커리큘럼

• 1

  Day

• Module 1 : 빅데이터/인공지능의 개요와 정보보안

   · 최근 해킹 사례로 살펴보는 정보보안의 동향

   · 빅데이터/인공지능의 개요

   · 빅데이터/인공지능과 정보보안

   · 빅데이터/인공지능과 클라우드 컴퓨팅

  

  

  Module 2 : 실습 환경 구축과 도구

   · 실습 도구 설명

   · 실습 환경 구축

   · 기초 파이썬 프로그래밍

  

  

  Module 3 : 빅데이터 분석 방법론 및 빅데이터 플랫폼

   · 빅데이터 처리 프로세스

   · 빅데이터 처리 방법

   · 빅데이터 오픈소스 플랫폼 

• 2

  Day

• Module 4 : 빅데이터/인공지능 분석 기법

   · 데이터 마이닝

   · 지도 학습

   · 비지도 학습

   · 머신러닝과 신경망

   

   

  Module 5 : 머신러닝, 신경망, 딥러닝 구현 모델

   · 데이터 분류 모델 구현 실습

   · SVM, KNN, K-Measn 모델의 특징 및 구현 실습

   · 신경망 모델의 특징 및 구현 실습

   · 딥러닝 모델의 특징 및 구현 실습
  

• 3

  Day

• Module 6 : 빅데이터/인공지능 기술을 활용한 정보 보안

   · 보안 솔루션 로그분석

   · 자연어 분석을 통한 스팸 메일 탐지

   · 딥러닝을 활용한 악성 소프트웨어 탐지

  
  

   

  Module 7 : 빅데이터/인공지능 기반 정보보로 솔루션 운영

   · 빅데이터/인공지능 기반 정보보호 솔루션 운영

   · 빅데이터/인공지능 기반 정보보호 솔루션의 특징

   · 빅데이터/인공지능 기반 정보보호 솔루션의 구축 시 고려사항

   · 빅데이터/인공지능 기반 정보보호 솔루션 도입 및 운영 시 고려사항