딥러닝 기반, 비전 AI를 활용한 의약품 불량 탐지 모델 구현 역량 강화
스마트팩토리 환경에서 CNN·YOLO·이상탐지 기반 품질 자동화 실무 능력 확보
훈련 개요
| 훈련기간 |
26시간 (4일) [1일차] 16:00~18:00 , [2일차~4일차] 09:00~18:00 (점심시간 12:00~13:00) |
|---|---|
| 훈련정원 |
20명 (1회당) |
| 훈련장소 |
GSC 강남센터 : 서울시 강남구 도곡로 112, 3층(도곡동,서한빌딩) 1일차 "의료도메인 특강"은 비대면(온라인 Zoom)으로 진행 시, 접속 URL은 개인별 별도 안내 |
| 운영기관 |
글로벌소프트웨어캠퍼스 |
| 훈련대상 |
바이오·의료 산업 재직자 또는 해당 분야에 관심있는 타 산업 종사자 비전 AI 기반, 불량 탐지 및 스마트팩토리 구축 역량이 필요한 실무자 |
| 사전지식 |
데이터 분석, 통계에 대한 기초 이해 |
| 훈련목표 |
딥러닝 기반, 비전 AI를 활용한 의약품 불량 탐지 모델 구현 역량 강화 스마트팩토리 환경에서 CNN·YOLO·이상탐지 기반 품질 자동화 실무 능력 확보 |
| 특전사항 |
이대서울병원 의료진의 “의료 도메인 특강” 2시간 포함(1일차, 대면 또는 비대면) PDF 교재 제공 / 실습용 PC 제공 / 수료증 발급 등 |
| 수료기준 |
출석률 80% 이상 (고용24 직업훈련 출결관리 어플 활용) 수료증은 교육 종료 7일 이후, 개인 메일로 발급 |
| 준비사항 |
[필수] ① 핸드폰(출석 체크용) ② 고용 24 직업훈련 출결관리 어플(HRD-Net 회원가입 필요) [선택] 필요 시, 개인 노트북 (실습용 노트북 기본 제공) |
| 기타사항 |
수강 취소 시, 취소의사를 교육 시작 3일전 까지 이메일 또는 전화로 연락 교육당일 취소 및 불참 시, 해당 기업 및 교육생은 차회 교육과정 참여 제한 교육신청 인원에 따라 조기마감 될 수 있음 개강 최소 인원 미달 시, 일정 변동 가능 |
| 문의사항 |
전화 : 02-555-3340, 이메일 : aicenter@gscampus.net |
커리큘럼
| 일차 | 주제 | 세부내용 | 시간 |
|---|---|---|---|
| 1일차 | 의료 도메인의 이해 |
의약품의 제형 및 인체 흡수 관리 |
2시간 |
| 2일차 | 스마트 팩토리와 비전 AI |
Vision AI 개요: 육안 검사의 한계와 AI 도입 성공 사례 분석 데이터 수집 전략: 양품 vs 불량 데이터의 비율 문제와 조명/카메라 세팅의 중요성 |
2시간 |
| 데이터 전처리 및 증강 |
Image Preprocessing: 현장 노이즈 제거 및 ROI 설정 실습 Gen-AI Data Augmentation: [Vibe Coding] 생성형 AI 활용부족한 불량 이미지 가상 생성, 데이터 10배 늘리기 |
3시간 | |
| CNN 기반 분류 모델링 |
Baseline Model: 정상/불량 분류 기초 CNN 모델 ChatGPT 프롬프팅 구현 Transfer Learning: 사전 학습 모델 튜닝 |
3시간 | |
| 3일차 | 객체 탐지 (Objection Detection) |
YOLO 활용: 알약 개수, 위치 추적 YOLO 모델 학습 Labeling 실습: 라벨링 툴 이용 불량 부위에 박스를 치는(Bounding Box) 라벨링 체험 |
4시간 |
| 성능 고도화 및 최적화 |
Hyperparameter Tuning: 검출 속도(FPS)와 정확도(mAP)의 균형을 맞추기 위한 모델 경량화 전략 Error Analysis: 오검출 이미지 분석 및 재학습 프로세스 |
4시간 | |
| 4일차 | [특화] 이상 탐지(Anomaly Detection) |
Unsupervised Learning: 정상 데이터만으로 이물질 추정하는 모델 실습 One-class SVM: 전통적 머신러닝 기법과의 성능 비교 |
4시간 |
| [Bridge] 현장 적용 |
Deployment: 모델을 공장 라인에서 쓸 수 있게 모니터링 대시보드(MVP) 제작 |
4시간 | |
| 총 훈련시간 26시간 | |||
이번달 교육일정
| 회차 | 교육기간 | 시간 | 모집기간 | 모집상태 | 신청하기 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1회차 | 교육기간 2026-11-09 ~ 2026-11-12 | 시간 09:00~18:00 | 모집기간 2026-08-10 ~ 2026-11-05 | 모집중 |
