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SUMMARY:[2026_ADS] Python과 LLM(RAG)을 활용한 국방 데이터 분석 기법 실무 (260721)
DESCRIPTION:Python과 LLM(RAG)을 활용한 국방 데이터 분석 기법 실무\n \n\n1. 교육 개요\n\n\n\n본 교육 프로그램은 국방 무기체계 데이터 분석 역량을 강화하기 위한 심화 과정입니다. Python을 활용한 정형 데이터(예: 센서 로그 등) 분석과 LLM 기반의 비정형 데이터(예: 운영 및 정비 매뉴얼 등) 처리를 포괄한 데이터 분석 기법을 학습합니다. 실습 강의에서는 가상의 데이터와 PDF 매뉴얼을 활용하여, 결함 발생 시 원인을 파악하고 해결책이 포함된 보고서를 자동으로 생성하는 전체 파이프라인을 직접 구축해 봅니다.\n\n \n2. 교육 중점\n\n\n\n1. 국방 데이터 분석을 위한 Python 핵심 라이브러리(Pandas) 활용\n2. 데이터(예: 센서/로그 등) 전처리, 시각화(Matplotlib/Seaborn) 및 이상치 탐지\n3. LLM 연동 및 RAG(검색 증강 생성) 시스템 구축\n4. 수치 해석과 텍스트 분석이 결합된 자동화 보고서 생성\n\n\n\n \n3. 교육 대상\n\n\n\n1. 무기체계 연구원 및 데이터 분석 담당자\n2. Python 기초 지식을 보유한 엔지니어(권장)\n3. AI를 활용해 고장 진단 및 예지 정비 시스템을 구축하려는 관리자\n\n\n\n \n4. 교육 프로그램\n\n\n\n일정\n세부내용\n강사\n\n\n1 일차\n오전\n(이론 및 실습)\n10:00-12:00\n(총 2H)\n가. 국방 정형 데이터 분석 기초\n– 무기체계 로그 데이터 특성 및 분석 개요\n– Python/Pandas를 활용한 데이터 로드 및 전처리\n모아소프트 담당 연구원\n(정주원 선임, 신명근 선임)\n\n\n오후\n(실습 및 질의)\n13:30-16:30\n(총 3H)\n나. 데이터 시각화 및 이상 탐지\n– Matplotlib/Seaborn 활용 센서 데이터 시각화\n– 통계적 기법을 이용한 비정상 신호(Anomaly) 탐지 구현\n\n\n2 일차\n오전\n(이론 및 실습)\n10:00-12:00\n(총 2H)\n가. LLM 및 RAG 구축 기초\n– Vector DB 개념 및 임베딩(Embedding) 이해\n– Google Gemini API 연동 및 프롬프트 엔지니어링 심화\n\n\n오후\n(실습 및 질의)\n13:30-16:30\n(총 3H)\n나. 매뉴얼 기반 RAG 시스템 구현\n– 운영/정비 매뉴얼(PDF) 텍스트 추출 및 Vector DB 저장\n– 질의응답 시스템 구축 및 검색 정확도 최적화\n\n\n3 일차\n오후\n(실습 및 질의)\n10:00-12:00\n(총 2H)\n가. [종합실습] 하이브리드 분석 리포팅\n– 이상 탐지 결과(수치)와 매뉴얼 검색 결과(텍스트) 결합\n– LLM을 활용한 ‘무기체계 결함 분석 보고서’ 초안 작성\n\n\n\n* 상기 강의 일정은 진행에 따라 다소 변경될 수 있습니다.\n\n\n \n5. 교육비(1인 3일 기준, VAT 포함)\n\n제품 구매 및 유지보수 고객 : 무료\n비고객 : 66만원\n학생 : 33만원\n\n\n\n
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CATEGORIES:AI/Data Science 연구소,무기체계 SW,소프트웨어 신뢰성
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