입학이 긍지가 되고 수료가 날개가 되는 
상위1%전문가 양성을 위한 교육


무료취업과정 4차산업선도인력양성 딥러닝 기반 영상인식 개발 전문가과정


[4차산업혁명 선도인력 양성]


딥러닝 기반 영상인식 개발 전문가과정
교육기간 2019.10.21 ~ 2020.05.15 강의시간 09:00 ~ 18:00
(총 1168시간/7개월)
교육비 무료 훈련장려금 최대 11만 6천원 / 월
교육정원 25명 문의 김준영 매니저:070-4166-2504




4차산업혁명의 대세는 영상인식 기술!

현재 4차산업혁명 시대에서 가장 발빠르게 발전하고 있는 분야 중 하나가 영상인식 기술을 활용한 분야입니다. 그 중에서 IoT 분야와 가장 쉽게 접목 가능하기에 본 과정은 IoT와 영상인식 관련 기술을 동시에 습득할 수 있도록 구성하였습니다. 실 사례로 구글, 애플, 네이버, 카카오 등 국내외를 대표하는 내로라 하는 기업들이 영상인식 기술과 IoT기술을 활용하여 자율주행차, 비행택시, 자율주행선박 등 관련 기술을 응용한 수많은 부가 산업들이 등장하고 있습니다.

교육과정 소개

본 교육과정은 자율주행에 근간을 이루는 임베디드 시스템의 개념을 이해하고, 시스템의 운영체제, 시스템 프로그래밍, 통신 프로그래밍을 학습하여 자율주행 플랫폼을 구현하는 법을 학습하며, 이렇게 구현된 플랫폼 위에 센서와 비전을 통한 상황인식 정보를 받아들이는 방법과 자율주행을 위한 강화학습 방법을 이해하고 구현 할 수 있는 능력을 배양합니다.

교육목표
  1. 사물인터넷(IoT)을 위한 기초 지식과 C Programming 구현능력 배양
  2. 임베디드 시스템의 개념을 이해하고, 시스템의 운영체제, 시스템 프로그래밍, 통신 프로그래밍을 학습하여 자율주행 플랫폼 구현능력 배양
  3. 영상인식을 위한 머신러닝 프로그래밍 기술 습득
교육 특장점
  1. 4차 산업혁명 시대에 맞는 IoT, 머신러닝, 자율주행 등 개발능력을 습득할 수 있도록 알찬 교육과정 구성
  2. IoT, 머신러닝, 자율주행 신입개발자로서 현업에서 바로 역량을 발휘할 수 있는 실습 위주의 교육과정 구성
  3. 과정별 전담 매니저를 통한 비트교육센터 특유의 체계적인 운영/관리 프로그램 운영
  4. 비트교육센터 고유의 특화된 취업시스템으로 수료생 취업 연계 및 관리
교육특전/혜택
  1. 교육비 전액 무료
  2. 내일배움카드 즉시 발급
  3. 훈련수당 지원 ( 최대 11만 6천원/월 )
  4. 취업 지원 프로그램 제공
교육대상
  1. 청년 구직자 대상 (만 34세 이하)
  2. 머신러닝, 영상인식, 자율주행 분야에 관심있는 미취업자, 졸업예정자
  3. 실업자 내일배움카드 발급 가능자
  4. 머신러닝을 이용한 영상인식, 자율주행 관련 기술 습득 및 프로젝트 수행 후 관련 분야로 취업을 원하는 자
  5. C, Python 등 기본 프로그래밍 유 경험자
신청방법

교육내용
  [1단계] : 사물인터넷(IoT)을 위한 기초 지식과 C 프로그래밍
C Programming
  • C 언어의 문법 및 기본 개념 확립
  • C 언어 응용능력 배양
리눅스 운영 실무
  • 리눅스 개발 환경 이해
  • 리눅스 개발 환경 설정
리눅스 시스템
프로그래밍
  • 리눅스 시스템 기본 개념 확립
  • 프로세스간 통신 이해
리눅스 네트워크
프로그래밍
  • 네트워크 프로그래밍과 소켓 이해
  • IoT 네트워크 프로그래밍 능력 배양
리눅스 커널
프로그래밍
  • 교차 개발 환경 이해 및 구축
  • 리눅스 디바이스 드라이버 개발
  • 캐릭터 디바이스 드라이버 개발
  [2단계] : 임베디드 시스템 이해 및 프로그래밍
임베디드 시스템과
ARM 구조
  • 임베디드 시스템 기본 개념 학습
  • ARM 구조 학습
ARM 디바이스
프로그래밍
  • ARM기반 IoT플랫폼 디바이스 기반 프로그래밍 능력 배양
  [3단계] : 영상인식을 위한 머신러닝 프로그래밍
파이썬
프로그래밍
  • 파이썬 기본 개념 학습
  • 파이썬 프로그래밍 능력 배양
파이썬/텐서플로우 기반
머신러닝 기초
  • 텐서플로우 기본 개념 학습
  • 파이썬/텐서플로우 기반 머신러닝 활용 방법 학습
딥러닝 수학 기초
  • 신경망과 딥러닝 개념 이해
  • 딥러닝에 사용되는 수학 내용 숙지
영상
Object Detection을 위한
알고리즘 분석 및 구현
  • 딥러닝 네트워크의 이해
  • YOLO의 이해
  • Object Detection을 위한 알고리즘 이해
IoT Node MCU 구현
  • ESP8266모듈, 아두이노 하드웨어 프로그래밍 학습
  • IoT Node MCU를 활용한 IoT 구현
리눅스 GUI 구현
  • 파이와 GUI시스템, QT의 기본과 개요 학습
  • 리눅스 기반 GUI 프로그래밍 능력 배양
IoT/영상인식 특강
  • 영상처리의 기반 기술 소개
  • 영상인식/처리와 전장사업의 적용사례
  • HMI(휴먼머신인터페이스) 소개
  [4단계] : Team Project
실무 프로젝트
  • 4인 내외로 팀 구성
  • 주제 선정 후, 3개월 동안 프로젝트 수행, 개발 완료
  • 외부업체 관계자들의 참관 하에 최종 전시회 진행