혼자 복습하고 필기하는

약 일주일간 강의를 수강하고, 조금 전에 AI활용전문가 자격증을 합격했습니다. 총 17강 중 14강까지만 수강한 후 시험을 봤는데, 문제는 총 30문제였습니다.예상문제를 한 번이라도 확인했다면 크게 어렵지 않게 합격할 수 있는 난이도였던 것 같습니다. 강의와 교안, 그리고 예상문제는 한국교육검정원 홈페이지에서 모두 확인할 수 있습니다. 공부 루틴은 단순했습니다.강의를 한 번 듣고, 주요 내용을 직접 정리하는 방식으로 학습했습니다.하루에 1~2시간씩 꾸준히 공부하면 일주일 안에 완강과 합격이 충분히 가능합니다. 비전공자인 저에게도 이해하기 쉬운 구성으로 되어 있었고,AI의 기본 개념부터 실제 활용, 그리고 보안 관리까지 폭넓게 배울 수 있는 좋은 경험이었습니다. 이번 합격을 계기로 남아 있는소프트웨어교육지..

학습목표발전하는 기술의 이면에는 윤리적 문제가 존재하므로, 위험을 줄이고 윤리적 폐해를 예방할 수 있는 방안을 모색학습내용인공지능 개발과 응용에 필요한 전반적인 기술을 정리정보 보안 관리와 윤리적 문제를 인식 도입에 따른 기술적 준비Data Infrastructure데이터 수집, 저장, 처리를 위한 시스템 구축높은 품질의 데이터 확보, Data Governance 정책 수립컴퓨터 시스템 자원필요한 컴퓨팅 파워와 스토리지 용량 확보Cloud Service, On-Premise 자원 적절히 활용알고리즘과 모델링비즈니스 목표에 맞는 알고리즘 선택모델 훈련, 검증, 테스트를 위한 프로세스 설정보안 및 개인정보 보호데이터 보안 프로토콜, 개인정보보호 정책 적용AI 시스템의 보안 취약점 평가 및 대응 전략 수립전문..

학습목표산업 발전에 유익하고 인간의 일을 돕는 역할을 하지만, 위험한 기능과 부정적 폐해도 있음을 인지학습내용인공지능에 대한 위험한 사례를 검토정보 기술 전문가에게 필요한 보안 의식을 상기 인공지능의 위험과 불안가짜 뉴스 (Fake News)거짓 통계 (Artificial Statistics)여론 조작 (Manipulation of Public Opinion)대중 선동 (Populism)기술 유출 및 해커 침입전산망 마비= 원인을 찾기 어려움 인공지능과 정보 보안기술 정보 관리자정보 보안이 생활화보안 관리 교육에 적극 참여정보 시스템이 다중 보호될 수 있도록 함데이터와 정보, 기술에 대한 가치와 인식 제고상호 감시와 충고를 통해 정보 보안이 생활화 될 수 있도록 함 학습정리인공지능의 위험한 기능과 예측하..

학습목표산업 발전에 유익하고 인간의 일을 돕는 역할을 하지만 위험과 부정적 폐해도 존재함학습내용자동화 공장 또는 무인 자동차의 사고 사례를 검토, 인공지능에 대한 위험과 부정적인 측면을 파악 인공지능의 위험과 불안- 인공지능이 발달할수록 인간 창의력 부각- 범죄 악용 막는 "Red Team" 강화- 번역기의 시대, 외국어 능력 중요- 스마트폰이 어린이들의 정신건강을 해치고 있음- 자동화된 공장에서 인공지능의 착오로 인해 인명 피해 발생- 입사 지원자가 ChatGPT를 활용하여 가짜 자기소개서 제출- 무인 자동차가 길거리에서 튀어나오는 보행자와 충돌- 에세이를 개인적으로 쓴 것과 Chat-Bot이 쓴 것을 구분할 수 있을까? 학습정리인공지능은 긍정적이고 획기적인 발달로 인간의 삶에 큰 영향을 끼치지만, 구..

학습목표인공지능이 다양한 분야에서 실제적이고 구체적으로 어떻게 활용·응용되는지 살펴봄학습내용금융산업과 고객 서비스 산업 등에서 인공지능이 활용되는 구체적인 사례를 파악 금융산업에서의 인공지능신용평가 및 위험 관리 : 머신러닝 기반 신용 평가, 포트폴리오 위험 분석 및 관리사기탐지 : 이상 거래 패턴 인식, 실시간 사기 예방 시스템 운영 고객 서비스에서의 인공지능고객 행동 분석 : 구매 패턴 및 선호도 분석, 맞춤형 추천, 트렌드 예측, 재고 관리 최적화가격 최적화 : 동적 가격 책정 알고리즘, 수요 및 경쟁사 가격 기반 조정스마트 매장·무인 판매 : 재고 관리, 스마트 체크아웃, In-Store 분석 통한 고객 경험 향상 학습정리인공지능은 금융산업에서 신용평가, 위험 관리, 사기탐지에 활용됨고객 서비스 ..

