2021년 ICT이노베이션스퀘어 확산사업

인공지능(AI)·블록체인(BC) 전문인력양성 2기 교육생

추가 모집

기본·프로젝트 과정 -

(재)전주정보문화산업진흥원과 ㈜한컴아카데미는 최근 급성장하고 하고 있는 인공지능(AI) 및 블록체인 분야 산업의 지역 기반을 마련하고 해당 사업 관련 인프라 및 생태계 조성을 위하여 실무 중심의 인공지능(AI) 및 블록체인 분야 SW인재를 육성하고자 하오니 많은 관심과 참여 바랍니다.

2021년 6월

(재)전주정보문화산업진흥원장

1		교육개요

□ 교육목적

- 인공지능(AI)·블록체인 기술을 활용한 문제해결 능력과 협업 능력을 갖추고, 이론과 기술을  프로젝트 기반의 실무에 적용 가능한 인재육성

- 인공지능(AI)·블록체인 기술의 전문 인력 육성을 통한 지역 주력산업과의 연계 및 지역 ICT기반 산업의 기술고도화 및 산업 활성화

□ 사 업 명 : 2021년 ICT이노베이션스퀘어 확산사업

□ 교 육 명 : 인공지능(AI) ‧ 블록체인 기술 전문 인력 양성 교육 2기(기본·프로젝트과정)

□ 교 육 비 : 무료교육

□ 추가모집기간 : 2021.06.04.(금) ~ 2021.06.24.(목) 18:00까지

□ 교육기간 : 2021.06.28.(월) ~ 2021.08.20.(금) / 1일 4H, 과정 당 160시간

□ 교육장소 : https://jedu.jica.or.kr/ (실시간 온라인교육, Zoom 플랫폼 활용)

□ 교육내용 및 일정

교육분야	교육과정			과정주요내용	교육인원
인공 지능	오전반 (9:00~ 13:00)	기본과정 Track 1 (비전공자 대상)	DT의 이해	디지털 트랜스포메이션&데이터리터러시 파이썬 프로그래밍 머신러닝 딥러닝을 위한 통계 및 수학 라이브러리 머신러닝 모델 및 전처리(금융데이터 활용 프로젝트)	Class 당 20명 내외
			프로그래밍
	오후반 (18:00~ 22:00)
			머신러닝 기본
			머신러닝 심화
	오전반 (9:00~ 13:00)	기본과정 Track 2 (전공자 대상)	DT의 이해	디지털 트랜스포메이션&데이터리터러시 파이썬 프로그래밍 머신러닝 딥러닝을 위한 통계 및 수학 라이브러리(농생명데이터활용 실습) 머신러닝 활용 데이터 전처리 (농생명 데이터 활용 실습) 딥러닝 모델의 이해와 구현 (농생명 데이터 활용 실습)
			프로그래밍
			통계/수학 라이브러리 활용
	오후반 (18:00~ 22:00)
			머신러닝
			딥러닝
	오전반 (9:00~ 13:00)	인공지능 프로젝트 (시각지능)	CNN	CNN 소개와 활용방안 대표적인 CNN 모델 소개 Object detection (물체 탐지) Semantic segmentation(의미론적 분할) RetinaNet의 이해와 구현 Image captioning(영상 묘사) GAN을 활용한 이미지 생성 SSD, Faster RCNN, YOLO v3, RetinaNet을 이용한 물체 검출(Object Detection) 및 무인검사 시스템 개발 프로젝트 Mask R-CNN을 이용한 영상 분할(Instance Segmentation) 프로젝트 챌린지(식물 병리학, 잎사귀 classificaition)
			컴퓨터비전 입문
			금융 및 농생명 데이터 기반 컴퓨터비전 활용
			시각지능 기술 활용 프로젝트
	오후반 (18:00~ 22:00)	인공지능 프로젝트 (언어지능)	자연어 처리	beatifulsoup 활용 금융 농생명 데이터 수집 자연어 처리 라이브러리(nltk, konlpy) 농생명 데이터 한국어, 영어 자연어 처리 비교 국내외 자연어처리 데이터셋 정리 LSTM/GRU 모델 분석 및 성능 비교 양방향 LSTM을 이용한 품사 태깅 모델 구현 공공 농생명 데이터를 활용한 Attention layer 기반 언어 모델 구현 프로젝트 BERT 계열 모델 분석 및 BERT 계열 모델 구현 Seq2Seq 기반 이용한 기계 번역 모델 구현 Attention 모델을 통한 성능 향상 고객 데이터를 활용한 챗봇 구현 프로젝트 BERT 기반 문서 업무 효율 자동화 프로젝트
			RNN
			Attention
			금융 및 농생명 데이터 기반 자연어 처리 & 챗봇구현
			언어지능 기술 활용 프로젝트
블록 체인	오전반 (9:00~ 13:00)	블록체인 개발 프로젝트 과정	딥러닝 심화 블록체인	블록체인의 이해 Ethereum 기반 블록체인 개발 (농생명, 금융 데이터 활용) - Hyperledger Fabric 기반 블록체인 개발	Class 당 20명 내외
			Ethereum 개발 프로젝트
			Hyperledger Fabric 개발 프로젝트
	오후반 (18:00~ 22:00)	기본과정 Track 2 (전공자 대상)	블록체인	- 블록체인의 이해 Ethereum 기반 블록체인 (금융 데이터 활용) - Hyperledger Fabric 기반 블록체인 (금융 데이터 활용)
			Ethereum
			Hyperledger Fabric

