[K디지털] AI기반 스마트융합(JAVA/PYTHON)풀스택 개발

JAVA개발환경 이해 및 구축 ∙ 객체지향개념 및 Class ∙ 변수와 상수 및 자료형 ∙ 연산자, 제어문(조건문/반복문) ∙ 메소드 및 상속 ∙ List, Set, Map의 구조 및 활용 ∙ 예외처리(ExceptionHandling) ∙ API 및 CollectionFramework ∙ Stream, IO입출력, 스레드, 네트워크

코딩과 HTML, HTML 코딩과 실습 환경 준비, 기본 문법과 태그, 서버와 클라이언트, 웹 호스팅, 웹 서버 운영, CSS의 기본 문법, 속성, 선택자, 박스 모델, 그리드, 미디어 쿼리, JavaScript 이해와 활용, 웹 브라우저 제어, 조건문,반복문 예고,배열 활용, 함수,매개변수 인자,함수활용, 객체 활용, 라이브러리와 프레임워크, HTML, CSS, 자바스크립트 기반 UI/UX 구현 기능 실습

파이썬 개발환경 구축, 파이썬 기본 문법 익히기, 파이썬 프로그래밍의 기초, 자료형,숫자형,문자열 자료형, 리스트 자료형,튜플 자료형, 딕셔너리 자료형, 집합 자료형,불 자료형, 프로그램의 구조 제어문, if문,while문,for문, 프로그램의 입력과 출력, 함수,사용자 입력과 출력,파일 읽고 쓰기, 클래스,모듈,패키지,예외 처리,내장 함수,외장 함수, 정규 표현식의 기초, 메타 문자, match 객체의 메서드,메타 문자, 웹소켓과 서버 푸시

안드로이드 앱 개발 준비하기, 개발 환경 준비하기, 안드로이드 앱의 기본 구조, 코틀린 이해하기, 코틀린 시작하기, 코틀린 객체지향 프로그래밍, 코틀린의 유용한 기법, 앱의 기본 기능 구현하기, 뷰를 이용한 화면 구성, 뷰를 배치하는 레이아웃, 사용자 이벤트 처리하기, 리소스 활용하기, 다이얼로그와 알림 이용하기, 구글의 라이브러리로 화면 구성하기, 제트팩 라이브러리, 머티리얼 라이브러리, 컴포넌트 이해하기, 액티비티 컴포넌트, 브로드캐스트 리시버 컴포넌트, 서비스 컴포넌트, 콘텐츠 프로바이더 컴포넌트, 앱에 다양한 기능 추가하기, 저장소에 데이터 보관하기, 네트워크 프로그래밍, 위치 정보 활용하기, 파이어베이스와 연동하기, 파이어베이스 연동과 인증 기능,파이어스토어, 스토리지, FCM

DB, SQL, DBMS 의미와 필요성, 데이터베이스설치와 환경설정, SQL의 이해, DDL, DCL, DML 등 SQL 활용, PL/SQL 배우기, RDBMS와 NOSQL DB의 이해, 웹서비스와 데이터베이스 이해, ORM프레임워크의 이해

기초대수학, 선형대수, 확률과 통계, 확률분포, 추정과 검정, 회귀분석/분산분석/상관분석, 시계열 데이터 분석, 데이터분석을 위한 라이브러리(numpy, pandas, matplotlib, bokeh ,seaborn 등), Crawling을 위한 라이브러리(BeautifulSoup, Selenium), 데이터분석 프로젝트 1) 와인 품질등급 예측 2) 타이타닉호 생존율 분석 3) 한글 뉴스기사의 키워드 분석 4) 지리정보 분석 후 맵 생성 5) 텍스트 빈도 분석(워드 클라우드) 6) 기타

