중간관리자급 교육

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교육과정 개요

2. 교육과정 개요
교과목명 Vision AI를활용한 원단 불량검출서비스
교육대상 패션산업분야 중소기업 재직자 중 5년이상 재직자(대리급 이상)
교육횟수 3회
수료기준 총 출석률 80% 이상을 이수한 자
교육장소 서울시 대학로 에듀센터 교육장 및 기업체 교육장
교육운영 - 온라인 기반교육 : 2개 과정
- 핵심 교육 : 온라인 1개 과정+ 오프라인 (8시간*2일)
- 프로젝트 : 오프라인 (8시간*3일)
교육인원 정원20명
핵심역량 최신 기술트렌드 및 사례, 융합역량(기술, 패션)
교육특징 - 중간관리자 내 다른 과정 중복수강 가능
- 중식,간식,교재,실습장비 제공
- 수료시 기념품 제공
- 실습 및 프로젝트 수행시 패션AI융합멘토 지원

교육 일정

3. 교육 일정
구분 주제 강의내용 시간 비고 온/오프 비고
1 Vision AI를활용한
불량검출서비스 개요		 ◦ 과정소개 (최종목표 안내: Vision AI를 활용한 불량검출 시스템 프로젝트 기획안 작성)
◦ 패션 및 의류 업계를 포함한 다양한 분야의 제조 및 공장시스템에서 인공지능 적용 사례 및 동향 		8 이론 온라인 및 오프라인
2 Vision 데이터전처리
실습		 ◦ 패션업의 생산공정 내 지능형 시스템 사례 소개
  - 국내, 외 생산공정이나 제조공정에서 사용 중인 지능형 생산 시스템 형태 사례 소개
◦ 컴퓨터비전을 이용한 패션산업 내 인공지능 시스템 소개
◦ AI Vision데이터 활용 방법 및 전처리 방법 소개 		4 이론
◦ 오픈소스 컴퓨터 비전 라이브러리를 활용하기 위한
환경 구축 실습
◦ 라이브러리를 활용한 다양한 필터 적용 실습		 4 실습
3 ◦ 필터링을 활용한 이미지 데이터 정제 실습
◦ 기존 이미지 적용과 인공지능의 학습 데이터라이브러리 적용 실습
◦ 수집된 데이터를 학습 형식에 맞게 데이터 가공 실습		 4 실습
4 Vision AI 기반의
섬유 염색 공정에서의 실시간 불량검출		 ◦ 구글 코랩을 활용한 이미지 분류모델(CNN)개념 학습
◦ 원단 생산 공장의 스마트 팩토리 도입 사례의 원리 및 시스템 학습
  - 섬유 염색 제조공정에 적합한 지능형 생산시스템형태 기획 실습
  - 현업종사자의 제조공정상 노동력을 대체할 수 있는 공정 자동화 사례 적용
  - 불량검출 시스템 구축을 위한 기구 설계 실습 		8 실습 오프라인 AI융합전문가
멘토 참여
개별
프로젝트 기획안 세부 실행계획 작성
5 ◦ 이미지를 통한 불량품 탐지 모델 학습
  - 이미지 데이터의 특성 및 분석 방법에 대한 이해
  - 이미지 인공지능 신경망에 대한 설명 및 실습 		8 실습
6 ◦ Vision AI를 활용한 실시간 불량검출
  - 섬유 염색 제조공정상 공장의 구조와 실시간 불량품 탐지 모델의 일원화 기획 실습 		4 실습
◦ 프로젝트 기획안 수립 4 실습
(토론)
합계 48
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