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[ 4차 산업혁명 선도인력 양성사업 ]
인공지능 용용 SW
개발자 양성과정
( Autonomous Driving )

06.29 ~ 12.23 / 총 960시간

[ 4차 산업혁명 선도인력 양성사업 ]


인공지능 응용 SW 개발자 양성과정


( Autonomous Driving )


2020. 06. 29 ~ 12. 23  /  총 960시간



교육과정 소개
 
{ 본 과정은 약 6개월 교육을 통해 인공지능 응용 SW 개발자를 양성합니다. }


수강생들은 기본적인 머신러닝 / 딥러닝 기술과
최근 인공지능 분야에서 활발하게 연구되고 있는 컴퓨터 비전에 대해 학습합니다. 
또한 AWS DeepRacer를 활용해 자율주행을 위한 강화학습 모델을 만들고

실제 서킷에서 벌어지는 팀별 레이싱을 통해 모델의 완성도와 우수성을 평가받게 됩니다. 


본 과정은 현업 인공지능 전문가가 멘토로 참여해 
수강생과 함께 인공지능 서비스를 개발합니다. 
멘토는 인공지능 개발자가 어떻게 일을 하는지, 현재 A.I. 업계에서 어떤 기술과 서비스가 
개발되고 있는지, 인공지능 개발자가 되려면 무엇을 해야 하는지 등
다양한 팁과 노하우를 전달할 예정입니다.
 
{ 본 교육과정을 통해 인공지능 응용 SW 개발자로 성장하세요. }
교육소개

본 과정은 약 6개월 교육을 통해 인공지능 응용 SW 개발자를 양성합니다.
수강생들은 기본적인 머신러닝/딥러닝 기술과 최근 인공지능 분야에서 활발하게 연구되고 있는 컴퓨터 비전에 대해 학습합니다. 
또한 AWS DeepRacer를 활용해 자율주행을 위한 강화학습 모델을 만들고 실제 서킷에서 벌어지는 팀별 레이싱을 통해 모델의 완성도와 우수성을 평가받게 됩니다. 
본 과정은 현업 인공지능 전문가가 멘토로 참여해 수강생과 함께 인공지능 서비스를 개발합니다. 
멘토는 인공지능 개발자가 어떻게 일을 하는지, 현재 A.I. 업계에서 어떤 기술과 서비스가 개발되고 있는지, 인공지능 개발자가 되려면 무엇을 해야 하는지 등 다양한 팁과 노하우를 전달할 예정입니다.
본 교육과정을 통해 인공지능 응용 SW 개발자로 성장하세요.
본 교육과정을 수강하면 
어떤 직군으로 
진출할 수 있나요?
 
인공지능 응용 SW 개발자
인공지능 응용 SW 개발자는 이미지, 음성, 비디오 등 빅데이터를 처리하는 모델을 만들고 훈련시켜 다양한 서비스를 만듭니다. 패턴 분류를 스스로 하느냐 지정하느냐의 차이가 있지만 빅데이터를 활용한다는 점에서 공통점이 있습니다.


※ 2020년 채용공고 분석
자격요건 ; Python, Tensorflow, R, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 머신러닝 경험
우대사항 : SQL, Linux, AWS/GCP, 통계, 논문을 읽고 구현할 수 있는 능력 등
백엔드 개발자
백엔드 개발자는 서버와 DB관리를 하거나 데이터 분석을 위한 엔지니어링, 분산파일시스템이나 DBMS의 제품을 개발합니다. 시스템을 안정적으로 개발해 많은 트래픽이 발생하더라도 에러 없이 서버 프로그램이 실행되도록 하는 완성도가 중요한 직군입니다.

※ 2020년 채용공고 분석
자격요건: Java, Spring, Python, AWS, SQL, Linux, JavaScript, Rest API 등
우대사항 : MSA와 Elastic Search 활용 경험, Spring Framework 이해가 높은 분
프론트엔드 개발자
프론트엔드 개발자는 웹 페이지의 구조를 만들고,유저 액션이 발생하면 클라이언트 내에서 처리합니다. 추가 데이터가 필요한 경우에는 서버에 요청하고 이에 알맞은 UI를 뿌려주는 등 사용자가 포함된 부분에 집중해 개발하는 직군입니다.