인공지능에 대한 이해, 머신러닝에 대한 이해, 머신러닝 모델 평가와 최적화, SciKit-Learn을 활용한 머신러닝 프로젝트 과정에 대한 이해 1) 데이터 가져오기 2) 데이터 이해를 위한 탐색과 시각화 3) 데이터 준비 4) 모델 선택과 훈련 5) 모델 세부 튜닝, SciKit-Learn을 활용한 머신러닝 1) 분류 모델 머신러닝 실습 2) 회귀 모델 머신러닝 실습, 회귀분석 모델(단순 / 다중), Decision trees, kNN, SVM, 앙상블 학습과 랜덤 포레스트, 비지도학습(차원축소, 군집화), 머신러닝 프로젝트 1) 환경에 따른 주택가격 예측 2) 항목에 따른 자동차연비 예측 3) 특징 데이터로 유방암 진단 4) 타깃 마케팅을 위한 소비자 군집 분석 5) 센서 데이터로 움직임 분류

Tensorflow 와 pytorch, 인공 신경망 소개(케라스로 다층 퍼셉트론 구현/하이퍼파라미터 튜닝), 심층 신경망 훈련하기(그레이디언트 소실과 폭주문제/규제를 사용해 과대적합 피하기), 텐서 플로우를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련(사용자 정의 모델과 훈련 알고리즘/텐서플로 함수와 그래프), 텐서플로에서 데이터 적재와 전처리 하기(데이터 API/TF 변환/텐서플로 데이터셋 프로젝트), 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전(CNN 구조/ResNet-34 CNN/시멘틱분할), RNN과 CNN을 사용해 시퀀스 처리하기, 자연어 처리를 위한 딥러닝 어플리케이션, RNN과 어텐션을 사용한 자연어 처리(트랜스포머/BERT), 딥러닝 기반 챗봇 (KoNLPY/단어 임베딩/텍스트 유사도/문장 분류를 위한 CNN 모델/개체명 인식을 위한 양방향 LSTM 모델/챗봇 학습 툴 만들기/ 단어 사전 구축 및 시퀀스 생성/챗봇 엔진 서버 개발/챗봇 테스트 클라이언트 프로그램/챗봇 API 만들기), 기본적인 추천 시스템 (인기제품 방식의 추천 / 협업 필터링 추천 시스템 / 유사도지표 / 기본 CF 알고리즘 / MF 기반 추천 / SGD를 사용한 MF 기본 알고리즘 / MF의 최적 파라미터 찾기 / Surprise 패키지 사용 / 딥러닝을 사용한 추천 시스템 구현 / Keras로 MF 구현하기 / 딥러닝 모델에 변수 추가), 딥러닝 관련 미니 프로젝트 1) 폐암 수술환자의 생존율 예측 2) 아이리스(붓꽃) 품종 예측 3) 패션 MNIST 데이터를 이용한 이미지 분류 4) IMDB 리뷰 데이터셋(영화 리 뷰 감상평 데이터)을 이용한 리뷰 분류 5) 기타