□ 교육대상

- 1순위 전주·전북권 내 대학생 및 취업예정자, 예비창업자, 재직자 등

- 2순위  호남권 내 대학생 및 취업예정자, 예비창업자, 재직자 등

□ 교육인원 : 160명, 총 8개 반(클래스 별 20명 내외)

□ 교육 혜택

- 수료증 발급(총 160시간 중 70% 이상 수강 시)

- 수료생에 한하여 한컴그룹(한글과컴퓨터, 한컴MDS, 한컴위드, 한컴로보틱스 등) 하계, 동계 방학 기간 인턴십 참여 기회 부여

·서류-면접전형을 통해 인턴십 프로그램 참여 가능

·한컴그룹은 인공지능, 블록체인, 로봇, 스마트시티 등 4차 산업혁명을 선도하고 있으며, 상시 인턴십 프로그램을 진행하고 있습니다.

2		모집 및 선발

□ 교육인원 : 클래스 별 20명 내외

□ 추가모집기간 : 2021.06.04.(금) ~ 2021.06.24.(목) 18:00까지

□ 제출서류 : 지원서 1부, 지역소재 확인 서류 1부(주민등록등본, 재학증명서, 졸업증명서, 재직증명서(중소기업추천서 활용 가능), 수료증명서 등)

□ 선발통보 : 2021.06.25.(금) 선정자에 한해 개별통보(문자) 및 수강안내(이메일)

* 교육생 모집 현황에 따라 위 일정은 변경될 수 있습니다.

3		교육 신청 및 접수방법

순서	방 법	비 고
1	J-디지털교육시스템 사이트 회원가입 및 로그인(jedu.jica.or.kr)
2	상단 메뉴의 교육신청 → 원하는 교육과정의 ‘교육신청’ 선택
3	신청서 첨부 및 교육신청 진행	무료

4		교육 접수 및 문의

□ 교육 신청 및 강의 내용 관련 문의 : ㈜한컴아카데미 박형구 대리

- 연락처 및 이메일 : 031-622-6167 / brother9@hancom.com

□ 기타 관련 문의 : (재)전주정보문화산업진흥원

- 연락처 및 이메일 : 063-281-4177~8 / ksh@jica.or.kr

□ 교육 접수 유의사항

- 마감시간을 엄수하여 주시고 마감시한까지 교육신청서가 업로드 완료되지 않을 경우

접수 처리되지 않습니다.

- 상기 교육 일정은 사정에 따라 변경될 수 있습니다.

- 상기 공고 내용은 사정에 따라 변경될 수 있습니다.

