(재)울산정보산업진흥원 공고 제2024 – 28호

- ICT이노베이션스퀘어 확산사업 -

2024년 인공지능, ChatGPT, 메타버스, 로봇 교육생 모집

AI(인공지능) 융합분야의 저변확대 및 취·창업 준비자, 재직자의 직무능력 향상을 위해 메타버스 기본, 데이터 사이언스 기초, Chat GPT를 이용한 파이썬 프로그램 개발, IoT 적용 실습 및 로봇 실전프로젝트 등의 교육 커리큘럼 기반으로「ICT이노베이션스퀘어 확산사업 AI 교육과정」교육을 실시하오니 많은 참여 바랍니다.

2024년  3월  18일

울산정보산업진흥원장

□ 개  요

○ 모집기간 : 2024. 3. 18.(월) ~ 4. 3.(수)  ※모집상황에 따라 연장 가능

○ 교육과정 : 기본주간1, 기본야간1, 중급야간2, 고급야간1

○ 접수/선정 : 온라인/고득점자순

○ 교 육 장 : AI배울랑교, UIPA 3층교육장, 울산과학대학교

○ 교 육 비 : 무료

○ 모집인원 : 100명 정도

○ 모집내용                                                                     ※상세내용 붙임1 참조

No	구분	과정명	교육기간	장소	비고
1	기본	나도 할 수 있다. 메타버스 콘텐츠 제작	4. 8. ~ 6. 7.	UIPA 2층 AI배울랑교	주간
2		파이썬 활용 데이터 사이언스 입문	4. 8. ~ 6. 7.	UIPA 3층 304호	야간
3	중급	ChatGPT 활용 강화하기 A to Z	4. 8. ~ 6. 7.	UIPA 3층 303호	야간
4		제조업 중심의 IoT기반 스마트 팩토리 활용	4. 8. ~ 6. 7.	UIPA 2층 AI배울랑교	야간
5	고급	산업용로봇과 협동로봇을 활용한 생산제조시스템 교육과정	4. 8. ~ 6. 7.	울산과학대학교	야간

□ 교육생 혜택

○ 출석율 70%(28차수, 112시간)이상 시 수료증 발급

○ 교육수료 시 강의교재 무료 제공

○ 성적 우수자는 타 AI교육 신청 시 선발 우선권 부여

○ 성적 우수자는 AI교육 강사 양성으로 강사활동 기회부여

○ 재직자 직무능력 및 구직자 역량 향상을 위한 ICT분야 자격증 취득 지원

○ 교육 중도 포기자(미 수료자)는 연내 AI교육 수강 불가

□ 신청방법

○ 접수기간 : 공고일로부터 ~ 2024. 04. 03.

○ 신청방법 : 온라인(홈페이지)

- 홈페이지 : https://www.baeulang.kr

○ 문 의 처

교육운영	주소 및 담당자	문의처
울산정보 산업진흥원	울산광역시 남구 테크노산업로 55번길 16 울산정보산업진흥원 4층 디지털인재양성단	전 화) 052-210-0244 이메일) dkfls3109@uipa.or.kr

□ 교육생 선발

○ 교육생 평가

- 평 가 일 : 2024. 04. 04.(목)~ 04. 05.(금)

- 선발인원 : 100명(기본 40명, 중급 40명, 고급 20명)

※ 후보자 선발 : 차순위자 5명

- 선발방법 : 전화면접을 통한 고득점자 선발(최소 60점 이상 / 100점 만점)

- 평가위원 : 과정별 교육강사, 교육담당자

- 평가방법 : 정성평가(관련지식, 참가목적, 수료의지 평가(100점 만점))

평가분류		평가내용	배점
합 계		⦁관련 지식, 참가 목적, 개인 성향 등 종합 점수	100점
정성 평가	관련지식	⦁4차 산업혁명 이해도, IT 시스템 관련 분야 지식	30점
	참가목적	⦁참여 의지, 동기 및 교육 참가 열의	30점
	수료의지	⦁교육목표와 수료의지, 인성 및 면접 참여 태도	40점

□ 제출서류

구분	제출목록	제출방식
서식1	교육 참가지원서/자기소개서	AI배울랑校 홈페이지 등록 (https://www.baeulang.kr)
서식2	개인정보 및 수집․이용 동의서

※ 별도 서류 작성 없이 홈페이지 회원가입·수강신청 시 등록

□ 준비물

○ 필기구 및 데이터 백업용 장치   ※ 개인 노트북으로 수업 진행 가능

□ 교육장 위치

○ 주소 : 울산정보산업진흥원 하이테크타운 (남구 테크노산업로55번길 16)

붙임 1. 2024년 AI교육 커리큘럼(안) 1부.

