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Ⅰ |
개요 |
1. 목표 및 필요성
가. 빠르게 진화하는 AI 환경에서 요구되는 데이터 분석 역량과 AI 활용 능력의 강화 필요
나. 대학 간 교류와 협력을 통해 사고 확장 및 지역 간 상생 발전 기반 마련 필요
다. Pandas로 데이터 분석 기초를 탄탄히 구축한 뒤, 실제 데이터를 다루는 실무형 프로젝트를 수행함으로써 취업 현장에서 선호되는 데이터 분석 역량과 AI 활용 역량의 배양
라. 권역 내 대학 간 공동사업 및 네트워크 활성화를 통해 지속 가능한 협력 체계 구축
2. 운영개요
가. 교육명: AI 강화형 데이터 실전 부트캠프
나. 일시: 2026. 1. 5.(월) ~ 7.(수)
다. 장소 : 여수 신라스테이(전남 여수시)
라. 공동주관: (육성사업) 공동 공학교육혁신센터 네트워크 사업 참여 대학
마. 주요 프로그램
- [AI 데이터 분석] 데이터 과학 핵심 기술 익히기
- [AI 모델 기초] 다양한 AI 기초 모델 핵심 익히기
- [생성형 AI 활용] 데이터 연계형 생성형 AI 실습
- [경진대회] AI 데이터 과학 및 생성형 AI 활용 경진대회
바. 참여대학 : 충남대, 국립군산대, 국립목포대, 국립순천대, 전남대, 전북대
사. 참가인원 : 총 27명 (교내 4명 참여)
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Ⅱ |
주요 추진 내용 |
1. 주요 추진 내용
가. 프로그램 일정
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시간 |
1/5(월) |
1/6(화) |
1/7(수) |
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08:00 – 09:00 |
교육 장소로 이동 |
조식 |
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09:00 – 10:00 |
비지도 학습 모델 – 군집화 및 강화학습 |
팀 프로젝트 실습 |
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10:00 – 10:30 |
지도 학습 모델 – 딥러닝 및 순환신경망 |
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10:30 – 11:00 |
등록 |
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11:00 – 12:00 |
구글 코랩 및 개발 환경 준비 |
생성형 AI 언어 모델 – GPT 모델 및 트랜스포머 |
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12:00 – 13:30 |
중식 |
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13:30 – 14:30 |
Pandas 기초 익히기 |
Gemini API를 활용한 추론 응용 서비스 만들기 |
경진대회 |
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14:30 – 15:30 |
데이터 수집/가공 및 시각화 하기 |
Gemini API를 활용한 음성 TTS 서비스 만들기 |
|
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15:30 – 16:30 |
데이터 모델링 및 분석하기 |
ChatGPT API를 활용한 에이전트 서비스 만들기 |
해산 |
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16:30 – 17:30 |
데이터 모델별 실무 프로젝트 실습 |
생성형 AI를 활용한 트랜스포머 파인튜닝 준비 |
|
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17:30 – 19:00 |
석식 |
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19:00 – 20:00 |
Gradio를 활용한 웹 UI 만들기 |
기업 특화용 AI 트랜스포머 서비스 만들기 |
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20:00 – 21:00 |
데이터베이스 기초 및 SQL 실습하기 |
팀 프로젝트 실습 |
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21:00 – |
휴식 |
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나. 프로그램 주요 내용
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구분 |
내용 |
비고 |
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데이터 과학 핵심 기술 익히기 |
구글 코랩 및 개발 환경 준비 |
