4차 산업혁명 기초기술 현장적용 가이드
총 학습일:390일 | 학습시간:41시간 | 난이도:초급 | 강사:한동욱 | 강의금액:253,000원 | 교재:없음
※ 기업규모별 지원금 안내
중소기업: 원 / 중견기업: 원
/ 대기업: 원
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강의목표
- 4차 산업혁명의 전반적인 변화에 대해서 이해하고, 이러한 변화를 이끄는데 주요 기술인 빅데이터, 인공지능, 메타버스 등에 대해 설명할 수 있습니다.
- 4차 산업 기술들의 현재와 미래 적용 사례를 통해 관련 업무에 적용시켜 나갈 방법을 모색할 수 있습니다.
- R 프로그램을 활용하여 빅데이터 분석을 할 수 있습니다.
강의내용
- 4차 산업혁명의 주요특징과 주요 키워드에 대해 학습합니다.
- 빅데이터 주요 키워드와 미래에 대해 학습합니다.
- 제페토의 성공요인과 미래예측에 대해 학습합니다.
학습대상
- 4차 산업혁명에 대한 지식 함양을 필요로 하는 모든 재직자
추가정보
학습방법 : HTML5
학습정원 : 150명
근로자 직업능력개발훈련 수강포기 시 패널티
훈련수강 중
수강포기한 경우 지원한도액이 차감됩니다.
| 수강포기 횟수 |
1회 |
2회 |
3회 이상 |
| 지원한도액 차감 |
20만원 |
50만원 |
100만원 |
학습목차
- 4차 산업혁명 기초기술 현장적용 가이드
- 1. [4차산업] 4차 산업혁명의 등장25 분
- 2. [4차산업] 스마트팩토리25 분
- 3. [4차산업] 스마트 팩토리의 플랫폼 비즈니스26 분
- 4. [4차산업] 사물인터넷과 빅데이터25 분
- 5. [4차산업] 빅데이터26 분
- 6. [4차산업] 인공지능26 분
- 7. [4차산업] 드론과 3D 프린터 25 분
- 8. [4차산업] 4차 산업혁명의 주요특징과 주요 키워드 26 분
- 9. [빅데이터] 개요26 분
- 10.[빅데이터] 분석 사례(1)26 분
- 11.[빅데이터] 분석 사례(2)25 분
- 12.[빅데이터] 분석사례(3)와 정의25 분
- 13.[빅데이터] 실무 사례(1)26 분
- 14.[빅데이터] 실무 사례(2)25 분
- 15.[빅데이터] 처리 과정 및 기술27 분
- 16.[빅데이터] 주요 키워드와 미래27 분
- 17.[인공지능] 시작25 분
- 18.[인공지능] 역사와 시작26 분
- 19.[인공지능] 발전25 분
- 20.[인공지능] 발전과 응용분야26 분
- 21.[인공지능] 장점과 한계와 미래25 분
- 22.[인공지능] 미래와 발전단계25 분
- 23.[인공지능] 머신러닝 알고리즘 127 분
- 24.[인공지능] 머신러닝 알고리즘 2 및 주요과제26 분
- 25.R을 이용한 빅데이터 실무 125 분
- 26.R을 이용한 빅데이터 실무 228 분
- 27.R을 이용한 빅데이터 실무 328 분
- 28.R을 이용한 빅데이터 실무 426 분
- 29.R을 이용한 빅데이터 실무 526 분
- 30.R을 이용한 빅데이터 실무 626 분
- 31.R을 이용한 빅데이터 실무 729 분
- 32.R을 이용한 빅데이터 실무 828 분
- 33.[메타버스] 소개26 분
- 34.[메타버스] 로블록스25 분
- 35.[메타버스] 마인크래프트와 제페토25 분
- 36.[메타버스] 제페토25 분
- 37.[메타버스] 제페토의 성공요인과 미래예측26 분
- 38.[메타버스] 포트나이트와 MS27 분
- 39.[메타버스] 요소26 분
- 40.[메타버스] 고려사항30 분
강사소개
| 강사명 |
한동욱 |
| 약력 |
[학력]
- 한국과학기술대학교 공학박사
[경력]
- 전주대학교 문화용합대학 스마트미디어학과 교수
- 교육부 주관 4차산업혁명 혁신 선도대학 사업단장
- K-MOOC 사업 : 4차산업혁명과 스마트 기술 컨텐츠 개발
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