◯ 교육 커리큘럼

1-1. 인공지능 기본 과정 – Track1(비전공자 대상)

교육과정명		교육내용	교육시간	비고
DT의 이해	디지털 트랜스포메이션 & 데이터리터러시	디지털 트랜스포메이션이란? 산업군 별 디지털 트랜스포메이션 디지털 트랜스포메이션에서 중요한 데이터 리터러시 역량 빅데이터 기술의 이해 인공지능을 위한 기초 통계의 이해 ㆍ자료와 변수의 종류, Scale(척도)의 종류 ㆍ독립변수, 종속변수, 공변량과 요인 ㆍ기술통계와 추론통계 ㆍ추리통계를 위한 확률분포 세상을 지배하는 기술, 클라우드 컴퓨팅 머신러닝, 딥러닝 기술 활용 사례	20
프로 그래밍	파이썬 프로그래밍	파이썬 개요, 메모리와 변수, 연산 제어문, 함수, 기억클래스, 반복문, 중첩반복문, 리스트 GUI, 오디오, 파일입출력, 시간객체 객체지향 프로그래밍의 이해 클래스, 객체, 인스턴트의 이해 클래스의 구성, self의 개념, 객체화/인스턴트화 클래스 변수, 객체 변수, 클래스 매소드 상속과 모듈 라이브러리의 개념, 인공지능을 위한 필수 라이브러리	40	동영상 스트리밍 제공
머신러닝 기본	머신러닝, 딥러닝을 위한 통계 및 수학 라이브러리	기계학습이란? 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 Numpy 배열 생성과 초기화 Pandas 라이브러리 ㆍData Frame 객체 ㆍ데이터 분석 실습 : 타이타닉 생존 데이터 분석 실습 머신러닝 기술의 개념 및 유형 ㆍ지도학습, 비지도학습, 강화학습 ㆍ지도학습의 종류 ㆍ머신러닝을 위한 단계 : 문제 정의 및 모델 선정, 데이터 수집 및 전처리, 특징추출, 학습, 검증 다양한 모델과 성능지표	40
머신러닝 심화	머신러닝 모델 및 전처리	싸이킷런을 활용한 머신러닝 모델 구현 최적의 머신러닝 모델 찾기 ㆍ데이터 셋의 분할 ㆍ데이터 표현과 특성 공학 ㆍ실제 예제 분류를 통한 최적의 머신러닝 모델 구현 교차 검증과 K겹 교차 검증 주요 데이터 전처리 과정 ㆍ결손값 처리 ㆍ데이터 인코딩과 스케일링 싸이킷런을 활용한 모델의 성능 측정 구현 발전된 분류 분석 모델 구현 ㆍDecision Tree 모델 ㆍ앙상블 학습 ㆍVoting 분류 모델 구현, 회귀 트리 등 ㆍ프로젝트 실습 : 신용카드 사기 검출(캐글 데이터)	60	금융 데이터 활용 프로젝트
합 계			160

1-2. 인공지능 기본 과정 – Track2(전공자 대상)

교육과정명		교육내용	교육시간	비고
DT의 이해	디지털 트랜스포메이션 & 데이터리터러시	디지털 트랜스포메이션이란? 산업군 별 디지털 트랜스포메이션 디지털 트랜스포메이션에서 중요한 데이터 리터러시 역량 빅데이터 기술의 이해 인공지능을 위한 기초 통계의 이해 ㆍ자료와 변수의 종류, Scale(척도)의 종류 ㆍ독립변수, 종속변수, 공변량과 요인 ㆍ기술통계와 추론통계 ㆍ추리통계를 위한 확률분포 세상을 지배하는 기술, 클라우드 컴퓨팅 머신러닝, 딥러닝 기술 활용 사례	20
프로 그래밍	파이썬 프로그래밍	파이썬 개요, 메모리와 변수, 연산 제어문, 함수, 기억클래스, 반복문, 중첩반복문, 리스트 GUI, 오디오, 파일입출력, 시간객체 객체지향 프로그래밍의 이해 클래스, 객체, 인스턴트의 이해 클래스의 구성, self의 개념, 객체화/인스턴트화 클래스 변수, 객체 변수, 클래스 매소드 상속과 모듈 라이브러리의 개념 및 인공지능 필수 라이브러리	20	동영상 스트리밍 제공
통계/수학 라이브러리 활용	머신러닝/ 딥러닝을 위한 통계/수학 라이브러리	행렬, 벡터, 텐서의 개념 행렬 연산을 위한 Numpy 개요 Numpy를 활용한 행렬 연산 Pandas를 활용한 Dataframe 개요 캐글 데이터를 활용한 Pandas 실습	20	농생명 데이터 활용 실습
머신러닝	머신러닝 활용 데이터 전처리	파이썬 개요 제어문, 함수, 기억클래스, 반복문, 중첩반복문, 리스트 파이썬 기반의 머신러닝 지도 학습과 비지도학습, 강화학습 개념 설명 비지도 학습과 데이터 전처리 데이터 표현과 특성 공학 모델 평가와 하이퍼 파라메터 튜닝을 통한 성능 향상	20
딥러닝	딥러닝 모델의 이해와 구현	- 딥러닝 입문(머신러닝&딥러닝 비교) - 딥러닝 Overview - 단순, 다변수 회귀모델 만들어 보기(Pandas를 활용하여 더욱 효율적으로 데이터 전처리 모듈 구축) ㆍ최적화 함수 ,손실 함수 개념 설명 ㆍ인공지능 활용 파이썬 정리 - 딥뉴럴 네트워크 기본 - CNN, Inception Version 1, 2, 3, 4 논문 리뷰 - RNN, LSTM, GRU 및 Mini project - 퀀트 투자 따라하기, 금융 데이터 차트 분석 딥러닝 모델 만들어 보기(Mini Projcet) ㆍ대출 수요 예측 등 ㆍ2020년 코로나 확진자 예측 ㆍCassava Leaf Disease Classification(농생명 데이터)	40	농생명 데이터 활용 실습
합 계			160