※ 2020년 채용공고 분석
자격요건 : JavaScript(ES6), HTML/CSS, Node.js, UI 프레임워크 등 
우대사항 : Vue.js, Angular.js, React.js 활용 및 개발 경험이 있는 분
커리큘럼
 

STEP 01 딥러닝 일반


학습스킬

Python, 딥러닝 개요, 분포와 가설검정, 통계적 예측과 확률, 신경망의 이해


프로젝트 1

딥러닝 활용 데이터 분석 프로젝트


인공지능 응용 SW 개발자 양성과정(A.D.)에 오신 것을 환경합니다. 이제 여러분은 Python 언어를 통해 딥러닝에 대해 배우게 됩니다. 딥러닝에 필요한 수학적 지식 배양을 위하여 분포와 가설검정, 통계적 예측과 확률에 대해 배우고, 신경망과 자연어 처리 등 딥러닝 전반에 대해 학습합니다.


STEP 02 프로그래밍 심화


학습기술

Java, SQL, Servlet/JSP


두번째 단계에서는 Java, SQL, Servlet/JSP 등 Back-End Programming에 대해 배우게 됩니다. 프로그래밍 언어의 기본 문법과 객체 지향의 개념을 이해하고, 나아가 데이터베이스의 구조 및 개념을 이해하고 관리방법을 습득하여, Back-End 개발에 필요한 핵심 기술에 대해 배우게 됩니다.

STEP 03 자율주행을 위한 머신러닝 / 딥러닝


학습기술

Machine Learning, Deep Learning


프로젝트 2

머신러닝 / 딥러닝 활용 자율주행 영상 데이터 분석 프로젝트


세 번째 단계에서는 자율주행 영상 데이터를 처리하기 위한 다양한 머신러닝/딥러닝 기법에 대해 배우게 됩니다. 협업 필터링, 의사결정나무, 앙상블, 선형회귀, 로지스틱 회귀 등 머신러닝 기법과, 오차역전파법, 손실함수, 경사하강법, 이미지 분류, 객체 탐지, 영상 분할 등 딥러닝 기법에 대해 학습합니다.

STEP 04 강화학습


학습기술

MDP, Q-Learning, Sarsa, Policy Gradient, AWS DeepRacer


프로젝트 3

강화학습 모델 개발 프로젝트


프로젝트 4

AWS DeepRacer 자율주행 프로젝트


네 번째 단계에서는 MDP, Q-Learning, Sarsa 등을 통해 강화학습 개념에 대해 학습하고, 강화학습 알고리즘을 사용해 자율주행 인공지능 모델을 개발하게 됩니다. 개발한 모델은 AWS DeepRacer 시뮬레이션을 통해 모델의 완전성과 우수성을 평가받게 됩니다.

STEP 05 인공지능 활용 애플리케이션 개발


학습기술

Spring MVC, Restful API Service, Spring Boot, Vue.js


프로젝트 5

자율주행 정보 모니터링 애플리케이션 개발 프로젝트


자 이제 마지막 단계입니다. 지금까지 배운 기술을 총 동원해 최종 프로젝트를 진행합니다. 프로젝트는 팀 단위로 진행하며 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 활용하는 것을 기본 조건으로 합니다. 여러분이 원하는 서비스를 직접 만들어보세요.

취업교육.

플레이데이터에서는 어떻게
취업준비를 하나요?

ⓐ 알고리즘 스터디
플레이데이터에서는 수강생들이 성공적으로 코딩테스트를 준비할 수 있도록 알고리즘 스터디를 운영합니다. 참여자들은 총 5개월 동안 컴퓨터의 구조부터 시작해 어려운 알고리즘 문제까지 수준별로 다양한 문제를 풀 수 있습니다. 

