계정 없이 12개 주차가 모두 열립니다

제조 AI 12주 커리큘럼

LLM 과 RAG 에서 시작해 에이전트, 지식그래프, 비전 검사, 예지보전까지 12주에 나눠 다룹니다. 주차마다 무엇을 만들어 보는지와 걸리는 시간이 먼저 적혀 있습니다.

기초 · 1–3주차심화 · 4–6주차통합 · 7–9주차특화 · 10–12주차

12주가 끝나면 이 일을 혼자 합니다

무엇을 배우는지 나열하는 대신 무엇을 하게 되는지 적었습니다. 아래 넷은 이 커리큘럼을 마친 사람이 지시 없이 수행하는 작업이며, 주차 프로젝트와 마지막 캡스톤에서 실제로 한 번씩 거칩니다.

01
흩어진 문서를 현장 질문에 답하는 검색으로 바꿉니다설비 매뉴얼과 안전지침을 쪼개 임베딩하고 벡터 DB 에 올린 다음, 키워드 검색과 의미 검색을 함께 걸어 현장에서 쓰는 말로 물어도 걸리게 만듭니다.
02
조회와 진단을 에이전트에게 넘기되 멈출 자리를 정해 둡니다질문 하나에 여러 도구를 순서대로 태우고 상태에 따라 경로를 가릅니다. 알리고 요청하는 일은 에이전트가 바로 하지만, 설비를 멈추는 조치는 실행하지 않고 승인 대기로 남깁니다.
03
라인에서 나온 값으로 다음 고장과 다음 조건을 계산합니다진동과 전류 신호에서 특징을 뽑아 잔여 수명을 예측하고, 공정 파라미터를 탐색해 온도와 압력과 속도의 다음 후보를 내놓습니다.
04
만든 시스템의 답을 믿어도 되는지 직접 잽니다검색은 골든 질문으로 채점하고, 히트맵이 결함과 겹친다는 것만으로 근거로 삼지 않고 그 영역을 가려 예측이 바뀌는지 확인합니다. 통합 점검은 언제나 통과하는 검사 대신 실패할 수 있는 검사로 짜고, 재지 않은 수치는 README 와 발표 자료에 적지 않습니다.

현업에서 이미 하고 있는 일이 어떻게 달라지는지로 적었습니다. 새로운 업무가 생기는 것이 아니라 같은 업무를 다른 방법으로 하게 됩니다.

지금

수료 후

조치 절차를 찾느라 설비 매뉴얼을 한 장씩 넘깁니다.

매뉴얼을 올려 둔 검색에 물어보고 출처 문서와 절 번호까지 함께 받습니다.

설비 상태와 생산 실적을 알아보려고 담당자에게 전화하거나 화면을 하나씩 엽니다.

에이전트에게 한 번 물어 여러 시스템을 대신 조회하게 합니다.

고장이 난 뒤에 정비 일정을 다시 짭니다.

센서 값으로 잔여 수명을 재고 정비 시점을 미리 잡습니다.

돌려 보고 결과가 그럴듯하면 된 것으로 보고합니다.

채점 결과를 붙이고 확인한 범위와 확인하지 못한 범위를 나눠 보고합니다.

수료증은 마지막 한 장일 뿐입니다. 그보다 중요한 것은 과정 중에 직접 만든 6가지입니다.

실습 데이터는 공개 데이터와 가상 생산 로그라 그대로 내보일 수 있고, 같은 구조에 회사 데이터를 넣으면 사내에서 그대로 실행됩니다. 성과 수치는 어디에도 적혀 있지 않습니다. 재지 않은 값을 적지 않는 것이 이 커리큘럼의 평가 기준이기 때문입니다.

기술문서 검색 시스템과 채점 결과py · json
매뉴얼과 안전지침을 올린 검색기, 그리고 골든 질문으로 매긴 점수를 함께 남깁니다. 문서를 바꿔 넣어도 같은 기준으로 다시 잽니다.
설비 진단 에이전트py
도구를 순서대로 태우는 흐름과 분기가 코드에 드러나고, 설비를 멈추는 조치를 승인 대기로 남기는 지점이 어디인지 짚을 수 있습니다.
외관검사 모델과 판정 근거 점검 기록py · ipynb
결함을 분류하는 모델과, 히트맵이 가리킨 영역을 가렸을 때 예측이 바뀌는지 확인한 기록을 함께 둡니다. 겹치는 그림만으로는 근거가 되지 않기 때문입니다.
잔여 수명 예측과 정비 시점 추천py
센서 신호에서 뽑은 특징과 예측 모델, 그 예측값으로 정비 시점을 잡는 규칙까지 하나로 이어 둡니다.
제조 AI 어시스턴트와 통합 점검 출력py · yml
12주에 만든 것을 하나의 질의 흐름으로 묶고 컨테이너로 띄운 결과. integration_test.py 를 돌린 출력을 통과와 실패 그대로 남깁니다.
README 와 발표 자료md
아키텍처와 실행 방법, 그리고 검증한 것과 검증하지 않은 것을 나눈 성과란을 담습니다. 두 목록을 나란히 둔 문서가 수치를 적은 문서보다 신뢰를 얻습니다.