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02-6901-7098

인공지능 국비지원과정

인공지능 국비지원과정
인공지능 딥러닝 머신러닝 취업연계과정
평일반 : 2024년 04월 02일  |  주말반 : 2024년 04월 02일
전화 : 02-6901-7098
◈평일반: 월~금 주4일  ◈주말반: 과정에 따라 일정조율  
교육내용  



어떤 교육인가요?

자바는 무엇인가요?

자바(Java)는 자바로 기술된 프로그램 개발 및 실행 할 수 있는 소프트웨어를 뜻합니다. 웹 / 애플리케이션 코딩에 널리사용되는 프로그래밍 언어로서, 오늘날 수백만 개의 Java 애플리케이션이 사용되고 있습니다.



어떤 분야로 취업할까?

• 웹(Web)개발자는 웹 페이지, 웹 사이트 등 웹 디자인부터 인터페이스 · 정보 설계 뿐만 아니라 프로젝트 관리와 웹 서버 및 DB관리, 코딩 alv 프로그래밍 기술을 통하여, Back-end & Front-end 기술을 사용하는 전문가입니다.

• 빅데이터 분석가는 인터넷, SNS, 스마트폰 등 저장 데이터, 나아가 세상에 존재하는 모든 정보를 빅데이터라 부르고, 세상에 존재하는 방대한 빅데이터를 분석해 높은 가치의 정보로 탈바꿈 시켜 만들어내는 전문가라고 할 수 있습니다.

• 인공지능(AI) 개발자는 딥러닝에 대한 이해를 바탕으로 인공지능 제품이나 서비스를 구현하는 개발자로서, 뛰어난 프로그래밍 역량이 요구되며 논문 작성이나, 연구 자체를 이용하여 궁극적으로 효율적인 모델과 시스템을 구축하는 전문가입니다.



교육과정 내용

                                                 고용노동부 초청  자바프로젝트 발표회  ( vlog )





개발자는 어떤 자격증이 필요한가요?





[OCAJP]

• OCAJP(Oracle Certified Associate Java Programmer)는 Java 프로그래밍 언어의 활용 능력을 검증하는 자격시험입니다.

• 자격증 시험에 필요한 필수 내용을 솔데스크 AWS 클라우드 교육과정을 통해 학습하시면, AWS-SAA 취득에 한 걸음 먼저 다가갈 수 있습니다.


[정보처리기사]

• 컴퓨터를 효과적으로 활용하기 위해서 하드웨어뿐만 아니라 정교한 소프트웨어가 필요하기 때문에, 우수한 프로그램을 개발하여 업무의 효율성을 높이고, 궁극적으로 국가 발전에 이바지하기 위해서 컴퓨터에 관한 전문적인 지식과 기술을 갖춘 사람을 양성할 목적으로 제정된 자격증입니다.


[정보처리산업기사]

• 컴퓨터를 효과적으로 활용하기 위해서 하드웨어뿐만 아니라 정교한 소프트웨어가 필요하기 때문에, 우수한 프로그램을 개발하여 업무의 효율성을 높이고, 궁극적으로 국가 발전에 이바지하기 위해서 컴퓨터에 관한 전문적인 지식과 기술을 갖춘 사람을 양성할 목적으로 제정된 자격증입니다.


[정보처리기능사]

• 컴퓨터를 효과적으로 활용하기 위해서 하드웨어뿐만 아니라 정교한 소프트웨어가 필요하기 때문에, 우수한 프로그램을 개발하여 업무의 효율성을 높이고, 궁극적으로 국가 발전에 이바지하기 위해서 컴퓨터에 관한 전문적인 지식과 기술을 갖춘 사람을 양성할 목적으로 제정된 자격증입니다.



솔데스크 자바취업지원


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• 채용협약을 맺은 기업으로 취업 지원을 실시하며, 웹(Web)개발자 및 빅데이터·AI 등 각 직무 특성을 고려해, 취업지원 실을 통한 지원을 실시합니다.

• 실시간 기업 참가 프로젝트 발표로 프로젝트 진행 과정 및 내용을 확인하고, 기업 담당자들의 질의 응답을 통해 역량을 파악합니다.

