オレンジ3を活用したデータ分析

NCS개정 정보처리기사 필기 합격을 위한 핵심요약 특강으로 CBT 필기시험과 필답형 실기시험을 효율적으로 학습 할수 있습니다.

이 강의는 텍스트, 이미지, 영상, 음악 등 다양한 생성형 AI 기술의 기본 원리와 실제 활용 방법을 소개하고, 창의적인 문제 해결 능력을 기르도록 돕습니다

빅데이터 분석 기법의 종류와 분석을 위한 파이썬 라이브러리를 소개하고, 통계적 분석 기법과 기계학습 분석 기법의 기초에 대해 소개하고자 한다.

초급자를 위한 웹 프로그래밍 강의입니다. HTML, CSS, JavaScript의 기본 문법과 활용법을 단계적으로 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 웹 페이지 구조 및 디자인, 상호작용 기능 구현 등 웹 개발의 핵심 요소를 다루고 있습니다.

챗GPT와 텍스트 생성 AI를 이해하고 이를 실생활 업무에 효과적으로 활용하는 방법을 배우며, 다양한 예제를 통해 실습하고 실제로 적용해볼 수 있도록 구성했습니다.

NCS개정 정보처리기사 실기 합격을 위한 핵심요약 특강으로 CBT 필기시험과 필답형 실기시험을 효율적으로 학습 할 수 있습니다.

본 수업은 아두이노와 마이크로비트를 활용한 하드웨어 구축 및 코딩을 통해 IoT 개념을 이해하고 실무 능력을 함양하는 것을 목표로 합니다.

자바의 기본 문법과 객체지향프로그램을 학습합니다

파이썬 언어의 기본 문법을 학습하고 이를 활용한 간단한 로직을 작성하는 연습을 해보고 다양한 라이브러리들을 학습합니다.

블록 코딩 엔트리를 활용해 컴퓨팅 사고 및 문제해결력을 키우고, 엔트리 AI 도구를 통해 인공지능 개념을 익히고 간단한 머신러닝 학습을 실습한다.

이 강의를 통해 인공지능에 대해 이해하고 앱인벤터 프로그래밍을 학습하여 인공지능 기술을 이용한 스마트폰 앱을 만들 수 있을 것으로 예상합니다.

복잡한 개념을 쉬운 용어로 풀어 내며, 기초에서 부터 협업프로젝트에 적용하는 방법까지 배워요

메타버스의 개념부터 활용까지 한번에 해결 할 수 있습니다. 메타버스 입문자에게 많은 도움이 될 것입니다.

이 강의를 통해 C언어의 기본 문법을 배울 수 있습니다. 강사: 정은미 교수(국립안동대학교 SW융합교육원)

코딩을 몰라도 할 수 있는 데이터분석, 머신러닝. 초등학생부터 일반인까지 처음부터 하나씩 차근차근 배울 수 있습니다.

오렌지3를 활용하여 데이터를 분석하고 시각화하며 머신러닝 개념을 알아보자!

자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

이 과정은 기계·금속 가공 산업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 실무 전략을 다룹니다. CNC, 용접, 절단 등 주요 공정 데이터를 분석하고, 불량률 감소·예지보전·작업자 안전 관리까지 AI 기술이 어떻게 적용되는지 실제 사례와 함께 설명합니다. 학습자는 중소기업부터 대기업까지 현장에서 바로 활용할 수 있는 AI 기반 가공 최적화 방법을 이해하고, 글로벌 경쟁 속에서 제조 혁신을 실현할 수 있는 인사이트를 얻게 됩니다.

이 과정은 식품·의약품 제조업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 방법을 다룹니다. 원자재 관리, 생산 공정, 품질 검사, 규제 준수 등 주요 단계에서 AI가 어떻게 적용되는지 실제 사례를 통해 배우며, 불량률 감소와 효율적인 운영 전략을 이해할 수 있습니다. 이 과정을 통해 학습자는 ▲식품·의약품 산업 특성과 AI 도입 필요성 ▲데이터 기반 품질 관리 ▲예측 유지보수 및 설비 효율화 ▲규제 준수 모니터링과 리스크 관리 ▲국내외 도입 사례 분석 등을 익히며, 현장에서 곧바로 적용 가능한 전략과 인사이트를 얻을 수 있습니다.

🧩 복잡한 수식이나 이론 중심의 설명보다는, 직접 프로그램을 구현하며 추천 시스템의 핵심 개념을 익히는 것을 목표로 합니다. 🛠️ 총 12개의 다양하고 실용적인 예제를 통해, 콘텐츠 기반 추천, 협업 필터링, 딥러닝 추천 등 실제 환경에서 활용할 수 있는 추천 시스템을 단계적으로 설계하였습니다.

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