강사 엠로보 안상선 대표
일정 1차) 2024년 6월 25일(화) ~ 7월 27일(토) / 11회
2차) 2024년 8월 3일(토) ~ 8월 25일(일) / 8회
3차) 2024년 11월 1일(금) ~ 12월 11일(수) / 12회
시간 1차) (평일) 화, 목 19시-22시
(주말) 토 10시-17시 / 48시간
2차) (주말) 토, 일 10시-17시 / 48시간
3차) (평일) 수, 금 19시-23시 / 48시간
장소 이룸센터(국회의사당 4번 출구 앞)
*오프라인 참석이 어려운 분에 한해 실시간 ZOOM 수업 참여 가능(실시간 참여 시에만 출석 인정)
인원 23명 내외
신청접수기간 선착순 모집 *선착순으로 조기마감될 수 있습니다.
수강여부안내 교육 개강일 5일 전 17시
비용 무료
문의 금융 특화 AI사무국
(02-3274-9389, rhtndk1020@kma.or.kr, 카카오톡 채널 @금융특화ai사무국) 문의하기
이번 과정의 특징을 알아볼까요?
대상 | 금융 또는 핀테크 기업 재직자 *중소/스타트업부터 대기업까지 모두 가능 *2023년 동일 과정 수강자 신청 불가 | ||
목표 | - 오픈 및 공공데이터를 사용해 비즈니스 인사이트를 도출하고, 이를 기반으로 서비스 개발 프레임워크를 진행 - 보험/은행/주가 데이터를 이용해서 분류 및 예측모형을 구현해서 고객 집단 분류, 고객의 특성을 반영한 특성 값 (보험료, 금리)을 산출 - 신용평가, 고객이탈 예측 등의 내용을 실습하여 현재 금융업계의 전반적인 인공지능 사용 흐름을 파악 - Chat-GPT를 활용한 보고서 생성 및 요약 자동화 등을 활용한 업무 자동화 - 금융 산업 내 다양한 분야의 내용을 교육 받으며, 융합 가능할 신사업 모델에서 필요한 항목을 파악 - 본 과정을 통해, 본인 또는 업체에서 필요한 내용을 파악하고 나머지 과정에 지원 동기 부여 - 인공지능을 활용한 서비스 유형과 사례를 기반으로 자체적인 비즈니스 모델을 도출할 수 있도록 하는 과정 - 신규 서비스 개발을 위한 고객 정의, Pain-Point 도출, 솔루션 제시의 프레임 과정을 진행하고, 이를 기반으로 비즈니스 모델 개발 | ||
특장점 | - 실제 금융 산업 현장의 데이터를 활용하는 맞춤형 커리큘럼 - 비전공자도 할 수 있도록 이론/실습/프로젝트로 체계적인 교육체계 구성 - 은행/보험/증권 등 다양한 금융 분야에서 데이터를 다양하게 활용할 수 있는 케이스로 커리큘럼을 개발 - 최근 인기가 높은 Chat-GPT를 활용한 자동화 실습 내용으로 커리큘럼 개발 | ||
기간 | 1차) 2024년 6월 25일(화) ~ 7월 27일(토) / 11회 2차) 2024년 8월 3일(토) ~ 8월 25일(일) / 8회 3차) 2024년 11월 1일(금) ~ 12월 11일(수) / 12회 | ||
시간 | 1차) (평일) 화, 목 19시-22시 (주말) 토 10시-17시 / 48시간 2차) (주말) 토, 일 10시-17시 / 48시간 3차) (평일) 수, 금 19시-23시 / 48시간 | ||
인원 | 23명 내외 | ||
비용 | 교육비 무료 | ||
장소 | 이룸센터(국회의사당 4번 출구 앞) *오프라인 참석이 어려운 분에 한해 실시간 ZOOM 수업 참여 가능(실시간 참여 시에만 출석 인정) | ||
신청 | - 신청접수기간 : 선착순 모집 *선착순으로 조기마감될 수 있습니다. - 수강여부안내 : 교육 개강일 5일 전 17시 - 제출 서류 : 금융산업 혹은 핀테크 분야 기업에 재직 확인 가능한 증빙서류 (사업자등록증, 재직증명서 등) *증빙서류 제출순으로 선착순 신청 완료 | ||
프로그램의 강사는 어떤 분이세요?
강사 | ![]() | 안상선 △ ㈜M-Robo 대표 (16.06.-) △ 매경미디어그룹 경제경영연구소, 사내벤처 팀 팀장 (14.04-16.05) △ 한국전기안전공사 경영지원처 주임 (11.02-14.04) △ 한국농촌경제연구원 산림청책연구원 연구원 (10.07-11.01) △ 아시아경제신문교육센터, 인하대학교, 강원대학교 등 다수 대학생 및 직장인 대상 강의 진행 | ||
프로그램 커리큘럼이 궁금합니다!