2-1. 인공지능 프로젝트 과정 – 언어지능 프로젝트

교육과정명		교육내용	교육시간	비고
딥러닝 심화	자연어 처리	beatifulsoup을 이용한 금융 및 농생명 데이터 수집 자연어 처리 라이브러리(nltk, konlpy) 농생명 데이터 한국어, 영어 자연어 처리 비교 및 정규식 토큰 분석 및 전처리 방법론 Bag-of-Words Model, Frequency Model, Word Embedding CBOW/SkipGram 비교 및 분석, Word2Vec	20	농생명, 금융 데이터 활용
언어 머신러닝	RNN	국내외 자연어 데이터셋 정리(Naver, IMDB, Yahoo movies) Tensorflow 기반의 RNN 알고리즘 Char/Word RNN을 통한 Sequence 모델 구현 세익스피어 소설봇 분석 및 구현 시계열 데이터 분석, 시계열 주식 데이터와 RNN 알고리즘 연동을 통한 주가 예측 LSTM/GRU 모델 분석 및 성능 비교 양방향(Bi-Directional) LSTM을 이용한 품사 태깅 모델 구현	40	농생명, 금융 데이터 활용
프로젝트	Attention	Attention layer 알고리즘 Tensorflow 2 기반의 Attention layer 구현 공공 농생명 데이터를 활용한 Attention layer 기반 언어 모델 구현 프로젝트 BERT 계열 모델 분석 및 BERT 계열 모델 소개	24	농생명 데이터 활용
	금융 데이터 기반 자연어처리 & 챗봇 구현	Seq2Seq 기반 이용한 기계 번역 모델 구현 Attention 모델을 통한 성능 향상 HAN(Hierarchical attention model)을 활용한 금융데이터 분류 모델 구현 프로젝트 ㆍText classification (고객 요청 사항을 이용하여 자동 관련 부서 연결) ㆍLanguage modeling(언어 이해 모델) ㆍSentiment Analysis(제품에 대한 만족도 조사)	36	금융 데이터 활용
	언어지능 프로젝트	고객 데이터를 활용한 챗봇 구현 프로젝트 ㆍQuestion Answering(챗봇, 자동 응답기) ㆍNamed Entity Recognition BERT 기반 문서 업무 효율 자동화 프로젝트 ㆍ자기 학습을 통한 지속적인 성능 향상 모델 ㆍ상담 분석 시스템( 사용 문장 단어 등을 실시간 분석하여 수집 분석, 고객이 필요로 하는 서비스를 신속하고 정확하게 전달) ㆍ금융 언어 분석을 통한 자체 언어 모델 시스템 구축 ㆍText Summarization(문서 요약 시스템) ㆍInformation Retrieval(정보 검색) - 대량의 문서 DB에서 효율적인 정보 추출 ㆍDependency Parsing ㆍSemantic Parsing(특정 키워드 추출 모델)	40	금융 데이터 활용
합 계			160

