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텐서플로우를 활용한 빅데이터 분석 양성과정
HRD과정명:텐서플로우 기반 챗봇(Chatbot)시스템 개발 과정
훈련과정 텐서플로우를 활용한 빅데이터 분석 양성과정
HRD과정명:텐서플로우 기반 챗봇(Chatbot)시스템 개발 과정
훈련자격 전공무관. 취업준비생.졸업예정자.취업성공패키지참여자.재학생(방통대,야간대)
교육시간 09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간) 총교육시간 6개월 (120일_총960시간)
교육일정 2019년 03월 04일 ~ 2019년 09월 04일 - 3월11일까지 편입입학가능
교육장소 종로
교육비용 교육총비용 7,031,040 원 ㆍ전액무료교육
교육문의 및 신청
02-539-8879온라인 신청하기 +
개인부담금 전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
교육수당지원 단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급



교과

​NCS능력단위(요소)

NCS능력단위(요소)시간

DataBase​

데이터베이스 구현​ 

40 시간​

DataBase

SQL활용

40 시간

프로그래밍 기본

프로그래밍 언어 활용

80 시간

프로그래밍 기본

응용SW기초 기술 활용

40 시간

프로그래밍 기본

화면 구현

40 시간​

프로그래밍 테스트 및 배포

애플리케이션 배포

40 시간​

프로그래밍 테스트 및 배포

애플리케이션 테스트 수행

40 시간

BigData 기본

분석용 데이터 구축

24 시간

BigData 기본​

빅데이터 환경분석​

40 시간

BigData 기본

빅데이터 분석 기획​ 

80 시간

BigData 분석

통계 기반 데이터 분석​

40 시간​

BigData 분석

텍스트 데이터 분석​ 

56 시간

BigData 분석

탐색적 데이터 분석

24 시간

 Machine Learning​ 

머신러닝 기반 데이터 분석​ 

56 시간

 BigData 분석 활용​ 

빅데이터 분석 결과 시각화​ 

56 시간

 ​총 훈련시간

696 시간​​

 

   

교과

단원

세부내용

훈련시간

ChatBot System 개론​

ChatBot System 이해​

ChatBot System의 개념 및 챗봇 프레임워크의 종류 음성인식 서비스 및 ChatBot AI의 이해 ChatBot의 활용분야 및 비즈니스 가능성

16 시간​

ChatBot System 개론​

ChatBot System 설계​

ChatBot System DB 구조 ChatBot System UML Design

24 시간​

챗봇 시스템 개발 최종프로젝트(이론)​

챗봇 시스템 기획​

벤치마킹(카카오 및 네이버 등 상용 챗봇 분석) 프로젝트 주제선정(마켓팅을 위한 챗봇시스템 구현, 리얼타임 인공지능 자동화 시스템, 알고리즘 자동트레이딩 시스템 등) 챗봇 시스템 개발 일정 수립 및 업무 분장​

8 시간​

총 훈련시간

48 시간

 

 

   

교과

단원

세부내용

훈련시간

ChatBot System 개발​

ChatBot System 개발 기본​

TTS 와 STT 실습 텍스트 기반의 챗봇 AI 개발 음성 기반의 챗봇 AI 개발​

40 시간​

ChatBot System 개발​​

ChatBot Library 활용​

ChatBot API를 활용한 대화형 AI 인터페이스 구현 입력 Data 분석 및 한글화 기법 ChatBot Library 활용한 ChatBot System 구현​

64 시간

챗봇 시스템 개발 최종프로젝트(실기)​​

챗봇 시스템 설계​

챗봇 시스템 Server 및 Client DB설계 및 UML 디자인 설계 정형 데이터 및 포털 API를 활용한 데이터 수집 및 저장​

24 시간​

챗봇 시스템 개발 최종프로젝트(실기)​

챗봇 시스템 구현​

데이터셋 분류 및 생성, 수집된 데이터 분석,텍스트 마이닝 및

형태소 분석 챗봇 시스템 Client UI/UX 구현 및 인터페이스 구현 Framework Back-End 개발 및 Front-End 개발 및 시각화 챗봇 시스템 통합 작업 및 테스팅 & 디버깅​

88 시간

총 훈련시간

216 시간

 

 


  

1

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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스
강남 캠퍼스
강남 캠퍼스