ⓑ 모의 코딩테스트
매월 모의 코딩테스트를 실시하여 수강생 전원이 참여합니다. 스스로 공부하는 것과 제한된 시간과 환경에서 테스트를 보는 것은 완전히 다른 차원의 이야기입니다. 자신의 실력을 객관적으로 검증받고 피드백을 통해 약점을 보완하세요. 

ⓒ 최신 논문 읽고 구현하기
인공지능 개발자로 취업하기 위해서는 반드시 논문을 읽고 구현할 수 있어야 합니다. 본 교육과정에서 수강생들은 인공지능 분야의 핵심 논문을 읽고 그 기술들을 구현하는 시간을 가지게 될 것입니다. 또한 현재 진행 중인 오픈 소스 프로젝트에 참여하는 것을 통해 인공지능 개발자로서 나만의 역량을 갖추게 됩니다.

ⓓ 취업 포트폴리오 만들기 
기업들이 지원자의 포트폴리오를 신뢰하지 않는 이유는 그것이 지원자의 실력을 정확하게 보여주지 못하기 때문입니다. 때문에 나라는 사람이 누구인지, 나는 어떤 일을 할 수 있는지를 정확하게 보여줄 수 있는 포트폴리오를 만드는 것이 중요합니다. 플레이데이터는 다년간의 경험을 통해 수강생의 유형을 분류하고, 그에 맞추어 취업 로드맵을 제공하는 서비스를 완성했습니다. 나만의 취업 포트폴리오를 만들어 보세요.
실무교육.

인공지능 분야의 핵심,
컴퓨터 비전과 강화학습!
컴퓨터 비전은 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 인공지능의 한 분야입니다. 쉽게 설명하면 기계가 무언가를 보고, 인식하고, 인식한 내용에 따라 특정 행동을 할 수 있도록 만드는 것입니다. 
본 과정에서는 OpenCV 라이브러리를 사용해 영상/이미지를 전처리합니다. OpenCV는 오픈소스 라이브러리로 250개가 넘는 알고리즘으로 만들어져 있고 다양한 언어를 지원한다는 장점이 있습니다.  
데이터를 전처리한 후에는 AWS DeepRacer를 활용해 자율주행을 위한 강화학습 모델을 만듭니다. 수강생들은 온라인으로 개최되는 AWS DeepRacer League에 참가해 타임 트라이얼 레이싱에 도전합니다. 또한 실제 서킷에서 벌어지는 팀별 레이싱 경기에 참가해 자율주행 모델의 완성도와 우수성을 평가받습니다.

현업 인공지능 전문가의 멘토링
머신러닝, 딥러닝은 전세계적으로 가장 각광받는 분야로 기업부터 학계까지 다양한 연구가 이루어지고 있습니다. 때문에 기술 발전의 속도가 빠르고 진입장벽 또한 높으며, 인공지능 분야에서 일하기 위해서는 새롭게 개발된 기술을 끊임없이 학습할 수 있어야 합니다.  
플레이데이터는 수강생들의 장기적인 성장을 위해 현업 전문가의 멘토링을 교육과정에 도입했습니다. 멘토는 수강생이 장기적으로 성공할 수 있도록 인공신경망 개발과 같은 기초적인 내용(수학 등 포함)을 가르치고, 나아가 인공지능 분야 논문을 읽고 기술을 구현하는 방법에 대해 알려드릴 것입니다.  
소프트스킬.

수강생들의 소프트 스킬을 기르기 위해 
페어 프로그래밍을 도입했습니다. 

20년차 삼성전자 개발자 
"중요한 것은 코딩실력이 아니고 사람들과 잘 어울리는 사람, 협업이 잘 되는 사람이다. 성격이 나쁘고 남에게 해를 끼치거나 사기칠거 같은 사람보다 착하고 부지런한 사람이 필요하다."

20년차 AWS 개발자
"기술보다 긍정적이고 태도가 좋은 사람을 선호한다. 가장 배우기 힘든 것이 태도다. 기술이 가장 배우기 쉽다. 주위에 긍정적인 효과를 주는 사람, 열정을 느낄 수 있는 사람이 되는 것이 중요하다."