2-2. 인공지능 프로젝트 과정 – 시각지능 프로젝트

교육과정명		교육내용	교육시간	비고
딥러닝 심화	CNN	CNN 소개와 활용방안 인공신경망의 개요 딥러닝 프레임워크 : Caffe, tensorflow, digits, cudnn DIGITS Image Classification실습 대표적인 CNN 모델들: Lenet, Alexnet, VGGnet, GoogleLenet	20	농생명, 금융 데이터 활용
영상처리 딥러닝	컴퓨터 비전 입문	Object detection (물체 탐지) Semantic segmentation(의미론적 분할) Optical flow&stereo matching Image captioning(영상 묘사) Visualquestionanswering(질의 응답)	40	농생명, 금융 데이터 활용
영상처리 딥러닝	금융 및 농생명 데이터 기반 컴퓨터 비전 활용	RetinaNet의 이해와 구현 Image captioning(영상 묘사) Super-resolution(영상 복원) 시각 인지 유망기술 Generative 모델 개요 GAN을 활용한 이미지 생성 댜앙한 타입의 GAN의 활용	40	농생명, 금융 데이터 활용
프로젝트	시각지능 프로젝트	SSD, Faster RCNN, YOLO v3, RetinaNet을 이용한 물체 검출(Object Detection) 및 무인검사 시스템 개발 프로젝트 Mask R-CNN을 이용한 영상 분할(Instance Segmentation) 프로젝트 챌린지(식물 병리학, 잎사귀 classificaition)	60	농생명, 데이터 활용
합 계			160

1-2. 블록체인 기본과정 – Track 2(전공자)

교과과정명		교육내용	교육시간	비고
블록체인	블록체인의 이해	◦ 블록체인 개념이해 - 4차 산업혁명과 블록체인 - 블록체인의 필요성과 블록체인 기본 용어 - 블록체인의 구조와 기술 이해 - 퍼블릭 블록체인 특성, 블록체인 분류 - 합의 알고리즘의 분류 (POW, POS, DPOS, PBFT) - 블록체인 트릴레마와 스마트 컨트렉트 - 실제 프로젝트 구현 순서 ◦ 블록체인 현황 - 국가별 블록체인 활용 현황 (CBDC) - 산업별 적용 및 블록체인 비즈니스 모델 (DeFI, DID) ◦ 퍼블릭 블록체인 - 퍼블릭 블록체인의 특성과 분석 ◦ 프라이빗 블록체인 - 프라이빗 블록체인 특성과 분석	40	금융 데이터 활용
Ethereum	Ethereum 기반 블록체인	◦ 블록체인 코어 연구 - 자바스크립트 기본 함수 작성 - 자바스크립트 async/ await 활용 - 자바스크립트로 블록체인 코어 직접 구현하기 ◦ Bitcoin 개요 - bitcoind 설치, 지갑 구조 와 제네시스블록 - 채굴 및 트랜젝션 전송, P2P 통신 ◦ Ethereum 개요 - Ethereum 소개 및 Bitcoin과의 차이점 - Ethereum 구조 및 계층 설명 - Ethereum 작동 원리: Account, Smart Contract - Ethereum 작동 원리: Ethash, Casper, Gas, Mining - Ethereum 개발을 위한 주요 Tool 활용 실습 ◦ Ethereum 코어 실습 - Geth를 통한 Ethereum 구동 실습 ◦ Etherum Smart Contract 실습 - Remix 사용해 보기 - Solidity 기본 학습 (Struct, Mapping, Visibility) - Solidity 기본 문법 설명 (Constructor, Modifier, Event) - 간단한 스마트컨트렉트 작성해보기 ◦ 이더리움 기반 ERC 20 토큰 만들기 - Open zeppelin 표준 라이브러리 소개 - ERC 20 필수 함수 소개	60	금융 데이터 활용
Hyper- ledger Fabric	Hyperledger Fabric 기반 블록체인	◦ Hyperledger Fabric 개요 - 블록체인 개념과 허가형 블록체인 - 퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인 - 프라이빗 블록체인의 합의 알고리즘 ◦ Hyperledger Fabric 이해 - 소개 및 기능, 모델 및 블록체인 네트워크 - Hyperledger Fabric: 구성요소 (Peer, Orderer, Chaincode) ◦ Hyperledger Fabric 개발환경 구축 - Hyperledger Fabric 개요 및 개발환경 설정, 구동실습 - 트랜잭션 처리과정 및 체인코드 배포 ◦ Hyperledger Fabric 개발 기초 - Transaction Lifecycle, Simple Asset Transfer 예제 - Hyperledger Fabric Chain code 작동 테스트 ◦ Hyperledger Fabric 기반 프로젝트 기획 및 발표 - BaaS 소개프로젝트 서비스 모델 구상해보기	60	금융 데이터 활용
합 계			160

