이번 과정의 특징을 알아볼까요?
| 대상 | 관광분야(여행, 숙박, 편의시설지원 등)에 종사하고 있는 재직자는 누구나 가능 | ||
| 목표 | - Chat-GPT와 머신 러닝을 활용해 맞춤형 여행 상품 추천 페이지를 구축 - Chat-GPT의 동작원리와 사용법을 익히고, 머신 러닝 방법을 통해 여행사에서 다루는 문제 해결 - Streamlit를 통해 데이터 분석 결과와 AI 분석 결과를 웹페이지에 적용하여 서비스 구축 | ||
| 특장점 | - 적은 데이터로도 좋은 결과값을 기대할 수 있는 머신러닝에 대해 학습 - 관광 인사이트 추출 및 타켓팅에 대해 학습 - 재직자 과정 중 생성형 AI(ex. Chat-GPT)의 활용 비중이 적은 수업 | ||
| 기간 | 2024년 10월 5일(토) ~ 10월 20일(일) / 총 6회 | ||
| 시간 | [주말] 토, 일요일, 오전 9시 ~ 오후 6시 / 총 48시간 | ||
| 인원 | 25명 이내 | ||
| 비용 | 교육비 무료 | ||
| 장소 | [오프라인] 여의도 이룸센터 강의실(국회의사당역 4번 출구), [온라인] 실시간 Zoom 동시 송출 | ||
신청 | - 신청서 접수 : ~ 2024년 10월 4일(금) *선착순으로 조기 마감될 수 있습니다. - 신청 결과 안내 : 2024년 10월 4일(금) 17:00 - 제출 서류 : 재직 확인이 가능한 증빙서류 (사업자등록증 및 재직증명서 등) *증빙서류 제출순으로 선착순 신청 완료 | ||
프로그램의 강사는 어떤 분이세요?
강사 |
| 이동환 △ 에이아이블 데이터 엔지니어 - AI 영어학습 챗봇 개발('24`~현재) △ 딥링크, CEO - 컨텐츠 추천시스템 개발 ('20~'23년) △ 에이비씨랩, CTO - 화장품 추천시스템 개발 ('20년) △ 에어포트컴퍼니 CEO - 여행지 추천시스템 개발 ('19~'20년) △ LG생활건강, 데이터분석가 - 데이터분석 및 화장품 추천시스템 개발 ('15~'18년) △ 연구분야 : 데이터분석, 머신러닝/딥러닝, 추천시스템 개발, 생성형AI △ 강의 이력 - 숭실대학교 금융학부 재학생 대상 파이썬을 활용한 데이터분석 및 시각화 특강 ('21년) - 월튼블록체인연구교육원 수강생 대상 블록체인 기반 비즈니스모델 개발자앙성 교육과정 ('19년) - 멀티캠퍼스 인공지능 자연어처리 기반 기업데이터 분석 강사 ('19년) 등 | ||
프로그램 커리큘럼이 궁금합니다!
| 일자 | 주제 | 강의내용 | 시간 | 비고 |
1일차 (10/5) | 여행 산업 AI 도입 사례 | - AI의 시대 - 여행 산업에서의 AI 도입 배경과 필요성 - 여행 산업의 AI 사례 | 09:00-18:00 | 이론 |
| 여행 데이터 분석을 위한 파이썬 기초 | - 고객 정보 분석, 여행 상품 분석 시나리오를 활용해 아래 내용 실습 - 자료형, 함수, 반복문, 조건문, 리스트, 인덱싱 - 딕셔너리, 튜플, 집합 | 이론/실습 | ||
| 여행사 고객 데이터 분석1 | - 판다스를 활용한 여행사 고객 데이터 전처리 및 탐색 | 이론/실습 | ||
2일차 (10/6) | 여행사 고객 데이터 분석2 | - 조건에 따른 데이터 추출 방법 *데이터 : 여행사 고객 데이터셋 (나이, 직업, 성별, 결혼여부, 월급여, 여행 패키지 신청 여부 등) - 여행 데이터 탐색 및 시각화 - 여행사 고객 데이터를 활용한 수치형 변수 집계 및 시각화 (ex. 산점도, 상관관계 분석, 히스토그램 등) *데이터 : 여행사 고객 데이터셋 (나이, 직업, 성별, 결혼여부, 월급여, 여행 패키지 신청 여부 등) - 여행사 고객 데이터를 활용한 범주형 변수 집계 및 시각화 (ex. countplot, 교차표, 열지도, 행/열백분율 등) - 여행사 고객 데이터를 활용한 독립성검정을 통한 변수 간 연관성 분석 | 09:00-18:00 | 이론/실습 |