• 기업과 연결되어 있는 공유 폴더를 통하여 교육생들의 이력서, 자소서를 실시간 열람 및 공유로 수료생들과 기업체의 연결 통로가 되어 드립니다.


- 비전공자 비율이 더 높습니다.
- 취업 의지만 있다면 누구나 참여 가능하고, 교육 참여만 열심히 하시면 취업은 솔데스크에서 도와드립니다.



2023 고용노동부 취업실적 최우수상 수상







K디지털트레이닝 솔데스크 K-JAVA 멘토링 프로젝트








취업기업 및 채용협약 기업

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솔데스크 자바취업과정 강점








[언제나 가능한 비대면 교육] - 2023. 08월부로 비대면 수업종료

코로나19로 인하여 교육생이 선택 가능한 맞춤 수업방식으로, 비대면 교육이 활발히 진행되고 있습니다. 비대면교육은 교육생들의 교통비, 식비 등 기타비용 부담과, 이동시간에 따른 체력적 부담감을 낮춰주고, 코로나19로 인한 불안감을 느끼지 못하게 해줍니다.



[비전공자도 쉽게 다가갈 수 있는 눈높이 교육으로 기초부터 심화까지]

많은 비전공 교육생들께서는 걱정하지 않으셔도 됩니다!!  솔데스크 자바(Java) 교육의 비전공자 비율은 72% 정도로 전공자 보다 높은 비율로서, 강사님들께서 기초부터 차근차근 쌓아올릴 수 있도록 교육을 진행하고 있기 때문에, 교육생들의 개발자로서의 의지를 갖고 오시면 충분히 개발자로서의 꿈을 실현하실 수 있습니다.


그날 배운 강의는 그날 복습하자!

당일 교육내용을 녹화하여 교육생들이 다시 볼 수 있게끔 녹화본을 공유하고 있습니다.언제든지 복습이 가능하기에 놓친 부분과 이해가 가지 않는 부분을 반복하여 학습하실 수 있습니다.



자바프로그래밍 수료생  vlog- EP1  ( 최규리 강사 )




솔데스크강의장



교육대상
- 대학 졸업예정자 및 수료 후 참여기업으로 취업이 가능한 자
- 빅데이터 분석 개발 관련 업체 취업 및 이직 희망자
- 관련 교육 사전이수 등 지원 프로그램에 대한 참여의지가 높은 자
- 빅데이터, 프로그래밍 관련 자격증을 취득하려고 하는자
- 교육 수료 후 참여기업으로 취업에 결격사항이 없는 자
- 부적합자 철저히 선별 ( 선착순 선발 )


우대사항

- 빅데이터분석가, 자바프로그래머, 클라우드엔지니어등, IT직무경험자
- 관련학과 전공자 ( 컴퓨터공학과. 정보통신과 등등 )
- IT관련 자격증 소지자 (정보처리기사.산업기사, AWS자격증 등 )


동부주관 K-Digital Training 선정과정


선발방법 : 서류접수 / 1차면접(인사담당자참여) / 개별합격통보
- 부적합자 철저히 선별 ( 선착순 선발접수 )


채용협약기업 : (주)메가존클라우드/ 신한DS/ (주)웅진 / GS네오텍 / 농심데이타시스템 / 영우디지털 / (주)에이클라우드 / 솔트웨어 / (주)지에스아이티엠 / 오픈베이스 / (주)리눅스데이터시스템 / 이테크시스템 / (주)에이아이넷 / 디딤365 외 다수


채용참여기업 : (주)위세아이텍, 네이버시스템(주), 메타넷대우정보(주), 아이티센, 엑셈, (주)컴트루테크놀러지, (주)소베텍, (주)이젬코, 주식회사 인재아이엔씨
교육기간 6개월
수강생혜택
※ 국비지원 자격 ※   아래조건중 1가지이상 충족시 신청가능  30명선착순접수