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Pandas 기초 익히기 |
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데이터 수집/가공 및 시각화 하기 |
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|
|
데이터 모델링 및 분석하기 |
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데이터 모델별 실무 프로젝트 실습 |
|
|
|
다양한 AI 기초 모델 핵심 익히기 |
Gradio를 활용한 웹 UI 만들기 |
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|
데이터베이스 기초 및 SQL 실습하기 |
|
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비지도 학습 모델 – 군집화 및 강화학습 |
|
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지도 학습 모델 – 딥러닝 및 순환신경망 |
|
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|
생성형 AI 언어 모델 – GPT 모델 및 트랜스포머 |
|
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데이터 연계형 생성형 AI 실습 |
Gemini API를 활용한 추론 응용 서비스 만들기 |
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|
Gemini API를 활용한 음성 TTS 서비스 만들기 |
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|
ChatGPT API를 활용한 에이전트 서비스 만들기 |
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생성형 AI를 활용한 트랜스포머 파인튜닝 준비하기 |
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기업 특화용 AI 트랜스포머 서비스 만들기 |
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2. AI 데이터 과학 및 생성형 AI 활용 경진대회
가. 주요내용
- 데이터 분석과 생성형 AI를 연계한 실무형 AI 서비스를 개발
- Gemini 및 ChatGPT API를 활용해 데이터세트를 생성 및 가공하고 이를 활용하는 서비스를 개발
- 데이터 활용 기반의 아이디어가 돋보이는 작품 만들기
- 참가팀: 총 9팀(3인 1팀)
- 평가 기준: 총 5개 항목의 평가 기준에 따른 총합 고득점 순
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구분 |
내용 |
점수 |
|
아이디어 혁신성 |
기발하고 창의적인 아이디어 발상 여부 |
30 |
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실용성 |
일상 생활이나 실제 업무에 적용 가능 여부 |
30 |
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기술성 |
난이도 있는 기술이나 개발 내용 적용 여부 |
20 |
|
경제성 |
현실적인 비용으로 구축 가능 여부 |
10 |
|
발표 준비도 |
발표자료 및 발표 능력 |
10 |
|
합계 |
100 |
|
나. 시상 내역
|
상격 |
수상팀 수 |
상금 |
상장 |
|
최우수상 |
1팀 |
600,000원 |
전남대학교 공학교육혁신센터장상 |
|
우수상 |
2팀 |
400,000원 |
전남대학교 공학교육혁신센터장상 |
|
장려상 |
3팀 |
300,000원 |
전남대학교 공학교육혁신센터장상 |
|
합계 |
6팀 |
3,000,000원 |
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다. 수상자 명단
|
순위 |
상훈 |
성명 |
대학 |
주제 |
|
1 |
최우수상 |
김민정 |
국립목포대학교 |
회귀기반 썸내일 최적화 |
|
김채민 |
충남대학교 |
|||
|
정유민 |
충남대학교 |
|||
|
2 |
우수상 |
이승철 |
국립목포대학교 |
My 커리어 에이전트 취업 전략 AI |
|
남궁윤아 |
전남대학교 |
|||
|
인숙영 |
전북대학교 |
|||
|
3 |
우수상 |
최비아 |
국립목포대학교 |
개인맞춤 학사 시스템 도우미 똑똑이 |
|
김서진 |
충남대학교 |
|||
|
최윤진 |
충남대학교 |
|||
|
4 |
우수상 |
전수빈 |
국립목포대학교 |
화장품 성분 유형별 피부타입 맞춤형 화장품 추천 AI 시스템 |
|
김가을 |
국립순천대학교 |
|||
|
이주영 |
전남대학교 |
|||
|
5 |
장려상 |
이송은 |
국립군산대학교 |
실험 데이터 분석과정 자동화 |
|
신재영 |
전남대학교 |
|||
|
박종민 |
전북대학교 |
|||
|
6 |
장려상 |
권영수 |
국립목포대학교 |
