 모델 3 (BtoB)	4	실습
	국내 블록체인 기업의 비즈니스 모델 4 (스타트업)	4	실습
	국내 블록체인 기업의 비즈니스 모델 5 (기타)	4	실습
블록체인 비즈니스 모델 사례 (20시간)	산업 분야별 블록체인 적용 사례 1 (금융)	4	실습
	산업 분야별 블록체인 적용 사례 2 (국방)	4	실습
	산업 분야별 블록체인 적용 사례 3 (에너지)	4	실습
	산업 분야별 블록체인 적용 사례 4 (게임)	4	실습
	산업 분야별 블록체인 적용 사례 5 (정부/공공)	4	실습
블록체인 비즈니스 모델링 (12시간)	블록체인 기술 기반의 비즈니스 모델 수립	4	실습
	비즈니스 모델의 프레임워크	4	실습
	비즈니스 모델의 디자인 방법, 디자인 씽킹	4	실습
블록체인 비즈니스 모델 프로젝트 (48시간)	블록체인 BM Team Building, BM 시나리오 작성	4	실습
	팀별 블록체인 BM 구체화	4	실습
	팀별 블록체인 BM 자료 수정 및 멘토링	4	실습
	발표자료 준비, 시나리오 재정리 멘토링 1	4	실습
	발표자료 준비, 시나리오 재정리 멘토링 2	4	실습
	팀별 발표자료 작성 및 구현 멘토링 1	4	실습
	팀별 발표자료 작성 및 구현 멘토링 2	4	실습
	팀별 발표자료 작성 및 구현 멘토링 3	4	실습
	팀별 발표자료 환성 및 멘토링 1	4	실습
	팀별 발표자료 환성 및 멘토링 2	4	실습
	팀별 발표자료 환성 및 멘토링 3	4	실습
	팀 프로젝트 발표 평가, 우수 BC BM 시상	4	실습
합계		120