1) 사전 동영상 강의
주제 | 강의내용 | 비고 | 시간 |
딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 | ● 머신 러닝을 위한 표현방법 ● 지도학습과 Decision Tree ● 확률적 구분기와 Naive Bayes ● Non-parametric 구분기와 ensemble 모델 | 이론 | 4H |
딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 | ● Linear Regression과 Least Square ● Linear Classification ● Linear Model의 한계점과 보완방법 | 이론 | 3H |
딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 | ● Non-linear Data 학습 방법 ● Unsupervised Learning ● Weak- & Semi- Supervision | 이론 | 3H |
딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 | ● Gradient Descent ● Deep Neural Network ● Supervised Learning & Unsupervised Learning with Deep Neural Network | 이론 | 3H |
핀테크 비즈니스 현황 및 트렌드 | ● 핀테크 산업의 트렌드 ● 핀테크 기반 BM 동향 ● 데이터 분석 및 인공지능 적용 비즈니스 혁신 사례 ● 금융 관련 핵심 이슈와 규제 | 이론 | 2H |
머신 러닝 | ● 머신 러닝의 학습 프레임워크 ● 머신 러닝과 딥 러닝의 차이 ● 다양한 머신 러닝 딥 러닝 사례 | 이론 | 1H |
핀테크 AI 모델과 데이터 | ● 핀테크 분야에서 사용하는 AI와 데이터에 대해 소개 ● 핀테크 직무과정 AI 리터러시 ● 핀테크 AI 모델의 동작원리 ● 핀테크 AI 모델의 사용 데이터 | 이론 | 1.5H |
금융데이터의 특징과 처리방법 | ● 금융 데이터 구조의 유형별 사례를 소개하며 분석 방법 교육 ● 데이터 구조에 따라 분석 시 주의사항 소개 ● 데이터 전처리와 탐색 ● AI 성능 평가 방법 | 이론 | 1.5H |
* 온라인 동영상 강의는 오프라인 강의에 도움이 될 수 있는 기초강의로 수료에는 미포함되며, 수료기준(80%이상)은 오프라인 강의에 적용됩니다.
2-1) 실시간 오프라인 강의 1차
일자 | 시간 | 주제 | 강의내용 | 비고 |
06/25 (화) | 19:00-22:00 | 인공지능 모델 실습(신용평가) | ● 금융 분야에서 활용되는 데이터의 특징을 이해하고, 이를 이용한 비즈니스를 기획 ● 데이터 활용 서비스 스터디 - 개인 신용정보로 만들어 보는 신용평가 서비스 ● 신용평가모형의 원리 소개 및 신용평가 정보의 주요 특성을 이해 ● 인공지능을 신용평가에 적용한 분류 모형, 부도위험 계산 등을 학습 ● 전통적인 신용평가 방법과 SNS 등 다양한 데이터를 복합 분석하는 최근의 신용평가 비교 ● 신용 점수 예제 데이터와 로지스틱 및 선형회귀 기반 신용평가 모형 샘플 코드를 통해 기본적인 동작원리 이해 | 이론/실습 |
06/27 (목) | 19:00-22:00 | 인공지능 모델 실습(신용평가) | ● 금융 분야에서 활용되는 데이터의 특징을 이해하고, 이를 이용한 비즈니스를 기획 ● 데이터 활용 서비스 스터디 - 개인 신용정보로 만들어 보는 신용평가 서비스 ● 신용평가모형의 원리 소개 및 신용평가 정보의 주요 특성을 이해 ● 인공지능을 신용평가에 적용한 분류 모형, 부도위험 계산 등을 학습 ● 전통적인 신용평가 방법과 SNS 등 다양한 데이터를 복합 분석하는 최근의 신용평가 비교 ● 신용 점수 예제 데이터와 로지스틱 및 선형회귀 기반 신용평가 모형 샘플 코드를 통해 기본적인 동작원리 이해 | 이론/실습 |
06/29 (토) | 10:00-17:00 | 인공지능 모델 실습(고객이탈 예측) | ● 개인 특성 정보를 이용한 은행 고객 이탈 예측 케이스 실습 ● 고객 이탈 예측에 필요한 데이터의 주요 특징 및 기여도 분석 ● 고액 이탈 예측을 위한 분류모형 및 로지스틱 (확률) 모형 응용 모델에 대한 실습 | 실습 |