 
ㆍ 구직자 ( 미취업자 및 실업자 )
ㆍ 직업안정기관(워크넷등)에 구직등록한 15세 이상 구직자
ㆍ 다음해 2월말까지 졸업예정인 고등학교 3학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생
ㆍ 다음해 2월말까지 졸업예정인 대학(전문대학 포함) 최종학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생
ㆍ 야간대학교, 사이버대, 방통대 재학생 및 휴학생 ( 재학중에도 수강신청가능 )
ㆍ 고용노동부- 국민내일배움카드. 국민취업지원제도 발급자
ㆍ 비전공자 초보자도 지원 가능 30명 선착순접수  지원문의 02) 6901-7098
ㆍ K디지털트레이닝 선정과정 ( 기존 국비지원 참여자도 신청가능 )


수강료 전액 무료 + 매월 훈련수당 지급 (최대 800,000원 )


ㆍ온라인 인터넷 동영상 강의 무료지원 ( 수업내용 녹화본 제공 )
ㆍ교육비 전액무료 ( 자바, AI, 빅데이터관련 교재지원 )
ㆍ6개월 간 식대 및 교통비 지원 (최대 30만원) -단위기간 출석률 80% 충족 시
ㆍNCS 기반의 체계적 교육 · 훈련으로 경력개발 유리
ㆍ수료생은 취업보도실의 체계적인 관리시스템을 통해 취업지원
ㆍ취업지원실을 별도로 운영하여 응용 SW 분야의 직무를 결정할 수 있도록 1:1밀착상담
ㆍ훈련생과 상담자 간에 라포(친밀감 및 공감대) 형성, 이력서 특강 및 취업동향 세미나를 진행합니다.
ㆍ수료 이후에는 트렌드에 맞는 이력서 첨삭, 일회성이 아닌 지속적 지원, 모의면접 진행 
ㆍ취업지원은 본 교육기관으로 구인의뢰 내용과 취업포털사이트를 서칭 후 채용 알선을 진행하고 있습니다.
교육커리큘럼
세부내용

과목명

모듈

세부과정

 

프로그램

언어활용

 

 

JAVA

객체지향

프로그램

 

 

- 기초 프로그래밍의 이해, 식별자, 자료형, 연산자, 제어문

- 배열, 사용자 정의 함수

- 객체지향 프로그램의 이해, 클래스설계, this, static, final

- 상속과 다형성, abstract, 인터페이스,

- 예외처리, Thread, JFC 클래스

- I/O 프로그래밍 : InputStram, OutputStram 객체기반 바이트스트림과 문자스트림

- GUI Programming : 이벤트와 레이아웃, AWT, Swing

- 네트워크 프로그래밍 : TCP통신, InetAddress, URL, Socket, ServerSocket

- JDBC를 이용한 데이터베이스 연동

- Connect, PreparedStatement, Resultset를 통한 JDBC처리

 

빅데이터 플랫폼

 

오라클

관계형 데이터베이스

 

 

- DBMS의 개요, DBMS(Data Base Management System) 설치하기

- 계정의 생성, 권한 부여, DCL, DML, DDL

- 조인, 서브쿼리사용, 뷰와 인덱스 처리, PL/SQL문법, 커서의정의, 프로시져, 함수를 사용한 처리

- 관계형 데이터베이스 모델링, 정규화와 JOIN

- CSV파일 변환, 도로명 주소 오픈 API 활용, CommitRollBack처리

- 사용자생성과 권한 부여

 

애플리케이션 구현

 

JSP

프로그래밍

 

 

- 웹서버 기본 구조 이해, 톰캣 설치, JSP 기본문법, 제어문, 배열, 메소드

- JSP 내장객체(request,response,session,application)

- Java Beans : DTO, DAO, Manager, VO의 이해, 게시판,

- 로그인, 회원가입, 공지사항 등 작성하기

- Database Connection Pool 이해 및 활용,

- 웹 메일보내기, 파일업로드, 첨부형 게시판 작성

- Servlet의 아키텍처 이해,

- Servlet LifeCycle 실습

- 폼전송방식(POST, GET) 서블릿 컨테이너의 아키텍쳐 분석 및 활용

- 사용자 정의 컨트롤러 객체 설계, JSP 액션태그와 커스텀 태그의 이해

- EL 내장객체 및 연산자, JSTL의 액션 사용

- MVC 패턴에 대한 이해와 최적화된 Model2의 구조설계

- 메일보내기, 이미지 게시판, 관리자 페이지 작성하기

 

