[국비무상 교육]

스마트공장 IT전문가 양성을 위한

메타버스 플랫폼 구축 및 AI 기술 교육

[Unity, C++, Python, 딥러닝/머신러닝 기술]

□ 교육 개요

교육대상자 및 조건	○ 미취업자, 구직자, 졸업예정자 (청년층, 중년층) * 주민등록상 경상남도 거주자 ○ 제조업∙기계∙자동차 산업분야 퇴직자 우대
교육과목	○ C#, UNITY, 메타버스, C++, Python, 딥러닝/머신러닝 * 상세 커리큘럼은 다음페이지에 표기
교육기간	○ 2022년 06월 02일 ~ 09월 13일 (70일간, 7시간/일), 총 490시간 - UNITY 메타버스 플랫폼 구축 교육(6/2-7/14, 30일) - C++,Python 프로그래밍, 딥러닝/머신러닝 교육(7/15-9/13, 40일)
교육시간	○ 09시30분 ~ 17시30분
교육방법 및 모집인원	○ 대면 집체교육 ○ 모집인원 20명 내외 * 인원 초과 시 자체 선발 규정(전공, 경력 등)에 의해 선발 ○ 프로젝트 기반 실습 위주의 교육 ○ 전문 강사를 통한 교육 - UNITY 공인강사 이창배 대표 - AI/딥러닝/머신러닝 전문강사 김윤수 연구원 ○ 자격 검정 과정 연계(비용X, 창원대학교 바우처 사용) - UNITY game developer, Programmer, Artist 중 택1 또는 택2
교육장소	○ 창원대학교 4호관(평생교육원건물) 산학융합기술교육센터 산-106호강의실
모집기간	○ 2022년 04월 11일 ~ 05월 27일
교육 처우 및 특전	○ 국비무상교육 ○ 공학, 사회, 인문계열 취업준비시 활용 ○ 전문가를 통한 면접, 이력서 컨설팅, 채용 알선 * 면접, 이력서 컨설팅 전문 기업 JM커리어 * 경남 고용선제대응지원센터를 통한 기업 채용 알선 ○ 수료증 수여(80% 이상 참석 시) ○ UNITY 온라인 교육 추가 제공 ○ 교육수당 : 10,000원/일 (단위기간 최대 수당 200,000원, 단위기간 80%이상 출석 시 지급가능)

□ 교육 내용

강의 주제	메타버스 기술을 통한 스마트공장 공정 시뮬레이션 기술 학습 딥러닝 및 머신러닝 기술 습득을 위한 기초 프로그래밍 학습 딥러닝 및 머신러닝 스킬 체득을 통한 제조 데이터의 분석 및 스마트 공장 구축 실현
강의 목표	메타버스 공정 시뮬레이션 - C# 프로그래밍 기초 - UNITY를 통한 메타버스 환경 구축 기술 습득 - 메타버스 환경내 스마트공장 공정 시뮬레이션을 통하여 공정 효율성 검토 기술습득 기초 프로그래밍 - Python 언어를 사용하여 프로그래밍 기본 구성요소 학습 - Python 언어의 변수 및 함수에 대한 이해 - 객체 지향 프로그래밍에 대한 이해 및 활용 - 프로젝트 설계 및 제작을 통한 기술 습득 딥러닝 및 머신러닝 - 데이터 분석을 위한 도구 사용법 학습 - 딥러닝 및 머신러닝 기초 기술 학습 - 딥러닝 및 머신러닝 프로젝트 수행을 통한 기술 습득

*교육내용은 난이도를 고려하여 변경될 수 있음.

□ 교육 커리큘럼

주차	회차	분류	학습 목표	강의 주제 및 내용
1	1	OT	유니티 소개 및 수업 방향성 제시	제작 사례, 시연영상, 수업 방향성 제시
	2	기초	유니티 툴 익히기 #1	인터페이스익히기, 씬제작, 인스펙터 이해
	3	기초	유니티 툴 익히기 #2	메테리얼, 애니메이션, 에셋스토어 활용
	4	기초	유니티 툴 익히기 #3	프롭 모델 소팅, 게임 모델링, 쉐이더
	5	기초	유니티 툴 익히기 #4	오브젝트 세팅, 충돌, 물리법칙

주차	회차	분류	학습 목표	강의 주제 및 내용
2	1	기초	유니티 툴 익히기 #5	라이팅, 베이크, 애니메이션적용,
	2	기초	유니티 툴 익히기 #6	C#스크립트 이해
	3	기초	유니티 툴 익히기 #7	로직짜기, 행동스크립트, 게임 컨트롤러
	4	기초	유니티 툴 익히기 #8	스폰 포인트, 파티클 시스템, 음향효과
	5	기초	유니티 툴 익히기 #9	카메라 세팅, 플레이어 선택, UI 구성

