과정 소개
직업훈련과정 디지털 트랜스포메이션의 핵심 인공지능, 쉽게 이해하기
과정상세
- 강좌명 : 디지털 트랜스포메이션의 핵심 인공지능, 쉽게 이해하기
- 훈련 기간 : 30일, 30 시간
내용
인공지능에 대한 기본 소양을 학습하고 인공지능을 업무에 활용할 수 있다
사후취득지식
1. 인공지능을 활용한 서비스 기획과 콘텐츠 개발을 할 수 있다.
2. 주요 콘텐츠에 대한 인공지능 적용 사례를 통해 인공지능의 서비스 적용방법을 이해할 수 있다.
2. 주요 콘텐츠에 대한 인공지능 적용 사례를 통해 인공지능의 서비스 적용방법을 이해할 수 있다.
차시별 내용
| 차시 | 강의내용 |
|---|---|
| 1 | 인공지능의 역사와 주요 개념[상세] 학습목표 인공지능과 관련된 주요 개념을 이해할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 인공지능의 역사 학습하기 2. 지도학습과 비지도학습 학습하기 3. 시행착오로 배우는 강화학습 학습하기 4. 우리 생활 속의 인공지능 |
| 2 | 왓슨의 주요 서비스[상세] 학습목표 인공지능 왓슨에 대해 이해하고 왓슨을 활용할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 왓슨 API 개요 학습하기 2. 왓슨 서비스 사용 준비 학습하기 3. 왓슨 서비스 사용하기 |
| 3 | 머신러닝 이해[상세] 학습목표 머신러닝을 이해할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 지도 학습 학습하기 2. 비지도 학습 학습하기 3. 강화 학습 학습하기 4. 머신러닝이 빛을 발하기 위해서는 |
| 4 | 딥러닝의 이해[상세] 학습목표 딥러닝을 이해할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 딥러닝 동작원리 학습하기 2. 신경망의 이해 |
| 5 | 뉴스와 AI[상세] 학습목표 인공지능이 뉴스 등의 미디어에 활용되는 사례들을 이해할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 인공지능과 뉴스 |
| 6 | TV와 AI[상세] 학습목표 인공지능이 TV프로그램에 활용되는 사례 등을 이해할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 인공지능과 TV |
| 7 | 인공지능 서비스 내/외부 환경 분석하기[상세] 학습목표 인공지능 서비스 기획에 필요한 인공지능 서비스 관련 기업의 내·외부 환경을 조사할 수 있다. 조사된 내·외부 환경에 따라 인공지능 서비스의 시장 적용 여부를 검토할 수 있다. 검토된 인공지능 서비스의 시장 적용 여부에 따라 새로운 인공지능 서비스를 분석할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 기업 내·외부 환경분석 학습하기 2. 시장 적용 가능 여부 파악 학습하기 3. 확장 가능한 인공지능 서비스 확인 |
| 8 | 인공지능 서비스 필요자원 분석하기[상세] 학습목표 인공지능 서비스에 필요한 내·외부 데이터를 수집하여 분석할 수 있다. 인공지능 서비스에 필요한 하드웨어 인프라를 파악하여 분석할 수 있다. 인공지능 서비스에 필요한 인력 역량 수준을 파악하여 분석할 수 있다. 분석된 데이터와 인프라를 운영할 수 있는 프로세스 확보 현황을 파악하여 분석할 수 있다. 분석 결과에 따라 인공지능 서비스 필요 자원 분석서를 작성할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 데이터 및 인프라 현황 분석 학습하기 2. 인력 및 프로세스 수준 분석 학습하기 3. 필요 자원 분석서 작성 |
| 9 | 인공지능 서비스 기술환경 분석하기[상세] 학습목표 인공지능 서비스의 구현을 위한 최신 기술 동향을 파악할 수 있다. 파악된 인공지능 서비스 기술을 내재화하기 위한 환경을 분석할 수 있다. 기술 내재화 시 발생할 수 있는 제약사항을 분석할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 최신 기술 동향 파악 학습하기 2. 기술 내재화를 위한 환경분석 학습하기 3. 기술 내재화 제약사항 파악 학습하기 4. 기술 환경 분석서 작성 |
