
2차전지 제조 공정을 위한 온톨로지 기반 지식 관리 시스템 구축
mj
2차전지 양극재 제조 공정을 중심으로 온톨로지의 개념과 실무 적용 방법을 학습합니다. 파편화된 공정 데이터를 의미 있는 지식 자산으로 변환하고, AI 기반 품질 예측 및 결함 원인 추론 시스템을 구축하는 방법을 배웁니다. 제조 현장의 디지털 전환과 인공지능 전환을 선도할 수 있는 온톨로지 엔지니어링 실무 역량을 확보하게 됩니다.
중급이상
집합론, crash, dax
복잡한 제조 현장 데이터에서 이상 징후를 놓치시나요? 저는 실제 IoT 데이터로 오토인코더를 활용해 정확히 감지하는 노하우를 공유합니다.
수강생 10명
난이도 중급이상
수강기한 무제한



삼성
에 관심있는 사람들도 듣는 중!



삼성
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IoT 기반 제조 데이터 분석을 통한 이상 징후 감지 시스템 설계 및 구현
고차원 시계열 데이터의 잠재 공간 학습 및 비지도 학습 기반 패턴 분석
스마트 팩토리 환경에서 오토인코더 기반 예측 및 진단 솔루션 개발
본 강좌는 인더스트리 4.0 시대의 핵심 기술인 오토인코더를 활용하여 지능형 제조 데이터 분석 및 이상 징후 감지 역량을 강화하고자 하는 전문가를 위한 마스터 클래스입니다. 오토인코더의 기본 개념, 작동 원리, 매니폴드 가설과 같은 이론적 배경을 심층적으로 다룹니다. 특히, 제조업 도메인의 고차원 시계열 및 비정형 데이터를 효과적으로 처리하고, 레이블이 없는 방대한 정상 데이터를 학습하여 잠재 공간을 파악하며, 학습된 패턴에서 벗어나는 이질적인 신호를 이상 징후로 식별하는 메커니즘을 집중적으로 탐구합니다. 스택형 오토인코더, 1D-CNN 오토인코더 등 다양한 유형과 철강 압연 공정, 산업용 모터 진단, 가상 센서 활용 등 실제 적용 사례를 통해 오토인코더 기반 솔루션의 설계 및 구현 전략을 학습합니다. 데이터 전처리, 해석 가능성 문제 해결 방안, 그리고 미래 동향까지 포괄하여 제조 현장의 생산 효율성 극대화와 제로 디펙트 달성에 기여할 수 있는 실질적인 지식과 기술을 제공합니다.
학습 대상은
누구일까요?
IoT 및 제조 데이터 분석을 통해 생산 효율을 높이고자 하는 엔지니어
스마트 팩토리 환경에서 AI 기반 이상 징후 감지 솔루션 개발을 목표로 하는 개발자
인더스트리 4.0 시대의 데이터 기반 의사결정 역량 강화를 원하는 제조 현장 전문가
선수 지식,
필요할까요?
Python 프로그래밍 및 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch) 기초 지식
머신러닝 기본 개념과 신경망 구조에 대한 이해
시계열 데이터 분석 및 제조 공정에 대한 기본적인 도메인 지식
전체
26개 ∙ (2시간 59분)
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