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현장 문제를 데이터 문제로 바꾸는 법부터 품질 예측·이상 감지 모델의 기초까지, 제조 AI 첫걸음
제조 현장의 문제를 AI로 풀어 보려는 재직자를 위한 입문 과정입니다. 어떤 문제가 AI에 맞는지 가려내고, 데이터를 준비해 품질 예측·이상 감지 모델을 만드는 기본 흐름과 현장에 적용할 때 유의할 점을 다룹니다.
진도율 80% 이상, 평가 점수 60점 이상이면 수료합니다.
※ 이 과정은 제안 시연을 위해 구성한 예시 과정으로, 지금은 오리엔테이션 차시만 등록되어 있습니다.
| 주차 | 주제 |
|---|---|
| 1주차 | 제조 AI의 적용 분야와 한계 |
| 2주차 | 현장 문제를 데이터 문제로 정의하기 |
| 3주차 | 데이터 준비 — 수집·정제·라벨링 |
| 4주차 | 지도학습 기초 — 회귀와 분류 |
| 5주차 | 품질 예측 모델 만들기 |
| 6주차 | 이상 감지 기초 |
| 7주차 | 모델 평가와 현장 적용 시 유의점 |
| 8주차 | 적용 계획 발표 |
※ 제안 시연용 예시 계획입니다. 지금은 1주차 오리엔테이션 차시만 등록되어 있습니다.
수료 진도율
80% 이상
수료 성적
60점 이상
학습 방식
자유 학습 — 원하는 차시부터 들을 수 있습니다
수강 승인
신청 즉시 승인
수강 대상
산업체 재직자·일반인·학내 구성원 누구나
교수진이 곧 배정됩니다.