커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
DB 개론 및 SQL
(1 . 데이터베이스구현)
  • DBMS 개요, 기본 select 문장, SQL 함수를 사용한 데이터 생성 및 검색
  • 조인의 개념 및 조인 문장을 통한 데이터 검색
  • Sub query를 사용하여 데이터 검색 및 계층적 데이터 검색
  • DML 이용한 데이터의 변경, DDL 이용한 객제의 생성 및 수정
  • 테이블 생성 및 수정, 파티션 테이블의 생성 및 관리, 테이블의 관리
  • 인덱스의 개념, 인덱스의 원리 및 구조, 인덱스의 종류, 생성 및 관리
  • 뷰의 개념과 정의, 뷰의 생성 및 관리, 시퀀스와 시노님
  • 시퀀스의 개념 및 생성과 관리, 시노님의 개념 및 생성
40H
PL/SQL 활용
(2. SQL활용)
  • PL/SQL의 개념, PL/SQL 작성요령, PL/SQL 프로그램 종류
  • Parameter 타입 및 선언방법
  • 데이터 타입에 따른 변수의 종류, 변수의 선언 및 사용
  • PL/SQL에서 SQL문 사용, DML문 사용, SELECT문 사용
  • 제어문의 종류, Exception의 처리구문, Exception 유형
  • Cursor의 사용, Fuction의 사용, Procedure의 사용
  • Trigger 정의 및 특징, Trigger 구성요소, Trigger 생성 및 관리
40H
Java Programming
(3. 프로그래밍 언어활용)
  • 자바 기반 프로그래밍 개론 및 환경설정
  • 식별자와 데이터형 , 연산자 , 제어문, 배열 선언 및 사용
  • 클래스와 객체 , 클래스 간의 관계
  • 인터페이스와 추상클래스, 자바의 유용한 클래스, 예외처리처리
  • 자바 입출력, 스레드, 자바 GUI, Swing 클래스와 계층구조
  • 이벤트 처리, 네트워크의 이해 , Socket, JDBC
80H
Linux
(4. 응용 SW기초 기술 활용)
  • linux 설치 및 환경설정, linux 기본 명령어, 관리자 명령어
  • 네트워크 설정 명령어, linux 사용자 관리와 파일 속성의 이해
  • 서버시스템 구축, 서버시스템 관리 및 운영, 네트워크 망구성
40H
Script Programming
(5. 화면구현)
  • UI설계의 개념, HTML5 개요, HTML 5의 요소 성격의 구분
  • CSS3 기초 및 주요 속성, CSS3 선택자 활용
  • Javascript 기초, 여러 가지 객체, 함수의 활용, 클래스, 패키지
  • JQuery 기초, Effects, DOM, Node의 개념, Element, jQuery 유틸리티
  • 반응형과 Bootstrap, bootstrap Gridsystem, builtincss, component
  • Angular.js(Controlle, Directive, Service, Factory, Provider)
40H
Web Programming
(6. Applicatoin테스트)
  • JSP 개론 및 개발환경 구축, JSP 페이지의 구성 요소, URL 매핑,
  • 웹 어플리케이션의 배포, 기본 내장 객체, JSP 기본 객체의 속성,
  • JSP Action tag, 에러 처리, 쿠키와 세션, MVC 패턴 구현
  • AJAX 개념 이해 및 활용
40H
Jenckins
(7. Application배포)
  • UML & OOP 설계와 class design pattern, SVN, Redmine,
  • CI의 개념 이해 및 CI의 구성요소, CI 도구, CI 장단점
  • Jenckins 설치 및 환경 설정, 젠킨스 설정, 백업과 복원, 권한설정
40H
빅데이터 개론
(8. 빅데이터 환경분석)
  • 빅데이터 개념 이해, Mongo DB 설치, Mongo DB의 다양한 기능
  • 문서의 삽입과 저장, 삭제, 갱신, 쿼리, 커서, 데이터베이스 명령
  • flume, sqoop, Hive 이해
40H
빅데이터 분석 프로그램 Python
(9. 빅데이터 분석기획)
  • Python 환경 구축, 변수와 제어문, 자료구조, 함수, 정규표현식, Class
  • python numpy, pandas, scipy(graph, interpolation, optimization, FFT)
  • matplotlib, scikit-learn, scikit-image
80H
Apache Spark
(10. 분석용 데이터 구축
11. 탐색적 데이터 분석)
  • Spark 실행, Spark 기본 아키텍처, Spark 데이터 타입, 복합 데이터 타입
  • Spark API 활용, Spark Session, Data Frame, Action, Spark UI,
  • 집계 연산과 집계 함수, Spark의 조인, 데이터 소스 API, Spark SQL
48H
Apache Hadoop Yarn
(12. 텍스트 데이터 분석)
  • Apache Hadoop 개념, Hadoop 온디맨드, HOD의 특징과 장점
  • Yarn2.0 설치 및 환경설정, Yarn 컴포넌트의 기능, Yarn 관리 도구,
