과정정보
학습대상
인공지능을 통한 고객서비스 및 내부 서비스를 진행하고자 하는 기업의 모든 임직원
학습목표
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.
차시정보
회차 |
학습내용 |
1회차 |
인공지능 서비스를 위한 내·외부 환경분석 |
2회차 |
인공지능 서비스의 첫걸음, 필요자원 분석 |
3회차 |
인공지능 서비스 구현을 위한 최신 기술 동향 분석 |
4회차 |
인공지능 서비스 방향 설정하기 |
5회차 |
성공적인 인공지능 서비스는 목표 설정에 달려있다! |
6회차 |
인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -1 |
7회차 |
인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -2 |
8회차 |
인공지능 서비스 요구사항 분석이 핵심이다 -3 |
9회차 |
인공지능 서비스 모델을 설계해보자 |
10회차 |
인공지능 서비스 시나리오를 기획해보자 |
11회차 |
인공지능 플랫폼 구축하기 |
12회차 |
인공지능 플랫폼 인프라 설계하기 |
13회차 |
인공지능 플랫폼 인프라 구현하기 |
14회차 |
인공지능 플랫폼 기능 설계하기 |
15회차 |
인공지능 플랫폼 기능 구현하기 |
16회차 |
인공지능 플랫폼 인터페이스 설계하기 |
17회차 |
인공지능 플랫폼 내부 인터페이스 구현하기 |
18회차 |
인공지능 플랫폼 외부 인터페이스 구현하기 |
19회차 |
인공지능 플랫폼 테스트를 위한 관점 |
20회차 |
완벽한 인공지능 플랫폼위한 품질 관리 방법 |
21회차 |
로봇의 대화 지능 개발하기 |
22회차 |
로봇의 시각 지능 개발하기 |
23회차 |
로봇의 제스처지능 개발하기 |
24회차 |
로봇의 감성모델 설계하기 |
25회차 |
로봇의 감성인지·행동 구현하기 |
26회차 |
로봇의 이동지능 개발하기 |
27회차 |
로봇의 작업지능 개발하기 |
28회차 |
로봇의 학습지능 개발하기 |
29회차 |
로봇지능 유지·보수 핵심 팁 |
30회차 |
로봇지능 시험 항목을 도출하고 절차를 설계해보자 |