| 여행사 고객의 지출 예측을 위한 머신 러닝1 | - 머신러닝 vs 딥러닝 | 이론/실습 | ||
3일차 (10/12) | 여행사 고객의 지출 예측을 위한 머신 러닝2 | - 여행사 고객 지출액 데이터를 활용한 회귀 분석 방법론 기반 여행 지출액 예측 *데이터 : 여행사 고객 지출액 데이터셋 (고객 나이, 성별, 지출액, VIP여부, 여행 패키지 신청여부 등) - 여행 상품 패키지를 신청할 고객 분류 실습 - 여행사 고객 지출액 데이터를 활용한 트리 계열 이론 및 여행 패키지 신청여부 실습 - 디시젼 트리 - 랜덤 포레스트 *데이터 : 여행사 고객 지출액 데이터셋 (고객 나이, 성별, 지출액, VIP여부, 여행 패키지 신청여부 등) - 여행 상품 패키지를 신청할 고객 분류 실습 - 여행사 고객 지출액 데이터를 활용한 부스팅 계열 분류 알고리즘 이해 및 실습 - XGBoost - LightGBM *데이터 : 여행사 고객 지출액 데이터셋 (고객 나이, 성별, 지출액, VIP여부, 여행 패키지 신청여부 등) | 09:00-18:00 | 이론/실습 |
4일차 (10/13) | 추천 서비스 구현을 위한 웹 개발1 | - 여행 AI 서비스 개발의 이해 - 백엔드와 프론트엔드의 이해 - 쉽게 웹 개발이 가능한 streamlit 사용법 소개 - 여행지 정보를 띄우고 사용자 입력을 받기 위한 UI/UX 실습 - 사용자 입력을 화면에 표현해보기 - 기존 여행 고객 분석 결과를 웹페이지에 연동하는 방법 소개 | 09:00-18:00 | 이론/실습 |
5일차 (10/19) | 추천 서비스 구현을 위한 웹 개발2 | - 지출액 및 고객 분류에 대한 데이터 시각화, 머신러닝 결과를 웹 페이지에 시각화 하기 실습 | 09:00-18:00 | 실습 |
| 추천 서비스 구현을 위한 OpenAI API와 Chat-GPT 활용 | - 추천 서비스 구현을 위한 OpenAI API 활용법 소개 - OpenAI API의 동작원리 및 정책 소개 - OpenAI의 Chat-GPT API를 연동하여 streamlit 기반 여행지 추천 페이지 생성 실습 - 추천 서비스 구현을 위한 Chat-GPT 활용법 소개 - 여행지 추천을 위해 기존에 분석한 결과로 Chat-GPT 페르소나 설정 | 이론/실습 | ||
| 맞춤형 여행 상품 추천 프로젝트1 | - 여행 상품 추천 웹 서비스 구축 프로세스의 이해 | 프로젝트 | ||
6일차 (10/20) | 맞춤형 여행 상품 추천 프로젝트2 | - 프로젝트 기획 - 배운 내용을 기반으로 맞춤형 여행 상품 추천을 위한 웹페이지 구축 | 09:00-18:00 | 프로젝트 |
교육 신청 하려면 어떻게 해야 하나요?
| 방법 | 하단 버튼을 클릭하시고 양식에 맞춰 작성하신 후 제출해 주세요. 신청하기 | ||
자주하는 질문
| Q. 교육은 어떤 방식으로 진행되나요? | ||
| A. 온, 오프라인을 병행해 수업이 진행됩니다. 일정 맞추기가 어렵거나 지리적으로 먼 곳에 거주하여 현장 참여가 어려우신 분은 온라인 Zoom만으로도 교육 참여가 가능합니다. 다만, 현장 참여가 가능하신 분들은 가급적 오프라인 참여를 부탁드리며, 온라인 교육(Zoom)은 강의 복습, 강의 불참으로 인한 학습기회 제공 등의 보조적인 용도로도 활용될 예정입니다. | ||
| Q. 수료기준은 어떻게 되나요? | ||
| A. 실시간 강의 참석 기준으로 출석률이 80% 이상이신 분은 수료가 가능하며 수료증이 발급됩니다. (사전온라인 동영상 강의는 오프라인 강의에 도움이 될 수 있는 기초강의로 수료시간에는 포함되지 않습니다) | ||
| Q. 교육비 부담액이 있나요? | ||
| A. 본 교육과정은 무료입니다. | ||
이번 과정의 특징을 알아볼까요?
