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### 1. **양자 머신러닝을 활용한 고객 세분화 예제**

이 예제는 양자 머신러닝을 사용해 고객 데이터를 분류하는 간단한 예제입니다. IBM의 Qiskit 라이브러리를 사용합니다.

#### 설치

```bash

pip install qiskit

pip install qiskit-machine-learning

```

#### 코드 예제

```python

from qiskit import Aer

from qiskit.utils import algorithm_globals

from qiskit_machine_learning.algorithms import QSVC

from qiskit_machine_learning.kernels import QuantumKernel

from sklearn.datasets import make_classification

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 랜덤 시드 설정

algorithm_globals.random_seed = 42

# 고객 데이터 생성 (예시)

X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=42)

X = MinMaxScaler().fit_transform(X)  # 데이터 스케일링

# 학습 데이터와 테스트 데이터 분리

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 양자 커널 설정

backend = Aer.get_backend('statevector_simulator')

quantum_kernel = QuantumKernel(feature_map=None, quantum_instance=backend)

# 양자 지원 벡터 머신(QSVC) 모델 생성

qsvc = QSVC(quantum_kernel=quantum_kernel)

# 모델 학습

qsvc.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터 예측

y_pred = qsvc.predict(X_test)

# 정확도 계산

accuracy = qsvc.score(X_test, y_test)

print(f"양자 머신러닝 모델 정확도: {accuracy:.2f}")

```

#### 설명

- 이 예제는 양자 지원 벡터 머신(QSVC)을 사용해 고객 데이터를 분류합니다.

- `QuantumKernel`은 양자 커널을 생성하며, 이를 통해 고전적인 머신러닝보다 더 복잡한 데이터 패턴을 학습할 수 있습니다.

- 실제 마케팅 데이터에 적용하려면 데이터 전처리 및 특성 공학이 필요합니다.

---

### 2. **양자 최적화를 활용한 광고 배치 예제**

이 예제는 양자 어닐링을 사용해 광고 배치 문제를 최적화하는 예제입니다. D-Wave의 `dwave-ocean-sdk`를 사용합니다.

#### 설치

```bash

pip install dwave-ocean-sdk

```

#### 코드 예제

```python

from dwave.system import DWaveSampler, EmbeddingComposite

from dimod import BinaryQuadraticModel

# 광고 배치 문제 정의

# 예: 3개의 광고와 2개의 슬롯이 있을 때, 최적의 배치를 찾기

costs = {

    ('광고1', '슬롯1'): -1.0,  # 광고1을 슬롯1에 배치할 때의 이익

    ('광고1', '슬롯2'): -0.5,

    ('광고2', '슬롯1'): -0.8,

    ('광고2', '슬롯2'): -1.2,

    ('광고3', '슬롯1'): -0.7,

    ('광고3', '슬롯2'): -0.9,

}

# 이진 2차 모델 생성

bqm = BinaryQuadraticModel('BINARY')

for (ad, slot), cost in costs.items():

    bqm.add_variable(f"{ad}_{slot}", cost)

# 제약 조건 추가 (각 슬롯에는 하나의 광고만 배치)

for slot in ['슬롯1', '슬롯2']:

    bqm.add_linear_constraint([(f"{ad}_{slot}", 1) for ad in ['광고1', '광고2', '광고3']], '==', 1)

# D-Wave 샘플러 실행

sampler = EmbeddingComposite(DWaveSampler())

sampleset = sampler.sample(bqm, num_reads=100)

# 결과 출력

print("최적의 광고 배치:")

for sample, energy in sampleset.data(['sample', 'energy']):

    print(sample, "Energy:", energy)

```

#### 설명

- 이 예제는 양자 어닐링을 사용해 광고 배치 문제를 최적화합니다.

- `BinaryQuadraticModel`은 문제를 이진 2차 모델로 정의하며, D-Wave 샘플러를 사용해 최적의 배치를 찾습니다.

- 실제 마케팅 문제에 적용하려면 더 복잡한 제약 조건과 목적 함수를 정의해야 합니다.

---

### 3. **쇼츠 자동화를 위한 양자 기반 추천 시스템 예제**

이 예제는 양자 머신러닝을 사용해 시청자 선호도를 기반으로 콘텐츠를 추천하는 예제입니다.

