공개교육
[AI+] 노코딩 머신러닝을 활용한 예지 품질관리 기본
#AI#Q4.0#머신러닝#예지품질관리#오렌지3#파워쿼리
집합 [AI+] 노코딩 머신러닝을 활용한 예지 품질관리 기본
교육기간
교육시간
2026-11-19 09:00 ~ 2026-11-20 17:00 (2일 14시간)
교육비
일반 580,000원  ·  회원사 530,000원
무료수강권
사용가능
고용보험
인재 키움 프리미엄 훈련
교육장
퓨처밸류캠퍼스 강남
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유의사항
과정 개최 최소 인원이 미달될 경우 취소될 수 있으며, 접수하신 분께는 사전에 연락드립니다. 교육 준비를 위하여 5근무일 이전 접수를 권장합니다.
과정문의
산업혁신교육센터 (02-6240-5683, thkim@ksa.or.kr)
접수문의
본부 (02-6240-5600, ksaedu1@ksa.or.kr)
과정정보
교육소개
교육목표
  • 머신러닝을 활용한 예측 품질관리 방법 습득
  • 알고리즘 성능을 향상하기 위한 데이터 전처리와 피처 엔지니어링 방법 습득
  • 노코딩 방식으로 머신러닝 알고리즘 방법 학습
교육대상
  • 생산/생산기술/품질부서 관리자 및 담당자
  • 연구소, R&D 실무 담당자
교육내용
모듈 세부 내용 일차
모듈 1.
예지 품질관리 개요
  • 생산체계 및 품질관리 변화
  • 제조공정 빅데이터 유형
  • 디지털 제조의 빅데이터 전문가
1일차
(09:00~17:00)
모듈 2.
데이터 리터러시
  • 데이터 수집
  • 데이터 집계
  • 데이터 표현

모듈 3.
머신러닝 개요 및

오렌지3 사용법

  • 머신러닝 개요
  • 오렌지3 사용법
모듈 4.
예지 품질관리 변수 선정
  • CTQ 도출
  • 공정변수 도출
모듈 5.
예지 품질관리 데이터 준비
  • 데이터 전처리(파워쿼리, 오렌지3 활용)
       - 중복값/결측치/이상치 처리, 복수 시트 통합, 복수 파일 통합
       - 데이터 연결, 데이터 Type 변경, 인코딩(One-hot Encoding 등)
  • 피처 엔지니어링(오렌지3 활용)
       - 연속형 데이터 Feature Scaling(정규화와 표준화)
       - 이산화(Binning, Discretization)
       - 변수 결합
  • 변수 분석(오렌지3 활용)
       - 히스토그램, 산점도, 상자그림, 의사결정나무
       - t-test, ANOVA, 카이제곱검정, 상관분석
2일차
(09:00~17:00)
모듈 6.
예지 품질관리 적용
  • 알고리즘 종류
  • 알고리즘 성능 평가지표
  • 알고리즘 적용
교육 일정 *비대면 참여가 가능한 차수는 '굵은 글씨'로 표기
구분 1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월
평일 30-31 역삼 18-19 역삼 10-11 역삼 19-20 역삼
학습방법

듀얼 진행 시 집합(대면)과 라이브(비대면)을 동시에 진행하여 교육생이 원하는 방식을 선택하여 수강 가능

  • 라이브(비대면) 수강 시 준비 사항
  • 필수사항
    카메라

    출결확인을 위해 반드시 필요
    비디오가 작동되지 않거나 화면에 교육생 본인의
    모습을 비추지 않을 시 교육수료 불가

  • 권고사항
    마이크

    쌍방향 소통을 위해 준비 권고 (필수X)
    (Zoom 채팅창 등으로도 참여 가능)

※ 개인의 장비 문제로 인한 불이익에 관해 협회는 책임을 질 수 없으니 사전에 정상동작여부를 확인해주시기 바랍니다.

연관과정
  • 엑셀을 활용한 생산 품질 데이터 분석
  • 미니탭 활용과 통계 분석
  • [등록민간자격] 식스시그마 그린벨트(GB)
  • [등록민간자격] 식스시그마 블랙벨트(BB)
  • [등록민간자격] 식스시그마 마스터 블랙벨트(MBB)
교육 운영방식
듀얼
집합(대면)과 라이브(비대면)를 동시에 진행 / 교육생이 원하는 방식을 선택하여 수강 가능
집합강의
오프라인 교육장에서 대면으로 진행됩니다.
라이브강의
Zoom을 통해 원격접속 방식으로 진행되며, 실시간 강좌 청취와 질의응답이 가능합니다. 교육 전 교재 수령을 위하여 개최 1주일 전까지 접수 해주셔 야 합니다.
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