주차	회차	분류	학습 목표	강의 주제 및 내용
3	1	기획	콘텐츠 제작공정 이해 #1	워크플로워 설계
	2	기획	콘텐츠 제작공정 이해 #2	스토리보드 및 컨셉 아트 제작
	3	기획	콘텐츠 제작공정 이해 #3	디자인 리소스 제작 및 에셋 다운로드
	4	개발	싱글플레이 콘텐츠 제작 #1	유니티 세팅 및 기본 공간 구성
	5	개발	싱글플레이 콘텐츠 제작 #2	메테리얼 제작 및 편집

주차	회차	분류	학습 목표	강의 주제 및 내용
4	1	개발	싱글플레이 콘텐츠 제작 #3	C# 및 오브젝트 제어문 제작
	2	개발	싱글플레이 콘텐츠 제작 #4	스마트 펙토리 프로토 타입 세팅
	3	개발	싱글플레이 콘텐츠 제작 #5	에셋 배치, 다이렉트 라이트 세팅
	4	개발	싱글플레이 콘텐츠 제작 #6	씬 제작, 캐릭터 배치, 캐릭터 움직임 적용
	5	개발	싱글플레이 콘텐츠 제작 #7	카메라 설정, UI 배치 및 싱글 모드 완료

주차	회차	분류	학습 목표	강의 주제 및 내용
5	1	응용	멀티플레이 콘텐츠 제작 #1	포톤서버 세팅 및 구현방법 설계
	2	응용	멀티플레이 콘텐츠 제작 #2	캐릭터 선택 동기화
	3	응용	멀티플레이 콘텐츠 제작 #3	카메라 움직임 동기화
	4	응용	멀티플레이 콘텐츠 제작 #4	캐릭터 움직임 동기화
	5	응용	멀티플레이 콘텐츠 제작 #5	UI 동기화

주차	회차	분류	학습 목표	강의 주제 및 내용
6	1	응용	멀티플레이 콘텐츠 제작 #6	콘텐츠 융합 및 최종 빌드
	2	점검	최종빌드 및 디버깅 #1	사용성 평가 및 개별 디버깅
	3	점검	최종빌드 및 디버깅 #2	개별 디버깅
	4	점검	최종빌드 및 디버깅 #3	개별 디버깅
	5	최종	시연회	개별 발표 및 결과물 활용 방법 소개

주차	회차	분류	학습 목표	강의 주제 및 내용
7	1	OT	스마트 공장 구축의 개요 프로그래밍의 필요성 확립	스마트 공장 도입 필요성과 추진방향, 활용사례 프로그래밍 기초 언어의 필요성 교육 진행 방향 오리엔테이션
	2	기초	Python 기초에 대해서 배워봅니다	변수, 조건문, 반복문, 함수 - 정수, 실수, 부울, 문자열 변수 - if-else, for, while문 - 함수 정의, 지역 변수, 반환문
	3	기초	배운 내용을 바탕으로 간단한 프로젝트를 제작해봅니다	목적 바탕의 프로그램 설계법 학습

주차	회차	분류	학습 목표	강의 주제 및 내용
8	1	기초	자료형 및 객체지향 프로그래밍에 대해 배워봅니다	데이터 저장에 사용되는 자료형 리스트, 튜플 그리고 딕셔너리 객체지향 프로그래밍 객체지향 개념, 클래스와 인스턴스
	2	기초	객체지향 프로그래밍에 대한 심화 학습을 진행합니다	객체지향 프로그래밍 - 멤버 변수, 멤버 함수, 상속 - 오버라이딩, 특수 메서드
	3	기초	배운 내용을 바탕으로 GUI 프로그래밍을 진행해 봅니다	GUI 프로그래밍 프로젝트 - pyQt 개요 - 그래픽 구조 설계 및 구현 - 내부 기능 설계 및 구현 - 결과 공유 및 피드백

주차	회차	분류	학습 목표	강의 주제 및 내용
9	1	기초	numpy : 배열과 벡터의 연산	Numerical Python - ndarray : 다차원 배열 객체 - ndarray 자료형 다루기 - ndarray 산술 연산 - 색인과 슬라이싱, 불리언 값으로 선택하기
	2	기초	pandas : 강력한 데이터 분석 도구	Pandas - Series, DataFrame - 재색인, 삭제, 색인, 선택, 필터링 - 연산과 정렬, 함수 적용과 매핑
	3	기초	matplotlib : 데이터의 시각화	Maplotlib - figure와 서브플롯, 선그래프 - 막대그래프, 히스토그램과 밀도 그래프 - 산포도

