Google Cloud 기반 AI인재양성 프로그램
1단계 : 클라우드 산업 이해를 위한 온라인 콘텐츠 학습
- 글로벌 비즈니스를 이끄는 혁신의 핵심 기술인 클라우드 컴퓨팅에 대한 기본 이해
- 클라우드 엔지니어가 알아야 할 기초적인 기술 개념 학습
- Google Cloud Platform(GCP)을 활용한 비즈니스 사례 연구 및 분석
2단계 : 파이썬 기초, 데이터 분석 기초 등 기본교육
- 파이썬 프로그래밍과 데이터 분석의 기초 개념 이해 및 실습
- GCP의 기본적인 사용법과 개념 학습
- 클라우드 산업에 대한 추가 학습 및 클라우드 엔지니어의 기초적인 기술 개념 확장
- 비즈니스 의사결정을 위한 데이터 분석 및 활용 기본 지식 습득
- Google Cloud Platform을 활용한 실무 비즈니스 사례 학습
3단계 : Google Cloud 기반 인공지능 및 클라우드 심화교육
- GCP를 활용한 퍼블릭 클라우드 설계 및 구현 방법 학습
- 데이터 최적화 및 인공지능(AI)의 원리와 응용에 대한 심화 학습
- 웹 개발 기초 개념 이해 및 프로젝트 구현을 통한 실습
- 관련 자격증 취득을 위한 준비 과정
주요 실습 내용 구성
1. 기초 실습
- 정보통신/디지털공학 (이론): 기본적인 컴퓨팅 환경 설정 및 네트워크 통신의 기초 이해.
- 프로그래밍 (실습): Python을 활용한 기초 프로그래밍 실습.
- AI 소프트웨어 활용 및 코딩 (실습): 기본적인 인공지능 소프트웨어 사용법과 코딩 실습.
- 인공지능 개론 (이론): 인공지능 기술의 기초 개념 학습.
- 자료구조 (이론): 데이터 분석을 위한 기본 자료 구조 이해.
2. 중급 실습
- AIoT 센서 (실습): 클라우드와 IoT 장치를 통합하여 스마트 센서 관리 실습.
- 마이크로프로세서 (실습): 임베디드 시스템 프로그래밍과 장치 제어 실습.
- 리눅스 서버 (실습): 리눅스 기반 서버의 설치 및 관리.
- 머신러닝 (실습): 머신러닝 모델의 개발 및 적용.
- 데이터베이스 (이론 및 응용 실습): 데이터베이스 설계 및 관리, 클라우드 기반 데이터베이스의 응용.
3. 고급 실습 (프로젝트)
- AI + X 융합 프로젝트: 인공지능을 다양한 산업 분야에 적용하여 스마트 공장, 의료 및 바이오, 스마트 시티, 에너지 환경, 농수산 등의 맞춤형 솔루션 개발.
· 분석형 AI: 빅데이터 분석과 인공지능을 결합한 고급 분석 프로젝트.
· 시각형 AI: 머신 비전 및 딥러닝을 활용한 이미지 분석 및 처리 프로젝트.
· 대화형 AI: 자연어 처리 기술을 활용한 AI 챗봇 및 가상 비서 개발.
4. 특화 실습
- IoT 플랫폼 실습: 사물인터넷 기술과 클라우드를 결합하여 다양한 IoT 시나리오 실습.
- 자격증 대비 모의 시험: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 등의 자격증을 대비한 모의 시험 및 평가. 최종 목표
- AI 전문가 양성: 인공지능 기술을 다양한 산업에 응용할 수 있는 전문가 양성.
- D·N·A 생태계 구축: 데이터, 네트워크, 인공지능 기반의 차세대 기술을 선도하는 인재 양성.