붙임1		2024년 AI교육 커리큘럼(안)

1. 나도 할 수 있다. 메타버스 콘텐츠 제작

교육 목표	정성적 목표		ㅇ 인공지능 활용 및 실감형 콘텐츠 제작 지식 습득
	정량적 목표		ㅇ 수료 : 18명 ㅇ 교육만족도 : 90점 이상
교육 대상	□재직자			■미취업자		■전공자			□비전공자
일정 및 기간	2024. 4. 8. ~ 6. 7. / 40일						교육 시간	총 160H
교육 수준	기본	교육 구분			AI		필요 역량	인공지능 기술 습득
구분	내용						교육방법	시간		비고
오프닝	ㅇ 교육 전반적인 설명						오프라인	2H
1장	ㅇ 영상처리						오프라인	48H
2장	ㅇ 인공지능 알고리즘						오프라인	60H
실습	ㅇ 콘텐츠 제작						오프라인	50H
계								160H
구분	세부 교육내용									시수
소개	ㅇ 인공지능 활용 실감형 콘텐츠 제작 교육 설명									2H
영상 처리	ㅇ 영상처리 기초 ㅇ 영상처리 기반 인공지능 기술 소개 ㅇ 영상처리 연산방법 ㅇ 파이썬 및 OpenCV Library을 활용한 프로그래밍 실습									48H
인공지능 알고리즘	ㅇ 시각적 인공지능 알고리즘 구현 ㅇ 실감형 메타버스 콘텐츠 제작의 이해 ㅇ 실감형 메타버스 콘텐츠 제작 실습									60H
콘텐츠 제작	ㅇ 미니프로젝트: 충돌 처리 기반 상호작용									50H

※ 교육일정 및 강사는 수업 진행상황에 따라 변경될 수 있음

2. 파이썬 활용 데이터 사이언스 입문

교육 목표	정성적 목표		ㅇ 데이터 사이언스를 위한 파이썬 프로프래밍 및 데이터 처리 학습
	정량적 목표		ㅇ 수료 : 18명 ㅇ 교육만족도 : 90점 이상
교육 대상	□재직자			■미취업자		■전공자			□비전공자
일정 및 기간	2024. 4. 8. ~ 6. 7. / 40일						교육 시간	총 160H
교육 수준	기본	교육 구분			AI		필요 역량	파이썬기초, 데이터 분석과 머신러닝
구분	내용						교육방법	시간		비고
오프닝	ㅇ 데이터 사이언스 소개						오프라인	30H
1장	ㅇ 파이썬 언어 및 실습 환경						오프라인	30H
2장	ㅇ 반복문 및 함수						오프라인	30H
3장	ㅇ 클래스와 모듈						오프라인	30H
실습	ㅇ 데이터 사이언스 분석 및 실습						오프라인	30H
발표	ㅇ 미니프로젝트 발표						오프라인	10H
계								160H
구분	세부 교육내용									시수
파이썬 기초 및 데이터 분석 라이브러리 실습	ㅇ 데이터 사이언스 소개 ㅇ 파이썬 언어 및 실습 환경 ㅇ 데이터 종류, 조건문, 자료형, 반복문, 함수, 클래스와 모듈 ㅇ Numpyy, Pandass 실습									80H
데이터 분석과 머신러닝	ㅇ 데이터 사이언스 분석 ㅇ 데이터 수집, 정제, 요약, 시각화 하기 ㅇ 복잡한 데이터 표현하기 ㅇ 통계적 기법을 이용한 데이터 검증 및 추론 ㅇ 머신러닝을 이용한 데이터 예측									70H
미니프로젝트	ㅇ 미니프로젝트 제작 및 발표									10H

※ 교육일정 및 강사는 수업 진행상황에 따라 변경될 수 있음

3. ChatGPT 활용 강화하기 A to Z

교육 목표	정성적 목표		ㅇ 방대한 지식을 체계적으로 전달하는 chatGPT를 활용하여 다양한 python 문법을 학습
	정량적 목표		ㅇ 수료 : 18명 ㅇ 미니 프로젝트 실습 : 2건 ㅇ 교육만족도 : 90점 이상
교육 대상	□재직자			■미취업자		■전공자			□비전공자
일정 및 기간	2024. 4. 8. ~ 6. 7. / 40일						교육 시간	총 160H
교육 수준	중급	교육 구분			AI		필요 역량	빅데이터 분석능력
구분	내용						교육방법	시간		비고
오프닝	ㅇ LLM, ChatGPT 란?						오프라인	2H
1장	ㅇ ChatGPT 소개 및 실습환경 구축						오프라인	6H
2장	ㅇ 프로그래밍						오프라인	6H
3장	ㅇ 이미지, 동영상, 문자 데이터 활용						오프라인	86H
4장	ㅇ 챗봇 만들기						오프라인	60H
계								160H
구분	세부 교육내용									시수
오프닝	ㅇ LLM, ChatGPT 란?									2H
ChatGPT 소개 및 실습환경 구축	ㅇ 아나콘다, VScode 설치									6H
	ㅇ 연동 설정
	ㅇ ChatGPT 가입 및 API 발급
프로그래밍	ㅇ 텍스트 데이터 가공 프로그래밍									6H
	ㅇ 광고문구 생성 프로그래밍
	ㅇ 생성형 데이터 비교 프로그래밍
이미지, 동영상, 문자 데이터 활용	ㅇ DALL.E 2 사용법									86H
	ㅇ 파이썬 기반 인스타그램 이미지 업로드
	ㅇ Langchain 소개 및 동영상 대본 추출
	ㅇ 구글 TTS 서비스, Whisper STT 서비스, 음성 기반 응대 프로그래밍
챗봇 만들기	ㅇ 카카오톡 챗봇 생성하기									60H
	ㅇ 카카오톡 서버 연동
	ㅇ 파이썬 기반 카카오톡 챗봇 만들기

