“ 나의 AI 경쟁력 ”
실무에 강한 AI 인재양성 방안
디지털 대전환, 핵심은 사람입니다.
글로벌 시대에 영어가 전 국민의 필수 역량이었듯이
디지털 시대에 대한민국 모두가 AI를 할 줄 알아야 합니다.
모두를 위한 AI 인재 양성, A I C E
AI는 머리로 아는 것보다 ‘할 줄 아는 것’이 중요합니다.
초등학생부터 성인까지, 비전공자부터 전문 개발자까지
생애주기별 ‘AI를 할 줄 아는 디지털 인재’ 양성을 뒷받침합니다.
AI Certificate
for
Everyone
A I C E Platform
A I C E (AI Certificate for Everyone)를 기반으로 교육, 프로젝트,
커뮤니티까지 연결된 AI 인재양성 플랫폼 입니다.
A I C E Ready (교육)
AI 핵심만 짚는 교육
AICE Ready(교육)으로 AICE 시험 준비
A I C E Pack
교육과 자격증을 한번에!
AICE Ready(교육)으로 AICE 시험 준비
A I C E Jam
Boot Camp형 AICE 교육
AICE Ready(교육)+AI 프로젝트 + AICE 시험
A I D U
AICE를 위한 AI 실습 플랫폼
AICE Ready(교육)과 시험도 AIDU에서!
A I C E Network
AICE 취득자 커뮤니티
검증된 AI 인재 Pool
A I C E
( AI Certificate for Everyone )
AICE는 인공지능 능력시험입니다. ( AI 자격증 )
영어능력을 평가하는 토익처럼, AICE는 인공지능 활용 능력을 평가합니다.
KT가 개발했고, 한국경제신문과 함께 주관합니다.
“ 문항들이 AI능력을 평가할 때 정말 필요한 것들을 굉장히 구체적으로
묻고 있어 바로 실전에 투입할 수 있는 인재인지를 확인하고 있습니다.”
A I C E 핵심
AICE는 인공지능 기술을 제대로 다룰 수 있는지를 검증합니다.
해석
활용
해결
인공지능 기술을 상황에 맞게
활용 할 수 있는가?
현실의 문제를 인공지능으로
해결 할 수 있는가?
다양한 데이터에 기반한 문항
실질적인 AI 활용능력 평가
실사례 기반 문제해결 역량 평가
기업 데이터, 공공 데이터, Tabular / Image / Text 데이터 등
(교통) 내비게이션 목적지 도착시간 예측,
(제조) 선박 수주여부 예측 등
예시.
데이터 탐색
데이터 분석
AI 모델링
AI 모델 평가
해석
인공지능의 재료인 빅데이터를
해석하고 다룰 수 있는가?
A I C E 종류
초등학생부터 성인까지, 비전공자부터 전문 개발자까지
생애주기별 필요한 AI 역량에 따라 5개의 Level로 구성되어 있습니다.
A I C E 종류
이미지 등 다양한 종류의 데이터를 기반으로 AI 서비스 모델 개발 역량
문제 해결을 위한 다양한 데이터를 분석/처리 후
최적의 알고리즘을 적용하여 AI 모델링 할 수 있는 능력을 평가
AI / SW 개발자
전공자
파이썬
데이터 분석/처리 및 AI 모델링 통한 비지니스 혁신 역량
실무에서 가장 많이 쓰는 Tabular 데이터에 대해
코딩(파이썬) 기반으로 데이터 분석/처리/모델링
기획 / 분석
준전공자
파이썬
3문항 / 180분
80점 이상 합격
120,000원 (VAT 포함)
14문항 / 90분
80점 이상 합격
80,000원 (VAT 포함)
AI 원리, 업무활용 이해 및 결과 해석 역량
실무에서 가장 많이 쓰는 Tabular 데이터에 대해
코딩 없이 Auto ML 기반으로 데이터 분석/모델링
직책자
비전공자
NO 코딩
15문항 / 60분
80점 이상 합격
50,000원 (VAT 포함)
A I C E 종류
AI 개념, 용어, 프로세스 등 AI 문해력
생활 속 AI 적용사례와 데이터를 가지고 코딩 없이
Auto ML 기반으로 데이터 분석/모델링
NO코딩
AI 구현원리 및 컴퓨팅 사고력
누구나 쉽고 재미있게 블록코딩 기반으로
AI 핵심 작동원리 이해 및 구현
초등학생
블록코딩
‘23.12월 출시 예정
중고등학생
중고등교사
초등교사
1급, 2급, 3급
8문항 / 60분
60점 이상 합격
A I C E Ready (교육)
AI를 활용하는 데 필요한 가장 핵심적인 역량을 중심으로
AI 개발 Flow를 이해하고 활용 할 수 있게 구성된 교육과정입니다.
