사업주훈련
혁신의 시대, 인공지능서비스로 미래의 중심에 서다!
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사업주훈련은 사업주( = 사업장 대표)가
소속근로자 등의 직무수행능력을 향상시키기 위하여 훈련을 실시할 때
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이에 소요되는 비용의 일부를 지원해 주는 제도로
사업주 직업능력개발훈련이라고도 합니다.
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우선지원기업 171,864원 / 중견기업 152,768원 / 대기업 76,384원
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국민내일배움카드로 강의 수강시, 반드시
HRD-Net에 먼저 수강신청 후 본
사이트에서 수강신청을 해야합니다.
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수강신청은 회차별
마감일자 기준 당일 자정에 마감
됩니다. (영업일 기준)
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국민내일배움카드로 만 결제가능하며
학습시작일 기준으로 근로자인
경우에만 수강신청 가능합니다. (실업자 수강불가)
학습유형
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학습시작일
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학습기간
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1개월 + 무료 추가복습기간 제공
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학습기간
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수료기준 |
진도 80% 이상 , 시험 2회 , 과제 1회
상세보기
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교육비정가 |
190,960원 |
교육비정가 |
0원 |
실결제금액 |
교육원 문의 |
지원금 |
0원 |
자비부담금(실 결제금액) |
0원상세보기
국민내일배움카드 유형별 자비부담금
(자비부담금 0원) 일반 국민내일배움카드 대상자
(자비부담금 0원) 자부담률 50% 적용자
(자비부담금 0원) 근로·자녀장려금(EITC)수급자 (50%적용)
(자비부담금 0원) 코로나학번 지원 유형 (15%적용/22년 한시적 허용)
위 유형 외에도 면제대상자(자부담 0%)도 해당되는 유형을 선택후 결제가 가능합니다.
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과정 소개 |
인공지능 서비스를 위해 필요한 자원과 환경, 최신 기술 동향을 분석하고 서비스 방향을 설정, 인공지능 플랫폼 인프라 내·외부 인터페이스를 설계하고 구현하며 구축 이후 품질 관리를 할 수 있습니다. |
학습 대상 |
인공지능을 통한 고객서비스 및 내부 서비스를 진행하고자 하는 기업의 모든 임직원 |
학습 목표 |
1. 인공지능 서비스를 위해 필요한 자원과 환경, 최신 기술 동향을 분석하고 서비스 방향을 설정할 수 있다. 2. 인공지능 플랫폼 인프라, 가능, 내·외부 인터페이스를 설계하고 구현하며 구축 이후 품질 관리를 할 수 있다. 3. 로봇 개발에 필요한 지능의 종류를 파악하고 이를 설계·개발하며 지능 유지를 위한 시험을 치를 수 있다. |
교수 소개 |
한동욱 - 한국과학기술원(KALST) 경영공학전공 공학박사 졸업 - 전주대학교 문화융합대학 스마트미디어학과 교수 : 2006년 03월 ~ - 교육부 주관 4차산업혁명 혁신 선도대학 사업단장 : 2020년 05월 ~ - K-MOOC 사업 : 4차산업혁명과 스마트 기술 컨텐츠 개발 : 2020년 07월 ~ |
학습내용
차시 |
내용 |
1차시 |
인공지능 서비스를 위한 내·외부 환경분석 |
2차시 |
인공지능 서비스의 첫걸음, 필요자원 분석 |
3차시 |
인공지능 서비스 구현을 위한 최신 기술 동향 분석 |
4차시 |
인공지능 서비스 방향 설정하기 |
5차시 |
성공적인 인공지능 서비스는 목표 설정에 달려있다! |
6차시 |
인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -1 |
7차시 |
인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -2 |
8차시 |
인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -3 |
9차시 |
인공지능 서비스 모델을 설계해보자 |
10차시 |
인공지능 서비스 시나리오를 기획해보자 |
11차시 |
인공지능 플랫폼 구축하기 |
12차시 |
인공지능 플랫폼 인프라 설계하기 |
13차시 |
인공지능 플랫폼 인프라 구현하기 |
14차시 |
인공지능 플랫폼 기능 설계하기 |
15차시 |
인공지능 플랫폼 기능 구현하기 |
16차시 |
인공지능 플랫폼 인터페이스 설계하기 |
17차시 |
인공지능 플랫폼 내부 인터페이스 구현하기 |
18차시 |
인공지능 플랫폼 외부 인터페이스 구현하기 |
19차시 |
인공지능 플랫폼 테스트를 위한 관점 |
20차시 |
완벽한 인공지능 플랫폼위한 품질 관리 방법 |
21차시 |
로봇의 대화 지능 개발하기 |
22차시 |
로봇의 시각 지능 개발하기 |
23차시 |
로봇의 제스처지능 개발하기 |
24차시 |
로봇의 감성모델 설계하기 |
25차시 |
로봇의 감성인지·행동 구현하기 |
26차시 |
로봇의 이동지능 개발하기 |
27차시 |
로봇의 작업지능 개발하기 |
28차시 |
로봇의 학습지능 개발하기 |
29차시 |
로봇지능 유지·보수 핵심 팁 |
30차시 |
로봇지능 시험 항목을 도출하고 절차를 설계해보자 |
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평가기준
평가항목 |
진도율 |
시험 |
과제 |
진행단계평가 |
수료기준 |
평가비율 |
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70% |
20% |
10% |
- |
수료조건 |
80% 이상 |
0점 이상 |
0점 이상 |
0점 이상 |
60점 이상 |
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