Intel ® AI for Workforce - powered by KPC 강사 양성과정
| 교육일정 | |
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| 교육시간 | 6일, 26시간 |
| 교육장소 | 서울본부(강의장 추후 개별 안내) |
| 고용보험 | 고용보험 비환급 ? |
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교육비
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정상가 2,500,000 원 |
교육목적/특징
(예정) 2차 교육을 준비중 입니다. 감사합니다.
AI인공지능 기술은 빠른 속도로 확산되고 있으며 , 사회전반에 걸쳐 업무 방식과 교육 패러다임을 근본적으로 변화시키고
디지털 전환(DX)시대, 인공지능(AI)은 모든 산업의 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있습니다.
최근 정부에서는 제4차 신기술 인력수급포럼에서 2027년까지 AI 인력부족을 발표했으며,
이에 국정기획위원회에서는 국정 123대 청사진에 독자AI생태계구축과 인재확보를 추진하여 과학기술 5대 강국을 실현한다고 하였습니다.
한국생산성본부와 인텔, Mind Canvas에서는
이와같은 정부 정책에 발 맞춰 AI강국이 되기위한 인재양성을 위하여
『Intel®의 AI for Workforce-powered by KPC 강사 양성과정』이라는 대학 및 기관을 위한 맞춤형 AI 전문강사양성과정을 개설하였으니 많은 신청 바랍니다.
본 과정을 수료하신 분은 아래와 같은 특전이 주어집니다.
특전1) 인텔 정식강사인증서 발급
특전2) 인텔 AI Future Workforce과정 Full contents(배포는 허가 하에 가능)
특전3) 인텔의 국내 오픈과정(K-Digital Training, 대학프로그램 및 맞춤형 AI 교육과정)의 강사추천
특전4) 강의경력 진행에 따른 추가 배정, 강사자격으로 수료 수강생에 대한 인텔 과정 수료인증서 제공
- 수강신청은 현재 홈페이지에서 가능(회원가입-로그인)하지만 QR(구글폼)로도 신청 가능합니다.
(다만, 홈페이지 신청시 제출서류를 별도 보내주셔야 합니다.)
링크주소 : 교육대상
교육내용
Day 1 (11.16, 일) 10:00 ~ 18:00 중식(12:00 ~ 13:00) | Day 2 (11.17, 월) 19:00 ~ 22:00 | Day 3 (11.18, 화) 19:00 ~ 22:00 |
성공적인 교수법(1) (피칭연습 및 멘토링, 프리젠테이션 스킬) | Common Trade App- NoCoding(m8) (노코드 도구로 산업별 AI사례체험) | ML/Dl Techniques(m16) (지도·비지도강화학습, 딥러닝개념과 기초적용실습) |
성공적인 교수법(2) (피칭연습 및 멘토링, 프리젠테이션 스킬) | Common Trade App-Coding(m11) (Python으로 실제 산업형 AI모델 구현) | Statistical Date(m17~m19) (데이처리·통계모델링 및 대출승인예제) |
강사양성 교육목표 및 Q&A (전체 강사양성 교육목표 공유 및 사전질의) | Career Growth Skills(m13~m15) (인텔 디자인 씽킹·시스템 씽킹·기업가정신을 통한 문제해결 역량개발) | Computer Vision(m20~m22) (OpenCV, Open VINC 기반 영상처리 이미지분류 폐렴탐지 실습) |
Intel AI for Future Workforce 소개 (인텔의 AI교육과정 전채 개요 및 학습 목표 이해) | - | ·- |
Awareness(인공지능 인식(m1~m6) (인공지능개념·활용·포용성·미래·영향·목표·목표설정학습) | - | - |
AI Poroject Cycle(m7), Python(m9~m10) (AI프로젝트 6단계와 기본 파이썬 프로그래밍 문법 및 실습) | - | - |
Visualization(m12) (데이터 시작화와 대시보드 작성실습, 과제제안) | - | - |
Day 4(11.19, 수) 19:00 ~ 22:00 | Day 5 (11.20, 목) 19:00 ~ 22:00 | Day 6 (11.23, 일) 10:00 ~ 18:00 중식(12:00 ~ 13:00) |
Social Emotional Skills(m28), AI Ethics(m29) (감정지능·공감기술·AI윤리개념과 실제 사례탐구) | Intorduction to Generative(m31) (생성형AI원리와 텍스트·이미지·음성생성개요) | Prompt Engineering(m33) (효과적인 프롬프트 설계 원리와 실습) |
AI Project Fitfall(m30), 과제제안 (AI 프로젝트 실패 요인과 윤리적 고려사항 점검) | Basics of Text, Text,Image, Videc and Generation(m32) (텍스트·영상·오디오 통합활용 및 생산성향상실습) | Gen AI Project Lifecycle & Tools(m34) (생성형 AI개발 사이클과 주요 생성형 도구 활용) |
Natural Language Process(m24~m27) (텍스트 전처리·분류·챗봇개발 및 호텔 챗봇 예제실습) | Wrap up & 과제제안 (학습내용 정리 및 프로젝트 주제 제안) | Introduction to AI Agents(m35) (AI 에이전트 구조·유형·워크플로우 설계 및 실습) |
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| Vibe Coding Tools(Google AI Studio, Firebase Studio) (구글 AI Studio Firebase Studio를 통한 실습형 프로젝트 진행) |
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| Project 수업진행(Demonstration) |
- | - | 커리큘럼 운영 방안 소규모발표 (교육과정 운영방안 실습 결과 공유) |
| - | 커리큘럼 운영 방안 소규모발표 (교육과정 운영방안 실습 결과 공유) |
- 중간평가(미니 프로젝트), 최종평가(강의)
수강후기
연관 자격
| 자격증명 | 자격증관련링크 |
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