“AI는 직접 해보는게 중요”
영어 단어는 17만개 이지만, 주요 단어만 알아도 의사소통이 되듯, AI도 핵심만 이해하면 활용 가능 합니다.
A I C E Ready는 AI의 핵심을 익히고 직접 실습하는 과정입니다.
AI 활용 능력
학습
AI 코치가 직접
강의/코칭
AI 모델링
실습
실무에서 사용하고
있는 사례기반으로
KT의 현업 개발자
실무 경험을 기반으로
AIDU 플랫폼을
활용한
A I C E Ready (교육)
A I C E Ready에서 배우는 AI 활용능력 이란?
- A I C E Ready의 AI 사례 실습 교육 예시 -
내비게이션 도착시간 예측 모델링(회귀), 악성사이트 탐지 모델링(분류) 미세먼지 수치예측 모델링(회귀),
항공사 고객만족 여부 예측 모델링 등 다수.
데이터 확보
데이터 탐색
데이터 분석
AI 모델링
AI 모델 평가
AI 모델 활용 / 서비스화
실무에서 다루는 원천 데이터를 다루는 능력
데이터의 특성을 이해하고 AI 학습이 가능하도록 분석, 처리
최적의 AI 알고리즘을 통해 전처리된 데이터의 학습 및 모델링
AI 모델에 대한 성능 평가를 통하여 문제 해결 활용 가능성 검증
우리가 풀어야 할 문제
AI를 활용한 문제 해결 과정
도메인 이해
데이터 분석
데이터 전처리
모델링
모델 최적화
A I C E Ready Plus : 실제 사례 기반 실습 교육
실제 사업에서 AI를 활용한 사례를 기반으로 문제해결 과정을 A~Z까지 함께 경험
예습
학습
평가
※ 사례 예시 : 내비게이션 도착시간 예측모델링
내비게이션 안내 시간을
믿었다가
약속에 늦었다는 고객의 불만이
접수되었어. 방법이 없을까?
AI를 활용해보는거 어때?
도로상황, 계절, 날씨 등을 고려하는
모델을
만들고 예측한다면 더 정확하지 않을까?
A I C E Pack
(교육과 자격증을 한번에!)
AI의 핵심을 짚어주는 AICE Ready(교육)과
AICE 시험을 함께 제공합니다.
※ 단체 고객 대상
AICE Ready Basic (기본 VOD 교육 약 9.5시간 + 사례 실습(선택) 3시간 ) + AICE Basic 시험
AICE Ready Basic (기본 VOD 교육 약 9.5시간) + AICE Basic 시험
A I C E Pack
목표
AI의 원리와 프로세스에 대한 STEP별 반복/심화학습을 통해
AI의 핵심을 이해하고 활용할 수 있습니다.(NO 코딩)
A I C E Ready Basic
STEP 1.
STEP 2.
