공개교육
[AI+] AI를 활용한 자연어 기반 품질 이슈 분석
#AI품질분석#감성분석#자연어처리#제조DX#텍스트마이닝
집합 [AI+] AI를 활용한 자연어 기반 품질 이슈 분석
교육기간
교육시간
2026-11-02 09:00 ~ 2026-11-03 17:00 (2일 14시간)
교육비
일반 580,000원  ·  회원사 530,000원
무료수강권
사용가능
고용보험
인재 키움 프리미엄 훈련
교육장
퓨처밸류캠퍼스 강남
이미지 1
이미지 2 이미지 3
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
  • 자연어 처리(NLP) 기반 AI 기법을 활용하여 품질 불량 원인과 고객 불만 이슈를 자동 분석
  • 텍스트 데이터를 시각화, 벡터화, 감성분석, 토픽 모델링, 군집화하여 품질 개선 인사이트 도출
  • 현업 품질관리자가 데이터 기반 품질 이슈 대응 및 예방적 관리 역량을 확보하도록 지원
  • AI 분석 기법을 활용한 현장 품질보고서 자동화 및 고객 경험 분석 능력 습득
교육대상
  • 제조 및 품질관리 담당자 중 AI 분석 기법 실무 적용을 원하는 인력
  • 고객 불만, VOC, 보고서 등 비정형 텍스트 데이터 활용이 필요한 현업 실무자
  • 품질 개선, 생산관리, 고객만족 부서에서 데이터 기반 의사결정을 강화하려는 인력
교육내용
모듈 세부 내용 일차
Word Cloud를 활용한 품질 불량 이슈 시각화
  • 비정형 텍스트 데이터 전처리 및 키워드 추출
  • Word Cloud 기반 주요 품질 불량 요인 파악
1일차
(09:00~17:00)
문장 벡터화 및 하이브리드 분석
  • 문장 벡터화를 통한 문서 간 유사도 분석
        [실습] 문서 벡터화를 활용한 품질 보고서 비교
연관규칙 분석
  • 작업자 보고서에서 주요 키워드 추출
        [실습] 키워드 간 연관규칙 분석 및 품질 개선 인사이트 도출
2일차
(09:00~17:00)
감성분석을 통한 고객 경험 데이터 분석
  • 긍정/부정 감정 자동 분류
  • [사례 연구] 고객 VOC 데이터를 활용한 실시간 품질 이슈 탐지
LDA 토픽 모델링 기반 품질이슈 자동 추출
  • 고객 텍스트 데이터를 주제별로 분류
        [실습] LDA 기반 핵심 품질 이슈 도출 및 보고서화
클러스터링 기반 고객 불만 유형 군집화
  • TF-IDF 및 임베딩 기법 활용 군집화
        [실습] 고객 피드백 유형별 군집화 및 개선 전략 제안
교육 일정 *비대면 참여가 가능한 차수는 '굵은 글씨'로 표기
구분 1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월
평일 23-24 역삼 20-21 역삼 2-3 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
  • [AI+] ChatGPT 기반 노코드 머신러닝 입문
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.
    연관과정
    동일 카테고리 내 인기과정
    2
    3
    4
    5
    6