교육과정 상세내용

• Step 1
  AI-X
  • AI Transformation 개념 및 적용 사례
  • AI 모델의 배포 및 운영(MLOps, 모델 버전 관리, 모델 성능 모니터링)
  • AI 윤리 및 책임 설계(교통 데이터 활용 시 프라이버시 보호, AI 알고리즘 신뢰성 확보)
  • 강화학습을 활용한 탐지
• Step 2
  Python 프로그래밍 기초
  • Python 및 JavaScript 기본 문법 및 응용(데이터 처리, 시각화, 웹 개발과의 연계)
  • 데이터 구조 및 알고리즘 기초(검색, 정렬, 그래프 탐색 알고리즘 실습)
  • 장애 진단 및 자동화 알고리즘을 위한 Python 실습(교통 데이터 오류 감지 및 복구 자동화 코드 작성)
  • 버전 관리 시스템(Git/GitHub을 활용한 협업 환경 구축 및 프로젝트 관리 실습)
• Step 3
  웹 개발 및 데이터베이스 설계
  • HTML, CSS, JavaScript를 활용한 프론트엔드 개발(실제 교통 관제 대시보드 UI 구현)
  • RESTful API와 서버 간 데이터 통신(Flask/FastAPI 기반 데이터 API 개발 및 연결 실습)
  • SQL 기반 데이터베이스 처리 및 웹서비스 통합(교통 데이터 저장 및 분석 쿼리 작성)
  • 웹 대시보드 설계 및 데이터 시각화 실습(유지보수 데이터 시각화 작업)
• Step 4
  AI 기반 예측 및 분석 기술
  • 딥러닝을 활용한 영상데이터 분석(OpenCV, TensorFlow, PyTorch 활용)
  • 영상데이터 분석을 통한 도로 및 인프라 손상 탐지
  • AI 기반 진단 기술, 교통 데이터 예측
  • AI 기반 교통 혼잡 관리
• Step 5
  시스템 운영체제 교육
  • 임베디드 Linux의 시스템 이해 및 리눅스 기초
  • 임베디드 리눅스 커널 및 부트로더의 이해
  • 임베디드 리눅스 빌드시스템 도구 이용 및 루트파일시스템 구축
• Step 6
  시스템 유지보수 중요성 및 관리방안
  • IT 시설물 운영 및 유지관리 기초(교통 관제 센터 및 도로 인프라 유지보수 시스템 사례 분석)
  • 포트를 활용한 제어 장치 운영 및 원격 관리 시스템 설계
  • 자동화된 유지보수 매뉴얼 시스템 구현
  • 네트워크 기본 이해 및 시스템 보안 실습(교통 및 인프라 시스템의 네트워크 보안 강화 전략 수립)
  • 정보통신시설 유지관리 실무
• Step 7
  프로젝트 관리 및 협업도구 활용
  • 애자일(Agile) 프로젝트 관리 및 방법론 적용 (Scrum, Kanban 활용)
  • JIRA, Trello 등 협업 도구 활용 및 프로젝트 일정 관리 전략
  • 프로젝트 결과물 보고서 작성 및 발표 스킬 (대보정보통신의 실무 보고 형식 적용)
• Step 8
  미니 팀 프로젝트
  • 영상 데이터 전처리 및 분석 시스템 개발
  • 이상징후 탐지 및 실시간 알림 시스템 구축
  파이널 팀 프로젝트
  • AI 기반 교통 인프라 유지보수 모니터링 시스템 개발

*각 과정의 세부 내용은 과정마다 상이할 수 있으니, 자세한 사항은 하단 빠른 상담 신청하기를 통해 상담신청해 주시기 바랍니다.