교육신청

일차

세부 내용

비고

1일차

(11.25.(월))

- 인공지능 개요

· 인공지능 개요

· 머신러닝 이해

· 머신러닝 방법론

· 인공지능 기술의 변화

- 물류 분야에서 머신러닝 적용 및 활용 사례 분석

· 물류분야의 시장과 산업의 변화 및 동향

· 머신러닝 적용 및 활용 사례

- 출결 확인

2일차

(11.26.(화))

- AI 및 스마트물류

· 물류 쉽게 보기 : 상품의 탄생부터 죽음까지

· 인공지능의 허와 실

· 물류와 인공지능 그리고 Supply Chain

- AWS Cloud(GPU)

· 환경설정 & AWS Cloud

· 머신러닝 공부 방법

· Python Basics

- 출결 확인

3일차

(11.27.(수))

- Machine Learning 통한 물류의 흐름 예측하기

· 제품의 여행경로 그리기 실습

· 머신러닝 적용을 위한 문제 정의 실습

· 사용 시나리오 제작 실습

· 일단 해보는 머신러닝 : Scikit-Learn

· 지도학습 개요

· 비지도학습 개요

- SCM을 위한 데이터 전처리

· Pandas 사용법 실습

· 전처리와 Feature Engineering

- 출결 확인

4일차

(11.28.(목))

- 수요 예측과 회귀 문제

· 수요 예측이 가능하다면?

· 성공적인 프로젝트를 위한 문제 구조 잡기

· 수요예측 실습 & 알고리즘 사용법

* linear regression, ANN, Decision Tree

· 시계열 데이터를 위한 Feature Engineering

· 장기 예측 & 재고 관리 시나리오 실습

· 단기 예측 & 위기 관리 시나리오 실습

- 출결 확인

5일차

(11.29.(금))

- 상품 분류와 분류문제

· 상품 분류를 자동화할 수 있다면

· Convolutional Neural Network 일단 쓰기

· 과일분류 실습

· 상품 분류 사용 시나리오 실습

- 불량품 탐지와 비지도문제

· 불량품은 고객에게 전달되어선 안된다.

· 비지도 학습 : 불량 발생은 늘 새롭다

· 유사 이미지 검색 기반 이상 탐지 실습

- Summary

· Q&A 와 Summary

· 못다한 내용들 : AI 사용 시나리오 소개

- 출결 확인

- 수료자 대상 만족도 조사 실시