도시 위험의 감성적 표시 |
|
김건태 |
전남대학교 |
|||
|
이주호 |
전북대학교 |
|||
|
7 |
장려상 |
김서영 |
국립군산대학교 |
LLM 기반 회화 시험 관리 시스템 |
|
박하솜 |
국립순천대학교 |
|||
|
이채민 |
전남대학교 |
|||
|
8 |
장려상 |
유가을 |
국립목포대학교 |
기업을 위한 AI 업무 메일 실수 분석 시스템 |
|
양슬아 |
전남대학교 |
|||
|
김윤아 |
전북대학교 |
|||
|
9 |
장려상 |
이다은 |
국립순천대학교 |
AI 안전관리 에이전트 |
|
정준혁 |
전남대학교 |
|||
|
최수지 |
전남대학교 |
3. 참가자 명단
|
번호 |
대학명 |
학부(과) |
성명 |
비고 |
|
1 |
충남대학교 |
환경공학과 |
김서진 |
|
|
2 |
충남대학교 |
전자공학과 |
정유민 |
|
|
3 |
충남대학교 |
신소재공학과 |
최윤진 |
|
|
4 |
충남대학교 |
응용화학공학과 |
김채민 |
|
|
5 |
국립군산대학교 |
소프트웨어학과 |
김서영 |
|
|
6 |
국립군산대학교 |
소프트웨어학과 |
이송은 |
|
|
7 |
국립목포대학교 |
컴퓨터학부(컴퓨터공학전공) |
김민정 |
|
|
8 |
국립목포대학교 |
컴퓨터학부(융합소프트웨어전공) |
최비아 |
|
|
9 |
국립목포대학교 |
컴퓨터학부 |
권영수 |
|
|
10 |
국립목포대학교 |
컴퓨터학부 |
유가을 |
|
|
11 |
국립목포대학교 |
컴퓨터공학과 |
이승철 |
|
|
12 |
국립목포대학교 |
융합소프트웨어학과 |
전수빈 |
|
|
13 |
국립순천대학교 |
인공지능공학부 |
박하솜 |
|
|
14 |
국립순천대학교 |
인공지능공학부 |
김가을 |
|
|
15 |
국립순천대학교 |
인공지능공학부 |
이다은 |
|
|
16 |
전남대학교 |
생물공학과 |
신재영 |
|
|
17 |
전남대학교 |
생물공학과 |
양슬아 |
|
|
18 |
전남대학교 |
기계공학부 |
정준혁 |
|
|
19 |
전남대학교 |
전기공학과 |
김건태 |
|
|
20 |
전남대학교 |
화학공학부 |
이주영 |
|
|
21 |
전남대학교 |
화학공학부 |
최수지 |
|
|
22 |
전남대학교 |
인공지능학부 |
남궁윤아 |
|
|
23 |
전남대학교 |
기계공학부 |
이채민 |
|
|
24 |
전북대학교 |
전자공학부 |
김윤아 |
|
|
25 |
전북대학교 |
컴퓨터인공지능학부 |
인숙영 |
|
|
26 |
전북대학교 |
IT정보공학과 |
박종민 |
|
|
27 |
전북대학교 |
기계설계공학부 |
이주호 |
|
4. 프로그램 만족도(4.65/5.0)
|
1. 교육 전반에 대한 만족? |
||||||
|
매우그렇다 |
그렇다 |
보통 |
그렇지 않다 |
매우 그렇지 않다 |
계 |
평균 |
|
19 |
7 |
1 |
|
|
27 |
4.67 |
|
2. 교육에 본인이 적극적인 참여? |
||||||
|
매우그렇다 |
그렇다 |
보통 |
그렇지 않다 |
매우 그렇지 않다 |
계 |
평균 |
|
20 |
6 |
1 |
|
|
27 |
4.70 |
|
3. 교육 참가가 도움이 됨 |
||||||
|
매우그렇다 |
그렇다 |
보통 |
그렇지 않다 |
매우 그렇지 않다 |
계 |
평균 |
|
18 |
8 |
1 |
|
|
27 |
4.63 |
|
4. 다른 학생에게 동일 프로그램 참여 권고 |
||||||
|
매우그렇다 |
그렇다 |
보통 |
그렇지 않다 |
매우 그렇지 않다 |
계 |
평균 |
|
18 |
6 |
3 |
|
|
27 |
4.56 |
|
5. 교육은 일정에 따라 원활하게 운영 |
||||||
|
매우그렇다 |
그렇다 |
보통 |
그렇지 않다 |
매우 그렇지 않다 |
계 |
평균 |
|
19 |
6 |
2 |
|
|
27 |
4.63 |
|
6. 교육 인원이 프로그램에 맞게 구성 |
||||||
|
매우그렇다 |
그렇다 |
보통 |
그렇지 않다 |
매우 그렇지 않다 |
계 |
평균 |
|
22 |
4 |
1 |
|
|
27 |
4.78 |
|
7. 교육내용은 프로그램 목적에 적합하게 구성 |
||||||
|
매우그렇다 |
그렇다 |
보통 |
그렇지 않다 |
매우 그렇지 않다 |
계 |
평균 |
|
19 |
7 |
1 |
|
|
27 |
4.67 |
|
8. 교육진행 및 안내 등에 대한 만족 |
||||||
|
매우그렇다 |
그렇다 |
보통 |
그렇지 않다 |
매우 그렇지 않다 |
계 |
평균 |
|
21 |
4 |
2 |
|
|
27 |
4.70 |
|
9. 교육환경에 대한 만족 |
||||||
|
매우그렇다 |
그렇다 |
보통 |
그렇지 않다 |
매우 그렇지 않다 |
계 |
평균 |
|
19 |
3 |
5 |
|
|
27 |
4.52 |
|
10. 공동공학교육혁신센터 네트워크 교육 프로그램을 통해 가장 도움이 되었던 것은? |
||||
|
데이터, AI관련 기술 및 실습 역량 햑상 |
최신 산업 기술 트렌드 이해 |
팀프로젝트를 통한 협업 경험 |
문제해결 및 창의적 사고 능력 향상 |
계 |
|
7 |
6 |
13 |
1 |
27 |
11. 기타 프로그램에 관한 소감을 자유롭게 작성해 주세요.