<소프트 스킬>의 저자 존 소메즈
"많은 개발자가 사회생활을 시작할 때 실력만 갖추면 될 거라고 착각한다. 하지만 개발자도 컴퓨터를 대하는 시간보다 사람을 대하는 시간이 길다. 소프트웨어 개발자의 업무도 사람을 대하는 것이다."
플레이데이터 수료생을 
채용한 기업들을 
소개합니다.

교육과정의 기본정보를
다시 확인하세요!

[ 4차 산업혁명 선도인력 양성사업 ]
인공지능 응용 SW 개발자 양성과정
기간  06.29 ~ 12.23
시간  월 ~ 금 / 09:00~18:00 / 총 960시간
비용  800만원 (내일배움카드 발급 시 0원) 
장소  서울시 서초구 효령로 335, 1층 플레이데이터 
문의  playdata@playdata.io

이 수업을 들으면 어떤 분야로 진출할 수 있나요?

　

인공지능 SW 개발자
인공지능 SW 개발자는 이미지, 음성, 비디오 등 빅데이터를 처리하는 모델을 만들고 훈련시켜 다양한 서비스를 만듭니다. 인공지능 기술은 패턴 분류를 스스로 하느냐 지정하느냐의 차이가 있지만 기본적으로는 빅데이터를 활용한다는 점에서 공통점이 있습니다.  
 
※ 2020년 채용공고 분석
[ 자격요건 ] *Python, *Tensorflow, *컴퓨터비전, *머신러닝 프로젝트 경험, *오픈소스 활용 능력, R, 자연어처리 
[ 우대사항 ] *SQL, *Linux, *AWS/GCP, *논문을 읽고 구현할 수 있는 능력, 통계
*플레이데이터에서 배울 수 있는 주제
백엔드 개발자
백엔드 개발자는 서버와 DB관리를 하거나 데이터 분석을 위한 엔지니어링, 분산파일시스템이나 DBMS 등의 제품을 개발합니다. 시스템을 안정적으로 개발해 많은 트래픽이 발생하더라도 에러 없이 서버 프로그램이 실행되도록 하는 등 완성도가 중요한 직군입니다.

※ 2020년 채용공고 분석
[ 자격요건 ] *Java,* Spring, *Python, *AWS,* SQL, *Linux, *JavaScript, *Rest API
[ 우대사항 ]  AWS 경험, *MSA와 Elastic Search 활용 경험이 있는 분, *Spring framework 이해가 높은 분
*플레이데이터에서 배울 수 있는 주제
프론트엔드 개발자
프론트엔드 개발자는 웹 페이지의 구조를 만들고,유저 액션이 발생하면 클라이언트 내에서 처리합니다. 추가 데이터가 필요한 경우에는 서버에 요청하고 이에 알맞은 UI를 뿌려주는 등 사용자가 포함된 부분에 집중해 개발하는 직군입니다. 

※ 2020년 채용공고 분석
[ 자격요건 ] *JavaScript(ES6), *HTML / CSS, Node.js, UI 프레임워크, UI 및 UX에 대한 관심 등 
[ 우대사항 ] Vue.js, Angular.js, React.js 활용 및 개발 경험이 있는 분
*플레이데이터에서 배울 수 있는 주제

교육과정 커리큘럼

　






    • 교육과정 특장점

    　

    취업교육.

    국내 주요 IT기업의 채용 프로세스를 분석해 새로운 교육과정을 만들었습니다. 
    국내 IT 기업들은 주니어 개발자를 채용할 때 무엇을 가장 중요시할까요? 현직 개발자 및 전문가와의 미팅을 통해 플레이데이터는 개발자 취업을 위해 무엇이 필요한지 깨달았고 취업 맞춤형 교육과정을 만들었습니다. 2020년, 새로워진 플레이데이터의 교육과정을 살펴보세요. 
    실무교육.

    컴퓨터 비전과 강화학습 등 인공지능 분야의 최신 기술을 배우세요!
    컴퓨터 비전은 활발하게 연구가 이루어지고 있는 인공지능 분야 중 하나입니다. 본 교육과정은 OpenCV 라이브러리를 사용해 이미지 / 영상 데이터를 전처리하고 분석하는 방법에 대해 배웁니다. 또한 AWS DeepRacer를 활용해 자율주행을 위한 강화학습 모델을 개발합니다.
    소프트스킬.

