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딥러닝 · 머신러닝

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(건설/토목 분야)

이 과정은 건설 및 토목 분야에서 인공지능(AI)을 활용한 실무 적용 전략을 다루는 전문 과정입니다. 디지털 전환이 가속화되는 건설 산업에서, AI는 설계·시공·안전·품질 관리 전반에 걸쳐 혁신을 이끌고 있습니다. 본 과정에서는 실제 현장에서 활용할 수 있는 스마트 건설, 디지털 트윈, AI 기반 장비 제어, 안전 모니터링, 품질 검증 등의 실무 적용 사례를 중심으로 학습합니다.

3명 이 수강하고 있어요.

  • 바이트 탐정
AI 활용법
스마트건설
디지털트윈
건설안전관리
토목공학혁신
인공지능(AI)AI 활용 (AX)빅데이터머신러닝딥러닝

이런 걸 배울 수 있어요

  • 건설·토목 산업의 AI 활용 개요와 필요성

  • 디지털 트윈과 시뮬레이션을 통한 시공 최적화

  • AI 기반 장비 자동화 및 예지보전 기술

  • 안전 관리 및 위험 모니터링을 위한 AI 활용

  • 품질 검증과 스마트 인프라 유지관리 전략

AI 기반 건설 & 토목 혁신 전략: 현장에서 바로 쓰는 활용법

  • 건설·토목 산업과 AI의 접목 원리

    • 전통적인 건설/토목 프로세스와 AI가 결합되는 구조 이해

    • 생산성, 안전성, 품질 관리에서 AI가 제공하는 혁신 포인트

  • 스마트 건설 기술과 디지털 트윈 활용

    • 디지털 트윈을 통한 시공 과정 시뮬레이션과 위험 예측

    • 프로젝트 전 단계(설계–시공–유지보수)에 걸친 적용 방법

  • AI 기반 장비 자동화 및 예측 유지보수

    • 굴착기, 크레인 등 중장비의 자율 제어 사례

    • IoT 센서 데이터와 AI 분석을 활용한 설비 예지보전 기법

  • 현장 안전 관리 및 리스크 모니터링

    • CCTV, 드론, IoT 센서와 AI를 결합한 안전 감시 시스템

    • 근로자 행동 분석 및 위험 구역 예측 관리

  • 스마트 인프라와 품질 검증 전략

    • 교량·도로 등 토목 구조물의 스마트 모니터링

    • AI를 통한 균열·변형 탐지 및 유지관리 효율화

이런 내용을 배워요

건설 및 토목 분야에 특화된 AI 활용 콘텐츠로 구성

건설 및 토목에서 AI로 활용하는 품질 검사 혁신 및 사례

품질 검사 혁신

IoT 센서 활용

건설 및 토목 분야에서 IoT 센서를 활용하는 방법에 대한 내용을 포함하고 있어요.

IoT 센서 활용

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows, macOS, Linux, Ubuntu, Android, iOS 등 OS 종류 및 버전

  • 사용 도구: 실습에 필요한 소프트웨어/하드웨어 버전 및 과금 플랜, 가상머신 사용 여부 등

  • PC 사양: CPU, 메모리, 디스크, 그래픽카드 등 프로그램 구동을 위한 권장 사양 등

학습 자료

  • 제공하는 학습 자료 형식 (PPT, 클라우드 링크, 텍스트, 소스 코드, 애셋, 프로그램, 예제 문제 등)

  • 분량 및 용량, 기타 학습 자료에 대한 특징 및 유의사항 등

선수 지식 및 유의사항

  • 학습 난이도를 고려한 필수 선수 지식 여부

  • 강의 영상 품질(음질/화질) 등 수강과 직접 연관된 내용 및 권장 학습 방법

  • 질문/답변 및 추후 업데이트 관련 내용

  • 강의 및 학습 자료 저작권 관련 공지사항

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 건설·토목 분야의 실무 관리자 및 엔지니어

  • AI 기술을 산업 현장에 접목하고자 하는 기획자 및 연구자

  • 스마트 건설 및 인프라 혁신에 관심 있는 대학생, 취업 준비생

안녕하세요
입니다.

106

수강생

8

수강평

5.0

강의 평점

15

강의

안녕하세요.

바이트 탐정입니다.

지금까지 AI 및 IT 분야에서 20년 가까이 IT전략, 정보보안 분야에 대한 업무를 해왔습니다.

이러한 실제 업무 노하우를 바탕으로 여러분들에게 쉽고 재미있게 깔끔한 강의로 실제 업무에서도 도움이 되는 강의로 수강생 분들의 지식과 스킬을 업그레이드 하세요.

커리큘럼

전체

20개 ∙ (4시간 9분)

해당 강의에서 제공:

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강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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