| 대상 | 관광분야(여행, 숙박, 편의시설지원 등)에 종사하고 있는 재직자는 누구나 가능 | ||
| 목표 | - Chat-GPT와 머신 러닝을 활용해 맞춤형 여행 상품 추천 페이지를 구축 - Chat-GPT의 동작원리와 사용법을 익히고, 머신 러닝 방법을 통해 여행사에서 다루는 문제 해결 - Streamlit를 통해 데이터 분석 결과와 AI 분석 결과를 웹페이지에 적용하여 서비스 구축 | ||
| 특장점 | - 적은 데이터로도 좋은 결과값을 기대할 수 있는 머신러닝에 대해 학습 - 관광 인사이트 추출 및 타켓팅에 대해 학습 - 재직자 과정 중 생성형 AI(ex. Chat-GPT)의 활용 비중이 적은 수업 | ||
| 기간 | 2024년 10월 5일(토) ~ 10월 20일(일) / 총 6회 | ||
| 시간 | [주말] 토, 일요일, 오전 9시 ~ 오후 6시 / 총 48시간 | ||
| 인원 | 25명 이내 | ||
| 비용 | 교육비 무료 | ||
| 장소 | [오프라인] 여의도 이룸센터 강의실(국회의사당역 4번 출구), [온라인] 실시간 Zoom 동시 송출 | ||
신청 | - 신청서 접수 : ~ 2024년 10월 4일(금) *선착순으로 조기 마감될 수 있습니다. - 신청 결과 안내 : 2024년 10월 4일(금) 17:00 - 제출 서류 : 재직 확인이 가능한 증빙서류 (사업자등록증 및 재직증명서 등) *증빙서류 제출순으로 선착순 신청 완료 | ||
프로그램의 강사는 어떤 분이세요?
강사 |
| 이동환 △ 에이아이블 데이터 엔지니어 - AI 영어학습 챗봇 개발('24`~현재) △ 딥링크, CEO - 컨텐츠 추천시스템 개발 ('20~'23년) △ 에이비씨랩, CTO - 화장품 추천시스템 개발 ('20년) △ 에어포트컴퍼니 CEO - 여행지 추천시스템 개발 ('19~'20년) △ LG생활건강, 데이터분석가 - 데이터분석 및 화장품 추천시스템 개발 ('15~'18년) △ 연구분야 : 데이터분석, 머신러닝/딥러닝, 추천시스템 개발, 생성형AI △ 강의 이력 - 숭실대학교 금융학부 재학생 대상 파이썬을 활용한 데이터분석 및 시각화 특강 ('21년) - 월튼블록체인연구교육원 수강생 대상 블록체인 기반 비즈니스모델 개발자앙성 교육과정 ('19년) - 멀티캠퍼스 인공지능 자연어처리 기반 기업데이터 분석 강사 ('19년) 등 | ||
프로그램 커리큘럼이 궁금합니다!
| 일자 | 주제 | 강의내용 | 시간 | 비고 |
1일차 (10/5) | 여행 산업 AI 도입 사례 | - AI의 시대 - 여행 산업에서의 AI 도입 배경과 필요성 - 여행 산업의 AI 사례 | 09:00-18:00 | 이론 |
| 여행 데이터 분석을 위한 파이썬 기초 | - 고객 정보 분석, 여행 상품 분석 시나리오를 활용해 아래 내용 실습 - 자료형, 함수, 반복문, 조건문, 리스트, 인덱싱 - 딕셔너리, 튜플, 집합 | 이론/실습 | ||
| 여행사 고객 데이터 분석1 | - 판다스를 활용한 여행사 고객 데이터 전처리 및 탐색 | 이론/실습 | ||
2일차 (10/6) | 여행사 고객 데이터 분석2 | - 조건에 따른 데이터 추출 방법 *데이터 : 여행사 고객 데이터셋 (나이, 직업, 성별, 결혼여부, 월급여, 여행 패키지 신청 여부 등) - 여행 데이터 탐색 및 시각화 - 여행사 고객 데이터를 활용한 수치형 변수 집계 및 시각화 (ex. 산점도, 상관관계 분석, 히스토그램 등) *데이터 : 여행사 고객 데이터셋 (나이, 직업, 성별, 결혼여부, 월급여, 여행 패키지 신청 여부 등) - 여행사 고객 데이터를 활용한 범주형 변수 집계 및 시각화 (ex. countplot, 교차표, 열지도, 행/열백분율 등) - 여행사 고객 데이터를 활용한 독립성검정을 통한 변수 간 연관성 분석 | 09:00-18:00 | 이론/실습 |