2. 블록체인 프로젝트 과정

교육과정명		교육내용	교육시간	비고
블록체인 이해	블록체인의 전반적 이해	◦ 블록체인 개념 및 기술 이해 - 블록체인 기본 용어와 구조 - 블록체인 분류, 합의 알고리즘/채굴이란? - 스마트 계약과 디지털자산 ◦ 퍼블릭 블록체인 - 퍼블릭 블록체인 특성 및 소개 - 퍼블릭 블록체인 사례(비트코인, 이더리움) ◦ 프라이빗 블록체인 - 프라이빗 블록체인 특성 및 소개, 블록체인 사례 ◦ Ethereum 개요 - Ethereum 소개와 구조 및 계층 설명 - Ethereum 작동 원리: Account, Smart Contract - Ethereum 기본 개념 : Gas, Transaction ◦ Hyperledger Fabric 개요 - Hyperledger Fabric: 소개, 기능, 구성요소, 동작 구조 - Hyperledger Fabric: 체인코드	40	금융 데이터 활용
Ethereum	Ethereum 기반 블록체인 개발 실습	◦ Ethereum 개요 - Ethereum 주요 특징과 아키텍처 ◦ Ethereum 설치 - 구성요소 설치(사전 준비, 리눅스/vmware 등) - 이더리움 설치, 네트워크 구동 및 과정 이해 ◦ Hyperledger Fabric 개발하기 - Ethereum 간단한 ERC-20 코드 배포(리믹스, 메타마스크) - Remix, 트러플 등 개발 툴 소개, Solidity 기본 문법 설명 - 간단한 스마트컨트렉트 작성해보기(ERC-20) ◦ 나만의 토큰 만들기 - Open zeppelin 표준 라이브러리 소개 - ERC-20 필수 함수 소개, 표준 토큰 구현 - ERC-20 표준 토큰 테스트넷 배포 및 테스트 - 토큰을 이용한 서비스 기획 및 토큰 발행 ◦ 비즈니스 모델 사례 소개 - 탈중앙금융(DeFI) 사례 소개 - 지역화폐 등 토큰 기반 서비스 소개	60	금융 데이터 활용
Hyperledger Fabric	Hyperledger Fabric 기반 블록체인 개발 실습	◦ Hyperledger Fabric 개요 - 기업용 블록체인의 주요 특징, Hyperledger Fabric 아키텍처 ◦ Hyperledger Fabric 설치 - 구성요소 설치(사전 준비, 리눅스/도커 등) - Hyperledger Fabric 네트워크 구동 및 과정 이해 (testnetwork), 체인코드 실행 (fabcar) ◦ Hyperledger Fabric 체인 코드 - Hyperledger Fabric 샘플 체인코드 분석 (fabcar) - 체인코드 개발하기, 내/외부 인터페이스, 개발환경 설정 ◦ Hyperledger Fabric 부가 서비스 - 로그 수집기 개념 및 설치(프로메테우스) - 대시보드 개념 및 설치(그라파나) - 어플리케이션 연동을 위한 셋팅 구성 - 샘플 컨트렉트를 이용한 TPS 측정(JMeter 등) ◦ 어플리케이션 개발 - 어플리케이션 개요 및 구조 설명 - 개발 요구사항 정의 및 분석(블록체인 투표 솔루션) - 어플리케이션, 체인코드 개발, 소스 설명 및 동작 확인 ◦비즈니스 모델 사례 소개 - 개발 편의를 위한 BaaS(Blockchain as a Service) 소개 - 신원인증(DID) 사례 소개 ◦ Hyperledger Fabric 기반 블록체인 개발 프로젝트 선정 - 프로젝트 주제 선정, 프로젝트 주제 발표	60	금융 데이터 활용
합 계			160

※ 주의사항 : 성별, 지원분야 등 해당란에 ○ 표시 바라며, ※란은 기재하지 말 것

※ 사진첨부 자유사항(오프라인 교육시 강사 대상 교육생 참고자료로 활용)
※ 교육 참가 신청서는 공란 없이 작성되어야 하며, 서명란의 신청자 서명도 필수 기재사항임

인공지능(AI)·블록체인 전문인력양성 2기

교육 참가 신청서

※ 접수번호

성    명

(한글)

