혁신의 시대, 인공지능서비스로 미래의 중심에 서다!
사업주
학습시간: 31시간 (총30강)
수강료: 190,960원
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과정소개
인공지능 서비스를 위해 필요한 자원과 환경, 최신 기술 동향을 분석하고 서비스 방향을 설정, 인공지능 플랫폼 인프라 내·외부 인터페이스를 설계하고 구현하며 구축 이후 품질 관리를 할 수 있습니다.
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학습대상
인공지능을 통한 고객서비스 및 내부 서비스를 진행하고자 하는 기업의 모든 임직원
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학습목표
1. 인공지능 서비스를 위해 필요한 자원과 환경, 최신 기술 동향을 분석하고 서비스 방향을 설정할 수 있다.
2. 인공지능 플랫폼 인프라, 가능, 내·외부 인터페이스를 설계하고 구현하며 구축 이후 품질 관리를 할 수 있다.
3. 로봇 개발에 필요한 지능의 종류를 파악하고 이를 설계·개발하며 지능 유지를 위한 시험을 치를 수 있다.
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교수소개
한동욱
- 한국과학기술원(KALST) 경영공학전공 공학박사 졸업
- 전주대학교 문화융합대학 스마트미디어학과 교수 : 2006년 03월 ~
- 교육부 주관 4차산업혁명 혁신 선도대학 사업단장 : 2020년 05월 ~
- K-MOOC 사업 : 4차산업혁명과 스마트 기술 컨텐츠 개발 : 2020년 07월 ~
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학습내용
차시 내용 1차시 인공지능 서비스를 위한 내·외부 환경분석 2차시 인공지능 서비스의 첫걸음, 필요자원 분석 3차시 인공지능 서비스 구현을 위한 최신 기술 동향 분석 4차시 인공지능 서비스 방향 설정하기 5차시 성공적인 인공지능 서비스는 목표 설정에 달려있다! 6차시 인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -1 7차시 인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -2 8차시 인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -3 9차시 인공지능 서비스 모델을 설계해보자 10차시 인공지능 서비스 시나리오를 기획해보자 11차시 인공지능 플랫폼 구축하기 12차시 인공지능 플랫폼 인프라 설계하기 13차시 인공지능 플랫폼 인프라 구현하기 14차시 인공지능 플랫폼 기능 설계하기 15차시 인공지능 플랫폼 기능 구현하기 16차시 인공지능 플랫폼 인터페이스 설계하기 17차시 인공지능 플랫폼 내부 인터페이스 구현하기 18차시 인공지능 플랫폼 외부 인터페이스 구현하기 19차시 인공지능 플랫폼 테스트를 위한 관점 20차시 완벽한 인공지능 플랫폼위한 품질 관리 방법 21차시 로봇의 대화 지능 개발하기 22차시 로봇의 시각 지능 개발하기 23차시 로봇의 제스처지능 개발하기 24차시 로봇의 감성모델 설계하기 25차시 로봇의 감성인지·행동 구현하기 26차시 로봇의 이동지능 개발하기 27차시 로봇의 작업지능 개발하기 28차시 로봇의 학습지능 개발하기 29차시 로봇지능 유지·보수 핵심 팁 30차시 로봇지능 시험 항목을 도출하고 절차를 설계해보자 -
평가기준
평가항목 진도율 시험 과제 진행단계평가 수료기준 평가비율 - 70% 20% 10% - 수료조건 80% 이상 0점 이상 0점 이상 0점 이상 60점 이상
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