- 주관 및 운영: 과기정통부 NIPA, KPC
- 강연일시: 2024.11.08, 11.15 종료
- 강연일시: 2024.07.29, 08.05 종료
- 강연일시: 2023.08.14, 08.21
- 강연일시: 2023.06.15, 06.22, 06.29
- 강연일시: 2022.11.22~12.20
- 강연일시: 2022.10.13~11.11
- 강연일시: 2022.07.12~08.10
- 수강대상: 물류/유통산업 임직원
- 강연장소: 온라인 및 오프라인
- 강연기획: KPC 한국생산성본부 유승경, 박유민 위원
- 강연진행: NXP 넥스트플랫폼 동준상 대표
수강고객
- 삼성SDS / LX판토스 / CJ대한통운 / 홍천로지스
- 네슬레코리아 / 코카콜라음료 / 오뚜기물류서비스
- HD현대일렉트릭 / 현대무벡스 / 우아한형제들 / 쥴릭파마코리아 / SCP네트웍스
- KCC / 나라셀라 / CTR / 씨벤티지 / 대평 / 코니카미놀타코리아 / 선두전자
교재 다운로드
기본교재 | 2024 물류유통 AI 융합 솔루션 (PDF, 160p, 80MB)
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보조교재 | 기업 데이터 활용을 위한 현대 인공지능의 이해 (PDF, 229p)
KPC AI Essential: Best Practices of Modern Data-Analysis Tools
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6주차 예제 노트북 | 머신러닝 / 지도식 / 분류 / KNN
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6주차 예제 노트북 | 딥러닝 / 텐서플로 / 시퀀셜 / 추론
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6주차 예제 노트북 | 머신러닝 프로세스 마스터 / 이실베르쿤.인텔
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프로젝트 산출물 예시 및 교안 모음
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샘플교재 | 2023 물류유통 AI 융합 솔루션 (PDF, 60p, 22MB)
https://drive.google.com/file/d/1GKR3YM-B2Vj1exgB5R6xSuvDIsHgt3Wr/view?usp=sharing
인공지능 실습예제
2024 과정 최종일(6일차) 프로젝트 수행 진행 안내
- 09:00~10:30 조별 인사, 주제 확정(조별 미팅), 역할 배분(조별 리더)
- 10:30~15:30 프로젝트 수행, 수행 결과 취합(조별 리더)
- 15:30~17:00 최종보고서 작성 및 제출(조별 리더)
- 17:00~17:30 프로젝트 수행 결과 발표, 공유, 시상
- 산출물 공유 폴더 (드롭박스): 지금은 다운로드 기간이 아닙니다.
프로젝트 산출물 요건 (수료 요건)
- 클라썸 지정 게시판에 / 데이터, 분석결과, 보고서 등 / 3가지 파일 업로드
- 10:30까지: 1개 이상의 데이터세트(CSV, PDF, TXT 가능)
- 15:30까지: 1개 이상의 분석결과(Excel, Python Notebook 가능)
- 17:00까지: 6페이지 이상의 분석결과 보고서(조별 리더 및 조원 이름, 데이터세트, 분석결과 포함)
프로젝트 제안
1조: GenAI로 생성한 데이터 기반의 수요예측
2조: 반려동물 항공운송 산업 분석
3조: 의류 커머스 재고 및 수요예측
4조: 1인 가구 소비선호도 분석
SCM GenAI Bear | 물류유통 공급망관리 특화 브라운베어
https://chatgpt.com/g/g-rAi53vFnA-scm-genai-bear
참조 지식 데이터세트 (PDF)
https://drive.google.com/drive/folders/1INH8t-EXhU8xvb3G4eHTVw6kyhtgBrSL?usp=sharing
01 케이스: 분석환경의 이해(데이터 & 코드)
Home Credit | EDA & Feature Importance
https://www.kaggle.com/code/codename007/home-credit-complete-eda-feature-importance
02 핸즈온: 머신러닝 기반의 예측 Master (IsilBerkun@Intel)
https://colab.research.google.com/drive/1YNt-A2HJYodDHFGcnQ12FZQ2vA6PjHOC?usp=sharing
03 핸즈온: 판매 예측(소매유통/월마트)
NXP32 소매유통 판매량 예측 Walmart Stores Sales Prediction (24.07.29 / 동준상).ipynb
https://colab.research.google.com/drive/1PRSWLOMEeHLkfV8aTd5OkYsmUKX48Z0-?usp=sharing
04 핸즈온: 최적 소매가격 예측(농산물/아보카도)
