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기술분야

모빌리티 테크 아카데미 과정으로, 미래 모빌리티 산업을 이끌어갈 기술 역량을 향상할 수 있는 과정을 제공합니다.
기술 분야에 따라 구분된 7개 스쿨에서 제공하는 과정을 탐색해보세요.

NGV CAMPUSAI X
이러닝 국비지원

[KDC] 모빌리티 Data Science 프로젝트

AI X
년도선택
차수선택
교육기간
2026.06.17 - 2026.08.19
신청기간
2026.04.01 - 2026.06.16
교육시간
16.00시간
교육비
180,000원(*VAT포함/면세)
환급안내
NGV CAMPUS

[KDC] 모빌리티 Data Science 프로젝트

과정 담당자
어정인
이메일
jeongin12@hyundai-ngv.com
유선연락처
02-870-8419

본 과정에 해당하는 국비지원사업

(이러닝)K-디지털 기초역량훈련

과정요약

년도/차수 2026년 / 1차 교육비 180,000원
교육기간 2026.06.17 - 2026.08.19 교육시간 16.00시간
신청기간 2026.04.01 - 2026.06.16 교육장소
난이도 초급 정원 0
강사명 비공개

학습목표

  • 모빌리티 분야의 실제 데이터를 기반으로, 딥러닝 모델 설계부터 데이터 전처리, 예측 및 이상 탐지, 성능 개선, 결과 활용까지 전 과정을 실습하여,
    다양한 AI 기법을 활용한 실전 문제 해결 역량을 함양한다.

추천대상(사전 필요 지식)

  • 실제 모빌리티 데이터를 활용한 프로젝트를 경험하고 싶은 중급 학습자
    ※ 본 과정 수강을 위해서는 통계 및 데이터 분석에 대한 중급 수준의 사전 지식이 필요합니다.
    ※ 'HMG Data Analytics 프로젝트' → 'HMG Data Science 프로젝트' 연계 수강을 추천합니다.

과정소개

  •  


     


과정 시간표

차시 강의명
1. 딥러닝 실전 적용 : 데이터 전처리 기법
1차시
  • 실제 데이터 이해 및 실제 문제 정의
2차시
  • 이미지 데이터 분류_데이터 이해
3차시
  • 이미지 데이터 분류_데이터 전처리
4차시
  • 이미지 분류 및 객체 탐지 모델 구축과 평가
2. 딥러닝 이론 탐구 : 딥러닝을 활용한 최적인자도출기법
5차시
  • 딥러닝을 활용한 최적인자 도출기법과 최적화 기초 (1)
6차시
  • 최적화 기초 (2)
7차시
  • Pytorch 기초
8차시
  • Autograd를 통한 최적인자 도출 (1)
9차시
  • Autograd를 통한 최적인자 도출 (2)
3. AI 실전 신경망 모델 프로젝트 : 차량 가속도 변화 패턴 예측하기
10차시
  • DNN, RNN의 이해와 시계열 데이터 예측 실습
4. AI 실전 컴퓨터 비전 프로젝트 : 차량 후미등 상태 검출하기
11차시
  • CNN과 이미지 데이터 전처리, 증강기법 실습
12차시
  • CNN 기초와 변형 모델 실습
13차시
  • 이미지 특징 추출과 객체 분석 실습
14차시
  • 이미지 분할(Image Segmentation)
5. AI 실전 시계열 프로젝트 : 교통 체증 문제해결을 위한 교통량 예측하기
15차시
  • 시계열 데이터 분석 기초와 전통적 처리 기법
16차시
  • 머신러닝과 딥러닝을 활용한 시계열 데이터 처리

함께 들으면 좋은 연계 과정

2026년
1차
교육기간
2026.06.17 - 2026.08.19
교육비
180,000원 (*VAT포함/면세)