강의내용
| 주차 | 주제 | 세부내용 | 비고 |
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| 1 | AICE Basic 오리엔테이션 | 과정 소개 / AICE Basic 출제 영역 분석
AI와 빅데이터 기본 개념 실습 환경 소개(ez-AI 등) |
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| 2 | 데이터와 정보 / 빅데이터 이해 | 데이터의 특성과 종류 / 정보 처리 과정
빅데이터 5V 실습: 데이터 탐색(샘플 데이터 활용) |
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| 3 | AI 프로세스 이해 | AI 문제 해결 절차
지도/비지도/강화학습 개념 실습: 간단한 분류 모델 만들기(No-Code Tool) |
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| 4 | 머신러닝 기본 모델 이해 | 분류·회귀 기본 원리
성능평가 지표(정확도·정밀도·재현율·F1) 실습: 모델 성능 비교 실험 |
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| 5 | AI 응용 사례 | 추천 시스템
챗봇·이미지 분류·예측 자동화 실습: 나만의 미니AI 만들기 |
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| 6 | 책임 있는 AI / 윤리 | AI 윤리 10대 원칙
공정성·투명성·책임성 실습: 편향 사례 분석하기 |
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| 7 | 기출유형 분석 | 빈출 개념 50개 총정리 / 기출문제 풀이
모의고사 1회 |
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| 8 | 실전 대비 / 모의시험 | 실전 모의시험(40문항)
오답 리뷰 응시 전략 & 마무리 |
수료 후 비전
| 직무 역량 | ChatGPT 기반 문서작성·아이디어 발상·요약 등 실무 활용 능력 증가
데이터·지표 해석 능력 향상 → 보고서 품질 향상 AI 기반 업무 효율화 역량 확보 |
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| 자격 취득 | AICE Basic 인증 취득
향후 AICE Associate·ADsP·Make 자동화 과정 등으로 확장 가능 |
| 커리어·학습 확장 | AI 기반 프로젝트·캡스톤 수행 역량 강화
디지털 전환(DX) 환경에서 요구되는 필수 기초 역량 확보 교육·행정·마케팅·기획 등 다양한 직무에 활용 가능 |
