![]() 본 강의를 통해 블록체인 기술의 개념 및 강점을 이해하고 기업용 블록체인을 활용하여 비즈니스 기회를 국내 및 해외 사례를 통해 찾고, 블록체인 기술을 자사 특성에 맞춰 유리하게 도입하고 적용할 수 있는 비즈니스 활용 방법을 탐색합니다. 또한 이를 통해 블록체인을 현장에 적용하여 산업 트랜드에 뒤쳐지지 않고 4차산업혁명 시대의 흐름 속에서 경쟁력을 갖출 수 있습니다. 교육 목표
추천 수강 대상
주요 내용주제 1. 블록체인(Blockchain)의 개념
주제 2. 이더리움(Ethereum)의 개념과 비즈니스 기회
주제 3. Case Study : 비즈니스 적용으로 경쟁 우위를 변화 시킨 사례
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EEA(Enterprise Ethereum Alliance)에서 인정한 이더리움 교육 프로그램을 한국에서 수강할 수 있습니다. 이 프로그램은 EEA가 인정한 Consensys Academy를 통해 한국에서 정식 오픈합니다. BLOCKCHAIN FOR DEVELOPERS | CORPORATE TRAINING 5 DAYS | 7 HOURS PER DAY | 35 TOTAL HOURS | MAX. 25 PARTICIPANTS 이 교육을 수료하면 Smart Contracts와 DApps 개발에 필요한 핵심 기술을 확보할 수 있습니다. 또한, 교육에서는 보안, gas optimisation, 그리고 테스팅과 같은 핵심 주제도 포함합니다. 수강자 조건최고의 블록체인 개발자가 되고 싶은 사람이라면 Ethereum을 전혀 모를지라도 본 강의를 수강할 수 있습니다. 다만, 12개월 이상의 프로그램 개발 경험이 있는 분이 신청할 것을 권장합니다. 운영계획
교육시간의 80% 이상 출석한 수강생에게 수료증이 발급됩니다. 또한, 수료증을 받은 사람은 8점 이상(10점 만점) 달성하면 주어지는 Certificate of Proficiency 시험에 응시할 수 있습니다.
Hyperledger Fabric의 전반적인 동작 원리 이해와 가상의 서비스를 기반으로 Fabric을 이용해 서비스를 만드는 것이 목표입니다. Hyperledger에서 제공하고 있는 Fabric 기본 네트워크를 기반으로 Chaincode 를 개발합니다. 이를 통해 Chaincode와 Rest API를 이용하여 블록체인 데이터의 변화 과정(쓰기, 읽기)에 대한 전반적인 이해를 높일 수 있습니다. 수강 추천 대상자
교육기간
교육내용
Hyperledger Fabric의 전반적인 동작 원리 이해와 가상의 서비스를 기반으로 Fabric을 이용해 서비스를 만드는 것이 목표입니다. Hyperledger에서 제공하고 있는 Fabric 기본 네트워크를 기반으로 Chaincode 개발과 DApp(Decentralized Application)을 개발합니다. 이를 통해 전반적인 Hyperledger 기반의 서비스 구축에 대한 이해와 활용도를 높일 수 있습니다. 수강 추천 대상자
교육기간
교육내용
프라이빗 블록체인의 대표주자인 Hyperledger Fabric을 활용하여 Fabric의 블록체인 네트워크 구성부터 서비스 로직을 Chaincode로 구현하여 기존 서비스의 개선책을 알아보는 교육입니다. 블록체인에 대한 전반적인 이해와 적용에 대한 보다 높은 이해를 갖출 수 있습니다. 수강 추천 대상자
교육기간
교육내용
최근 딥러닝의 꽃으로 불리는 RNN(Recurrent Neural Network)의 개념과 그 탄생 과정을 살펴보고 구조적인 특성을 이해하면서 자연어 처리 방법과 솔루션 구현 방법을 학습합니다. 교육목표
참가 대상자 (Python 파이썬 사용이 가능한 분)
권장 교육시간: 1일 7시간 x 5일 = 35시간
주요 내용
시간표1일차
2일차
3일차
4일차
5일차
딥러닝의 역사와 현주소를 파악하고 개념과 철학적 배경에 대한 이해를 높여 보다 효과적인 딥러닝을 구현할 수 있도록 도와줍니다. 기능적인 메카니즘을 배우는 동시에 딥러닝 개발에 필요한 환경 구축 및 필수 요소들을 준비합니다. 그에 따라 비즈니스 현장 문제에 적합한 학습 모델을 설계하고 AI 기반 서비스를 구축할 수 있도록 합니다.
교육목표
참가대상자(Python 파이썬 사용이 가능한 분)
권장 교육시간: 1일 7시간 x 3일 = 21시간
주요 내용
시간표
1일차
2일차
3일차
※ 세부 내용과 시간 배정은 참가자 수준에 따라 조정될 수 있습니다.
참가자 준비사항
딥러닝 부흥을 이끌어낸 CNN(Convolutional Neural Network)의 구조와 메카니즘을 학습하고 TensorFlow, Keras등 딥러닝 도구를 이용하여 실체적인 문제를 CNN으로 구현합니다. 교육목표
참가 대상자 (Python 파이썬 사용이 가능한 분)
권장 교육시간: 1일 7시간 x 5일 = 35시간
주요 내용
시간표1일차
2일차
3일차
4일차
5일차※ 세부 내용과 시간 배정은 참가자 수준에 따라 조정될 수 있습니다. 참가자 준비사항
Digital Transformation은, 기업의 End-to-end 프로세스 관점에서 아날로그로 진행되던 업무를 4차 산업의 요소기술을 활용하여 디지털화 하여 궁극적으로 무인 대응이 가능한 체계로 변화하는 것입니다. 최근 DT를 통해 산업계에서는 눈에 띄는 효과를 거두고 있습니다.
4차산업혁명의 구체적 실행이 전세계적으로 강렬하게 진행되고 있습니다. 생존을 위해서 말입니다. 다만, 국내에서는 4차산업혁명 개념 이해는 높지만 이를 구체화시키는 DT 행보는 다소 더딘 것 같습니다. DT는 글로벌 무한경쟁 세계에서 생존과 직결된다고들 합니다. DT는 제조, 유통, 금융, IT 등 전 산업과 일상에 거부할 수 없는 패러다임 변화이며, 무서운 속도로 덮쳐오고 있다는 점에서 경각심을 갖고 준비해야 할 것입니다. DT 교육에서는 해외 사례 외에도 국내 기업의 추진 사례와 그 적용 프로세스를 소개합니다. Executives, Manager, Employee 대상자별로 교육 범위와 깊이를 달리하여 전사적 DT 구현에 도움을 드립니다. Digital Transformation에 대한 Global Leader Voice
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