1. 3D 프린터 이론을 이해하고 TinkerCAD 및 Cura를 사용하여 3D모델링 및 출력하는 능력을 향상시키고, 실습과 프로젝트 수행 과정을 통해 쉐이프 조작 능력 및 제품 모델링 응용 능력을 기른다. 2. 3D 모델링을 상품 기획, 제품 제작을 위한 디자인 작업 등 업무에 적용하여 활용할 수 있다.

1. 자율자동차의 원리와 구성요소에 대해 알아보고, 각 센서의 역할과 작동 방식에 대해 이해한다. 2. 스크래치, 파이썬, 엔트리 프로그램을 사용하여 자율주행 자동차를 제어하기 위한 기초적인 코딩 능력을 습득한다. 3. AI 인식 및 기계학습, 비지도학습에 대한 기본 개념을 이해한다. 4. 자율주행 자동차를 사용하여 실제로 센서를 제어하고 자율주행 알고리즘을 구현하는 경험을 통해 문제해결력을 향상시킨다.

1. 스마트팜 기술과 환경에 대한 기본지식과 스마트팜을 제어하기 위한 기초 프로그래밍 스킬을 습득하고 이를 활용하여 다양한 센서를 제어하는 능력을 향상시킨다. 2. 앱인벤터를 사용하여 스마트폰에서 센서들을 모니터하고 제어할 수 있는 사용자 인터페이스를 개발하고, 블루투스 통신을 통한 하드웨어 제어 능력을 향상시킨다.

1) 파이썬의 기초 프로그래밍 지식을 습득한다. 2) 딥러닝의 기본 개념과 실습을 통해 딥러닝 모델을 구축하고 응용할 수 있다. 3) 텐서플로우의 keras 데이터셋을 활용하여 데이터셋을 전처리하고 모델 학습 및 모델을 평가하는 과정을 학습한다. 4) 다양한 데이터셋(MNIST, CIFAR10, Fashion MNIST)을 사용하여 실습을 통해 AI 분류 모델을 개발할 수 있다.

1) 드론의 기본 원리와 AI 기술을 활용한 자율비행 개념을 이해할 수 있다. 2) Python을 활용한 드론 제어 실습을 통해 드론 조작 능력을 습득할 수 있다. 3) Tkinter, Turtle, OpenCV, Pygame 등을 활용해 드론 조작 및 시각적 인터페이스 구현 능력을 습득할 수 있다. 4) OpenCV, 객체 탐지, 사물 추적, SAM 기술을 통해 드론의 AI 제어 및 추적 시스템을 구현할 수 있다.

1. AI를 활용한 업무 자동화의 개념과 원리를 이해한다. 2. 주요 AI 도구(GPT, Gemini, Notebook LM)를 실제 업무에 맞게 적용할 수 있다. 3. 업무 효율화를 위한 AI 도구의 다양한 활용법을 실습으로 익히고, 실제 업무 환경에서 이를 문제 해결과 자동화에 활용할 수 있다.

1) 언리얼 엔진 블루프린트의 기초 문법, 변수 선언, 제어 구조(조건문, 반복문), 자료구조(배열, 열거형, 구조체)의 개념과 사용법을 이해하고 직접 구성할 수 있다. 2) 블루프린트를 활용해 사용자 입력, 오브젝트 상호작용, 상태 기반 동작, 시각적 피드백(UI, 애니메이션 등) 구현 방식에 대한 이해를 바탕으로 물리 기반 반응 시스템을 설계할 수 있다. 3) 간단한 캐릭터 중심 시뮬레이션 프로젝트를 설계·구현하면서, 디지털 트윈 환경에서 객체의 움직임, 판단, 자동화 로직 등을 블루프린트로 구현하는 실무 응용 능력을 향상시킬 수 있다.

1) 자율주행 전기차의 구성 요소와 통신 프로토콜의 원리를 이해하고, Python을 활용한 제어 함수 작성과 구동 실습을 통해 기초 제어 기술을 습득할 수 있다. 2) 자율주행 전기차의 조향·속도·라이트·부저 등 다양한 입·출력 장치를 파이썬으로 제어하고, 이를 기반으로 기본 주행 및 시각화 구현 능력을 향상시킬 수 있다. 3) 조도·거리 센서를 활용해 주차 및 회피 로직을 설계하고, tkinter를 이용한 버튼으로 자율주행 시스템을 제어하는 프로그램을 구현할 수 있다. 4) 음성 인식 기술을 활용하여 음성 명령 기반의 자율주행 제어를 구현하는 코딩 프로그램을 구현할 수 있다.

1) 여행소비 데이터 사례를 통해 데이터 수집·정제에서부터 AI 모델의 판단·학습·예측 원리와 성능 평가, 나아가 결과의 API 활용·연계까지 AI 개발 전 과정을 큰 흐름으로 이해하고, 결과를 비판적으로 해석·검증할 수 있다. 2) 파이썬 기반의 기초 프로그래밍과 데이터 분석 흐름을 이해하여, 공공데이터(여행 소비 데이터)가 AI 학습에 활용되기까지의 전체 과정(수집–전처리–분석)을 파악할 수 있다. 3) 통계적 기초 개념과 탐색적 데이터 분석(EDA)을 바탕으로, 데이터의 특성·분포·패턴을 이해하고 분석 결과를 해석할 수 있다. 4)머신러닝의 기본 원리와 학습 과정을 이해하고, 공공 데이터를 활용한 분류·예측 AI 모델을 설계·구현하고 성능을 평가할 수 있다. 5) 데이터 분석 및 AI 모델링 결과가 서비스로 활용되는 방식(API 연계, 시각화 등)을 전반적으로 이해하고, 여행 소비 패턴 분석 AI 시스템을 구성하여 간단한 서비스 형태로 시각화할 수 있다.

1. 경비보안 실무의 기본 절차와 보안 장비 활용 능력을 습득하고, 위기 상황에 합법적·효과적으로 대응할 수 있는 역량을 기를 수 있다. 2. 고객 중심의 서비스 태도를 함양하여 현장에서 신뢰받는 전문 보안 인력으로 성장할 수 있다.