| 10 | 인공지능 서비스 방향 설정하기[상세] 학습목표 환경 분석 결과에 따라 인공지능 서비스의 기회 요소를 도출할 수 있다. 도출된 기회 요소의 인공지능 서비스 영향도를 분석하여 우선순위를 결정할 수 있다. 인공지능 서비스 범위와 범위에 따른 인공지능 서비스 방향을 설정할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 인공지능 서비스 기회 요소 도출 학습하기 2. 인공지능 서비스 우선순위 결정 학습하기 3. 인공지능 서비스 방향 설정 학습하기 4. 인공지능 서비스 목표 설정 |
| 11 | 인공지능서비스 목표 확정하기[상세] 학습목표 인공지능 서비스 목표 항목에 대한 현재수준을 정의할 수 있다. 목표 수준 달성에 영향을 미치는 인공지능 서비스 제약조건을 도출할 수 있다. 정의된 현재 수준과 도출된 제약조건에 따라 단계별 달성 가능한 목표수준을 설정할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 관리 항목별 현재 수준 정의 학습하기 2. 서비스 제약조건 도출 학습하기 3. 서비스 목표수준 설정 |
| 12 | 인공지능서비스 요구사항 수집하기[상세] 학습목표 인공지능 서비스 목표에 근거하여 요구사항 수집대상을 정의할 수 있다. 정의된 대상에 따른 인공지능 서비스의 기능 요구사항을 수집할 수 있다. 정의된 대상에 따른 인공지능 서비스의 비기능 요구사항을 수집할 수 있다. 수집된 요구사항으로부터 제약사항을 발견하여 검토할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 요구사항 수집 대상 정의 학습하기 2. 기능, 비기능 요구사항 수집 학습하기 3. 요구사항 제약사항 검토 학습하기 4. 인공지능 서비스 요구사항 분석 |
| 13 | 인공지능 서비스 모델 구성요소 분석하기[상세] 학습목표 인공지능 서비스 요구 사항에 따라 적합한 인공지능 서비스 모델의 구성 요소를 식별할 수 있다. 식별된 구성 요소의 기술별 특징을 분석하여 강점, 약점, 영향도를 정의할 수 있다. 식별된 구성 요소들 간 상관관계를 분석하여 인공지능 서비스 요구 사항 만족도를 결정할 수 있다. 식별된 구성요소의 강점, 약점, 영향도와 결정된 인공지능 서비스 요구 사항 만족도에 따라 구성요소 분석서를 작성할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 인공지능 서비스 요구사항 정리 학습하기 2. 인공지능 서비스 모델 구성요소 식별 학습하기 3. 인공지능 서비스 모델 구성요소 분석서 작성 |
| 14 | 인공지능 서비스 모델 정의하기[상세] 학습목표 구성요소 분석서에 따라서 인공지능 서비스 모델을 도식화 할 수 있다. 서비스 모델 요소들의 전달 방식과 증가 추이를 고려하여 모델 확장성을 정의할 수 있다. 도식화된 모델과 확장성을 고려하여 필요한 인공지능 서비스 모델을 정의할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 인공지능 서비스 모델 도식화 학습하기 2. 인공지능 서비스 모델 정의 |
| 15 | 인공지능 서비스 모델 검증하기[상세] 학습목표 인공지능 서비스 모델 검증을 위한 가설을 설정할 수 있다. 설정된 가설에 따라 인공지능 모델의 변동 요인을 식별할 수 있다. 식별된 인공지능 모델의 변동 요인 검증을 위한 다양한 모델 검증 시나리오를 작성할 수 있다. 작성된 모델 검증 시나리오에 따라 최종 모델을 검증할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 인공지능 서비스 모델 가설 검증 학습하기 2. 인공지능 서비스 모델 시나리오 검증 학습하기 3. 인공지능 서비스 모델 설계서 작성 |
