개강일 지남

비전공자도 쉽게 배우는 품질관리 AI 데이터분석 실습

윈스펙원격평생교육원 · 45회차 · 서울 강남구

Python빅데이터데이터분석K-디지털기초

프로그램 요약

Python·Pandas·Numpy 기초부터 Decision Tree·CNN·LSTM 등 AI 기법으로 불량원인분석·공정능력평가·출하검사자동화·설비이상탐지를 실습하는 품질관리 AI 데이터분석 과정

모집마감: 2026-08-11 기관
수업일정: 2026.08.05 ~ 2026.09.04약 1개월
수업안내: 31시간(18강), 100% 온라인 VOD, 모집기간 2026.08.04~08.11 15시까지, 선착순 30명 기관
모집정원: 50명

총 시간: 미표기
학습장소: 서울서울특별시 강남구 역삼로3길 11온라인
강의장: 10층 1003호(역삼동, 광성빌딩)

수강료: 37,510원

출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시

어떤 분이 수강하면 좋을지

✓전공·학력 무관 — K-디지털 기초역량은 제도상 전공을 보지 않습니다
✓(직무융합, 기본이론 포함) 본 과정은 제조업 품질관리 실무에 대한 기초 이해를 바탕으로, Python 기초 코딩부터 AI 기반 데이터 분석까지 단계적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 따라서 품질관리 또는 데이터 분석에 대한 경험이 없는 비전공자나 초급자도 시작할 수 있으며, 실제 제조 현장에서 발생하는 품질 문제를 데이터 기반으로 진단하고 해결하고자 하는 실무자에게도 적합합니다. 특히, 공정검사, 출하검사 등 스마트팩토리 적용 사례를 바탕으로 한 실습과제를 통해, 품질관리 업무에 활용 가능한 데이터 분석 역량을 갖추고자 하는 구직자 및 제조업 종사자에게 실질적인 도움이 될 수 있는 과정입니다. 실습과제는 기본, 심화 난이도로 각각 구성하였습니다.

출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건

커리큘럼

11~4차시 품질관리 개론
품질관리와 생산관리 · 제조업과 AI Literacy · 스마트팩토리·AI(MES/SCM/ERP)
25~8차시 실습 파이썬
자료형·기본문법(Google Colab) · Numpy/Pandas · 이미지·사운드 처리(Matplotlib, Librosa) · 기계학습(Scikit-learn, TensorFlow)
39~10차시 수입검사와 AI
범주화 AI · 로지스틱회귀·결정트리
411~12차시 공정검사와 빅데이터분석
공정능력지수(Cp,Cpk) · 회귀 AI
513~14차시 출하검사와 AI
Computer Vision · CNN
615~16차시 기계설비 유지 AI
품질비용 · LSTM 이상탐지
717~18차시 C/S 품질관리 및 최종실습
PL보험·제조물책임 · TQM

