| 과정소개 | 본 과정은 인공지능 서비스를 활용하여 미래 변화를 선도할 역량을 키우는 훈련 과정입니다. 총 30차시에 걸쳐 AI 서비스의 현황, 생성형 AI 도구 활용, AI를 활용한 업무 혁신 전략, 미래 직업 변화 등을 학습합니다. |
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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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| 교육대상 | 인공지능을 통한 고객서비스 및 내부 서비스를 진행하고자 하는 기업의 모든 임직원 | |||||||||||||||
| 수료기준 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
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| 강사소개 |
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| 차시 | 강의명 |
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| 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 |