스마트팩토리 품질경쟁력 기반DX경영(45H)
[강의 개요]
- 고객사: 부산
- 주제: 스마트팩토리 품질경쟁력 기반DX경영(45H)
- 강의기간: 2025.10.21 ~ 2025.10.31
- 강의시간: 45H
[강의 내용]
1일차
2일차
- 제조 데이터 수집 및 분석
- 데이터 수집 및 전처리 기법
- AI의 종류 및 기본 이해
- AI 소프트웨어와 평가
- AI 소프트웨어 테스트의 필요성
3일차
- AI 개발 공정 및 모델 사례
- AI 기반 품질 예측 및 불량 감지(개념)
- 기존 SW와 AI SW의 차이점 및 테스트
- 기존 테스트 기법의 적용 가능성
- AI SW 테스트 기법 개요
- 튜토리얼 환경 설정(Python)
4일차
- 튜토리얼 데이터셋 및 모델 학습 준비
- AI 모델 학습 및 실행 확인
- AI 모델 성능 평가 및 검증
- 메타모픽 테스트 기법
- 메타모픽 테스트 기법의 개념
- 메타모픽 테스트 기법의 활용
5일차
- 메타모픽 테스트 기법
- 메타모픽 테스트 기법 튜토리얼
- 메타모픽 테스트 기법을 위한 데이터 가공
- 뉴런 커버리지 테스트 기법
- 뉴런 커버리지 테스트 기법의 개념
- 뉴런 커버리지를 이용한 테스트 및 전략
- 뉴런 커버리지 테스트 기법 튜토리얼
6일차
- 최대 안전 반경 테스트 기법
- 최대 안전 반경 테스트 기법의 개념
- 최대 안전 반경 계산 방법
- 최대 안전 반경 테스트(튜토리얼)
- 커버리지 검증 기법
- 커버리지 검증 기법의 개념
- XGBoost 모델의 커버리지 검증
7일차
- 커버리지 검증 기법
- 커버리지 검증을 위한 입력 데이터 범위 탐색
- DNN 모델의 커버리지 검증
- AI 기반 불량 감지 시스템 설계(실전)
- 딥러닝 기반 불량 이미지 감지
- 스마트 품질경영 문서화의 중요성
8일차
- 스마트팩토리 품질 문서 작성 실습(계획서)
- 스마트팩토리 품질 문저 작성 실습(보고서)
- 사례 기반 종합 실습 프로젝트(계획 및 데이터 분석)
- 종합 실습 프로젝트(AI 모델링 및 품질 검증)
- 종합 실습 프로젝트(통합 및 발표 준비)
9일차
- 종합 실습 프로젝트 발표
- 프로젝트 피드백 및 우수 사례 공유
- 수료식 및 과정 총정리