Spring

Framework

 

 

- Spring 환경설정 및 모듈과 아키텍처에 대한 이해

- Spring기반의 프로젝트 환경 설정

- Spring기반의 빈의 생성과 싱글톤레지스트리에 대한 이해

- Maven 의존성 추가, MVC의 원리, MVC의 개발 구조 분석

- 한글 변환 필터, DispatcherServlet클래스의 이해

- 다양한 MVC Annotation, MVC 처리 흐름, Form Parameter 처리 방법

- Dependency Injection 구현, Interface를 이용한 빈 교체

- XML을 활용한 빈의 의존성 주입

- 어노테이션을 활용한 빈의 의존성 주입

- 객체지향과 관점지향의 차이

- XML을 활용한 AOP설정

- 어노테이션을 활용한 AOP설정

- JDBC Template를 사용한 Spring에서의 JDBC처리

- DaoSupport를 상속해서 처리한 JDBC CRUD 프로그래밍 학습

 

데이터 수집

 

Python

 

 

- Python 소개, Anaconda install, 가상환경 생성, Jupyter Notebook 커널 연동

- 컴파일, 파이썬 프로그램의 구조, 데이터 형(data type), 연산자(Operator)

- Library Reference, 시퀀스(배열), 자료형(str, list, tuple, Dictionary)

- Set 집합 타입, 제어문(if), sys.argv list 사용, if문 실습

- 반복문(While, for) 실습, 함수 다루기, 함수의 인자, 지역 변수와 전역 변수, 리턴값

- 모듈과 패키지의 사용, import의 사용, Class 선언, 클래스 멤버, 메소드, 인스턴스 멤버, 메소드의 실습

- Classimport, 생성자, 소멸자, 상속, 부모클래스의 생성자호출

- 생성자/메소드 오버로딩, 다중 상속, 예외처리(Exception), try ~ except ~ else ~ finally

- 재귀 호출 함수, Lamda 함수 이용 , random 난수 발생

- IO(입출력), File 클래스 다루기, 파일 이동, 디렉토리 조작, 파일 목록, 파일 복사

- Network(네트워크), Socket, Echo Server - Encode, Decode

- Pycharm 환경에서의 Python 개발, Conda 가상 환경에서의 PyCharm 데이터 분석 환경 설정

- MariaDB install, MariaDB, Python 연동, CRUD 구현

 

 

Crawling

 

 

- BeautifulSoup install, Selenium install, Chromedriver.exe 설정

- robots.txt, 문자열 Crawling, Web에서의 데이터 수집, Web 접속 scraping(crawling)

- 한글 처리, 기본 트리 운행, SSL 처리, 태그 id로 찾기, class가 같은 태그들 검색

- find(), find_all(), select() 함수 활용

- 포털에 접속하여 환율 수집하기, 서울의 날씨/온도 수집, Selector의 사용

- 많이 본 뉴스의 제목을 수집하기, 댓글 정보의 크롤링

- Selenium, chromedriver.exe을 연동한 데이터 수집, XPath 사용

- 멜론 노래 순위 정보 크롤링, 대한민국 구석구석 컨텐츠 크롤링, 페이징 처리

- 이미지의 크롤링

- 증권 거래소 파일 정보의 크롤링

- 다양한 웹페이지에 접속하여 크롤링 실습

 

데이터 저장

시스템

 

Oracle

 

 

- Oracle XE 18C 개발자 버전 설치, 계정의 생성 및 권한 부여

- SQL Developer install, 접속

- Oracle 기본 데이터 타입

- DDL(Data Definition Language), 일련번호 자동 생성(Sequence)

- Oracle 기본 SQL 사용, DML(Data Manipulation Language)

- INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE, ORDER BY, LIKE

- 리조트 관리 시스템 논리적 모델링, 리조트 관리 시스템 물리적 모델링

- 리조트 관리 시스템 SQL 제작, 제약 조건의 추가/삭제

- Join SQL 제작, 3개 이상의 테이블 join, Single-Row Function(단일행 함수)

- GROUP BY, HAVING, Group Functions(그룹화 함수)