마무리
· AI의 핵심 용어, 원리 이해
· 머신러닝, 딥러닝 동작 원리
AI 회귀 모델의 사례 실습을 통한 프로세스 체득
(사례 : 음원 흥행 가능성 예측 등)
· AI 공부 잘하는 노하우
선택
시험대비 LIVE 교육
( 3시간 )
구성
금액
구성
금액
※ AI 사례 실습 교육은 별도 협의에 따라 추가 선택가능
라이브 교육은 50인 이상 시 진행
기본 VOD 교육
(약 9.5시간)
A I C E Pack Basic 서비스 요금
A Pack
B Pack
AICE Ready Basic (기본 VOD 교육 9시간 + 시험대비 Live 교육 6시간 ) + AICE Associate 시험
AICE Ready Basic (기본 VOD 교육 8시간) + AICE Associate 시험
A I C E Pack
목표
파이썬을 기반으로 실제 AI 개발 환경에서 직접 코딩을 통해
데이터 분석~AI 모델링까지 수행, 활용할 수 있습니다.
A I C E Ready Basic
A I C E Pack Associate 서비스 요금
기본 VOD 교육
(8시간)
A Pack
구성
금액
B Pack
구성
금액
Python을 활용한
AI 모델링
2. Why? 코딩을 활용한 AI 적용
3. Python Basic
4. Pandas 이해 및 활용
5. 데이터 전처리 / 시각화
6. 머신러닝 모델링
※ AI 사례 실습 교육은 별도 협의에 따라 추가 선택가능
라이브 교육은 50인 이상 시 진행
선택
시험대비 LIVE 교육
( 6시간 )
7. 딥러닝 모델링
1. AI의 이해
8. 실습 사례(악성사이트 탐지 등)
A I D U
AIDU는 AICE를 위한 AI 실습 플랫폼 입니다.
교육, 실습, 그리고 시험까지 AICE의 모든 서비스는 AIDU를 통해 제공됩니다.
AIDU에서는
AI실습에 필요한
컴퓨팅 자원(GPU
등)과
다양한 AI 개발
Tool을
제공합니다.
https://aice.study
A I D U
Jupyter lab ( AICE Associate, Professional에 활용 )
실제 개발환경과 동일한 환경에서 파이썬 코딩 기반으로 실습할 수 있는 개발 Tool.
A I D U ez ( AICE Basic에 활용 )
코딩 없이 마우스 클릭만으로 데이터 분석부터 AI모델링까지 가능한 Auto M/L 기반 AI 개발 Tool.
A I D U
A I Codiny ( AICE Future에 활용 )
블록코딩을 통해 인공지능의 핵심 개념과 기초를 쉽고 재미있게 배울 수 있는 개발 TOOL.
A I C E Jam
‘할 줄 아는 AI’의 핵심인 AI 프로젝트 중심의 Bootcamp형 AI 인재양성 과정입니다.
교육
프로젝트
평가
· A I C E Ready (교육)
· 사례실습 교육
· AI 과제 발굴
· 데이터 확보 및 AI 프로토타입 개발 ( AICE Coach가 팀별 프로젝트 지도 )
· A I C E Coach
· 프로젝트 발표 및 평가
현실의 문제를 개선하기 위한 과제를 발굴하고,데이터를 확보해서 AI로 해결해보는 전과정을 AICE Coach가 도와줍니다.
※ 평가방식 : 온라인
“ 학생들이 현업 개발자들과 함께 프로젝트를 하면서 학교에서 배운 이론을
현실로 펼쳐내는 경험을 했다는 점에서 굉장히 의미 있는 산학협력 교육 모델이었습니다 ”
A I C E Jam
- 상명대학교 SW중심대학사업단장 -
※ 상명대 적용 사례 : 교내 AI 경진대회로 기획해서 교육과 오디션 방식 접목
A I C E Network
AICE 자격증을 취득하면 AI 인재 커뮤니티인 AICE Network에 등록할 수 있습니다.
※ 2022년 말 오픈 예정
A I C E Network에 등록되면
향후 A I C E Coach로 활동할 수 있습니다.