인공지능 모델 실습(보험료 산정-회귀모형) | ● 개인 특성 정보를 이용한 보험료 산정 케이스 실습 ● 보험료 산정 서비스에 필요한 데이터의 주요 특징 및 기여도 분석 ● 보험료 산정을 위한 회귀모형 및 회귀모형 응용 모델에 대한 실습 | 실습 | ||
07/02 (화) | 19:00-22:00 | 인공지능 모델 실습(다이렉트 마케팅-회귀모형) | ● 고객의 특성을 분석하고 이를 활용해 마케팅 결과 예측 및 전략을 추천해 주는 서비스를 기획 ● 매출액 예측을 위해 고객의 특성을 분석하고 이를 활용한 예측 모델을 구현 ● 고객 데이터를 이용한 머신 러닝의 지도학습 이해 ● 고객 데이터를 탐색하여 고객의 특징 및 인사이트 도출 실습 ● 도출된 결과를 머신 러닝 모델 구성에 반영하여 성능 향상 실습 | 실습 |
07/06 (토) | 10:00-17:00 | 인공지능 모델 실습(다이렉트 마케팅-회귀모형) | ● 고객의 특성을 분석하고 이를 활용해 마케팅 결과 예측 및 전략을 추천해 주는 서비스를 기획 ● 매출액 예측을 위해 고객의 특성을 분석하고 이를 활용한 예측 모델을 구현 ● 고객 데이터를 이용한 머신 러닝의 지도학습 이해 ● 고객 데이터를 탐색하여 고객의 특징 및 인사이트 도출 실습 ● 도출된 결과를 머신 러닝 모델 구성에 반영하여 성능 향상 실습 | 실습 |
인공지능 모델 실습(보험료 청구-분류모형) | ● 모의 보험 고객데이터를 이용해서 보험금 청구/미청구 여부를 판단하는 모델을 진행 | 실습 | ||
07/09 (화) | 19:00-22:00 | 금융 데이터 분석 및 Chat-GPT 실습 진행 | ● 생성형 AI의 동작원리와 프롬프트 엔지니어링 이해 ● 업무 생산성 향상을 위한 Chat-GPT를 활용한 자동화된 보고서 등 문서 작성 실습 ● Chat-GPT와 파이썬, Chat-GPT와 구글시트를 활용한 업무 자동화 프로세스 실습 진행 (투자, 환율 등의 보고서) | 이론/실습 |
07/13 (토) | 10:00-17:00 | 금융 데이터 분석 및 Chat-GPT 실습 진행 | ● 생성형 AI의 동작원리와 프롬프트 엔지니어링 이해 ● 업무 생산성 향상을 위한 Chat-GPT를 활용한 자동화된 보고서 등 문서 작성 실습 ● Chat-GPT와 파이썬, Chat-GPT와 구글시트를 활용한 업무 자동화 프로세스 실습 진행 (투자, 환율 등의 보고서) | 이론/실습 |
인공지능 활용 도구를 이용한 Skill-Up | ● Chat-GPT 및 인공지능 활용 툴을 이용해서 투자 분석 보고서 작성 ● 구글 Sheet, App Sheet 등을 이용한 노코드 기반으로 데이터 수집 및 결과물 작성 ● 비즈니스 현장에서 간편하게 이용할 수 있는 노코드 기반의 비즈니스 사례를 공유 등 | 실습 | ||
07/16 (화) | 19:00-22:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 기획한 서비스를 개발하기 위해 필요한 인공지능 방법론을 선정하고 세부 구조를 설계 ● 샘플 코드가 아닌 직접 구현으로 서비스를 위한 인공지능 시스템 구현 ● 목적에 따라 기존에 배운 방법론인 로지스틱, 의사결정나무 중에서 필요한 방법론 선택 | 프로젝트 |
07/20 (토) | 10:00-17:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 기획한 서비스를 개발하기 위해 필요한 인공지능 방법론을 선정하고 세부 구조를 설계 ● 샘플 코드가 아닌 직접 구현으로 서비스를 위한 인공지능 시스템 구현 ● 목적에 따라 기존에 배운 방법론인 로지스틱, 의사결정나무 중에서 필요한 방법론 선택 | 프로젝트 |
● 구현한 모델의 성능을 향상시키기 위해 모델 튜닝 작업을 수행 ● 구현부터 튜닝까지 조언 및 가이드 제공 | 프로젝트 | |||
07/23 (화) | 19:00-22:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 구현한 모델의 성능을 향상시키기 위해 모델 튜닝 작업을 수행 ● 구현부터 튜닝까지 조언 및 가이드 제공 | 프로젝트 |
● 서비스 개발 기획 및 고객 분석 과정 ● Chat-GPT 및 구글 시트 등 다양한 협업도구를 사용 하는 작업 수행 | 프로젝트 | |||