| 16 | 인공지능 서비스 시나리오 요소 정의하기[상세] 학습목표 확정된 서비스 모델에 따라 인공지능 서비스 시나리오의 사용 환경과 범위를 설정할 수 있다. 설정된 사용 환경과 범위에 따라 인공지능 서비스 시나리오의 사용주체를 정의할 수 있다. 정의된 인공지능 서비스 시나리오 요소들 중 확정된 서비스 모델과 부합하는 요소를 정의할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 서비스 시나리오 사용 환경과 범위 설정 학습하기 2. 서비스 시나리오 사용 주체 정의 학습하기 3. 서비스 시나리오 요소 정의 |
| 17 | 인공지능 서비스 시나리오 작성하기[상세] 학습목표 정의된 요소에 따라 인공지능 서비스의 전달 흐름을 정의할 수 있다. 정의된 인공지능 서비스 전달 흐름에 따라 인공지능 서비스 요구사항에 부합되는 시점과 발생조건을 명시할 수 있다. 명시된 시점과 발생조건에 따라 인공지능 서비스 시나리오를 작성할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 서비스 전달 흐름 정의 학습하기 2. 서비스 요구사항 부합 시점과 발생조건 명시 학습하기 3. 서비스 시나리오 작성 |
| 18 | 인공지능 서비스 시나리오 타당성 검증하기[상세] 학습목표 작성된 인공지능 서비스 시나리오의 타당성을 검증하기 위한 평가지표를 도출할 수 있다. 인공지능 서비스 목적에 부합하는 평가 지표를 정의할 수 있다. 정의된 평가 지표에 따라 인공지능 서비스 시나리오의 타당성을 검증할 수 있다. 검증과정에서 식별된 개선사항을 인공지능 서비스 시나리오에 반영할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 서비스 시나리오 평가 지표 정의 학습하기 2. 서비스 시나리오 타당성 검증 학습하기 3. 서비스 시나리오 개선사항 반영 |
| 19 | 인공지능 서비스 활용 방안 분석하기[상세] 학습목표 확정된 인공지능 서비스에 대한 적용 분야를 파악할 수 있다. 파악된 적용 분야에 따라 적용 가능한 인공지능 서비스의 응용 범위를 식별할 수 있다. 식별된 인공지능 서비스의 응용 범위에 따라 신규 서비스에 필요한 요소를 도출할 수 있다. 식별된 응용범위와 도출된 필요 요소에 따라 서비스 활용방안을 분석할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 인공지능 서비스 적용 분야 파악 학습하기 2. 인공지능 서비스 응용 범위 식별 학습하기 3. 인공지능 서비스 필요 요소 도출 학습하기 4. 인공지능 서비스 활용 방안 분석 |
| 20 | 인공지능 서비스 비즈니스 모델 활용 기획하기[상세] 학습목표 분석된 활용 방안에 따라 인공지능 서비스 비즈니스 모델을 파악할 수 있다. 파악된 인공지능 서비스 비즈니스 모델을 포함한 산업의 잠재 시장을 파악할 수 있다. 잠재 시장에 대한 고객의 니즈를 파악하여 목표 시장을 분석할 수 있다. 목표 시장분석 결과에 따라 비즈니스모델 활용 전략을 수립할 수 있다. 수립된 비즈니스 모델 활용 전략에 따라 중·장기 활용 확대 모델을 기획할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 인공지능 서비스 비즈니스 모델 파악 학습하기 2. 인공지능 서비스 잠재 시장 파악 학습하기 3. 인공지능 서비스 잠재 시장 고객 니즈 파악 학습하기 4. 인공지능 서비스 비즈니스 모델 활용 전략 수립 학습하기 5. 인공지능 서비스 비즈니스 모델 중·장기 활용 확대 모델 기획 |
| 21 | 인공지능 서비스 상품화 기획하기[상세] 학습목표 인공지능 서비스 상품화에 대한 상품의 특장점을 파악할 수 있다. 파악된 특장점을 기반으로 고객을 세분화할 수 있다. 세분화된 고객의 이용 패턴을 분석하여 고객 특성을 도출할 수 있다. 도출된 고객 특성을 기반으로 인공지능 서비스 상품화 계획을 수립할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 인공지능 서비스 상품 특장점 파악 학습하기 2. 인공지능 서비스 고객 세분화 학습하기 3. 인공지능 서비스 고객 특성 도출 학습하기 4. 인공지능 서비스 상품화계획 수립 |
