	연구개발특구 AI 특성화 기업 역량강화 사업 [붙임 1] [붙임 1] [Track1: 교육 및 진단] 교육 및 컨설팅 참여신청서
1. 기업 정보
1. 귀사의 일반 기업정보를 기재해 주십시오.
기업명						설립일
기업 주소
대표자명						전화
						E-Mail
실무자명						전화
						E-Mail
2. 교육 침여 희망 차수를 선택하여 주십시오. (복수 선택 불가)
□ 1차 교육 (2020.02.17 ~ 2020.03.06)			□ 2차 교육 (2020.03.23 ~ 2020.04.10)					□ 3차 교육 (2020.06.08 ~ 2020.06.28)
3. 컨설팅 참여 희망 차수를 선택하여 주십시오 (복수 선택 불가)
□ 1차 컨설팅 (2020.03)					□ 2차 컨설팅 (2020.06)
3-1. 컨설팅 참여 희망시 관심 분야를 선택하여 주십시오
□영상처리 □자연어 처리 □강화학습 □ 음성처리 □오디오처리 □제조 □기타 _______________
4. 사내 보유한 기술개발 인력 현황 및 관련 정보를 기재해 주십시오.
일반 엔지니어 (연구개발 전문인력)		총 명 (상세정보 기재)		AI기술 전공자 (석박사 구분)					석사: 총 명 박사: 총 명
2. 수요정보 제공 동의
<기업수요정보 제공 동의에 대한 안내> 본 사업의 원활한 진행을 위해 귀사의 기업정보를 연구개발특구진흥재단 및 사업운영 기관에 제공함으로써 적합한 기술접목을 위한 자료로 활용하는 것에 대한 동의입니다. 위 목적으로 기업정보 제공에 동의하십니까? 예□ 아니오□
2019. . . 대표자 (서명)

3. AI 기술 활용 세부 내용

기재 요령: 아래 내용은 교육 및 컨설팅 지원 대상 선정에 근거가 되므로 그림이나 표 등을 적극 활용하여 상세히 기술 바랍니다.

1. 하고자 하시는 사업화/연구개발 아이템 개요를 기재해 주시기 바랍니다.

2. AI기술을 활용하여 해결하고자 하는 문제를 기재해 주시기 바랍니다.

3. 문제 해결에 필요한 데이터 확보 여부 및 데이터에 대한 정보를 기재해 주십시오.

예시)

데이터 종류: 불량 검사를 위한 이미지

데이터 특성: SD급 jpeg, 밝기가 고르지 않음

이미 확보된 데이터 개수: 총 1,000개 (모델 2종, 불량 이미지 50개)

프로젝트 진행 시 확보 가능한 데이터 개수: 총 2,000개

4. 문제 해결의 과거 이력과 기대하는 기관이나 솔루션이 있다면 기재해 주시기 바랍니다.

예시)

2019년 상반기에 자체적으로 문제를 해결하려고 하였으나 정확도와 성능이 현저히 낮았음.

XXX라는 솔루션 도입을 검토하였으나 비용 등의 문제로 더 이상 진행되지 않음

5. 본 사업을 통해서 이루고자 하는 목표 및 결과물을 기재해 주시기 바랍니다.

예시)

상기 문제에 대해서 AI기술을 적용하여 어느 정도의 향상을 기대할 수 있는지 확인하는 것이 목표임

1개의 제품에 대해서 AI기술을 적용할 경우의 검출율 확인이 기대하는 결과물임.

문 의) ㈜모두의연구소 김정민 연구원 (jm.kim@modulabs.co.kr)

연구개발특구진흥재단 권진욱 연구원 (sunnyk1@innopolis.or.kr)

	첨부. 교육 커리큘럼 [붙임 1] [붙임 1]
과목명				기간	내용
Python 마스터				3일	- 딥러닝 개발에 필수적인 Python Programming의 문법과 numpy, matplotlib, pandas와 같은 라이브러리 사용법을 배우고, 이를 바탕으로 다양한 문제를 직접 풀어보며 익힌다.
딥러닝과 데이터 다루기				2일	- 딥러닝에 관련된 기초지식을 배운다 - CSV데이터, 영상 데이터 등을 효율적으로 수정하고 관리할 수 있는 데이터 엔지니어링 기술을 배운다
Tensorflow 2.0 마스터				5일	- 최근 Release된 Tensorflow 2.0 프레임워크를 사용하여 다양한 딥러닝 모델을 구현하고 실습한다.
실전 프로젝트				5일	- 입과생들이 강사가 작성한 코드를 돌려보는 것이 아닌 프로젝트의 처음부터 끝까지 직접 구현해보면서 실력을 키워나가는 과정
<Python 마스터>
일자		목표	상세			비고
1 일		Python 기본 코딩 방법을 배운다	Project 1: 파이썬 기본 문제풀이 1 -파이썬 시작하기 -파이썬 소개 -실습 환경구축하기 -Lists, Tuples, Dictionaries -Conditions -File			출제된 문제를 해결해 나가면서 Python을 배우게 된다 파일을 읽고 쓰는 법, Python의 데이터 기본 데이터 구조, 조건문 등을 배우게 된다
2 일		파일을 읽고 데이터 분석을 수행한다	Project 2: 파이썬 기본 문제풀이 2 -loops -Functions -classes			데이터 엔지니어링에 기초가 되는 SQL과 익숙해 진다 프로젝트가 먼저 제시 된 후 그것을 해결하기 위한 SQL 문법을 배운다
3 일		빅데이터 처리하기	Project 3 : 데이터 분석과 시각화 하기 -Numpy로 데이터 분석하기 -Pandas로 데이터 분석하기 -Matplotlib으로 데이터 시각화 하기			머신러닝에서 많이 사용되는 Python의 주요 패키지들을 활용 해 본다 주요 패키지는 Numpy, Pandas, Matplotlib dlek

