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1.반도체 물성과 주요 소자의 동작 원리를 이해하고 구조·특성을 설명할 수 있다. 2.PN접합 다이오드와 MOSFET의 전기적 특성과 동작 영역을 해석할 수 있다. 3.포토·식각·박막 증착 등 핵심 공정의 원리와 주요 변수를 설명할 수 있다. 4.각 공정 장비의 특성과 품질에 영향을 미치는 파라미터를 분석할 수 있다. 5.실습 기반 데이터 분석을 통해 소자 성능 최적화 및 공정 개선 능력을 강화할 수 있다.

서재범

반도체 핵심공정 온라인 실습 입문: 소자부터 증착까지

초보자도 바로 시작하는 생성형AI교육! AI마케팅교육부터 콘텐츠 제작·퍼포먼스 마케팅 실습까지, 생성형AI활용과정으로 마케팅교육을 제대로 배웁니다. 국비지원 90% 가능. 1. 전통적 마케팅과 AI 기반 마케팅을 비교하고, 마케터에게 필요한 AI 활용 능력을 설명할 수 있다. 2. 생성형 AI 도구를 활용하여 콘텐츠 생성 및 데이터 시각화를 실습하여 효율적인 업무 방법을 습득할 수 있다. 3. 생성형 AI 모델의 원리를 이해하고, 목적에 맞는 결과물을 생성하여 포트폴리오로 활용할 수 있다.

이준석

초보자도 쉽게 배워 바로 쓰는 생성형 AI 활용 마케팅

비전공자도 쉽게 시작하는 바이오헬스입문교육! 제약바이오교육부터 의료AI·인허가 실습까지, 제약회사취업을 위한 바이오교육을 한번에 배웁니다. 국비지원 90% 가능. 1. 바이오헬스 산업군(제약, 의료기기, 반려동물 산업)의 구조를 이해하고 설명할 수 있다. 2. 바이오헬스 창업 교육을 통해 사업계획서 작성 및 실현 가능성 분석 역량을 갖춘다. 3. 의료기기 인허가 과정과 의약품 인허가 절차를 이해하고 실습한다. 4. 의료 인공지능 과정 및 환자 모니터링 시스템 실습을 통해 최신 기술을 체험한다. 5. 전자약 교육을 통해 전자약의 개념, 활용 사례 및 기획 프로세스를 익힌다.

김정수

비전공자도 쉽게 배우는 바이오헬스 입문 : 기초부터 실습까지

비전공자도 쉽게 시작하는 AI기초교육! AI활용법부터 직무별데이터분석교육까지, AI활용교육을 처음부터 제대로 배웁니다. 국비지원 90% 가능. • AI 기초 이해 : 데이터, 통계, AI 모델 구조 등 AI 결과가 생성되는 원리 이해 • 데이터 분석 역량 : Python 기반 데이터 전처리·분석·시각화 수행 경험 • 실무 적용 능력 : 직무 시나리오 기반 실습을 통해 데이터 분석 결과를 문제 진단과 판단 근거로 활용 • AI 학습 기반 마련 : 향후 AI·데이터 심화 교육으로 확장 가능한 기초 역량 형성

정경채

처음부터 제대로 배우는 AI 기초 (feat. 직무별 현업 데이터 분석 실습)

1. 디스플레이 제조공정 전반의 구조와 단계를 체계적으로 이해하고, TFT-LCD 및 OLED 의 공정 흐름과 차이점을 설명할 수 있다. 2. LCD, OLED, Micro-LED 등 주요 소자의 동작 원리와 구조를 비교하며, 각 디스플레이 기술의 특징과 제조 방식의 차이 를 이해할 수 있다. 3. 모듈 단위의 디스플레이 구조 와 LED 디스플레이 / LED 패널 의 구성 원리를 파악하고, 실제 적용 사례 를 통해 실무 감각을 키울 수 있다. 4. 투명 디스플레이, 차량용 디스플레이, AR/VR, 3D 디스플레이 등 차세대 디스플레이 기술 의 원리와 응용 가능성을 이해할 수 있다.

추교섭

비전공자도 쉽게 배우는 디스플레이 제조 공정

1) 데이터분석의 기초용어 및 개념을 학습 할 수 있다. 2) 공정능력 지수의 Cp, Cpk 개념을 학습 할 수 있다. 3) 가설검정의 방법과 종류에 대해 학습 할 수 있다. 4) 회귀분석의 개념과 단순선형 회귀에 대해 학습 할 수 있다. 5) 실험 계획법의 개념과 원리을 이해 할 수 있다. 6) 분산분석에 대해 이해 할 수 있다. 7) 요인배치법에 대해 이해 할 수 있다. ​ ​

정승규

엑셀로 쉽게 배우는 반도체 데이터 분석과정

1. 반도체 기초에 대하여 설명할 수 있다. 2. 반도체 기본 소자 및 메모리 소자에 대하여 설명할 수 있다. 3. 반도체 전공정에 대한 핵심 내용을 제시할 수 있다. 4. 반도체 전공정 기술의 원리 및 특징, 문제에 대한 해결방안을 제시할 수 있다. 5. 1~4번의 이해과정 등을 통해 반도체 관련 업무프로세스를 제시할 수 있다.​​

반도체 소자 및 전공정 핵심 과정

1. 반도체 후 공정에 대한 진행순서에 대해 설명할 수 있다. 2. 반도체 테스트 공정에 대한 개략적인 내용을 이해하고 설명할 수 있다. 3. 반도체 패키지의 분류 방법과 전체적인 공정 순서에 대해 설명 할 수 있다. 4. 1~3번의 이해과정 등을 통해 반도체 관련 업무프로세스를 제시할 수 있다.​

반도체 후 공정 집중 과정

1) Verilog HDL 기본 문법을 이해하고 활용할 수 있다. 2) 디지털 IP 회로설계 Flow 를 단계별로 구현할 수 있다. 3) SRAM 컨트롤러 , flip flop , pipeline 설계를 수행할 수 있다. 4) 실제 설계와 검증을 위한 regression test , testbench 구성 방법, 디버깅 팁 등 을 익힐 수 있다. 5) 이미지 처리 회로(Gray 변환) 등 시스템 확장 설계까지 수행할 수 있다.

장지수

쉽게 따라하는 반도체 디지털 IP회로설계 실무과정

1.품질관리와 생산관리의 개념 및 스마트팩토리·AI 기술의 연계를 이해할 수 있다. 2.MES·SCM·ERP 등 주요 시스템과 품질관리에서의 AI 활용 사례를 설명할 수 있다. 3.Python과 데이터 분석 도구(Numpy, Pandas, Matplotlib 등)를 활용해 품질 데이터를 처리할 수 있다. 4.기계학습 및 딥러닝 모델을 적용해 불량 원인 분석·출하검사 자동화·설비 이상탐지를 수행할 수 있다. 5.실습 기반 프로젝트를 통해 품질비용 분석과 AI 기반 품질관리 전략 수립 역량을 강화할 수 있다.

산업별 직무교육