NXP31 최적 소매가격 예측 Avocado Price Optimization (24.07.29 / 동준상).ipynb
https://colab.research.google.com/drive/13H-ghqi8uabkB9skp1Q4v2pE4zEvANAu?usp=sharing
05 케이스: 불균형 데이터 처리(데이터 & 코드)
Credit Fraud | Dealing with Imbalanced Datasets
https://www.kaggle.com/code/janiobachmann/credit-fraud-dealing-with-imbalanced-datasets
예제01. eXplainable AI – Classification using KNN
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예제02. ML Prediction – Maintenance of Naval Gas Turbine
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데이터 분석 보고서 (Data: Naval Gas Turbine)
https://docs.google.com/presentation/d/1MbH9XAHViMrTVFjnTO8i_0YTaFGv42vdGfYrVstlqc8/edit?usp=sharing
예제03. ML Prediction Master (IsilBerkun@Intel)
지금은 다운로드 기간이 아닙니다.
예제04. DL Prediction (1차 함수의 해 추론 / Moroney@Google)
지금은 다운로드 기간이 아닙니다.
예제05. DL DNN Intro (심층 신경망 기법의 이해)
지금은 다운로드 기간이 아닙니다.
예제06. DL CNN Best (TF, Keras / Sequential Model의 활용)
지금은 다운로드 기간이 아닙니다.
예제07. RL01 강화학습의 이해 (Q-Table / FrozenLake)
https://colab.research.google.com/drive/10IeKARRk8Vp1Yxo09NlHSb6M0-OYxHiI?usp=sharing
스터디 리소스
DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate
https://www.coursera.org/professional-certificates/tensorflow-in-practice?
Neural Structured Learning
https://www.tensorflow.org/neural_structured_learning
보조 교재
참고자료 | 파워업 SageMaker 분석 실무 (교재 / PDF)
https://drive.google.com/file/d/1eq3-8tXIZ0m6tYHGufkPTLt4gSM1NOFN/view?usp=sharing
참고자료 | ML Binary Prediction (47p, PDF)
https://drive.google.com/file/d/1GvwXo99ufZ19W4dhC7Jq11R_uwRLaE-e/view?usp=sharing
Dataset | UCI Bank Marketing (Portuguese Bank / 45000 / 21)
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketing
참고자료 | ML Multiclass Prediction (47p, PDF)
https://drive.google.com/file/d/1T06d5CGJRvW0-65X98evDjqhGT94tJ8n/view?usp=sharing
참고자료 | ML Regression (30p, PDF)
https://drive.google.com/file/d/11uPCqBB8yTvWcj759t0AGhtLu0sj6ker/view?usp=sharing
분석 대상 데이터
예방적 유지보수 | Naval Propulsion Plants Data Set
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/condition+based+maintenance+of+naval+propulsion+plants
고객행동 예측 | Bank Marketing Data Set
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketing
제품수요 예측 | Grupo Bimbo Inventory Demand
https://www.kaggle.com/c/grupo-bimbo-inventory-demand/overview
소매유통 이미지 데이터 세트 | 식료품(공산품) 객체 인식
https://www.kaggle.com/datasets/diyer22/retail-product-checkout-dataset
NIA | AIHUB
https://aihub.or.kr/
NIA | AIHUB – 교통물류 데이터세트 목록
