사물인터넷(IoT) 서비스 개발자 양성과정

 

교육소개

 

최근 인공지능 분야 중에서도 딥러닝 기술의 발전으로 기존에는 불가능 하다고 생각했던 영역들 중에서 다양한 영역에 영상인식 기술을 활용할 수 있게 되었다. 그에 반해 현업에서는 해당 기술을 구현할 수 있는 개발자가 턱없이 부족한 상황이다.

이에 본 과정은

 

1) IoT 서비스 구현 능력 습득

 

2) 딥러닝 영상인식 기술 습득

 

3) Amazon Web Service 클라우드 기술 습득

 

등 을 목표로 하여 사물인터넷 서비스 개발자 양성에 목표를 두고 있다.

 

 

 

교육강점

 

1) AWS클라우드 활용을 통하여 사물인터넷 서비스 개발 능력을 향상 시킬 수 있다.

 

2) 딥러닝과 데이터사이언스에 관한 능력을 향상 시킬 수 있다.

 

3) 영상인식 알고리즘을 활용할 수 있는 능력을 향상 시킬 수 있다.

 

4) 현업 프로젝트를 통해 실무 프로젝트 사례를 학습하고, 현업의 프로세스에 따라 프로젝트 최종 결과물 도출

 

5) 4차산업혁명 맞춤형 특강을 통해 최신 기술 동향을 파악할 수 있음

 

6) 취업특강을 통하여 체계적인 취업 방향성 지도

 

 

 

교육조건

 

1) 선수학습 : 기본 프로그래밍 활용 능력 ( Python or C Programming )

 

2) 직무경력 : IT 관련 직무 유 경험자 (응용 SW) 또는 기존 4개월이상 고급과정 유 경험자 우대

 

 

 

커리큘럼

1. Python프로그래밍 - 파이썬 기본구문과 자료형 Jupiter notebook 사용법 객체의 복사 및 형변환 클래스와 객체지향 프로그래밍 파일/함수/시간 다루기/예외처리 모듈과 패키지 MatplotLib, Pandas, Numpy

 

2. C 프로그래밍 - 환경설정 상수와 변수, 연산자 데이터 표현 방식 표준입출력함수 조건문, 반복문 함수와 포인터 포인터와 배열 문자와 문자열 처리 구조체 매크로와 선행처리기 파일 분할과 헤더파일

 

3. 알고리즘 이해와 구현 - 기본적인 자료구조와 알고리즘 트리 기본 정렬 알고리즘 향상된 정렬 알고리즘 실전 알고리즘 문제 해결

 

4. AI와 사물인터넷 개론 - 컴퓨터 공학과 인터넷의 역사 오픈 소프트웨어 /오픈 하드웨어 IoT(사물인터넷)과 임베디드의 관계 임베디드 시스템과 SoC 구조 이해 마이크로 프로세서의 동작 방식 인터럽트, 주변 장치 이해 새로운 컴퓨팅 기술 사물인터넷 빅데이터 인공지능 IoT 서비스

 

5. 리눅스 시스템 관리 - 리눅스 소개 가상환경에 ubuntu 환경 구축 리눅스 기본 명령어 리눅스 에디터 환경 구축 SAMBA 서버 구축 네트워크 환경의 이해

 

6. IoT 서비스를 위한 시스템/네트워크 프로그래밍 - 라즈베리파이 이해 및 구현 시스템 프로그래밍의 개념 파일 I/O, 프로세스, 메모리 시스템과 시스템 프로세스 시그널, IPC, 멀티 쓰레드 네트워크 프로그래밍과 소켓이해 TCP기반 서버/클라이언트 UDP기반 서버/클라이언트 멀티 쓰레드 기반 서버 구현 HTTP 서버 구현 SOAP / CoAP / MQTT

 

7. AWS를 활용한 IoT 서비스 구현 - AWS IoT의 이해 AWS IoT SDK 사용하기 (with 라즈베리파이) AWS IoT에서의 디바이스 관리 디바이스 연결 메시지 브로커 규칙

 

8. 미니 프로젝트 1 - 미니 프로젝트 구현 - AWS를 활용한 IoT 센서 모니터링 서비스 구현

 

9. 4차산업 관련 사물인터넷 분야 기술 동향과 미래 특강 - 4차산업 관련 사물인터넷 분야 기술 동향과 미래 특강

 

10. 파이썬을 활용한 영상처리 - OpenCV 소개 Numpy, Matplotlib, OpenCV환경구축 영상 및 비디오 입출력 그래픽 및 이벤트처리 OpenCV기본 연산 임계값과 히스토그램 처리 영상공간 필터링

 

11. 파이썬을 활용한 GUI 프로그래밍 - Pyside2 vs PyQT5 PyQT5 기초 PyQT5 레이아웃 PyQT5 위젯 PyQT5 다이얼로그 PyQT5 시그널과 슬롯

 

12. 딥러닝 기초 및 데이터 사이언스 - 인공지능의 역사와 현재 인공지능/머신러닝/딥러닝 신경망의 필수 함수 수열과 점화식 벡터,행렬,미분,편미분 경사하강법의 의미와 식 신경망 최적화 컨볼루션 신경망 Kaggle

 

13. 텐서플로우 기반 딥러닝 - 텐서플로우 소개 텐서플로우 환경설정 텐서플로 기초와 텐서보드 머신러닝 기초 이론 인공신경망(ANN), 오토인코더 컨볼루션 신경망(CNN) 순환신경망(RNN), 이미지캡셔닝 생성모델(GAN) 강화학습

 

14. 딥러닝을 활용한 영상인식 - Object Detection이란? R-CNN이란? 딥러닝을 위한 데이터셋 데이터 셋 평가하기 1-Stage Object Detection 2-Stage Object Detection Fast R-CNN / Faster R-CNN YOLO 최근 영상인식 관련 논문 분석

 

15. 미니 프로젝트Ⅱ - 미니 프로젝트 구현 - AI 스캐너 구현 프로젝트

 

16. 취업특강 - 이력서 및 자기소개서 작성법 기업분석 및 희망기업 리스트 모의면접 및 피드백

 

17. 현업 실습프로젝트 - 산업체 연계 프로젝트 주제 선정 산업체 연계 프로젝트 수행 방법론 산업체 연계 프로젝트 수행 산업체 연계 프로젝트 관리 기법

 

 

 

교육환경

 

1) LMS (Learning Management Systems)을 활용한 체계적인 훈련생 관리시스템 구축

 

2) 전담매니저를 통한 효과적인 학습지원 시스템

 

3) 팀 프로젝트를 통한 팀 플레이 & 커뮤니케이션 능력향상

 

4) 과정별, 강사별 평가진행 및 피드백을 통하여 교육의 성과 극대화

 

5) 취업지원실을 통한 1:1 취업코칭(이력서 작성 및 기업 맞춤형 면접 코칭)

 

6) 협약기업의 채용 설명회를 통한 취업기회 제공

 

7) 실무형 프로젝트 구현 및 발표회 진행

 

8) 학습장비 무상 대여 시스템(스터디용 노트북, 미니 화이트보드 등)

 

9) 전산 강의장 (이론 강의장, 프로젝트 강의장) 별도 운영

 

10) 강의장 환경 개선을 위한 개별 냉•난방 시설 및 공기정화기, 대형 가습기 설치

 

 

 

위치보기

서울 서초구 서초대로74길 33 비트교육센터