- SubQuery(필터링), Transaction, Sequence, Index

- VIEW(SELECT) 가상 테이블 사용, 데이터 사전(Data Dictionary), 제약 조건의 조회, 추가, 삭제

- PL/SQL의 이해, PL/SQL의 종류, PL/SQL의 구조

- Stored Procedure Create & Execution, IN/OUT 매개변수

- Stored Function, Trigger, Rank SQL, ROW_NUMBER(), RANK() 함수의 활용

 

알고리즘

 

Python을 이용한 알고리즘 실습

 

 

- 수열 관련 알고리즘 실습, 재귀 호출 관련 알고리즘 실습

- 탐색 관련 알고리즘 실습, 정렬 관련 알고리즘 실습

- Queue, Stack 관련 알고리즘, 딕셔너리, 그래프 관련 알고리즘

- 응용 알고리즘 실습

 

머신러닝 기초 수학 Python 실습

 

 

- 수열과 집합

- 확률

- 대량의 데이터에서 추정하는 방법

- 벡터와 행렬 실습

- 함수와 미분

- 미분으로 그래프의 접선 계산

- 편미분 실습

- 회귀분석

- 로지스틱 회귀

 

통계기반

데이터 분석

통계기반 데이터 분석 및 머신러닝

 

- Numpy vector 연산

- Matplotlib 기반 시각화 실습, Pandas 기반 기술 통계 분석

- 연속형 데이터, 합계, 평균, 편차, 분산, 표준편차

- 표본 평균, 표본 분산, 표본 표준 편차의 산출, 표준화

- 척도별 기술 통계량, 대표값 산출, 산포도, 변동계수, 빈도분석, 분석 절차와 기본 통계 지식

- 가설(hypothesis) 설정

- 유의수준 결정, 측정 도구의 설계

- 척도의 분류, 조사의 방법, 모집단과 표본, 통계적 추정

- 기각역(Critical region), 채택역(Acceptance region)

- 양측검정과 단측검정, 가설 검정 오류

- 검정 통계량, 정규 분포, 모수와 비모수 검정

- 표준정규분포, 표준화 변수 Z, Z값과 확률 구간, 신뢰구간

- 표본오차, 왜도(Skewness)와 첨도

- 모평균의 가설검정(σ(모 표준편차)를 아는 경우)

- 두 모평균의 가설검정(σ(모 표준편차)를 아는 경우

- 평균차이 검정(T 검정), 교차분석과 카이제곱검정, 상관 분석

- 회귀 분석(지도학습), 성적 예측, 자동차의 제동거리 예측 모델, 정수기 AS 시간 예측 모델

- 분류 분석(지도학습), Iris의 분류, 사과의 특성별 분류

- 군집 분석(비지도학습), 사과의 특성별 분류

- 타깃 마케팅을 위한 소비자 군집 분석하기, 연관 분석

- 상품 진열 연관 분석, 텍스트 빈도 분석

- 워드 클라우드, 한글 뉴스 기사의 키워드 분석하기

- 텍스트 마이닝, 영화 리뷰 데이터로 감성 예측하기

- 코로나 뉴스 텍스트의 감성 분석하기

- 지리 정보 분석

- 행정구역별 의료기관 현황 분석하기

 

딥러닝

 

딥러닝 데이터 전처리

 

 

- 정형 데이터의 전처리, 결측치의 처리, 불균형 데이터 세트에 대한 언더 샘플링

- 모델 완성 및 영향력 높은 변수 확인, 분석 데이터를 읽기 위한 코드 작성

- k-Means법을 이용한 그룹 분할, 이미지 데이터의 전처리

- OpenCV 이미지 변환 처리, 이진화 이미지로 변환, 이진화 이미지의 픽셀값 확인

- 시계열 데이터의 전처리, 데이터 집약 및 시간 축 작성

- 기계학습의 알고리즘 형태로 특징량 변형, 훈련 데이터의 부분시계열 작성

- 부분시계열의 파형 거리(유사도) 측정, 자연어 데이터의 전처리

- 한글 형태소 분석 환경의 설정, Konlpy 설치, Okt를 통한 형태소 분석

 

 

Tensorflow 기반 딥러닝

 