주차	회차	분류	학습 목표	강의 주제 및 내용
10	1	기초	머신러닝 기반 지식에 대한 이해 확립	인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝 머신러닝 기초 개념 지도학습과 비지도 학습
	2	기초	분류 목적의 데이터 분석 : 전처리 진행 방법 학습	분류(Classification) 개요 데이터 전처리 - 데이터 가져오기, 데이터 특성 파악, 정제
	3	기초	분류 목적의 데이터 분석 : 예측모델 설계 방법 학습	이진 분류, 다중 분류, 성능 측정 - 최근접 이웃, 로지스틱 회귀 - 결정 트리, 서포트 벡터 머신 - 정확도, 오차 행렬, 정밀도와 재현율 - F1 스코어, ROC 곡선과 AUC
	4	응용	분류 머신러닝 프로젝트 진행	분류 머신러닝 입문 - Titanic호 사망자 예측
	5	응용	분류 머신러닝 프로젝트 진행	분류 머신러닝 심화 - 캐글 신용카드 사기 검출

주차	회차	분류	학습 목표	강의 주제 및 내용
11	1	응용	회귀 목적의 데이터 분석 및 모델링 방법 학습	회귀(Regression) 개요 로지스틱 회귀, 선형회귀 경사하강법
	2	응용	회귀 목적의 데이터 분석 및 모델링 방법 학습	다항 회귀 규제가 있는 선형 모델 - 릿지 회귀, 라쏘 회귀, 엘라스틱넷
	3	응용	회귀 머신러닝 프로젝트 진행	회귀 머신러닝 입문 - 집값 예측
	4	응용	회귀 머신러닝 프로젝트 진행	회귀 머신러닝 심화 - 자전거 대여 수요 예측
	5	응용	앙상블 모델링 학습	앙상블 모델링 - 투표 기반 분류기 - 배깅과 부스팅 - 랜덤 포레스트

주차	회차	분류	학습 목표	강의 주제 및 내용
12	1	기초	딥러닝 기초	딥러닝 개요 및 환경설정 선형회귀 및 경사하강법 복습 딥러닝 프레임워크 소개 Anaconda를 활용한 환경설정 실습
	2	기초	인공 신경망 설계	Feed Forward Network - 퍼셉트론(인공 뉴런), 신경망 작동원리 - 활성화 함수, 손실함수, 최적화 - 역전파 알고리즘 Regularization - 가중치 초기화, - Weight Decay(L1, L2), Dropout Optimization - SGD, Momentum, RMSProp, Adam
	3	응용	심층 신경망 프로젝트 1	딥러닝 입문 - 손글씨 데이터 분류(MNIST)

주차	회차	분류	학습 목표	강의 주제 및 내용
13	1	기초	합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)에 대한 이해	합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network) - 시각 피질의 구조와 이미지 필터링 - 훈련 가능한 필터 - 여러개의 특성맵 쌓기
	2	기초	합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)에 대한 이해	합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network) - 합성곱층, 풀링층 - 텐서플로 구현 - CNN예시 : AlexNet, GooLeNet, ResNet
	3	응용	심층 신경망 프로젝트 2	작물 잎 사진으로 질병 분류하기

주차	회차	분류	학습 목표	강의 주제 및 내용
14	1	응용	심층 신경망 프로젝트 3	TextCNN을 사용해 국민청원 분류하기
	2	기초	순환 신경망(Recurrent Neural Network)에 대한 이해	순환 신경망 (Recurrent Neural Network) - 순환 뉴런의 구조 - 순환 신경망층 - 텐서플로 구현
	3	기초	순환 신경망(Recurrent Neural Network)에 대한 이해	순환 신경망 (Recurrent Neural Network) - 메모리 셀 개념의 도입 - GRU(Gated Linear Unit) - LSTM(Long Short-Term Memory)
	4	응용	심층 신경망 프로젝트 4	LSTM을 활용하여 작문 AI 만들어보기

□ 교육 시설 및 교육장 안내

○ 깨끗한 교육시설 및 환경 (국도 25선 이용한 편리한 출차) ○ 간식 및 다과 제공 ○ 무료 주차권 제공 ○ 코로나 예방을 위한 투명 칸막이 설치 ○ 20명 이내의 소수 인원 한정

□ 접수 방법 및 문의

접수방법	사람인 접수 또는 신청서 제출
문의	전화번호 055-213-2972
	이메일 julion2000@changwon.ac.kr