대학혁신사업단에서 한국기술교육대학교 재학생들의 Orange3와 TensorFlow를 활용한 실습을 통해 분류, 회귀, 이미지 분석 등 다양한 모델을 구축하며, 제품 결함 감지 및 예측 유지보수 등의 학습을 통한 융합형 미래 인재 양성하기위해 아래와 같이 신기술 교육 캠프를 개최하오니 많은 관심과 지원바랍니다.
1. 프로그램 : 제조업 혁신을 위한 AI 실무 Orange3와 TensorFlow 활용
2. 교육기간 : 2025년 11월 28일(금) ~ 30일(일), 3일간
3. 교육방법 : 대면 교육(교육 장소 개별 안내)
4. 참여대상 : 학부(과) 재학생 및 대학원생 등
5. 참여방법 : 구글 폼 선착순 신청 및 선정 ※ 무단 취소 이력 학생 제외
일 시 | 강의 내용 | |
11. 28.(금) | 09:00~18:00 | · 인공지능과 제조업 - 인공지능 그리고 LLM, AI 생성형 의 - 기본 개념 및 트렌드 - 제조업에서의 AI 적용 사례 · 머신러닝 기초와 지도/비지도 개념(Orange3) - 머신러닝 기본 개념 및 지도/비지도 학습의 종류(분류와 회귀 군집화와 차원 축소) - Orange3를 활용한 지도 학습 모델 구축(분류 모델 및 모델 평가 방법 등) · 딥러닝 개념과 신경망 기초 - 인공신경망의(ANN)의 기본 구조와 동작 원리, 활성화 함수 및 손실 함수 - 신경망 모델 구축 실습 : Orange3 활용 모델 구성 및 성능 평가 실습 |
11. 29.(토) | · TensorFlow와 Keras - 선형 회귀 및 분류 모델 구축 실습 · CNN과 이미지 분류1 - CNN의 기본 개념과 구조 학습 - Orange3 및 TensorFlow를 활용한 모델 구축 및 이미지 데이터셋 적용 실습1(제조 응용 사례 기계 유지보수 장비 상태 예측 등) | |
11. 30.(일) | · CNN과 이미지 분류2 - Orange3 및 TensorFlow를 활용한 모델 구축 및 이미지 데이터셋 적용 실습2 (제조 응용 사례 기계 유지보수 장비 상태 예측 등) · 제조업 데이터를 활용한 프로젝트 - Orange3와 TensorFlow를 활용한 제조업 문제 해결을 위한 모델 구축 예) 제품 결함 감지 시스템 구축, 예측 유지보수 모델 개발 등 · 개별/팀별 프로젝트 결과 발표 및 피드백 진행 |
※ 사전 연락 없이 무단 취소하는 학생은 이후 대학혁신사업단 프로그램 참여에 불이익이 있을 수 있음
※ 우수학생을 자체 선발하여 기프티콘 지급 예정(만족도 조사 미제출시 기프티콘 미지급)
8. 기타 문의: 대학혁신사업단 담당 041-640-8602(hjm3185@ 학교메일)