07/27 (토) | 10:00-17:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 서비스 개발 기획 및 고객 분석 과정 ● Chat-GPT 및 구글 시트 등 다양한 협업도구를 사용 하는 작업 수행 | 프로젝트 |
● 데이터 서비스 Protype 및 MVP(Minimum Value Product) 개발 진행 | 프로젝트 | |||
● 결과 발표 및 피드백 진행 | 프로젝트 |
2-2) 실시간 오프라인 강의 2차
일자 | 시간 | 주제 | 강의내용 | 비고 |
08/03 (토) | 10:00-17:00 | 인공지능 모델 실습(신용평가) | ● 금융 분야에서 활용되는 데이터의 특징을 이해하고, 이를 이용한 비즈니스를 기획 ● 데이터 활용 서비스 스터디 - 개인 신용정보로 만들어 보는 신용평가 서비스 ● 신용평가모형의 원리 소개 및 신용평가 정보의 주요 특성을 이해 ● 인공지능을 신용평가에 적용한 분류 모형, 부도위험 계산 등을 학습 ● 전통적인 신용평가 방법과 SNS 등 다양한 데이터를 복합 분석하는 최근의 신용평가 비교 ● 신용 점수 예제 데이터와 로지스틱 및 선형회귀 기반 신용평가 모형 샘플 코드를 통해 기본적인 동작원리 이해 | 이론/실습 |
08/04 (일) | 10:00-17:00 | 인공지능 모델 실습(고객이탈 예측) | ● 개인 특성 정보를 이용한 은행 고객 이탈 예측 케이스 실습 ● 고객 이탈 예측에 필요한 데이터의 주요 특징 및 기여도 분석 ● 고액 이탈 예측을 위한 분류모형 및 로지스틱 (확률) 모형 응용 모델에 대한 실습 | 실습 |
인공지능 모델 실습(보험료 산정-회귀모형) | ● 개인 특성 정보를 이용한 보험료 산정 케이스 실습 ● 보험료 산정 서비스에 필요한 데이터의 주요 특징 및 기여도 분석 ● 보험료 산정을 위한 회귀모형 및 회귀모형 응용 모델에 대한 실습 | 실습 | ||
08/10 (토) | 10:00-17:00 | 인공지능 모델 실습(다이렉트 마케팅-회귀모형) | ● 고객의 특성을 분석하고 이를 활용해 마케팅 결과 예측 및 전략을 추천해 주는 서비스를 기획 ● 매출액 예측을 위해 고객의 특성을 분석하고 이를 활용한 예측 모델을 구현 ● 고객 데이터를 이용한 머신 러닝의 지도학습 이해 ● 고객 데이터를 탐색하여 고객의 특징 및 인사이트 도출 실습 ● 도출된 결과를 머신 러닝 모델 구성에 반영하여 성능 향상 실습 | 실습 |
인공지능 모델 실습(보험료 청구-분류모형) | ● 모의 보험 고객데이터를 이용해서 보험금 청구/미청구 여부를 판단하는 모델을 진행 | 실습 | ||
08/11 (일) | 10:00-17:00 | 인공지능 모델 실습(보험료 청구-분류모형) | ● 모의 보험 고객데이터를 이용해서 보험금 청구/미청구 여부를 판단하는 모델을 진행 | 실습 |
금융 데이터 분석 및 Chat-GPT 실습 진행 | ● 생성형 AI의 동작원리와 프롬프트 엔지니어링 이해 ● 업무 생산성 향상을 위한 Chat-GPT를 활용한 자동화된 보고서 등 문서 작성 실습 ● Chat-GPT와 파이썬, Chat-GPT와 구글시트를 활용한 업무 자동화 프로세스 실습 진행 (투자, 환율 등의 보고서) | 이론/실습 | ||
08/17 (토) | 10:00-17:00 | 금융 데이터 분석 및 Chat-GPT 실습 진행 | ● 생성형 AI의 동작원리와 프롬프트 엔지니어링 이해 ● 업무 생산성 향상을 위한 Chat-GPT를 활용한 자동화된 보고서 등 문서 작성 실습 ● Chat-GPT와 파이썬, Chat-GPT와 구글시트를 활용한 업무 자동화 프로세스 실습 진행 (투자, 환율 등의 보고서) | 이론/실습 |
인공지능 활용 도구를 이용한 Skill-Up | ● Chat-GPT 및 인공지능 활용 툴을 이용해서 투자 분석 보고서 작성 ● 구글 Sheet, App Sheet 등을 이용한 노코드 기반으로 데이터 수집 및 결과물 작성 ● 비즈니스 현장에서 간편하게 이용할 수 있는 노코드 기반의 비즈니스 사례를 공유 등 | 실습 | ||