고용24 등록 교과목 20개 보기

교과목단원명
오리엔테이션1. 본 과정의 강사 소개 2. 본 과정의 커리큘럼 소개
품질관리란? 생산관리와의 상호보완성1. 생산관리와 품질관리의 역할과 흐름 2. 품질의 정의와 수준 결정 기준 3. 산업표준화의 개념과 효과
제조업과 AI Literacy1. 리터러시의 개념과 AI 리터러시 구성 요소 2. 제조업에서의 Data Literacy 및 AI Literacy 활용 방식 3. 제조 데이터 유형과 품질관리·경영에의 적용
품질관리와 스마트팩토리, AI1. MES, SCM, ERP 시스템의 정의와 기능 2. 스마트팩토리에서의 인공지능 기술 활용 3. 지도학습, 비지도학습, 인공신경망의 개념
실습에 필요한 파이썬 학습하기 ① 자료형, 기본문법1. Google Colab을 활용한 실습환경 구성 2. 자료형, 조건문, 반복문, 함수 기본 개념 3. 클래스, 모듈, 라이브러리 구조 이해
실습에 필요한 파이썬 학습하기 ② numpy array, pandas 자료구조1. NumPy 배열 생성 및 속성 이해 2. Pandas Series와 DataFrame 구조 이해 3. 데이터 파일 입출력 및 조작 방법 습득
실습에 필요한 파이썬 학습하기 ③ 이미지 및 사운드 처리1. Matplotlib 시각화 도구를 활용한 다양한 그래프 유형 이해 2. Librosa 라이브러리를 통한 오디오 신호 처리 기초 학습 3. 파형, 스펙트로그램 등 오디오 시각화 기법 습득
실습에 필요한 파이썬 학습하기 ④ 기계학습1. Scikit Learn을 활용한 기계학습 모델 구축 및 평가 2. TensorFlow를 활용한 딥러닝 모델 기초 이해 3. 데이터 전처리 및 교차검증 기법 학습
수입검사와 AI1. 수입검사의 절차와 검사 방식 2. 범주화 AI의 개념과 적용 사례 3. 로지스틱 회귀와 결정 트리의 분류 알고리즘 원리
실습과제1: 의사결정트리&랜덤 포레스트를 활용하여 자재 불량 원인 파악하기1. 의사결정트리(Decision Tree)와 랜덤포레스트(Random Forest) 모델 구조 및 원리 이해 2. 자재 불량 데이터를 활용한 머신러닝 기반 불량 원인 분석 실습 3. 모델 성능 평가 및 최적화(pruning) 방법 학습
공정검사와 빅데이터분석1. 제조 공정과 품질 수준 요소 2. 공정능력과 공정능력지수(Cp, Cpk) 3. 회귀 AI의 개념, 구조, 수식
실습과제2: 불량품 분석을 통해 공정능력 평가 및 병목공정 개선하기1. 불량품 데이터를 기반으로 공정별 불량률 및 공정능력 분석 방법 습득 2. 기대 소요시간 계산을 통한 병목공정 식별 및 개선 방안 수립 방법 이해 3. 공정 효율성 향상을 위한 유휴설비 활용 시뮬레이션 실습
출하검사와 AI1. 출하검사의 개념과 무역 프로세스 2. Computer Vision의 이미지 처리 원리와 CNN 구조 3. 컴퓨터 비전을 활용한 출하검사 및 분류 지표
실습과제3: AI 비전검사로 출하검사 자동화 계획하기1. 불량/정상 이미지를 기반으로 CNN(합성곱 신경망) 모델을 구축하는 방법 학습 2. AI 비전검사 시스템의 자동화 적용을 위한 모델 정확도 평가 및 분석 3. 앙상블(Voting) 기법을 적용하여 출하검사 정확도 향상 방안 실습
기계설비 유지 AI1. 품질비용의 구성과 분석 요소 2. 시계열 기반 음성/오디오 데이터와 LSTM 모델 3. 이상치 탐지 유형과 설비 AI 적용 사례
실습과제4: 음향을 이용한 설비 진단과 이상탐지 모니터링하기1. 소리 및 진동 데이터를 기반으로 설비의 이상 징후를 감지하는 방법 학습 2. LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 활용한 이상 탐지 알고리즘 구축 3. 다중 센서 데이터를 이용하여 다양한 불량 유형을 모니터링하는 방법 실습
C/S 품질관리1. C/S의 개념, A/S와의 차이, 형태 및 관리 방식 2. PL 보험과 제조물 책임의 구성 요소 3. 제품 책임 예방(PLP) 및 방어(PLD) 전략
최종실습과제 안내: TQM을 통한 외부 실패비용 줄이기1. TQM(Total Quality Management) 관점에서 품질 비용(내부실패비용, 외부실패비용, 예방비용) 산정 방법 학습 2. 비전검사 장비 도입 전후 품질비용 비교 분석을 통한 품질 개선 효과 평가 3. 수출 제품 하자 대응을 위한 손해배상, PL보험 활용, 현지업체 협상 방안 분석
총 훈련시간31 시간

출처 · 기관 랜딩페이지 · 접힘은 고용24 등록 교과목

지원 혜택

학습 지원

·1년간 복습 가능한 강의 소장권 제공
·국가인증 NCS수료증 발급(인공지능서비스기획 20010702)
·실습 과제 시 강사 1:1 피드백

자격증

·자격증 취득 지원: NCS 수료증(인공지능서비스기획, 20010702)

출처 · 기관 랜딩페이지 · 훈련장려금은 제도

지원 절차

기관이 공개한 절차 정보가 없습니다. 지원하면 상담에서 안내받습니다.

출처 · 기관 랜딩페이지 · 기관마다 다릅니다

자주 묻는 질문

비전공자도 지원할 수 있나요?

K-디지털 기초역량은 제도상 전공·학력을 보지 않습니다. 다만 기관이 밝힌 훈련 대상이 있어 위 「어떤 분이 수강하면 좋을지」를 함께 확인하세요.

내일배움카드가 꼭 있어야 하나요?

지원 시점에 없어도 됩니다. 상담 단계에서 발급을 진행합니다. 다만 수강신청은 카드가 있어야 마칠 수 있습니다.

실제로 얼마를 내나요?

37,510원입니다. 내일배움카드 보유 시 수강료의 90% 국비지원, 자부담 37,510원(수강료 375,100원). K디지털 크레딧 제도로 5년 한도 외 50만원 추가 크레딧 지급되며 이 경우 자부담 10%.

선발 절차가 있나요?

기관이 공개한 절차에서 별도 시험·전형은 확인되지 않았습니다. 상담 후 수강신청으로 이어집니다.

예전에 국비 교육을 들었는데 또 되나요?

중복수강 제한이 있을 수 있습니다. 최근 수료 이력이 있으면 상담 단계에서 먼저 확인해야 합니다.

출처 · 제도 요건 · 과정 데이터로 답이 채워지는 질문만

기관 랜딩페이지 https://winspec.co.kr/ncs/digital/1971

고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신