| 22 | AI 서비스의 디지털 콘텐츠 적용 사례[상세] 학습목표 인공지능이 디지털 콘텐츠에 활용되는 사례들을 이해할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 인공지능과 디지털 콘텐츠 |
| 23 | AI 서비스의 영화산업 적용 사례[상세] 학습목표 인공지능이 영화에 활용되는 사례들을 이해할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 인공지능과 영화 |
| 24 | AI 서비스의 음악산업 적용 사례[상세] 학습목표 인공지능이 오디오와 음악에 활용되는 사례 등을 이해할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 인공지능과 음악 |
| 25 | AI 서비스의 얼굴인식 및 이미지 적용 사례[상세] 학습목표 인공지능이 이미지 등에 활용되는 사례 등을 이해할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 이미지와 게임 |
| 26 | AI 서비스의 문학과 미술에의 적용 사례[상세] 학습목표 인공지능이 문학과 미술에 활용되는 사례를 이해할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 인공지능과 문학 그리고 미술 |
| 27 | 인공지능 서비스 성과기준 기획하기[상세] 학습목표 인공지능 서비스 사업계획서에 따라 성과 평가 대상 사업을 선택할 수 있다. 성과 평가 대상 사업에 따라 평가 목적과 범위를 결정할 수 있다. 평가 목적과 범위에 따라 성과 평가 항목을 도출할 수 있다. 성과 평가 항목에 따라 인공지능 서비스의 실효성을 위한 성과 기준을 구체적으로 정의할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 성과 평가 대상 사업 선정 학습하기 2. 성과 평가 항목 도출 학습하기 3. 성과 기준 정의 |
| 28 | 인공지능 서비스 성과 평가 방법 기획하기[상세] 학습목표 성과 평가를 위한 성과 관리 조직을 구성할 수 있다. 성과 평가를 위한 성과 평가 프로세스를 수립할 수 있다. 성과 평가를 위한 성과 평가 방법을 수립할 수 있다. 성과 평가 프로세스에 따라 성과 평가 항목별로 적정한 평가 방법을 선정할 수 있다. 선정된 평가 방법에 따라 인공지능 서비스의 실효성을 위한 세부적인 평가 절차와 지침을 기술할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 조직과 프로세스 정립 학습하기 2. 성과 평가 방법 기획 학습하기 3. 성과 평가 절차와 지침 기술 |
| 29 | 인공지능 서비스 성과 평가 실행 기획하기[상세] 학습목표 성과 평가 항목에 따라 정량적 평가항목에 대한 비용과 편익 측정 방법을 제시할 수 있다. 성과 기준에 따라 정성적 평가항목에 대한 효용가치 측정 방법을 제시할 수 있다. 성과 항목별 측정 방법에 따라 데이터 수집 방법을 제시할 수 있다. 수집된 자료를 활용하여 평가항목별 성과를 분석할 수 있다. 성과를 분석한 내용을 근거로 인공지능 서비스의 실효성을 위한 종합적인 성과 평가 보고서를 작성할 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 성과 평가 측정 방법 제시 학습하기 2. 데이터 수집과 성과분석 학습하기 3. 종합 성과 평가 보고서 작성 학습하기 4. 성과 차이 분석과 개선 |
| 30 | AI의 실패영역과 인간의 관여[상세] 학습목표 인공지능 서비스가 실패하는 이유를 생각해 볼 수 있다. 인공지능과 인간의 협력 방안과 인간의 전략적 역할이 무엇인지를 알 수 있다. 학습내용 학습하기 1. 기계가 실패하는 영역 학습하기 2. 인간의 전략적 역할 |