08/18 (일) | 10:00-17:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 기획한 서비스를 개발하기 위해 필요한 인공지능 방법론을 선정하고 세부 구조를 설계 ● 샘플 코드가 아닌 직접 구현으로 서비스를 위한 인공지능 시스템 구현 ● 목적에 따라 기존에 배운 방법론인 로지스틱, 의사결정나무 중에서 필요한 방법론 선택 | 프로젝트 |
08/24 (토) | 10:00-17:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 구현한 모델의 성능을 향상시키기 위해 모델 튜닝 작업을 수행 ● 구현부터 튜닝까지 조언 및 가이드 제공 | 프로젝트 |
인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 서비스 개발 기획 및 고객 분석 과정 ● Chat-GPT 및 구글 시트 등 다양한 협업도구를 사용 하는 작업 수행 | 프로젝트 | ||
08/25 (일) | 10:00-17:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 서비스 개발 기획 및 고객 분석 과정 ● Chat-GPT 및 구글 시트 등 다양한 협업도구를 사용 하는 작업 수행 | 프로젝트 |
인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 데이터 서비스 Protype 및 MVP(Minimum Value Product) 개발 진행 | 프로젝트 | ||
인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 결과 발표 및 피드백 진행 | 프로젝트 |
2-3) 실시간 오프라인 강의 3차
일자 | 시간 | 주제 | 강의내용 | 비고 |
11/01 (금) | 19:00-23:00 | 인공지능 모델 실습(신용평가) | ● 금융 분야에서 활용되는 데이터의 특징을 이해하고, 이를 이용한 비즈니스를 기획 ● 데이터 활용 서비스 스터디 - 개인 신용정보로 만들어 보는 신용평가 서비스 ● 신용평가모형의 원리 소개 및 신용평가 정보의 주요 특성을 이해 ● 인공지능을 신용평가에 적용한 분류 모형, 부도위험 계산 등을 학습 | 이론/실습 |
11/06 (수) | 19:00-23:00 | 인공지능 모델 실습(신용평가) | ● 전통적인 신용평가 방법과 SNS 등 다양한 데이터를 복합 분석하는 최근의 신용평가 비교 ● 신용 점수 예제 데이터와 로지스틱 및 선형회귀 기반 신용평가 모형 샘플 코드를 통해 기본적인 동작원리 이해 | 이론/실습 |
인공지능 모델 실습(고객이탈 예측) | ● 개인 특성 정보를 이용한 은행 고객 이탈 예측 케이스 실습 ● 고객 이탈 예측에 필요한 데이터의 주요 특징 및 기여도 분석 | 실습 | ||
11/08 (금) | 19:00-23:00 | 인공지능 모델 실습(고객이탈 예측) | ● 고액 이탈 예측을 위한 분류모형 및 로지스틱 (확률) 모형 응용 모델에 대한 실습 | 실습 |
인공지능 모델 실습(보험료 산정-회귀모형) | ● 개인 특성 정보를 이용한 보험료 산정 케이스 실습 ● 보험료 산정 서비스에 필요한 데이터의 주요 특징 및 기여도 분석 ● 보험료 산정을 위한 회귀모형 및 회귀모형 응용 모델에 대한 실습 | 실습 | ||
11/13 (수) | 19:00-23:00 | 인공지능 모델 실습(다이렉트 마케팅-회귀모형) | ● 고객의 특성을 분석하고 이를 활용해 마케팅 결과 예측 및 전략을 추천해 주는 서비스를 기획 ● 매출액 예측을 위해 고객의 특성을 분석하고 이를 활용한 예측 모델을 구현 ● 고객 데이터를 이용한 머신 러닝의 지도학습 이해 ● 고객 데이터를 탐색하여 고객의 특징 및 인사이트 도출 실습 ● 도출된 결과를 머신 러닝 모델 구성에 반영하여 성능 향상 실습 | 실습 |
11/15 (금) | 19:00-23:00 | 인공지능 모델 실습(보험료 청구-분류모형) | ● 모의 보험 고객데이터를 이용해서 보험금 청구/미청구 여부를 판단하는 모델을 진행 | 실습 |
11/20 (수) | 19:00-23:00 | 인공지능 모델 실습(보험료 청구-분류모형) | ● 모의 보험 고객데이터를 이용해서 보험금 청구/미청구 여부를 판단하는 모델을 진행 | 실습 |
