AI DX 교육

교육 프로그램 제안

intel

AI for Future Workforce

학생 역량 강화 프로그램
비전공 학생
  • 미래산업 생태계에 적합한 4차 산업혁명 AI 교육을 통한 사회변화에 대응한 혁신 인재 양성
  • 4차 산업혁명 시대가 요구하는 주요 기술을 이해하고 전공과의 융합 능력을 갖춘 인재 양성을 통하여 취업률 향상 및 창업 경쟁력 제고

코스 1 : Basic (No coding + ChatGPT 입문)

Day 단계 주제 시간
1 AI 인식
  • AI 이해 및 AI가 미래에 미치는 영향
  • 다양한 수준의 기술적 배경을 가진 학생들을 위한 AI 포괄성 정립
  • 활동: SMART 프레임워크를 활용한 개별 활동 계획 개발
  • ChatGPT 개요 소개 및 실습
 8
2 No Coding 기반
AI 프로젝트
  • AI 프로젝트 사이클 및 모델 유형 이해
  • Orange Data Mining 개요
  • 활동: No coding 기반 학과별 맞춤형 AI 산업 응용 프로그램 실습 (금융, 인사, 마케팅, 관리,품질 등)
 8

코스 2 : Intermediate (Low coding + ChatGPT 활용)

Day 단계 주제 시간
1 AI 인식
  • AI 이해 및 AI가 미래에 미치는 영향
  • 다양한 수준의 기술적 배경을 가진 학생들을 위한 AI 포괄성 정립
  • 활동: SMART 프레임워크를 활용한 개별 활동 계획 개발
  • ChatGPT 개요 소개 및 실습
 8
2 No Coding 기반
AI 프로젝트
  • AI 프로젝트 사이클 및 모델 유형 이해
  • Orange Data Mining 개요
  • 활동: No coding 기반 학과별 맞춤형 AI 산업
  • 응용 프로그램 실습(금융, 인사, 마케팅, 관리,품질 등)
 8
3 AI 프로그래밍 기초
  • Python 프로그래밍 개요
  • 활동: Anaconda, JupyterNoteBook 실습
 8
4 Low Coding 기반
AI 프로젝트
  • 활동: Low coding 기반 학과별 맞춤형 AI 산업
  • 응용 프로그램 실습(금융, 인사, 마케팅, 관리,품질 등)
  • 활동: ChatGPT를 활용한 Low Code 만들기 실습
 8

코스 3 : Advance (Intel AI4FW + Capstone)

Week 단계 주제 시간
1 AI 인식,
No coding/Low coding
기반 AI 프로젝트
  • AI 이해 및 AI가 미래에 미치는 영향
  • 다양한 수준의 기술적 배경을 가진 학생들을 위한 AI 포괄성 정립
  • ChatGPT 개요 소개 및 실습
  • AI 프로젝트 사이클 및 모델 유형 이해
  • Orange Data Mining 개요
  • Python 프로그래밍 개요
 40
2 AI Domain – 통계데이터
  • 통계 데이터 기반 AI 프로젝트
  • 데이터 가져오기 및 처리
  • ML/DL 기술
 40
3 AI Domain – 컴퓨터비젼
  • 컴퓨터 비전 기본 기술
  • 전통적 컴퓨터 비전에 머신 러닝 적용 방법
 40
4 Capstone Project
  • Enriching Lives with AI innovation
  • 활동 : Intel AI Global Impact Festival 준비
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AI for Future Workforce 교수법 연수

교직원 역량 강화 프로그램
  • 미래산업 생태계에 적합한 4차 산업혁명 AI 교육을 통한 사회변화에 대응한 혁신 인재 양성을 위한 인텔 AI 교육 프로그램인 Intel AI for Future Workforce(AI4FW) 과정 교수법 전수
Day 단계 주제 시간
1차시
(1시간) 		AI인식 구성
  • Intel AI4FW 과정 소개
  • AI Demystification
  • AI 내부 이해 / AI 영향
  • 포용적 AI / AI 운명 제어
내용
  • 기본 디자인 원칙 및 차별화 요소
  • 고용 가능성을 겨냥한 AI Readiness를 위한 5단계 학습 여정
  • AI 이해 및 AI가 미래에 미치는 영향
  • 다양한 수준의 기술적 배경을 가진 학생들을 위한 AI포괄성 정립
  • SMART 프레임워크를 활용한 개별 활동 계획 개발
2차시
(2시간) 		AI기초 구성
  • 디지털 전환과 인공지능
  • AI 프로젝트 생애 주기
  • AI 응용 프로그램 노코드 / 파이썬
  • 디자인 사고 / 시스템 사고
  • 기업가 정신
내용
  • Facilitation 방식 채택
  • AI 프로젝트 사이클 및 모델 유형 이해
  • 일반 업무 적용 실습
3차시
(2시간) 		AI경험 구성
  • ML DL 기술/ 데이터 처리
  • 통계 데이터 / 컴퓨터 비전 / NLP 분석
  • 사회적 감정 기술 / AI 윤리
  • AI 프로젝트 함정, 수립
내용
  • No-code(Orange Data Mining) 기반
  • AI 실습
  • ‘IRIS 붓꽃데이터 분류, 집값 예측’
4차시
(1시간) 		AI캡스톤 구성
  • AI 캡스톤 프로젝트 소개
  • 이미지 데이터 프로젝트 / Intel Geti
  • 통계 데이터 / NLP 프로젝트
내용
  • 직접 AI 프로젝트를 기획하고 설계하는 시간
  • 기획한 AI 프로젝트를 직접 실시해보는 시간

커스텀 교육 진행

프로그램은 교육 대상과 요구사항에 따라 커스텀 할 수 있습니다. 아래는 실제로 커스텀한 교육 진행 내역 예시입니다.

부산과학기술대학교 2023 디지털리터러시 교수 연수 : (2차) 인텔 AI for Future Workforce 교수법 연수

차시 주제 내용 강사
1차시
(1시간) 		AI인식 구성
  • Intel AI4FW 과정 소개
  • AI Demystification
  • AI 내부 이해 / AI 영향
  • 포용적 AI / AI 운명 제어
 김준호
내용
  • 기본 디자인 원칙 및 차별화 요소
  • 고용 가능성을 겨냥한 AI Readiness를 위한 5단계 학습 여정
  • AI 이해 및 AI가 미래에 미치는 영향
  • 다양한 수준의 기술적 배경을 가진 학생들을 위한 AI포괄성 정립
  • SMART 프레임워크를 활용한 개별 활동 계획 개발
2차시
(2시간) 		AI기초 구성
  • 디지털 전환과 인공지능
  • AI 프로젝트 생애 주기
  • AI 응용 프로그램 노코드 / 파이썬
  • 디자인 사고 / 시스템 사고
  • 기업가 정신
내용
  • Facilitation 방식 채택
  • AI 프로젝트 사이클 및 모델 유형 이해
  • 일반 업무 적용 실습
3차시
(2시간) 		AI경험 구성
  • ML DL 기술/ 데이터 처리
  • 통계 데이터 / 컴퓨터 비전 / NLP 분석
  • 사회적 감정 기술 / AI 윤리
  • AI 프로젝트 함정, 수립
 나준채
내용
  • No-code(Orange Data Mining) 기반
  • AI 실습
  • ‘IRIS 붓꽃데이터 분류, 집값 예측’
4차시
(1시간) 		AI캡스톤 구성
  • AI 캡스톤 프로젝트 소개
  • 이미지 데이터 프로젝트 / Intel Geti
  • 통계 데이터 / NLP 프로젝트
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