  • Scala, Data cleaning, sampling, data distribution
  • PCA, FA, Data Warehouse
56H
빅데이터 분석 프로그램 R
(13. 통계기반 데이터분석)
  • R 구성과 기본명령어, R 과 선형대수, Data cleaning, transformation, ETL,
  • R과 정형/비정형데이터, R과 통계학 기초 및 PCA, FA, MDS,
  • 확률과 베이즈 정리 및 분포, R분석(시계열분석, 연관분석, Network mining, TM), 빅데이터 모델개발, 모델평가(ROC)
40H
빅데이터 시각화
(14. 빅데이터 분석 결과
시각화)
  • 빅데이터 시각화의 개념 및 종류
  • R을 활용한 빅데이터 시각화
  • Python 기반 시각화( matplotlib, smart phone 시각화 package , gis )
56H
Machine Learnig &
Deep Learnig
(15.머신러닝기반
데이터 분석)
  • deep learning(ANN, CNN, RNN, reinforce learning )
  • tensorflow( tensorboard, tensorflow serving, word2vec, gensim)
  • TM(tensorflow(word2vec)) + chatbot library
56H
ChatBot System 개론
  • ChatBot System의 개념 및 챗봇 프레임워크의 종류
  • 음성인식 서비스 및 ChatBot AI의 이해
  • ChatBot의 활용분야 및 비즈니스 가능성
  • ChatBot System DB 구조
  • ChatBot System UML Design
40H
ChatBot System 개발
  • TTS 와 STT 실습
  • 텍스트 기반의 챗봇 AI 개발
  • 음성 기반의 챗봇 AI 개발
  • ChatBot API를 활용한 대화형 AI 인터페이스 구현
  • 입력 Data 분석 및 한글화 기법
  • ChatBot Library 활용한 ChatBot System 구현
104H
챗봇 시스템 개발
최종프로젝트
  • 벤치마킹(카카오 및 네이버 등 상용 챗봇 분석)
  • 프로젝트 주제선정(마켓팅을 위한 챗봇시스템 구현, 리얼타임 인공지능 자동화 시스템, 알고리즘 자동트레이딩 시스템 등)
  • 챗봇 시스템 개발 일정 수립 및 업무 분장
  • 챗봇 시스템 Server 및 Client DB설계 및 UML 디자인 설계
  • 정형 데이터 및 포털 API를 활용한 데이터 수집 및 저장
  • 데이터셋 분류 및 생성, 수집된 데이터 분석, 텍스트 마이닝 및 형태소 분석
  • 챗봇 시스템 Client UI/UX 구현 및 인터페이스 구현
  • Framework Back-End 개발 및 Front-End 개발 및 시각화
  • 챗봇 시스템 통합 작업 및 테스팅 & 디버깅
120H

교육문의Acorn Job Employment Center

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회원제 서비스 이용에 따른 본인확인, 개인 식별, 불량회원의 부정 이용 방지와
비인가사용 방지, 가입 의사 확인, 연령확인, 불만처리 등 민원처리, 고지사항 전달
- 마케팅 및 광고에 활용
신규 서비스(제품) 개발 및 특화, 이벤트 등 광고성 정보 전달, 인구통계학적 특성에 따른
서비스 제공 및 광고 게재, 접속 빈도 파악 또는 회원의 서비스 이용에 대한 통계
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개인 정보 보유 및 이용기간

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단, 다음의 정보에 대해서는 아래의 이유로 명시한 기간 동안 보존합니다.

보존 항목 : 신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력
보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
보존 기간 : 3년

그리고 관계법령의 규정에 의하여 보존할 필요가 있는 경우 회사는 아래와 같이 관계법령에서 정한 일정한 기간 동안 회원정보를 보관합니다.
1) 기타 법령에 따른 보유기간/관계법 안내
- 계약 또는 청약철회 등에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록 : 3년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 본인확인에 관한 기록 보존 이유 : 정보통신 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 보존 기간 : 6개월
- 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월

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보존 기간 : 3년

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