성    별

남자(   )   여자(   )

(영문)

생 년 월 일

주   소

우편번호(          )

사  진

(4Cm×5Cm)

3개월 이내 촬영한

상반신 탈모 동일원판

E-mail

전화번호

(   )    -

H.P

학   력

○○○  대학교 (   )재학 (   )대학원 / (   )졸업

전북대 재학생 및 휴학생 학번기입

(큰사람프로젝트 포인트 부여 관련)

○○○ 전공

학  번

(    ) IT계열, (    ) 비IT계열

교육분야

인공지능(AI)·블록체인 기술 전문인력양성 2기

과정선택

교육분야	교육과정	교육시간
(예시) 인공지능	(예시) 기본과정(비전공자 대상)	(예시) 오전반

회사 또는 대학교명

직급 또는 학생

산업분류

SW분야 학습 또는 전공여부

(    ) SW분야 전공 (    ) SW분야 비전공

소속 구분

(   ) 재직자  (   ) 대학·대학원생  (   ) 취·창업준비  (   ) 프리랜서

디지털 포용대상

(   ) 35세 이상 경력단절여성 (   ) 65세 이상 노년층 (   ) 장애우

중소기업 추천서 제출 가능여부

(   ) 가능 (   ) 불가능

신청경로

(예시) 주변 권유, 인터넷 검색, 포스터, 기타( ○○사이트 공지) 등

유사 교육 경험

교육 명 기재

본인은 “인공지능(AI) 블록체인 전문인력양성” 교육에 참가하고자

소정의 서류를 갖추어 지원합니다.

2021년     월     일

지원자 :              (서명․인)

(재)전주정보문화산업진흥원장 귀하

※ 서류심사를 고려하여 질문에 성실히 대답해 주세요.

이력 / 자격 및 경력사항 (자세히 기재할 것)

○

○

○

○

○

자기소개서 (교육 참가 목적, 교육 이후 방향 등)

개인정보 이용에 대한 동의서

1. 2021년 ICT이노베이션 스퀘어 확산사업 참여에 있어 개인을 고유하게 구별하기 위해 부여된 식별정보(생년월일 등)를 포함한 개인정보를 다음과 같이 전산망 등에 수집 ․ 관리하고 있습니다.

◦개인정보의 수집․이용 목적 : 참여자 선정·관리, 개인별 참여이력 관리 및 취업지원, 정부재정지원 활동 지원사업 중복참여 여부, 고용보험 이력 조회, 지역·산업맞춤형 일자리창출 지원사업 실적․성과 평가 등에 활용

◦수집하는 개인정보 항목 : 성명, 생년월일, 연락처, 사업자등록 및 연매출

◦개인정보의 보유 및 이용기간 : 전산망에서 수집 및 계속 관리

◦개인정보의 제공 : 타법령 등에 의하여 실시되는 복지 및 일자리 사업의 적절한 대상자 선정과 관리의 목적으로 제공

2. 2021년 ICT이노베이션 스퀘어 확산사업에 참여하기 위해서는 개인을 고유하게 구별하기 위해 부여된 식별정보(생년월일 등)를 포함한 개인정보가 필요하며, 해당 지차단체 및 수행기관(교육지원 수행기관 포함)은 ｢개인정보보호법｣에 따라 참여자로부터 제공받는 개인정보를 보호합니다.

3. 해당 지차단체 및 수행기관(교육지원 수행기관 포함)은 개인정보를 처리 목적에 필요한 범위에서 적합하게 처리하고 그 목적 외의 용도로 사용하지 않으며 개인정보를 제공한 참여자는 언제나 자신이 입력한 개인정보의 열람․수정을 신청할 수 있습니다.

4. 본 사업 참여결과로 인한 수혜사항(이력)이 타법령 등에 의하여 실시되는 복지 및 활동 지원 사업의 적절한 대상자 선정과 관리의 목적으로 제공될 수 있음에 동의합니다.

5. 본인은 위 1~4의 내용에 따른 2021년 ICT이노베이션 스퀘어 확산사업 참여·운영을 위해 개인식별정보(생년월일 등)를 제공할 것을 동의합니다.

2021년    월     일

동의자 :                   (서명 또는 인)

성 명
생년월일
연 락 처

※ 지역소재 확인 서류(PDF) 첨부 필수(주민등록등본, 재학증명서, 졸업증명서 등)

※ 서명 필수