    가장 배우기 쉬운 것은 기술이고, 가장 배우기 어려운 것은 태도다.
    시니어 개발자들은 사람에 대한 이해, 커뮤니케이션, 빠른 Learning Curve, 성실함과 같은 소프트 스킬이 하드 스킬보다 중요하다고 말합니다. 소프트 스킬은 몇 개월 안에 완벽하게 배울 수 있는 것은 아닙니다. 하지만 플레이데이터에서 여러분은 누구보다 올바른 첫 걸음을 뗄 수 있을 것입니다. 
    취업교육.

    플레이데이터에서는 어떻게 취업준비를 하나요?

    ⓐ 알고리즘 스터디
    플레이데이터에서는 수강생들이 성공적으로 코딩테스트를 준비할 수 있도록 별도로 알고리즘 스터디를 운영합니다.
    알고리즘 스터디는 총 5개월 동안 진행되며 참여자들은 컴퓨터의 구조부터 시작해 어려운 알고리즘 문제까지
    수준별로 다양한 문제를 풀 수 있습니다. 


    ⓑ 모의 코딩테스트
    매월 30일마다 모의 코딩테스트를 실시하고 수강생 전원이 참여합니다. 
    알고리즘 문제를 풀며 공부하는 것과 제한된 시간과 통제된 환경에서 코딩테스트를 보는 것은 완전히 다른 차원의 이야기입니다. 
    매월 코딩테스트를 보며 자신의 실력을 객관적으로 검증받고 피드백을 통해 약점을 보완하세요.

    ⓒ 최신 논문 읽고 구현하기 
    인공지능 분야는 워낙 빠르게 발전하고 있기 때문에, 
    인공지능 분야에서 일을 하려면 발표된 논문을 읽고 구현하는 능력을 갖추는 것이 꼭 필요합니다.  
    본 교육과정은 현업 전문가가 멘토로 참여해 인공지능 분야의 핵심 논문을 읽고 구현합니다. 

    ⓓ 취업 포트폴리오 만들기 

    포트폴리오가 의미가 있으려면 나라는 사람이 누구인지, 나는 어떤 일을 할 수 있는지를 정확하게 보여줄 수 있어야 합니다. 
    플레이데이터는 다년간의 경험을 통해 수백명의 수강생을 개발자로 취업시켰으며, 현재는 수강생 유형별로 개발자 취업준비 로드맵을 제공하고 있습니다.
    플레이데이터에서 나만의 취업 포트폴리오를 만들어 보세요.
    실무교육.



    인공지능 분야의 핵심, 컴퓨터 비전과 강화학습!
    컴퓨터 비전은 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 인공지능의 한 분야입니다.
    쉽게 설명하면 기계가 무언가를 보고, 인식하고, 인식한 내용에 따라 특정 행동을
    할 수 있도록 만드는 것입니다.
    본 교육과정에서는 OpenCV라는 라이브러리를 사용해 영상 / 이미지를
    전처리합니다. OpenCV는 오픈소스 라이브러리로 250개가 넘는
    알고리즘으로 만들어져 있고 다양한 언어를 지원한다는 장점이 있습니다. 
    데이터를 전처리한 후에는 AWS DeepRacer를 활용해 자율주행을 위한 강화학습
    모델을 만듭니다. 수강생들은 온라인으로 개최되는 AWS DeepRacer League에
    참가해 타임 트라이얼 레이싱에 도전합니다.
    또한 실제 서킷에서 벌어지는 팀별 레이싱 경기에 참가해 자율주행 모델의
    완성도와 우수성을 평가받습니다. 