금융 데이터 분석 및 Chat-GPT 실습 진행 | ● 생성형 AI의 동작원리와 프롬프트 엔지니어링 이해 ● 업무 생산성 향상을 위한 Chat-GPT를 활용한 자동화된 보고서 등 문서 작성 실습 ● Chat-GPT와 파이썬, Chat-GPT와 구글시트를 활용한 업무 자동화 프로세스 실습 진행 (투자, 환율 등의 보고서) | 이론/실습 | ||
11/22 (금) | 19:00-23:00 | 금융 데이터 분석 및 Chat-GPT 실습 진행 | ● 생성형 AI의 동작원리와 프롬프트 엔지니어링 이해 ● 업무 생산성 향상을 위한 Chat-GPT를 활용한 자동화된 보고서 등 문서 작성 실습 ● Chat-GPT와 파이썬, Chat-GPT와 구글시트를 활용한 업무 자동화 프로세스 실습 진행 (투자, 환율 등의 보고서) | 이론/실습 |
인공지능 활용 도구를 이용한 Skill-Up | ● Chat-GPT 및 인공지능 활용 툴을 이용해서 투자 분석 보고서 작성 ● 구글 Sheet, App Sheet 등을 이용한 노코드 기반으로 데이터 수집 및 결과물 작성 | 실습 | ||
11/27 (수) | 19:00-23:00 | 인공지능 활용 도구를 이용한 Skill-Up | ● 비즈니스 현장에서 간편하게 이용할 수 있는 노코드 기반의 비즈니스 사례를 공유 등 | 실습 |
인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 기획한 서비스를 개발하기 위해 필요한 인공지능 방법론을 선정하고 세부 구조를 설계 ● 샘플 코드가 아닌 직접 구현으로 서비스를 위한 인공지능 시스템 구현 | 프로젝트 | ||
11/29 (금) | 19:00-23:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 목적에 따라 기존에 배운 방법론인 로지스틱, 의사결정나무 중에서 필요한 방법론 선택 | 프로젝트 |
● 기획한 서비스를 개발하기 위해 필요한 인공지능 방법론을 선정하고 세부 구조를 설계 ● 샘플 코드가 아닌 직접 구현으로 서비스를 위한 인공지능 시스템 구현 ● 목적에 따라 기존에 배운 방법론인 로지스틱, 의사결정나무 중에서 필요한 방법론 선택 | 프로젝트 | |||
12/04 (수) | 19:00-23:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 구현한 모델의 성능을 향상시키기 위해 모델 튜닝 작업을 수행 ● 구현부터 튜닝까지 조언 및 가이드 제공 | 프로젝트 |
12/06 (금) | 19:00-23:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 서비스 개발 기획 및 고객 분석 과정 ● Chat-GPT 및 구글 시트 등 다양한 협업도구를 사용 하는 작업 수행 | 프로젝트 |
12/11 (수) | 19:00-23:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | ● 데이터 서비스 Protype 및 MVP(Minimum Value Product) 개발 진행 | 프로젝트 |
● 결과 발표 및 피드백 진행 |
교육 신청 하려면 어떻게 해야 하나요?
방법 | - 하단 버튼을 클릭하시고 양식에 맞춰 작성하신 후 제출해 주세요. 신청하기 - 교육 개강일 5일 전 17시에 신청 시 작성해주신 이메일 또는 문자로 연락 드릴 예정입니다. | ||
자주하는 질문
Q. 인공지능 사전 지식이 없어도 수강이 가능한가요? | ||
A. 본 교육과정은 인공지능 교육이 아닌 인공지능의 금융산업 활용 교육입니다. 때문에 금융산업에 특화된 인공지능 기술에 관심이 있으신 분이라면 충분히 수강 가능합니다. | ||
Q. 교육생 선발은 어떻게 되나요? | ||
A. 교육 신청 시 제출하신 해당산업분야 대상여부 확인이 가능한 증빙서류를 통해 자격 요건을 확인하고 있습니다. 과정별 대상자 부합 여부 및 선착순으로 선정됩니다. | ||
Q. 수료기준은 어떻게 되나요? | ||
A. 실시간 강의 기준 출석률 80%이상(사전교육영상 수강시간 미포함) 참여 시 수료 됩니다 | ||
Q. 수료증 발급이 되나요? | ||
A. 수료증은 기본적으로 한국핀테크지원센터 명의 수료증이 발급되며, 필요한 경우 교육 운영사인 한국능률협회 명의 수료증도 추가 발급 가능합니다. | ||
이번 과정의 특징을 알아볼까요?
