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AI 활용(AX)

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AI 업무 활용

인공지능(AI) 프로젝트 제대로 배우기 Part.2 학습데이터 구축

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필수적인 ‘AI 학습 데이터 구축’ 전 과정을 학습하는 과정입니다. 학습자는 단순히 이론적인 지식에 머무르지 않고, 실제 실무에서 요구되는 데이터 구축 프로세스를 단계별로 경험하게 됩니다. 구체적으로 AI 학습 데이터의 기획 → 획득 → 저장 → 정제 → 라벨링 → 가명정보 결합 및 변환에 이르는 전 과정을 실습 중심으로 다루어, 현업에서 바로 적용 가능한 실무 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한 데이터의 품질 관리와 보안 이슈, 개인정보 비식별화 처리, 데이터셋 최적화와 같은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 데이터 관리 역량을 체계적으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 학습자는 단순한 데이터 수집자가 아닌, AI 프로젝트를 주도적으로 기획하고 실행할 수 있는 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다. 👉 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델 성능을 좌우하는 양질의 학습 데이터 구축법을 이해하고, 이를 실무 환경에 효과적으로 적용할 수 있는 실질적인 역량을 확보하게 될 것입니다.

1명 이 수강하고 있어요.

  • 유용한IT학습

이런 걸 배울 수 있어요

  • 인간의 이해, 학습, 추론, 지각 능력 등을 인공지능 학습데이터로 구축하기 위한 인공지능 서비스의 목표를 설정하고 고객 요구사항 분석을 통해 인공지능 학습데이터 구축 기획을 수립할 수 있다.

  • 학습데이터 구축 목적에 적합한 인공지능 학습을 위하여 획득해야 할 원시데이터의 종류, 양, 방법, 시점 등을 계획할 수 있다.

눈길을 끄는 간결한 제목을 작성해보세요

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필수적인 ‘AI 학습 데이터 구축’ 전 과정을 학습하는 과정입니다.

학습자는 단순히 이론적인 지식에 머무르지 않고, 실제 실무에서 요구되는 데이터 구축 프로세스를 단계별로 경험하게 됩니다. 구체적으로 AI 학습 데이터의 기획 → 획득 → 저장 → 정제 → 라벨링 → 가명정보 결합 및 변환에 이르는 전 과정을 실습 중심으로 다루어, 현업에서 바로 적용 가능한 실무 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다.

또한 데이터의 품질 관리와 보안 이슈, 개인정보 비식별화 처리, 데이터셋 최적화와 같은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 데이터 관리 역량을 체계적으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 학습자는 단순한 데이터 수집자가 아닌, AI 프로젝트를 주도적으로 기획하고 실행할 수 있는 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다.

👉 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델 성능을 좌우하는 양질의 학습 데이터 구축법을 이해하고, 이를 실무 환경에 효과적으로 적용할 수 있는 실질적인 역량을 확보하게 될 것입니다.

이런 내용을 배워요

🔹 섹션 1 : 학습데이터 구축 1

이 섹션은 AI 학습데이터 구축의 기초와 계획 수립 단계를 다룹니다.

  • 임무 정의 및 계획 수립을 통해 데이터 구축 프로젝트의 범위와 목적을 명확히 합니다.

  • 품질 계획 수립으로 신뢰할 수 있는 데이터셋을 만들기 위한 기준을 세우고,

  • 데이터 획득 가이드라인획득 방법 선정을 통해 실제 데이터 수집 절차를 설계합니다.

  • 마지막으로 데이터 확보와 비식별화를 통해 개인정보 보호와 데이터 윤리적 활용까지 학습합니다.

👉 학습자는 데이터 구축의 시작 단계부터 확보·보안까지의 기본 흐름을 익히게 됩니다.

🔹 섹션 2 : 학습데이터 구축 2

두 번째 섹션은 데이터 저장·정제·라벨링 관리 과정에 초점을 맞춥니다.

  • 데이터 획득 검사를 통해 수집된 데이터의 적합성을 확인하고,

  • 저장 계획 및 관리 방식을 설계하여 장기적인 활용 기반을 마련합니다.

  • 이어서 정제 가이드라인 수립 → 필터링 → 유형 변환 및 클렌징으로 데이터 품질을 높이고,

  • 마지막으로 정제 검사와 라벨링 관리를 통해 AI 학습에 적합한 데이터셋을 완성하는 방법을 학습합니다.

👉 학습자는 데이터가 단순히 모이는 것이 아니라, 가치 있는 학습 데이터로 정제되는 과정을 이해할 수 있습니다.

🔹 섹션 3 : 학습데이터 구축 3

마지막 섹션은 라벨링 실습과 데이터 변환·가명정보 결합 등 실무형 과정을 중심으로 합니다.

  • 라벨링 실습 1·2를 통해 AI 학습 데이터의 정밀한 주석 작업을 직접 경험합니다.

  • 가명정보 결합을 학습하여 개인정보 보호와 데이터 활용을 조화롭게 수행하는 방법을 익히고,

  • 변환 가이드라인 수립 및 프로그램 작성으로 실제 변환 자동화 프로세스를 구현합니다.

  • 마지막으로 데이터 변환 및 검사를 통해 완전한 AI 학습용 데이터셋을 최종 구축합니다.

👉 학습자는 단순한 이론이 아닌, 실제 프로젝트에서 활용 가능한 데이터 구축 실무 능력을 체득하게 됩니다.

수강 전 참고 사항

이 강의는 지식공유자의 질문/답변을 제공하지 않습니다

학습 자료

주차별 교안이 pdf파일로 제공됩니다

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 회사나 대학교에서 AI 프로젝트를 진행하고자 하나 관련 과정 및 AI 학습 데이터 구축이 처음인 회사원

  • AI 프로젝트 교육을 진행하고자 하는 교육자

안녕하세요
입니다.

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수강생

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수강평

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강의 평점

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26개 ∙ (6시간 59분)

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