 

- 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network), 퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron)

- Tensorflow 2.0 install, Keras, Sequential 함수, loss 옵션(손실 함수, 오차 함수), fit 함수

- 모델 평가 및 저장, 기초 코드, 오차 역전파(Back Propagation), 활성화 함수(activation)

- optimizer 옵션(경사 하강법, 최적화), 회귀 모델 제작,

- 수치 예측 모델의 구현(relu, adam, mse 활용), validation_split 적용, 학습율

- 회귀 모델 제작, 2개의 수치입력과 2개의 scala 출력 처리, 파라미터(가중치, y절편) 초기화

- model save 사용, Weights, Biases 확인, [미니프로젝트]- 와인의 종류 예측하기, train_test_split

- 모델 업데이트 및 저장, 혼돈 행렬(Confusion matrix), ROC 곡선

- [미니프로젝트]

- 폐암 수술 환자의 생존율 예측, L1/L2 규제, Dropout 사용, 과대 적합(과적합, Overfit)

- 이항 분류의 사용, [미니프로젝트]

- 초음파 광물 종류 예측, LabelEncoder, k겹 교차 검증

- [미니프로젝트]

- 아이리스(붓꽃) 품종 예측, -핫 인코딩(one-hot-encoding)

- GPU 기반, CUDA 10.0, cuDNN 7.6.0, Conda를 이용한 Python 3.6 가상환경, Tensorflow 2.0.0 설치

- 컨볼루션(합성곱) 신경망(CNN: Convolution Neural Network), PIL, 이미지 처리 Python script 기초 코드

- CNN + OpenCV를 이용한 이미지를 통한 수치 예측 모델의 개발

 

딥러닝

Tensorflow 기반 딥러닝

 

 

- CNN + OpenCV를 이용한 이미지를 통한 수치 예측 모델의 개발

- PILLOW 설치, CNN 기반 회귀 모델 제작, 메모리상에서 이미지 만들어 바이러스 갯수 예측,

- Python을 이용한 메모리상에 이미지 생성

- 미국 국립 표준 기술원(NIST)MNIST 이용, CNN, GPU를 이용한 영상입력 이진 분류 예측 모델의 개발,

- 짝수/홀수 예측

- CNN를 이용한 영상입력 다중 클래스 분류 예측 모델의 개발, 0 ~ 9 숫자 예측

- CNN을 이용한 도형의 인식, CNN 상에서의 이미지 부풀리기, ImageDataGenerator

- CNN, 이미지 인식을 통한 영화배우 정보 조회하기, 학습 데이터 전처리,

- OpenCV haarcascades 설치, 얼굴 이미지 crop

- 이미지 인식을 통한 영화배우 정보 조회하기, RNN 순환 신경망, 순환 신경망을 이용한 영화 리뷰 정서 분석

- IMDB 영화 리뷰 데이터셋 사용, 시계열 분석 분석 모델 제작, LSTM을 사용한 주식 변동성 전망

 

개인화 서비스

추천시스템

 

 

- 기본적인 추천 시스템, 인기제품 방식의 추천, 협업 필터링 추천 시스템

- 유사도지표, 기본 CF 알고리즘, Matrix Factorization(MF) 기반 추천

- SGD를 사용한 MF 기본 알고리즘, MF의 최적 파라미터 찾기, Surprise 패키지 사용

- 딥러닝을 사용한 추천 시스템 구현, KerasMF 구현하기, 딥러닝 모델에 변수 추가

 

챗봇

 

딥러닝 기반 챗봇

 

 

- 단어 임베딩, 텍스트 유사도, 문장 분류를 위한 CNN 모델

- 개체명 인식을 위한 양방향 LSTM 모델, 챗봇 학습 툴 만들기

- 단어 사전 구축 및 시퀀스 생성, 챗봇 엔진 서버 개발, 챗봇 테스트 클라이언트 프로그램

- 챗봇 API 만들기

 

프로젝트

딥러닝 기반 추천 시스템

 