AICE Coach에게는 AICE 관련 교육 콘텐츠 개발, 강의,
프로젝트 코칭 등 다양한 기회가 제공될 예정입니다.
A I C E 활용방안
기업
대학
· 대학 AI 교양과목 활용 및 확산 (AICE Pack Basic)
· 프로젝트 중심 부트캠프 (AICE Jam)
· 졸업요건으로 AICE 도입 (예 : 성균관대 신3품제)
· 임직원 디지털 교육 (AICE Pack)
· 디지털 인재 확보 : AICE 취득자 채용우대
· 신입 / 인턴 채용시 AI 역량 평가 Tool로 활용
· AICE 교육 콘텐츠 공동개발 및 임직원 교육 활용
대학교에서 코딩을 배우지 않아 AI에 겁이 많았는데 코딩
없이도
AI를 배울 수 있어 너무 의미있는 시간이었습니다. - S사
교육생 -
AICE Basic 과정을 통해 사례실습을 직접 해보면서 AI를 쉽게 이해하고 각자 업무에
접목해 보려는 관심이 생긴 것이 가장 큰 성과라 생각합니다. - GC녹십자 -
AICE Ready 교육은 다양한 AI기업사례를 다루고 있어 전공 학부생들에게
유용한 학습 콘텐츠로 손색이 없어 마이크로 디그리 과정에도 활용할
예정입니다.
- 상명대학교 휴먼지능정보공학전공 -
AICE는 임직원의 AI 실무 교육에 큰 도움이 됩니다.
AI 전문가를 비롯해 일반 업무의 현업 담당자도 기본 AI 소양을 키우기에 좋은
방법입니다. - 한국조선해양 -
A I C E 활용방안
공공/지자체
· 초·중·고 교사 AI 연수
· 청년구직자 AI 인재양성 교육
· 지역주민 AICE 응시료 지원
개인
· 인공지능 핵심 학습
· AICE 자격증 취득
AICE를 통해 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 배울 수 있었고
AI를 이해하는데 정말 도움이 되었음!!! (사실임) - 블로거, AICE 정기시험
응시 -
기계적으로 코딩만 배우는 게 능사는 아닙니다. AICE Pack을 통해 저희
학생들이
AI에 흥미를 느끼고 더 배우고 싶어한다는 게 가장 중요한 것 같습니다.
- 광운인공지능고등학교 인공지능컴퓨팅과 -
AI 이론 학습만으로는 막연한 점이 있었는데 AICE Pack을 통해 기업 사례와 데이터로
실습을 해보면서 학생들이 ‘현업에서 AI를 이렇게 쓰는구나’라는 걸 경험할 수 있었습니다.
- 경기도기술학교 미래기술교육TFT -
A I C E 레퍼런스 및 고객반응
다양한 기관에서 AI 역량 강화를 위해 AICE를 도입하고 있습니다.
