관리자를 위한 인공지능(AI) 교육 - 2일 과정 교육 과정

도입부

인공지능(AI) 개요

• 머신러닝 시스템의 이해

AI 적용 사례 탐구

• 기업 환경에서의 인공지능 활용 방안

인공지능 기술에 대한 이해

• 과소적합 및 과적합, 분류 기법, 규제 방법론
• 다층 퍼셉트론(MLP)과 딥러닝 원리
• 합성곱 신경망 및 순환 신경망의 기본 개념

전략적 접근법 평가

• 시스템 개발 또는 외부 구매 결정 방안
• 조직별 인공지능 성숙도 평가 모델 소개

조직 내 데이터 활용법

• 데이터 준비 상태 진단 방법
• 단어 임베딩 기술 이해
• 인공 데이터를 활용한 훈련 방식

AI 프로젝트 선정 기준 평가

• 프로젝트 선택을 위한 핵심 평가 지표

인공지능 프로젝트 관리 전략

• 머신러닝과 딥러닝 간의 차이점 이해
• 프로젝트 관리 기법(생애주기, 일정 계획 및 방법론)
• 운영 유지보수 및 리스크 관리 방안

피드백 수집 방법론

• 설문조사, 인터뷰 등 다양한 피드백 수단 적용법
• 피드백을 제공할 주요 이해관계자 파악
• 수집된 데이터의 분석 절차

요약 및 향후 추진 방향 안내