| 여행사 고객의 지출 예측을 위한 머신 러닝1 | - 머신러닝 vs 딥러닝 | 이론/실습 | ||
3일차 (10/12) | 여행사 고객의 지출 예측을 위한 머신 러닝2 | - 여행사 고객 지출액 데이터를 활용한 회귀 분석 방법론 기반 여행 지출액 예측 *데이터 : 여행사 고객 지출액 데이터셋 (고객 나이, 성별, 지출액, VIP여부, 여행 패키지 신청여부 등) - 여행 상품 패키지를 신청할 고객 분류 실습 - 여행사 고객 지출액 데이터를 활용한 트리 계열 이론 및 여행 패키지 신청여부 실습 - 디시젼 트리 - 랜덤 포레스트 *데이터 : 여행사 고객 지출액 데이터셋 (고객 나이, 성별, 지출액, VIP여부, 여행 패키지 신청여부 등) - 여행 상품 패키지를 신청할 고객 분류 실습 - 여행사 고객 지출액 데이터를 활용한 부스팅 계열 분류 알고리즘 이해 및 실습 - XGBoost - LightGBM *데이터 : 여행사 고객 지출액 데이터셋 (고객 나이, 성별, 지출액, VIP여부, 여행 패키지 신청여부 등) | 09:00-18:00 | 이론/실습 |
4일차 (10/13) | 추천 서비스 구현을 위한 웹 개발1 | - 여행 AI 서비스 개발의 이해 - 백엔드와 프론트엔드의 이해 - 쉽게 웹 개발이 가능한 streamlit 사용법 소개 - 여행지 정보를 띄우고 사용자 입력을 받기 위한 UI/UX 실습 - 사용자 입력을 화면에 표현해보기 - 기존 여행 고객 분석 결과를 웹페이지에 연동하는 방법 소개 | 09:00-18:00 | 이론/실습 |
5일차 (10/19) | 추천 서비스 구현을 위한 웹 개발2 | - 지출액 및 고객 분류에 대한 데이터 시각화, 머신러닝 결과를 웹 페이지에 시각화 하기 실습 | 09:00-18:00 | 실습 |
| 추천 서비스 구현을 위한 OpenAI API와 Chat-GPT 활용 | - 추천 서비스 구현을 위한 OpenAI API 활용법 소개 - OpenAI API의 동작원리 및 정책 소개 - OpenAI의 Chat-GPT API를 연동하여 streamlit 기반 여행지 추천 페이지 생성 실습 - 추천 서비스 구현을 위한 Chat-GPT 활용법 소개 - 여행지 추천을 위해 기존에 분석한 결과로 Chat-GPT 페르소나 설정 | 이론/실습 | ||
| 맞춤형 여행 상품 추천 프로젝트1 | - 여행 상품 추천 웹 서비스 구축 프로세스의 이해 | 프로젝트 | ||
6일차 (10/20) | 맞춤형 여행 상품 추천 프로젝트2 | - 프로젝트 기획 - 배운 내용을 기반으로 맞춤형 여행 상품 추천을 위한 웹페이지 구축 | 09:00-18:00 | 프로젝트 |
교육 신청 하려면 어떻게 해야 하나요?
| 방법 | 하단 버튼을 클릭하시고 양식에 맞춰 작성하신 후 제출해 주세요. 신청하기 | ||
자주하는 질문
| Q. 교육은 어떤 방식으로 진행되나요? | ||
| A. 온, 오프라인을 병행해 수업이 진행됩니다. 일정 맞추기가 어렵거나 지리적으로 먼 곳에 거주하여 현장 참여가 어려우신 분은 온라인 Zoom만으로도 교육 참여가 가능합니다. 다만, 현장 참여가 가능하신 분들은 가급적 오프라인 참여를 부탁드리며, 온라인 교육(Zoom)은 강의 복습, 강의 불참으로 인한 학습기회 제공 등의 보조적인 용도로도 활용될 예정입니다. | ||
| Q. 수료기준은 어떻게 되나요? | ||
| A. 실시간 강의 참석 기준으로 출석률이 80% 이상이신 분은 수료가 가능하며 수료증이 발급됩니다. (사전온라인 동영상 강의는 오프라인 강의에 도움이 될 수 있는 기초강의로 수료시간에는 포함되지 않습니다) | ||
| Q. 교육비 부담액이 있나요? | ||
| A. 본 교육과정은 무료입니다. | ||
(사)한국능률협회