|
타학교 학생들과 프로젝트를 진행할 수 있는 점이 좋았습니다. |
|
프로젝트 걱정이 많았지만 결과적으로 좋은 경험이었습니다. |
|
타대학 사람과 프로젝트 해보면서 이야기해보고 좋았습니다 |
|
좋은 호텔에서 해서 좋았고, 데이터 관련해서 많은 걸 배운 시간이었습니다. 경진대회까지 있어서 실제로 만드는게 많은 도움이 되었습니다. |
|
생각보다 시간이 별로 없었기에 조금 피곤하긴 했습니다. 그래도 2박 3일동안 촘촘하게 진행되어 알찬 프로그램이었습니다. |
|
본 프로그램을 통해 평소 경험하기 어려운 팀 프로젝트를 통한 협업 경험을 쌓을 수 있어 좋았습니다. 강사님께서 다양한 AI 트렌드 기술을 실습을 통해 알려주셔서 AI에 대한 이해도가 더 높아졌습니다. |
|
난이도를 쉽게 하여 비전공자도 배울 수 있을 거 같다 숙소가 좋다 |
|
타과와의 개발 협업은 처음이라 좋았습니다 |
|
다른 학교 학생들과 협업하면서 프로젝트를 할 수 있어서 새로운 경험이었다 |
|
강의에서 배운 것을 바탕으로 팀프로젝트에 바로 활용할 수 있어서 유익했습니다! |
|
강사분의 경력이 기억에 남습니다 |
|
호텔 시설이 좋았고 다양한 내용을 배울 수 있어 좋았습니다. |
|
식사가 좋았고, 교육도 많은 내용을 쉽게 다루어주셔서 좋았습니다 |
|
최신 ai기술에 대해서 배울수 있어서 좋았고 자금까지 알고있던 지삭들을 재정립할수 있었던 졸은 기회 였던것 같습니다 |
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ai 도구를 활용해서 데이터 분석 활용할 수 있는 기회가 없었는데 이번 경험을 통해 다한 도구를 접할 수 있어서 비전공자로서 좋았습니다. 실생활에 적용할 수 있는 아이디어를 ai로 해결하는 경진대회를 통해 활용할 수 있어 의미 있는 시간이었습니다. |
|
짧은시간 내에 팀 프로젝트로 인한 협업을 경험한게 좋았다 |
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현직에 계신 강사님의 수업을 들을 수 있어서 좋았고 선생님들이 편의를 많이 봐주셔서 좋았습니다. 숙소도 좋았고 간식 많이 줘서 좋았어요. 팀 프로젝트로 인해 협동성과 의사소통 능력을 기를수 있어서 좋았습니다 |
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타 대학 학생들과 교류하기도 하고 새로운 사람 많이 만나서 좋았습니다. 모든 사람들이 상을 받을 수 있게 조율해주셔서 감사합니다. 덕분에 API를 활용하여 UI를 직접 만들어 보는 좋은 시간이였습니다. |
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팀프로젝트를 통해 경진대회를 준비하면서 더욱 깊이 공부할 수 있어 좋았습니다 |
|
교육이 실습 위주로 진행된 부분이 좋았습니다. |
|
다른 조들의 아이디어를 볼 수 있었다. |
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타학교 학우분과 협업을 경험해보고 실무적 경험이 상당하신 강사분께 강의를 듣게 되어 좋았습니다. 덕분에 최근 트렌드나 흐름에 대해서 알게 되는 뜻깊은 시간이였습니다. |
|
좋은 기회로 이번 프로그램에 참여하게 되었는데 기대한 만큼 많이 배우고 가는 것 같아서 기쁩니다! 특히 이런 IT 분야는 전공자에게 어쩔 수 없이 유리하다고만 생각했는데, 강연에서 LLM을 잘 활용하는 방법에 대해 듣고 그 내용을 활용하여 프로젝트를 진행하기 때문에 오히려 비전공자라서 생각할 수 있는 아이디어가 실현될 수 있다고 생각이 확장되는 계기가 되었습니다. 프로그램을 준비해주시고, 2박 3일동안 친절하게 인솔해주셔서 감사드립니다!! 새해 복 많이 받으세요!!! |