교과목 목록
교과목명,세부내용,훈련시간,총 훈련시간을(를) 제공하는 표
교과목명 세부내용 훈련시간
자바 프로그래밍 JAVA개발환경 이해 및 구축 ∙ 객체지향개념 및 Class ∙ 변수와 상수 및 자료형 ∙ 연산자, 제어문(조건문/반복문) ∙ 메소드 및 상속 ∙ List, Set, Map의 구조 및 활용 ∙ 예외처리(ExceptionHandling) ∙ API 및 CollectionFramework ∙ Stream, IO입출력, 스레드, 네트워크 100 시간
웹프로그래밍 코딩과 HTML, HTML 코딩과 실습 환경 준비, 기본 문법과 태그, 서버와 클라이언트, 웹 호스팅, 웹 서버 운영, CSS의 기본 문법, 속성, 선택자, 박스 모델, 그리드, 미디어 쿼리, JavaScript 이해와 활용, 웹 브라우저 제어, 조건문,반복문 예고,배열 활용, 함수,매개변수 인자,함수활용, 객체 활용, 라이브러리와 프레임워크, HTML, CSS, 자바스크립트 기반 UI/UX 구현 기능 실습 40 시간
파이썬 프로그래밍 파이썬 개발환경 구축, 파이썬 기본 문법 익히기, 파이썬 프로그래밍의 기초, 자료형,숫자형,문자열 자료형, 리스트 자료형,튜플 자료형, 딕셔너리 자료형, 집합 자료형,불 자료형, 프로그램의 구조 제어문, if문,while문,for문, 프로그램의 입력과 출력, 함수,사용자 입력과 출력,파일 읽고 쓰기, 클래스,모듈,패키지,예외 처리,내장 함수,외장 함수, 정규 표현식의 기초, 메타 문자, match 객체의 메서드,메타 문자, 웹소켓과 서버 푸시 60 시간
안드로이드 프로그래밍 안드로이드 앱 개발 준비하기, 개발 환경 준비하기, 안드로이드 앱의 기본 구조, 코틀린 이해하기, 코틀린 시작하기, 코틀린 객체지향 프로그래밍, 코틀린의 유용한 기법, 앱의 기본 기능 구현하기, 뷰를 이용한 화면 구성, 뷰를 배치하는 레이아웃, 사용자 이벤트 처리하기, 리소스 활용하기, 다이얼로그와 알림 이용하기, 구글의 라이브러리로 화면 구성하기, 제트팩 라이브러리, 머티리얼 라이브러리, 컴포넌트 이해하기, 액티비티 컴포넌트, 브로드캐스트 리시버 컴포넌트, 서비스 컴포넌트, 콘텐츠 프로바이더 컴포넌트, 앱에 다양한 기능 추가하기, 저장소에 데이터 보관하기, 네트워크 프로그래밍, 위치 정보 활용하기, 파이어베이스와 연동하기, 파이어베이스 연동과 인증 기능,파이어스토어, 스토리지, FCM 80 시간
데이터베이스 활용 DB, SQL, DBMS 의미와 필요성, 데이터베이스설치와 환경설정, SQL의 이해, DDL, DCL, DML 등 SQL 활용, PL/SQL 배우기, RDBMS와 NOSQL DB의 이해, 웹서비스와 데이터베이스 이해, ORM프레임워크의 이해 60 시간
데이터 통계 분석 기초대수학, 선형대수, 확률과 통계, 확률분포, 추정과 검정, 회귀분석/분산분석/상관분석, 시계열 데이터 분석, 데이터분석을 위한 라이브러리(numpy, pandas, matplotlib, bokeh ,seaborn 등), Crawling을 위한 라이브러리(BeautifulSoup, Selenium), 데이터분석 프로젝트 1) 와인 품질등급 예측 2) 타이타닉호 생존율 분석 3) 한글 뉴스기사의 키워드 분석 4) 지리정보 분석 후 맵 생성 5) 텍스트 빈도 분석(워드 클라우드) 6) 기타 40 시간
머신러닝 실습 인공지능에 대한 이해, 머신러닝에 대한 이해, 머신러닝 모델 평가와 최적화, SciKit-Learn을 활용한 머신러닝 프로젝트 과정에 대한 이해 1) 데이터 가져오기 2) 데이터 이해를 위한 탐색과 시각화 3) 데이터 준비 4) 모델 선택과 훈련 5) 모델 세부 튜닝, SciKit-Learn을 활용한 머신러닝 1) 분류 모델 머신러닝 실습 2) 회귀 모델 머신러닝 실습, 회귀분석 모델(단순 / 다중), Decision trees, kNN, SVM, 앙상블 학습과 랜덤 포레스트, 비지도학습(차원축소, 군집화), 머신러닝 프로젝트 1) 환경에 따른 주택가격 예측 2) 항목에 따른 자동차연비 예측 3) 특징 데이터로 유방암 진단 4) 타깃 마케팅을 위한 소비자 군집 분석 5) 센서 데이터로 움직임 분류 50 시간
딥러닝 실습 Tensorflow 와 pytorch, 인공 신경망 소개(케라스로 다층 퍼셉트론 구현/하이퍼파라미터 튜닝), 심층 신경망 훈련하기(그레이디언트 소실과 폭주문제/규제를 사용해 과대적합 피하기), 텐서 플로우를 사용한 사용자 정의 모델과 훈련(사용자 정의 모델과 훈련 알고리즘/텐서플로 함수와 그래프), 텐서플로에서 데이터 적재와 전처리 하기(데이터 API/TF 변환/텐서플로 데이터셋 프로젝트), 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전(CNN 구조/ResNet-34 CNN/시멘틱분할), RNN과 CNN을 사용해 시퀀스 처리하기, 자연어 처리를 위한 딥러닝 어플리케이션, RNN과 어텐션을 사용한 자연어 처리(트랜스포머/BERT), 딥러닝 기반 챗봇 (KoNLPY/단어 임베딩/텍스트 유사도/문장 분류를 위한 CNN 모델/개체명 인식을 위한 양방향 LSTM 모델/챗봇 학습 툴 만들기/ 단어 사전 구축 및 시퀀스 생성/챗봇 엔진 서버 개발/챗봇 테스트 클라이언트 프로그램/챗봇 API 만들기), 기본적인 추천 시스템 (인기제품 방식의 추천 / 협업 필터링 추천 시스템 / 유사도지표 / 기본 CF 알고리즘 / MF 기반 추천 / SGD를 사용한 MF 기본 알고리즘 / MF의 최적 파라미터 찾기 / Surprise 패키지 사용 / 딥러닝을 사용한 추천 시스템 구현 / Keras로 MF 구현하기 / 딥러닝 모델에 변수 추가), 딥러닝 관련 미니 프로젝트 1) 폐암 수술환자의 생존율 예측 2) 아이리스(붓꽃) 품종 예측 3) 패션 MNIST 데이터를 이용한 이미지 분류 4) IMDB 리뷰 데이터셋(영화 리 뷰 감상평 데이터)을 이용한 리뷰 분류 5) 기타 50 시간
프론트엔드 서비스 구축 프론트앤드실무 리액트, React 개발 환경설정, React 컴포넌트 클래스, JSX이해, 컴포넌트 props와 state, React 이벤트 핸들링, 컴포넌트 스타일링, ant design, material design 등 UIUX Library 활용법 교육, Figma 기본강의 및 사용법, [일정관리 웹애플리케이션 만들기], React라우팅 / 외부, Redux와 Context API, [Diary앱/Picture앱 만들기] - 미니 프로젝트 1. 주식회사 부일기획 : 온라인 고객데이터 분류/맞춤 서비스 2. 주식회사 셀릭 : 이미지분석을 이용한 마케팅 서비스

