강의 자료 (Lecture Materials)

강의에 사용된 강의자료들을 Markdown 형식으로 제공합니다. 지속적으로 갱신/수정됩니다.

1. Python

1.1 파이썬 문법 / 기초 라이브러리

1.2 파이썬 응용

2. Data Science

  • 데이터 과학 개요 / 데이터 분석 및 모델링 / 데이터 분석 결과 해석 / 데이터 분석 모델 평가
  • 데이터베이스 기초 / 데이터베이스 활용 / 벡터 데이터베이스

3. ArtificiaL Intelligence(AI)

3.1 AI 개요

3.2 머신러닝(ML)

3.3 딥러닝(DL)

3.4 강화학습(RL)

3.5 자연어 처리(NLP)

3.6 대형 언어 모델(LLM) + 생성형 AI(GenAI)

3.7 AI 윤리

4. Cloud Platform

  • 클라우드 시스템 개요
  • 클라우드 플랫폼
    • AWS / Azure / Google Cloud Platform

5. Single Board Computer(SBC)

  • 아두이노(Arduino) / 라즈베리파이(Raspberry Pi) / NVIDIA 젯슨 나노(Jetson Nano)

6. Smart Factory

6.1 스마트팩토리 개요

6.2 스마트팩토리 구성 시스템

  • 제조 프로세스 / MES(제조실행시스템) / MRP(자재소요계획) / PLM(제품 수명 주기 관리) / ERP(전사적 자원 관리) / SCM(공급망 관리) / 물류 시스템

6.3 품질경영시스템(ISO 9001)

7. Git & Github

  • Git & Github 개요 / Git & Github 사용 기초 / Git 고급 사용
  • Githbu Action 기반 CI/CD

8. Linux

  • 리눅스 개요 / 리눅스 기초 이해 / 리눅스 심화 / 리눅스 기반 개발
  • 리눅스 명령어
    • 파일 및 디렉토리 관리 / 사용자 및 권한 관리 / 패키지 관리
    • 프로세스 관리 / 네트워크 관리 / 텍스트 처리 및 검색

9. Project

  • 프로젝트 기획 및 설계
  • 프로젝트 구현
  • 프로젝트 테스트 및 디버깅
  • 깃허브를 통한 코드 리뷰 및 최적화
  • 프로젝트 발표 준비 및 최종 업데이트