※ 교육일정 및 강사는 수업 진행상황에 따라 변경될 수 있음

4. 제조업 중심의 IoT기반 스마트 팩토리 활용

교육 목표	정성적 목표		ㅇ 파이썬, 머신러닝을 활용한 스마트 팩토리 동작 원리 이해
	정량적 목표		ㅇ 수료 : 18명 ㅇ 미니 프로젝트 실습 : 2건 ㅇ 교육만족도 : 90점 이상
교육 대상	□재직자			■미취업자		■전공자			□비전공자
일정 및 기간	2024. 4. 8 ~ 6. 7. / 40일						교육 시간	총 40H
교육 수준	중급	교육 구분			AI		필요 역량	알고리즘 분석능력
구분	내용						교육방법	시간		비고
1장	ㅇ 스마트 팩토리 구현을 위한 공장 자동화 기초						오프라인	80H
2장	ㅇ 지능형 스마트 팩토리 실무 기초						오프라인	80H
계								160H
구분	세부 교육내용									시수
스마트 팩토리 구현을 위한 공장 자동화 기초	ㅇ 공압시스템, 유압시스템 동작원리									80H
	ㅇ 전기회로 및 제어장치의 동작원리
	ㅇ 스마트 팩토리 설비회로 기초 실습
	ㅇ 시퀀스 전기회로 기초 실습
	ㅇ 시퀀스 전기회로 및 제어장치의 설계
지능형 스마트 팩토리 실무 기초	ㅇ 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘의 이론, 실습									80H
	ㅇ Stepper 제어회로 이론 및 회로식
	ㅇ 리밋스위치, 용량형 센서, 타이머, 카운터 등 설치/점검
	ㅇ PLC기반 스마트 팩토리 센서 데이터 처리
	ㅇ 센서 데이터 기반 공정 운전 분석

※ 교육일정 및 강사는 수업 진행상황에 따라 변경될 수 있음

5. 산업용로봇과 협동로봇을 활용한 생산제조시스템 교육과정

교육 목표	정성적 목표		ㅇ 로봇운영체제 교육을 통한 로봇 운영 지식 습득
	정량적 목표		ㅇ 수료 : 18명 ㅇ 미니 프로젝트 실습 : 3건 ㅇ 교육만족도 : 90점 이상
교육 대상	□재직자			■미취업자		■전공자			□비전공자
일정 및 기간	2024. 4. 8 ~ 6. 7. / 40일						교육 시간	총 120H
교육 수준	고급	교육 구분			AI		필요 역량	로봇 관련 지식
구분	내용						교육방법	시간		비고
OT	ㅇ 기초 프로그래밍 및 로봇 소개						오프라인	2H
1장	ㅇ 로봇 동작 원리 이해						오프라인	20H
2장	ㅇ 로봇 제어의 고급 주제 다루기						오프라인	25H
3장	ㅇ 센서를 활용한 데이터 수집 및 처리 방법						오프라인	25H
4장	ㅇ Scikit-learn / TensorFlow 활용						오프라인	25H
5장	ㅇ ROS를 활용한 로봇 제어 기초						오프라인	15H
프로젝트	ㅇ 프로젝트 결과 시연						오프라인	8H
계								120H
구분	세부 교육내용									시수
오프닝	ㅇ 기초 프로그래밍 및 로봇 소개									2H
로봇 동작 원리 이해	ㅇ 프로그래밍 기초 및 환경 설정 ㅇ 로봇의 종류와 동작 원리									20H
로봇 제어의 고급 주제 다루기	ㅇ 하드웨어 기초 및 로봇 제어 ㅇ 하드웨어 구성 요소와 로봇 제어 프로그래밍 ㅇ 로봇 제어 심화 및 실습 프로젝트									25H
센서를 활용한 데이터 수집 및 처리 방법	ㅇ 센서와 데이터 수집 ㅇ 센서의 역할과 종류 ㅇ 데이터 수집과 활용									25H
Scikit-learn / TensorFlow 활용	ㅇ 기계학습 기초 ㅇ 기계학습 소개 ㅇ 간단한 기계학습 프로젝트									25H
ROS를 활용한 로봇 제어 기초	ㅇ 고급 로봇 제어와 응용 ㅇ ROS 소개 및 활용									15H
프로젝트	ㅇ 실전 프로젝트 결과물 발표 및 피드백									8H

※ 교육일정 및 강사는 수업 진행상황에 따라 변경될 수 있음