학습목표4차 산업 혁명의 주체가 되는 인공지능의 구체적인 활용 분야를 파악학습내용제조업과 금융 서비스 산업 등에서 인공지능의 다양한 활용 사례 살펴보기 제조업에서의 인공지능자동화 및 로봇공학 : 생산 라인의 로봇 자동화, 정밀 검사, 품질 관리공정 최적화 : 머신러닝을 통한 생산 공정 최적화, 수요 예측, 자원 할당유지 보수 예측 : 설비 예측 보전, 고장률 감소, 운영 효율성 향상공급망 및 물류 관리 : 재고 관리, 물류 최적화, 공급망 리스크 관리, 응답 시간 단축 금융산업에서의 인공지능알고리즘 트레이딩 (Trading) : 대규모 데이터 (Big Data) 분석 기반의 시장 예측고주파 트레이딩 및 자동화 전략= 짧은 시간 내 대량 거래 수행 전략= 컴퓨팅 알고리즘으로 시장 데이터를 분석하고 거래 기..

학습목표데이터와 인공지능의 관계, 상호 역할을 정리해 주는 논리적 기술, 최적의 결과를 도출하기 위한 모델링 등에 대해 알아보기학습내용알고리즘을 연구하기 위해 활용되는 모델링 살펴보기모델링 전문가에게 필요한 역량 정리 인공지능 모델링의 이해모델링 : 현실 세계의 시스템이나 프로세스를 수학적으로 표현, 복잡한 문제를 단순화하여 이해하고 해석할 수 있음모델링이 중요한 이유 : 의사결정 과정의 정확성 향상, 예측 가능성 및 위험 관리, 경제적·과학적 연구의 기초 제공모델링 사례 : 기후변화 예측, 경제성장 전망, 인구 통계 모델링 등 알고리즘과 필요한 자질알고리즘과 모델링을 구상·디자인하기 위해 전문가가 갖추어야 할 역량메타인지 (Meta Cognition) : 생각에 대한 생각직관 (Intuition) : ..

학습 목표데이터와 인공지능의 관계 및 상호 역할 이해문제 해결 절차(알고리즘)와 최적화 결과를 도출하기 위한 모델링 개념 학습학습 내용데이터 활용을 통한 알고리즘 정의와 적용 방법인공지능의 다양한 활용 사례 인공지능 알고리즘의 이해알고리즘 : 문제 해결을 위한 절차 또는 공식, 특정 작업을 수행하기 위한 명령의 집합중요성 : 효율적 데이터 처리, 빠른 문제 해결, 자동화 및 최적화 가능종류 : 정렬, 검색, 계산, 최적화 알고리즘 인공지능 알고리즘과 모델링 (예제)- 쓰레기 소각장 탄소 발생량 절감 통제- 운전자의 감정 인식 후 맞춤 음악 제공 (안전운전 유도)- 심박수 구간 분석을 통한 수면 장애 연구 및 운동 강도 안내- 10대 졸업사진 이미지 연출 학습 정리인공지능 개념 및 알고리즘의 역할 이해다양..

학습목표인공지능의 기본은 데이터로부터 출발데이터와 인공지능의 관계 및 상호 역할 정리학습내용데이터 과학 이해 및 중요성 학습빅데이터 활용 방법 검토 빅데이터 활용법1. 필요한 데이터 검색 및 준비2. 기업 비즈니스 요구사항 확인3. 모델링 및 검증 작업 수행4. 데이터 분석 가능한 모델 구축5. 실전에 적합한지 최종 검증 데이터 처리의 변화데이터 형태 : 특정 형식·시점 → 형식·시점 무관처리 속도 : 일괄처리(Batch) → 실시간 처리(Real Time)처리 목적 : 과거 분석 → 최적화 및 예측 중심처리 비용 : 정부 지원 → 기업·개인 차원 부담 학습정리인공지능의 기본이 되는 데이터 처리 과정 이해데이터 활용 방안 및 변화 흐름 파악

학습목표인공지능의 기본은 데이터임데이터와 인공지능의 관계 및 상호 역할 정리학습내용데이터 과학 이해 및 중요성 학습빅데이터 활용 방법 검토 데이터 과학의 이해Data Science 개요데이터로부터 지식과 인사이트 추출통계학, 컴퓨터 공학, 정보과학 등 다양한 분야 기술과 방법론 융합전문 지식 필요 주요 기술Data Mining : 숨겨진 패턴 추출, 불필요한 데이터 제거Machine Learning : 컴퓨터가 데이터를 학습해 스스로 문제 해결Big Data 분석 및 시각화 중요성데이터 기반 의사결정 : 기업/조직에서 객관적 분석을 통한 전략 개발혁신과 경쟁력 강화 : 데이터 기반 비즈니스 모델 개발, 시장 경쟁력 확보사회적 영향 : 공공 효율성 향상, 의료·교통·에너지 등 업무 개선 및 자동화 학습정리..