(2023-1학기) 제조설비 센서 데이터 분석 및 진단

  • 재학생, 졸업생/대학원생
  • 전체 학년/전체 성별
  • 전체 학과
  • dndmswn2@ulsan.ac.kr
  • 052-259-2240
  • 본교 7-303
산업 현장에서 센서 데이터 기반 제조설비 상태 감시 및 진단을 위한 분석과 AI 적용 실무 능력을 배양.

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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)

            dndmswn2@ulsan.ac.kr

※상기 일정은 변동될 수 있습니다. 변동 시 재안내하겠사오니 상시적으로 확인 바랍니다.※

상세일정 및 신청하기
  • 프로그램 일정 마일리지 신청기간 신청현황
  • (2023-1학기) 제조설비 센서 데이터 분석 및 진단

    ~

    225 부터
    까지

    24 명 / 30 명

    (최대 30 명)

    종료