대상 | 금융 또는 핀테크 기업 재직자 *중소/스타트업부터 대기업까지 모두 가능 *2023년 동일 과정 수강자 신청 불가 |
목표 | - 오픈 및 공공데이터를 사용해 비즈니스 인사이트를 도출하고, 이를 기반으로 서비스 개발 프레임워크를 진행 - 보험/은행/주가 데이터를 이용해서 분류 및 예측모형을 구현해서 고객 집단 분류, 고객의 특성을 반영한 특성 값 (보험료, 금리)을 산출 - 신용평가, 고객이탈 예측 등의 내용을 실습하여 현재 금융업계의 전반적인 인공지능 사용 흐름을 파악 - Chat-GPT를 활용한 보고서 생성 및 요약 자동화 등을 활용한 업무 자동화 - 금융 산업 내 다양한 분야의 내용을 교육 받으며, 융합 가능할 신사업 모델에서 필요한 항목을 파악 - 본 과정을 통해, 본인 또는 업체에서 필요한 내용을 파악하고 나머지 과정에 지원 동기 부여 - 인공지능을 활용한 서비스 유형과 사례를 기반으로 자체적인 비즈니스 모델을 도출할 수 있도록 하는 과정 - 신규 서비스 개발을 위한 고객 정의, Pain-Point 도출, 솔루션 제시의 프레임 과정을 진행하고, 이를 기반으로 비즈니스 모델 개발 |
특징 | - 실제 금융 산업 현장의 데이터를 활용하는 맞춤형 커리큘럼 - 비전공자도 할 수 있도록 이론/실습/프로젝트로 체계적인 교육체계 구성 - 은행/보험/증권 등 다양한 금융 분야에서 데이터를 다양하게 활용할 수 있는 케이스로 커리큘럼을 개발 - 최근 인기가 높은 Chat-GPT를 활용한 자동화 실습 내용으로 커리큘럼 개발 |
기간 | 1차) 2024년 6월 25일(화) ~ 7월 27일(토) / 11회 2차) 2024년 8월 3일(토) ~ 8월 25일(일) / 8회 3차) 2024년 11월 1일(금) ~ 12월 11일(수) / 12회 |
시간 | 1차) (평일) 화, 목 19시-22시 (주말) 토 10시-17시 / 48시간 2차) (주말) 토, 일 10시-17시 / 48시간 3차) (평일) 수, 금 19시-23시 / 48시간 |
인원 | 23명 내외 |
비용 | 교육비 무료 |
장소 | 이룸센터(국회의사당 4번 출구 앞) *오프라인 참석이 어려운 분에 한해 실시간 ZOOM 수업 참여 가능(실시간 참여 시에만 출석 인정) |
신청 | - 신청접수기간 : 선착순 모집 *선착순으로 조기마감될 수 있습니다. - 수강여부안내 : 교육 개강일 5일 전 17시 - 제출 서류 : 금융산업 혹은 핀테크 분야 기업에 재직 확인 가능한 증빙서류 (사업자등록증, 재직증명서 등) *증빙서류 제출순으로 선착순 신청 완료 |
프로그램의 강사는 어떤 분이세요?
강사 | ![]() |
안상선 △ ㈜M-Robo 대표 (16.06.-) △ 매경미디어그룹 경제경영연구소, 사내벤처 팀 팀장 (14.04-16.05) △ 한국전기안전공사 경영지원처 주임 (11.02-14.04) △ 한국농촌경제연구원 산림청책연구원 연구원 (10.07-11.01) △ 아시아경제신문교육센터, 인하대학교, 강원대학교 등 다수 대학생 및 직장인 대상 강의 진행 |
커리큘럼이 궁금합니다!
1) 사전 동영상 강의
주제 | 시간 |
딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 | 4H |
딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 | 3H |
딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 | 3H |
딥러닝의 깊이 있는 이해를 위한 머신러닝 | 3H |
핀테크 비즈니스 현황 및 트렌드 | 2H |
머신 러닝 | 1H |
핀테크 AI 모델과 데이터 | 1.5H |
금융데이터의 특징과 처리방법 | 1.5H |
* 온라인 동영상 강의는 오프라인 강의에 도움이 될 수 있는 기초강의로 수료에는 미포함되며, 수료기준(80%이상)은 오프라인 강의에 적용됩니다.