스프링 프레임워크, Spring AOP, Spring JDBC, Spring Web MVC, 파일 업로드/다운로드, MyBatis, 멀티 게시판 만들기, 개발 환경 구성, 스프링 프로젝트 만들기, 로그 관리, 버전관리 시스템, 깃허브에 프로젝트 관리하기, 스프링 부트를 이용한 프로젝트 생성, 스프링 부트 애플리케이션 실행하기, JDBC 연결정보 암호화, 폼 입력값 유효성 검증, EMPLOYEES 입력 값 검증 예, 웹소켓과 서버 푸시 - 미니 프로젝트 1. 지니에듀테크 주식회사 : 센싱 데이터 수집 및 시각화 2. 주식회사 디아이앤씨 : 네트워크 로그데이터 분석서비스

1. 주식회사 셀릭 프로젝트 : AI기반 유아용품 안전정보 확인 웹·앱서비스 개발 2. 지니에듀테크 주식회사 프로젝트 : AI기반 스마트팜 생육시스템 및 앱 개발

1. 주식회사 부일기획 프로젝트 : 빅데이터 활용 O2O 배달플랫폼 내 상품 AI 추천 알고리즘 시스템 개발 2. 주식회사 디아이앤씨 프로젝트 : 프로AI기반 통합로그 감시 시스템 개발

입학식, 훈련과정 안내, 규정안내, 참여기업체소개, 안전관리, 취업활동, 취업설명회, 이력서 및 자기소개서 클리닉, 모의면접, 취업진로 상담, 참여기업 현장면접, 수료식, 사후관리 안내