https://aihub.or.kr/aihubdata/data/list.do?currMenu=115&topMenu=100&srchDataRealmCode=REALM003
GCP | AIHUB
https://aihub.cloud.google.com/
GGL | Dataset Search
https://datasetsearch.research.google.com/
데이터 분석 보고서 양식 (Grupo Bimbo)
https://docs.google.com/presentation/d/1__s2NXxBxwQpUljtTg1-Zjup7tR9dKDjC_UkZiYA_DQ/edit?usp=sharing
참고: 데이터 분석 보고서 예시 (고객행동 예측 / Churn Rate)
https://docs.google.com/presentation/d/1-cVAC0UHPJXNgn5ms-vtBm25nvkVAiGC94ajEVyfHqI/edit?usp=sharing
참고: 데이터 분석 보고서 예시 (배송시간 예측 / ShippingLogs)
https://docs.google.com/presentation/d/1vYi_duXDxbozJ9x96-jeJJ6z4CUe_km7ndN4GqcrXJo/edit?usp=sharing
참고: 데이터 분석 보고서 예시 (해군함정 터빈 열화 / Naval)
https://docs.google.com/presentation/d/10tzTmcmgb9PE44onQ-RwNRihFH1QeD1np7_puF8ZXPs/edit?usp=sharing
데이터세트 | AWS SageMaker Canvas Day (7개의 분석 예제 데이터)
https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/80ba0ea5-7cf9-4b8c-9d3f-1cd988b6c071/en-US
데이터 예시: Predicting Customer Churn
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/predicting-customer-churn-with-amazon-machine-learning/
엔터프라이즈 분석도구 – AWS SageMaker
Sagemaker Studio Lab (Free/Open, 사전 신청 필요)
https://studiolab.sagemaker.aws/
참고자료
StitchFix (소매 의류 유통, 하이브리드 인공지능)
Airbnb uses TF to categorize its photos
Maersk TradeLens (Blockchain-based Trade Platform)
TF In Codice Ratio Project
Convoy (Digital Freight Platform)
Orbital Insight (지리공간정보 플랫폼)
AES & GCP AutoML (에너지 산업에 적용된 딥러닝, 대량의 이미지와 영상 분석 기반 예방적 유지보수)
Chevron & GCP AutoML (에너지 산업에 적용된 딥러닝, 대량의 문서 분류를 통한 지식기반 관리)
DeepMind AlphaFold (생명공학에 적용된 강화학습)
Alpha DogFight (방위산업에 적용된 강화학습)
책 | 마스터 알고리즘 (페드로 도밍고스, 비즈니스북스, 2016)
http://www.yes24.com/Product/Goods/29386373
Unity ML-Agents
https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/develop/docs/Learning-Environment-Examples.md
RL | 물류운송장비 경로최적화
https://drive.google.com/file/d/1jMRElNMZnow2FCwmtbAEnIj7kpWxUDaW/view?usp=share_link
최신 데이터 분석 트랜드 +
MLOps 입문용 가이드 / 지속적 배포와 머신러닝 자동화
https://drive.google.com/file/d/1MaNLcDUWXLMtmVPMvl1ZjG1njA-sf0IL/view?usp=sharing
GCP Vertex AI
https://cloud.google.com/vertex-ai
Nate Silver | 538
https://fivethirtyeight.com/
https://en.wikipedia.org/wiki/FiveThirtyEight
StreamIt | Build and Share Data Apps
https://streamlit.io/
Backpropagation
https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation
Black–Scholes model
https://en.wikipedia.org/wiki/Black%E2%80%93Scholes_model
AWS SageMaker 비용
- 시간당 $1.9 이상 발생, VPC 엔드포인트 비용 별도
- 캔버스 로그아웃했으나 225시간 카운트
끝 | 감사합니다.
24.07.28 / 동준상.넥스트플랫폼