    < AWS DeepRacer >

    현업 인공지능 전문가의 멘토링
    머신러닝, 딥러닝은 전세계적으로 가장 각광받는 분야로 기업부터 학계까지 다양한 연구가 이루어지고 있습니다.
    때문에 기술 발전의 속도가 빠르고 진입장벽 또한 높으며, 새롭게 개발된 기술을 끊임없이 학습할 수 있어야 합니다.  
    플레이데이터는 수강생들의 장기적인 성장을 위해 현업 전문가의 멘토링을 교육과정에 도입했습니다.
    멘토는 수강생이 장기적으로 성공할 수 있도록 인공신경망 개발과 같은 기초적인 내용(수학 등 포함)을 가르치고,
    나아가 인공지능 분야 논문을 읽고 기술을 구현하는 방법에 대해 알려드릴 것입니다.  
    플레이데이터에서  여러분의 꿈을 이루시기 바랍니다.
    소프트스킬.

    수강생들의 소프트 스킬을 강화하기 위해 플레이데이터는 페어 프로그래밍을 도입했습니다. 

    20년차 삼성전자 개발자 
    "중요한 것은 코딩실력이 아니고 사람들과 잘 어울리는 사람, 협업이 잘 되는 사람이다.
    성격이 나쁘고 남에게 해를 끼치거나 사기칠거 같은 사람보다 착하고 부지런한 사람이 필요하다."

    20년차 AWS 개발자
    "기술보다 긍정적이고 태도가 좋은 사람을 훨씬 선호한다. 가장 배우기 힘든 것이 태도다. 기술이 가장 배우기 쉽다.
    주위에 긍정적인 효과를 주는 사람, 열정을 느낄 수 있는 사람이 되는 것이 중요하다."

    <소프트 스킬>의 저자 존 소메즈
    "많은 개발자가 처음 사회생활을 시작할 때 개발자 세계에서는 실력만 갖추면 될 거라고 착각한다.
    하지만 개발자도 컴퓨터를 대하는 시간보다 사람을 대하는 시간이 더 길다. 소프트웨어 개발자의 업무도 사람을 대하는 것이다."

    플레이데이터 수료생을 채용한 주요 IT기업

    　

    교육 수료 후 여러분들은

    　

    첫째,  컴퓨터 비전에 대해 배우고
    컴퓨터 비전은 기계가 무언가를 보고, 인식하고, 인식한 내용에 따라 특정 행동을 할 수 있도록 만드는 것입니다. 여러분은 기초 프로그래밍을 배우고 나아가 OpenCV와 같은 라이브러리를 활용해 컴퓨터 비전을 구현하게 됩니다.
    둘째,  자율주행을 위한 강화학습 모델을 개발하고
    AWS DeepRacer를 통해 자율주행을 위한 강화학습 모델을 개발합니다. 개발된 모델로 여러분은 온라인으로 개최되는 AWS DeepRacer League에 참가해 타임 트라이얼 레이싱에 도전합니다.  또한 실제 서킷에서 벌어지는 팀별 레이싱 경기에 참가해 자율주행 모델의 완성도와 우수성을 평가받습니다.
    셋째, 코딩테스트를 준비하고
    코딩테스트는 개발자 채용 프로세스의 핵심이 되었습니다. 알고리즘 스터디를 통해 코딩테스트를 준비하게 됩니다. 매월 실시하는 모의 코딩테스트를 통해 실전에 가깝게 코딩테스트를 준비할 수 있습니다.  
    마지막으로, 취업 포트폴리오를 만들게 됩니다.
    본 교육과정에서 여러분은 Git으로 코드를 관리하고, 배운 내용을 글로 써 블로그에 올리게 될 것입니다. 내가 배우고 깨달은 것을 기록하고 정리하세요. 더 빠르게 좋은 개발자로 성장할 수 있을 것입니다.

    기본정보를 다시 확인하세요!

    　

    [ 4차 산업혁명 선도인력 양성사업 ]
    인공지능 응용 SW 개발자 양성과정 (A.D.) 
    기간  6월 29일 ~ 12월 23일
    시간  월 ~ 금요일 / 09:00 ~ 18:00 / 총 960시간
    비용  8,000,000원 (내일배움카드 발급 시 0원) 
    장소  서울시 서초구 효령로 335, 1층 플레이데이터
    문의  playdata@playdata.io