실습 워크숍: 산업 데이터로 AI 사용 사례 구현하기 교육 과정

도입 및 팀 사용 사례 선정

• 산업 환경에서의 AI 개요
• 사용 사례 카테고리: 품질, 유지보수, 에너지, 물류
• 팀 구성 및 프로젝트 목표 범위 설정

산업 데이터 이해 및 준비

• 산업 데이터 유형: 시계열, 테이블형, 이미지, 텍스트
• 데이터 수집, 정제 및 전처리
• Pandas와 Matplotlib를 활용한 탐색적 데이터 분석

모델 선정 및 프로토타이핑

• 회귀, 분류, 클러스터링 또는 이상 탐지 중 선택
• Scikit-learn으로 모델 학습 및 평가
• 고급 모델링을 위한 TensorFlow 또는 PyTorch 활용

결과 시각화 및 해석

• 직관적인 대시보드 또는 보고서 제작
• 성능 지표(정확도, 정밀도, 재현율) 해석
• 가정 및 한계점 문서화

배포 시뮬레이션 및 피드백

• 엣지/클라우드 배포 시나리오 시뮬레이션
• 피드백 수집 및 모델 개선
• 운영과의 통합 전략

캡스톤 프로젝트 개발

• 팀 프로토타입 최종화 및 테스트
• 동료 리뷰 및 협력 디버깅
• 프로젝트 발표 및 기술 요약 준비

팀 발표 및 마무리

• AI 솔루션 개념 및 결과 발표
• 그룹 성찰 및 학습 교훈 공유
• 조직 내 사용 사례 확장 로드맵

요약 및 다음 단계