(2023-1학기) 제조설비 센서 데이터 분석 및 진단
- 재학생, 졸업생/대학원생
- 전체 학년/전체 성별
- 전체 학과
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취업지원 역량개발
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dndmswn2@ulsan.ac.kr
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052-259-2240
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본교 7-303
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핵심역량 지수
나의 역량 지수
세부내용
1. 프로그램 개요
구분 | 상세내용 |
주제 | 제조설비 센서 데이터 분석 및 진단 |
대상 | 울산대학교 학부생, 대학원생(재학생) |
신청 형태 모집 인원 | 신청 형태: 개인 모집 인원: 총 30명(선착순 모집) |
수업 유형 수업 시간 장소 | 수업 유형: 온라인 비대면/대면 강의 혼합 1회차 수업: 온라인 비대면 2회차 수업: 온라인 비대면 3회차 수업: 대면 수업 시간: 각 회차별 3시간 수업(총 9시간 수업) 대면 강의 장소: 7-303호 |
기타 | 수업 관련 변동 사항이 생길 수 있으니 수강 신청자는 수업 공지 상시 확인 바람 |
2. 주요 학습 내용 및 수업 진행 방법(main contents & methods of teaching)
주요 학습내용
- 센서 데이터 기반 제조설비 상태 감지 및 진단하는 방법
- 이론/사례를 통해 제조설비 상태 감시 및 진단에 적용된 여러 AI 알고리즘을 습득
3. 주별 진도 계획, 학습 자료 및 시험 계획 (Course Schedule : weekly plan, reading materials & exam schedule)
주(week No) | 주별 진도 계획(weekly plan) | 학습자료(reading materials) |
제1주 (week 1) | 다중센서 데이터 기반 제조설비 상태 감시 및 진단 기초 | 강의자료 PPT |
제2주 (week 2) | 산업 AI기반 제조설비 상태 감시 및 진단 사례 | 강의자료 PPT |
제3주 (week 3) | 온/오프라인 데이터 수집 및 분석을 통한 제조설비 상태 감시 및 진단 실습 | 강의자료 PPT |
4. 신청 방법
- 신청방법 : 울산대학교 비교과홈페이지 (https://ustar.ulsan.ac.kr/)
- 신청 기간 : 2023. 4. 17.(월), 9:00 ~ 2023. 5. 11.(목), 23:45까지 (선착순 30명)
- 신청 후 승인된 학생만 강의 수강 가능
5. 실수업 일정
- 1회차 수업 : 2023.5.13(토), 10:00~13:000/비대면 온라인 수업
- 2회차 수업 : 2023.5.20(토), 10:00~13:000/비대면 온라인 수업
- 3회차 수업: 2023.5.27(토), 10:00~13:000/대면 수업(본교 7-303호)
※위 일정은 변동될 수 있으며 변동 시 공지합니다. ※
6. 신청 후 수업 관련 공지 확인 방법
- 울산대학교 비교과 홈페이지에서 해당 강좌를 수강 신청 → 본인 ulms 계정에 해당 강좌의 온라인 강의실이 생성 → 해당 강좌의 담당 교수님이 게시하는 수업 관련 공지를 확인
7. 기타
- 문의 : 스마트제조고급인력양성센터 우은주 연구원(T.052-259-2240)
※상기 일정은 변동될 수 있습니다. 변동 시 재안내하겠사오니 상시적으로 확인 바랍니다.※