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 7월 22일(월) ~ 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. 다만, 오프라인 수업을 중점으로, 온라인 교육(Zoom)은 강의 복습, 강의 불참으로 인한 학습 기회제공 등의 보조적인 용도로 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 7월 22일(월) ~ 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. 다만, 오프라인 수업을 중점으로, 온라인 교육(Zoom)은 강의 복습, 강의 불참으로 인한 학습 기회제공 등의 보조적인 용도로 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