붙임1		KAIST 머신러닝 엔지니어 부트캠프(2기) 교육 개요

1. 모집 개요

운영목적: KAIST 김재철AI대학원의 전문 교육을 통해 신성장산업의 혁신성장을 위한 고급 AI 인력 양성

지원자격

ㅇ AI 도입을 통해 혁신성장을 이루고자 하는 중견·중소기업

(단, 교육 참가자는 기업 소속 연구개발자로(다수 가능), Python관련 개발 경험자)

선발일정

ㅇ 접수기간: 2022. 8. 8.(월) ~ 8. 26.(금)

ㅇ 접수방법: ‘AI 양재 허브’ 누리집(https://ai-yangjae.kr/)을 통한 온라인 신청

- 제출서류: (필수) 지원신청서, 재직증명서, 사업자등록증 각 1부

(선택) 본인이 수행한 개발 관련 프로젝트 소개 자료, 자유양식 이력서 등

ㅇ 전형절차: 서류심사와 온라인 면접을 종합하여 선발 (온라인 면접 관련 개별 안내)

ㅇ 합격자 발표: 2022. 9월 중 개별 안내

모집인원: 35명 내외

ㅇ 등록금 : 중견․중소기업 재직자 인당 1,500만원(수료시, 서울시 500만원 지원)

※ 대기업 신청가능하나, 인당 등록금 2,500만원(서울시 미지원)

2. 교육 개요

교육기간: '22. 10. 4.(화) ~ '22. 11. 29.(화) (총 8주)

교육시간: 총 320시간

ㅇ 매주 월~금 9시~18시 (1일 8시간 × 40일)

교육장소: KAIST 도곡캠퍼스 4층

※ 주소 : 서울특별시 강남구 논현로28길 25 (매봉역 4번 출구 도보 7분 거리)

교육내용

ㅇ 이론·실습·프로젝트가 혼합된 교육과정

ㅇ 실무와 연계 가능한 자유 주제 프로젝트 진행

ㅇ 4주간의 지도교수 멘토링 하의 캡스톤 프로젝트

※ 수요를 적극 반영, 기업에 실제 적용 가능한 수준의 AI 기술 개발 수행 예정

(얼굴․물체인식, 이미지 변환, 질의응답, 주가예측 등 자유주제)

주차	교육주제	세부내용
1	머신러닝 기초 I	오리엔테이션, 선형 회귀 및 경사 하강법, 로지스틱 회귀, 모델 성능 평가 및 정규화
2	머신러닝 기초 II	비지도 학습 기초, K-means 군집화, 차원 축소 (주성분 분석, t-SNE), 의사결정나무 및 앙상블 모델, 퍼셉트론, 뉴럴 네트워크, 역전파, 활성 함수
3	딥러닝 기초 I	최적화 기법, 배치 정규화, 드롭아웃, 데이터 증식, Convolutional Neural Networks (CNN) 기초 및 CNN 모델, 워드 임베딩, 중간평가 I
4	딥러닝 기초 II	Recurrent Neural Networks (RNN) 기초, 언어 모델, LSTM, GRU, Seq2Seq with Attention, Transformer, 자가지도 학습 및 전이 학습, 기계번역, 기계 독해 기반 질의 응답
5	딥러닝 심화 I 캡스톤 프로젝트	물체 검출, 의미 영역 분할, 데이터 생성 및 변환 모델
6	딥러닝 심화 II 캡스톤 프로젝트	NaiveBayes 분류기, 토픽 모델링, 얼굴 인식, 멀티모달 학습
7	캡스톤 프로젝트	컴퓨터 비전, 자연어 처리, 시계열 분석 분야 포함 주제 선정 팀 단위 프로젝트 수행 교수 및 조교 멘토링 프로젝트 중간 및 최종평가
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‣ 상기 내용은 강사진 섭외 등의 사정에 따라 변동될 수 있음.

교육 혜택

ㅇ 교육참가자 대상, 출석률 80% 이상 시 KAIST 총장 및 김재철AI대학원장 명의의 수료증 발급

ㅇ 교육 종료 후, 희망하는 참가기업 CEO 및 수료생 대상으로 네트워크 구축하여 지속적으로 AI 산업 관련 정보제공 등 기업육성 지원

문의처

ㅇ 신청문의 : AI 양재 허브 김남현 매니저 (T. 02-6953-6847,  E-mail : knh@ai-yangjae.kr)