< 딥러닝과 데이터 다루기 >

일자		목표			상세	비고
1 일		데이터 엔지니어링			Project 1: 데이터 베이스 만들기 -Titanic 데이터를 이용한 데이터 분석하기 -SQL Basics 익히기 -Join, Aggregations, Subqueries 등 -Python으로 DB 연동하기	Titanic 데이터 분석을 통해 데이터를 보는 시각을 키운다 기본적인 데이터 베이스의 구조와 명령문을 배운다
2 일		데이터 수집 및 처리하기			Project 2: 데이터 수집과 처리하기 -Python 웹 크롤러 개발 후 데이터 저장 -Pandas를 활용한 DB 활용	Python을 이용하여 데이터 크롤링하는 법을 배운다 Pandas를 활용해 DB를 관리하고 처리하는 법을 배운다
<TensorFlow 2.0 마스터>
일자		목표	상세			비고
1 일		TensorFlow로 익숙하게 데이터 다루기	Project 1: tf.data로 여러가지 데이터 만져보기 -TensorFlow 설치 및 기본요소 -Load and preprocess data -Linear regression			TensorFlow에 익숙해지는 시간이다 Neural network의 기본인 linear regression을 구현한다
2 일		Deep Neural Networks	Project 2: DNN - Structured data 분류하기 -Classification -Overfit and underfit -Dropout -Save and load			Deep Neuranetwork의 동작 원리를 이해하고 구현한다 TensorFlow model을 저장하고 불러들인다
3 일		Convolutional Neural Networks	Project 3 : CNN - 적은 수의 데이터로 개와 고양이 구분하기 -CNN 이론 -Image classification -CNN architecture -Transfer learning			Convolutional neural networks를 공부하고 이해하고 구현한다. VGG, GoogLeNet, MobileNet과 같은 기본 네트워크 구조를 이해하고 구현한다 적은 수의 데이터를 이용하여 개와 고양이를 구분한다
4일		Recurrent Neural Networks & Generative Model	Project 4 : RNN & Generative model - 텍스트 분류 -RNN이론과 LSTM -Word embeddings -Text classification -DCGAN			LSTM을 이용하여 텍스트 분류기를 구현한다 Generative model 중 GAN을 이해하고 구현한다
5일		Advanced TensorFlow	Project 5: TensorFlow 고급 - 나만의 네트워크 구현하기 -Custom layers -Custom training -Multi GPUs			TensorFlow의 고급 기술을 익힌다
< 실전 프로젝트 >
일자	목표			상세			비고
1 일	영상 데이터 프로젝트			Project 1-1: Image Segmentation -팀 빌딩 -Project 1-1 이론 및 소개 -팀 별 프로젝트 진행			Porject1-1의 기술을 소개하고 팀 프로젝트를 시작한다
2 일	영상 데이터 프로젝트			Project 1-1 : Image segmentation (cont.) Project 1-2 : Object detection -팀별 프로젝트 계속 진행 -Project 1-1 결과 발표 -Project 1-2 이론 및 소개			Project 1-1결과 발표를 진행하고 Project 1-2를 소개한다
3 일	영상 데이터 프로젝트			Project 1-2 : Object detection (cont.) -팀별 프로젝트 계속 진행 -Project 1-2 결과 발표			Project 1-2결과 발표를 진행하고 Project 2-1를 소개한다
4일	시계열 데이터 프로젝트			Project 2-1 : Sentiment Classification -Project 2-1 이론 및 소개 -팀 별 프로젝트 진행 -Project 2-1 결과 발표			Project 2-1을 진행한다
5일	시계열 데이터 프로젝트			Project 2-2 : Sequential data processing -Project 2-2 이론 및 소개 -팀 별 프로젝트 진행 -Project 2-2 결과 발표			Project 2-2를 진행한다

< 수행할 프로젝트 예시 >

미니프로젝트 명	내용
Medical Image Processing : Polyp Segmentation	위 내시경 사진을 통해 종양의 유무를 판단하고, 종양 위치 및 크기를 표시할 수 있는 image segmentation network 를 설계, 구현한다. 본 프로젝트를 통해 U-Net 기반의 segmentation 기법들을 살펴보고 실제 임상데이터에 대한 실험을 진행해 볼 수 있다.
Speech Recognition	Siri와 같이 음성 데이터를 처리하는 어플리케이션에서 사용하는 음성명령 인식 기술을 구현한다. 본 프로젝트를 통해 음성 데이터 처리방법 및 적합한 인식 모델을 만드는 방법을 배울 수 있다.
Object Detection : Pedestrian Detection	CCTV영상에서 보행자를 검출해내는 기술을 설계, 구현한다. 본 프로젝트를 통해 다양한 영상처리 및 네트워크 구조에 대해 이해하고 구현해 낼 수 있다.
영화 평점 데이터를 활용한 평점 분류기	IMDB 영화 평론 사이트의 review data를 크롤링하여, review가 긍정적인지 부정적인지 판단하는 평점 분류기를 제작한다. 본 프로젝트를 통해 자연어처리에 대한 기본 처리 방식과 RNN 기법들을 익힐 수 있다.