- 딥러닝 기반 추천 시스템 제작 설계, 개발 요소 파악하기, 개발 요소 등록

- 역할 결정, 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터의 상관 관계 분석

- 다중 공선성 해결, 이상치 데이터의 발견 및 변경, 결측치의 확인 및 제거

- Github 프로젝트 생성 및 공유, 협업 설정, 요구사항의 파악 및 정의

- Usecase Diagram 제작, Amateras ERD 파일생성, DBMS 모델링(논리적/물리적)

- Tensorflow 학습 데이터 관련 SQL 생성, Tensorflow model 제작

- Tensorflow model 성능 개선, Django, Tensorflow model 연동 서비스 제작

- Spring Boot 상에서의 Django Rest 서비스 접근 제작

- Tensorflow model AWS EC2 서비스에 업로드

- Web 서비스 AWS EC2 서비스에 배포

- Android mobile App에서의 Tensorflow 모델 사용 제작

- 프로젝트 문서화 작업 및 발표

 

딥러닝 기반 챗봇시스템

 

- 딥러닝 기반 챗봇 시스템 설계, 개발 요소 파악하기, 개발 요소 등록

- 역할 결정, 데이터 수집, 데이터 전처리

- 데이터의 상관 관계 분석, 다중 공선성 해결

- 이상치 데이터의 발견 및 변경, 결측치의 확인 및 제거

- Github 프로젝트 생성 및 공유, 협업 설정

- 요구사항의 파악 및 정의, Usecase Diagram 제작, Amateras ERD 파일생성

- DBMS 모델링(논리적/물리적), Tensorflow 학습 데이터 관련 SQL 생성

- Tensorflow model 제작, Tensorflow model 성능 개선

- Django, Tensorflow model 연동 서비스 제작

- Spring Boot 상에서의 Django Rest 서비스 접근 제작

- Tensorflow model AWS EC2 서비스에 업로드

- Web 서비스 AWS EC2 서비스에 배포

- Android mobile App에서의 Tensorflow 모델 사용 제작

- 프로젝트 문서화 작업 및 발표

 

강사프로필


[권기웅]
[교육경력사항]

 

동원대학교 산학협력단 2016 이공계전문연수 자바 프로세스기반 사물인터넷(IoT) 플랫폼 개발 전문가 과정
부천대학교 산학협력단 2017 이공계전문연수 인공지능을 활용한 빅데이터 분석 및 웹개발자 과정
솔데스크 고려대학교 4차 산업혁명 선도인력 양성 과정
오엔제이프로그래밍실무학원 iOS 앱 개발 교육과정
이소프팅 동양미래대학교 OCJP국제 자격증 취득과정
중앙정보기술인재개발원 자바 웹 개발과정
큐브트리 강릉원주대학교 IoT교육
한국디지털미디어고등학교 iOS 앱 개발과정
한국오라클University 2013 한국생산성본부 빅데이터 사이언스 마스터 양성 아카데미
한국오라클University 2014 마포구&SBA IT전문가 취업과정
한국IT비즈니스진흥협회 2017 청년취업아카데미 대진대학교 빅데이터 분석/데이터 관리자 과정
한국정보공학 2017 청년취업아카데미 파이썬을 활용한 빅데이터 분석 과정
INCREPAS융합SW교육센터 안드로이드 앱 개발과정



[보유자격증]

 

정보처리기능사
정보기기운용기능사
컴퓨터그래픽스운용기능사
Microsoft Office Specialist 2000 Master
Sun Certified Java Programmer 5.0
Cisco Certified Network Associate
Cisco Certified Network Professional
Microsoft Certified Systems Engineer
Microsoft Certified IT Professional



[최규리]
[교육경력사항]

(주) 한빛이엔아이 전임강사
JSP project cloud web 페이지 구축
사내 네트워크 방화벽 보안 운영
IDS/IPS 보안 장비 운영및 보안정책 수립

前 중부대학교 네트워크 학부, 소프트웨어(프로그래밍) 학부 강사
前 대영직업능력개발원 소프트웨어(프로그래밍) 학부
前 4세대 아카데미 직업학교 보안/소프트웨어
前 대우 직업능력개발원 소프트웨어(프로그래밍) 힉부
現 광운대학교 네트워크, 빅데이터 자바 계절학기 강사
現 솔데스크 소프트웨어(프로그래밍) 학부


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