2-1) 실시간 오프라인 1차
일자 | 시간 | 주제 | 비고 |
06/25 (화) | 19:00-22:00 | 인공지능 모델 실습(신용평가) | 이론/실습 |
06/27 (목) | 19:00-22:00 | 인공지능 모델 실습(신용평가) | 이론/실습 |
06/29 (토) | 10:00-17:00 | 인공지능 모델 실습(고객이탈 예측) | 실습 |
인공지능 모델 실습(보험료 산정-회귀모형) | 실습 | ||
07/02 (화) | 19:00-22:00 | 인공지능 모델 실습(다이렉트 마케팅-회귀모형) | 실습 |
07/06 (토) | 10:00-17:00 | 인공지능 모델 실습(다이렉트 마케팅-회귀모형) | 실습 |
인공지능 모델 실습(보험료 청구-분류모형) | 실습 | ||
07/09 (화) | 19:00-22:00 | 금융 데이터 분석 및 Chat-GPT 실습 진행 | 이론/실습 |
07/13 (토) | 10:00-17:00 | 금융 데이터 분석 및 Chat-GPT 실습 진행 | 이론/실습 |
인공지능 활용 도구를 이용한 Skill-Up | 실습 | ||
07/16 (화) | 19:00-22:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 |
07/20 (토) | 10:00-17:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 |
프로젝트 | |||
07/23 (화) | 19:00-22:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 |
프로젝트 | |||
07/27 (토) | 10:00-17:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 |
프로젝트 | |||
프로젝트 |
2-2) 실시간 오프라인 2차
일자 | 시간 | 주제 | 비고 |
08/03 (토) | 10:00-17:00 | 인공지능 모델 실습(신용평가) | 이론/실습 |
08/04 (일) | 10:00-17:00 | 인공지능 모델 실습(고객이탈 예측) | 실습 |
인공지능 모델 실습(보험료 산정-회귀모형) | 실습 | ||
08/10 (토) | 10:00-17:00 | 인공지능 모델 실습(다이렉트 마케팅-회귀모형) | 실습 |
인공지능 모델 실습(보험료 청구-분류모형) | 실습 | ||
08/11 (일) | 10:00-17:00 | 인공지능 모델 실습(보험료 청구-분류모형) | 실습 |
금융 데이터 분석 및 Chat-GPT 실습 진행 | 이론/실습 | ||
08/17 (토) | 10:00-17:00 | 금융 데이터 분석 및 Chat-GPT 실습 진행 | 이론/실습 |
인공지능 활용 도구를 이용한 Skill-Up | 실습 | ||
08/18 (일) | 10:00-17:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 |
08/24 (토) | 10:00-17:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 |
인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 | ||
08/25 (일) | 10:00-17:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 |
인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 | ||
인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 |
2-3) 실시간 오프라인 3차
일자 | 시간 | 주제 | 비고 |
11/01 (금) | 19:00-23:00 | 인공지능 모델 실습(신용평가) | 이론/실습 |
11/06 (수) | 19:00-23:00 | 인공지능 모델 실습(신용평가) | 이론/실습 |
인공지능 모델 실습(고객이탈 예측) | 실습 | ||
11/08 (금) | 19:00-23:00 | 인공지능 모델 실습(고객이탈 예측) | 실습 |
인공지능 모델 실습(보험료 산정-회귀모형) | 실습 | ||
11/13 (수) | 19:00-23:00 | 인공지능 모델 실습(다이렉트 마케팅-회귀모형) | 실습 |
11/15 (금) | 19:00-23:00 | 인공지능 모델 실습(보험료 청구-분류모형) | 실습 |
11/20 (수) | 19:00-23:00 | 인공지능 모델 실습(보험료 청구-분류모형) | 실습 |
금융 데이터 분석 및 Chat-GPT 실습 진행 | 이론/실습 | ||
11/22 (금) | 19:00-23:00 | 금융 데이터 분석 및 Chat-GPT 실습 진행 | 이론/실습 |
인공지능 활용 도구를 이용한 Skill-Up | 실습 | ||
11/27 (수) | 19:00-23:00 | 인공지능 활용 도구를 이용한 Skill-Up | 실습 |
인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 | ||
11/29 (금) | 19:00-23:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 |
프로젝트 | |||
12/04 (수) | 19:00-23:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 |
12/06 (금) | 19:00-23:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 |
12/11 (수) | 19:00-23:00 | 인공지능 서비스 개발 프로젝트 | 프로젝트 |
교육신청 하려면 어떻게 해야 하나요?
방법 | - 하단 버튼을 클릭하시고 양식에 맞춰 작성하신 후 제출해 주세요. - 교육 개강일 5일 전 17시에 신청 시 작성해주신 이메일 또는 문자로 연락 드릴 예정입니다. |
자주하는 질문
Q. 인공지능 사전 지식이 없어도 수강이 가능한가요? |
A. 본 교육과정은 인공지능 교육이 아닌 인공지능의 금융산업 활용 교육입니다. 때문에 금융산업에 특화된 인공지능 기술에 관심이 있으신 분이라면 충분히 수강 가능합니다. |
Q. 교육생 선발은 어떻게 되나요? |
A. 교육 신청 시 제출하신 해당산업분야 대상여부 확인이 가능한 증빙서류를 통해 자격 요건을 확인하고 있습니다. 과정별 대상자 부합 여부 및 선착순으로 선정됩니다. |
Q. 수료기준은 어떻게 되나요? |
A. 실시간 강의 기준 출석률 80%이상(사전교육영상 수강시간 미포함) 참여 시 수료 됩니다. |
Q. 수료증 발급이 되나요? |
A. 수료증은 기본적으로 한국핀테크지원센터 명의 수료증이 발급되며, 필요한 경우 교육 운영사인 한국능률협회 명의 수료증도 추가 발급 가능합니다. |