기업
학교
교사
공공
임직원 AI 교육
대학, 고교생
AI 특별교육
AI 교사 양성 교육
청년구직자
AI 인재양성 교육
KT, 현대중공업그룹,
한국투자증권
신한은행, 하나은행, NH농협은행
BC카드, 케이뱅크, LG전자, kt
ds
GS리테일, 대웅제약, 직방
롯데정보통신, 베스핀글로벌,
kt NexR, kt alpha,
지니뮤직, nasmedia, 위즈네트,
우정사업본부, 해양수산부 등
성균관대, 홍익대, 상명대
단국대, 계명대, 경기대, 연세대
DSC공유대학, 순천대, 고려대
숭실대, 광주대, 부경대, 경동대,
목포대, 광운인공지능고,
서울로봇고, 서귀포남주고,
광주광덕고, 영등포공업고 등
육군본부,
경기도일자리재단,
전남정보문화산업진흥원,
WISET, 청주대학교 ICT사업
전북SW미래채움,
KT AIVLE School
경기도교육청,
대구시교육청,
인천재능대학,
배화여자대,
국립부산과학관 등
A I C E Pack 교육생 설문
교육 추천
[ 종합 의견 ]
38% AI가 흥미롭고 더 공부해보고 싶다
28% AI 개념과 Flow를 이해하게 되어 좋았다
20% 업무에 AI를 활용하고 싶은 생각이 든다
13% 아직 AI 잘 모르겠지만 한번 더 수강하고 싶다
2% 여전히 어렵고 굳이 더 배우고 싶진 않다
실제 사례/데이터에 기반한 문항이 좋았다
A I C E 응시자 설문
20%
실기시험이라 의미가 있었다
29%
온라인 시험이라 편했다
11% 응시 안내(OT 등) 및 문의 응대가 만족스러웠다
10% 응시 시간이 부족했다
29%
시험 추천
[ 종합 의견 ]
A I C E 취득 혜택
KT 그룹 및 AI 원팀 기업 채용 우대
청년 AI/DX 인재양성 프로그램 ‘KT AIVLE School’ 선발 우대
AICE 취득자 대상, AICE 네트워크 DB 등록 (예정) 및 디지털 배지 제공
채용 우대 기업
ICT/SW
· KT
· kt Cloud
· kt ds
· kt NexR
· kt sat
· INITECH
· kt is
· 위즈네트
금융
제조/물류
바이오/식품
미디어/콘텐츠
· 신한은행
· 하나은행
· KBank
· BC카드
· 한국투자증권
· Smartro
· 브이피
· 현대중공업
· 한국조선해양
· 현대로보틱스
· 한국미포조선 등
현대중공업그룹 13개사
· Lolab
· GC녹십자
· 동원시스템즈
· 동원F&B 등
동원그룹 5개사
·
한경이아카데미
· kt alpha
· 지니뮤직
· nasmedia
· HCN
· kt seezn
KT AIVLE School : KT 주관, 고용노동부 후원으로 청년에게 기업 실무형 AI 인재양성 교육을 제공하고, 취업을 지원하는 프로그램
입니다.
A I C E 인증서 & 정기시험
제 5 회 정기시험 : 12.8(금) ~ 12.9(토) AICE Basic, Associate
2023년 부터 분기별 정기시험 개최 예정
· Future(1회, 10.28), Junior(미정) 포함
· 접수기간 : 11.6(월) ~ 12.2(토)
· 무료 교육 등 다양한 출시 이벤트
· 상세 내용 홈페이지 ( https://aice.study ) 공지사항 참고
머신러닝 / 딥러닝 최적화 / 고도화
A I C E 자격인증 체계
· Tabular
· Text (한글, 영문)
· Image (영상 제외)
탐색적 데이터 분석
탐색적 데이터 분석
탐색적 데이터 분석
· 데이터의 구성 확인
· 상관분석
· 데이터시각화
· 필요한 라이브러리 설치
· Tabular 데이터 로딩
· 데이터의 구성확인 / 상관분석 /
데이터시각화
머신러닝 모델링
머신러닝 / 딥러닝 모델링
데이터 전처리
· Sclkit-learn, TensorFlow, Pythorch,
기타 오픈소스를 활용하여 문제에
제시된 예측 / 분류 / 추천을 위해
머신러닝 / 딥러닝 모델링
· Auto ML 기반 머신러닝 모델링
· 데이터 결측치 처리
· 라벨 인코딩
· 원핫 인코딩 X, Y 데이터 분리
· 데이터 정규분포화, 표준화
모델 성능평가
머신러닝 / 딥러닝 모델링
· 제시된 성능목표 달성을 위한 모델
최적화 / 고도화
· 모델 성능평가 및 시뮬레이션
※ Auto ML 툴로 AIDU ez 활용
· Sclkit-learn, TensorFlow 등을 활용하여
문제에 제시된 예측 / 분류를 위해
머신러닝 / 딥러닝 모델링
모델 성능평가
· 모델 성능평가 및 그래픽 출력