#### 코드 예제

```python

from qiskit import Aer

from qiskit_machine_learning.algorithms import QSVR

from qiskit_machine_learning.kernels import QuantumKernel

from sklearn.datasets import make_regression

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 랜덤 시드 설정

algorithm_globals.random_seed = 42

# 시청자 선호도 데이터 생성 (예시)

X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=2, noise=0.1, random_state=42)

X = MinMaxScaler().fit_transform(X)  # 데이터 스케일링

# 학습 데이터와 테스트 데이터 분리

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 양자 커널 설정

backend = Aer.get_backend('statevector_simulator')

quantum_kernel = QuantumKernel(feature_map=None, quantum_instance=backend)

# 양자 지원 벡터 회귀(QSVR) 모델 생성

qsvr = QSVR(quantum_kernel=quantum_kernel)

# 모델 학습

qsvr.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터 예측

y_pred = qsvr.predict(X_test)

# 성능 평가

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print(f"양자 머신러닝 모델 MSE: {mse:.2f}")

```

#### 설명

- 이 예제는 양자 지원 벡터 회귀(QSVR)를 사용해 시청자 선호도를 예측합니다.

- 이를 통해 개인화된 콘텐츠 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.

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### 결론

위 예제들은 양자 컴퓨팅의 잠재적 활용 가능성을 보여주는 간단한 예시입니다. 현재 양자 컴퓨팅은 아직 실용화 단계가 아니므로, 실제 마케팅 자동화나 쇼츠 자동화에 적용하려면 더 많은 연구와 개발이 필요합니다. 그러나 양자 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 앞으로 더 많은 혁신적인 솔루션이 등장할 것으로 기대됩니다.

https://www.youtube.com/watch?v=3sG9oOOBYAI

Learn from the community how to write your first quantum program.

Learn quantum computing by having fun. How is there a better way!

Learn about and how to program quantum circuits using Qiskit Terra.

Learn about textbook quantum algorithms, like Deutsch-Jozsa, Grover, and Shor using Qiskit Terra.

Learn how to develop the fundamentals of quantum applications using Qiskit Aqua

Learn from the great contributions to the IBM Q Awards

• Teach Me Qiskit 2018
• Teach Me Quantum 2018

양자 컴퓨팅을 활용하여 트럼프 코인과 와이프 코인의 가격 차이를 추적하고, 가격 변동 간의 타임 래그를 분석하는 코드를 작성하겠습니다.

이 코드는 D-Wave Ocean SDK 또는 IBM Qiskit을 활용해 양자 최적화를 수행할 수 있도록 설계됩니다.
특히, 양자 볼츠만 머신(QBM) 또는 양자 상관 분석 기법을 적용하여 두 코인의 가격 변동 패턴과 최적 타임 래그를 추정합니다.

양자 컴퓨팅 기반 타임 래그 분석 코드

• D-Wave의 양자 어닐링(Quantum Annealing) 기법을 사용하여 최적 타임 래그를 찾음
• QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization)를 활용하여 최적의 시차를 도출
• IBM Qiskit을 사용해 양자 회로 기반의 상관 분석을 추가적으로 실행 가능

Python 코드

D-Wave Leap 플랫폼 또는 Qiskit이 설치된 환경에서 실행할 수 있습니다.
이 코드에서는 D-Wave Ocean SDK를 사용합니다.

설명

1. 실시간 가격 수집

   • CoinGecko API를 이용해 트럼프 코인과 와이프 코인의 가격을 5초 간격으로 1시간 동안 수집
   • Pandas DataFrame으로 정리 및 정렬

2. 양자 최적화 (D-Wave Quantum Annealing)

   • QUBO 모델을 생성하여 두 코인의 가격 차이가 최소가 되는 시차를 찾음
   • BinaryQuadraticModel(BQM)을 사용해 최적의 시간 차이를 도출
   • D-Wave에서 실행하여 가장 적합한 lag를 탐색

3. 결과 시각화

• 트럼프 코인 가격과 최적의 시차를 적용한 와이프 코인 가격을 비교 그래프로 표시

확장 가능성

• IBM Qiskit을 활용해 양자 회로 기반의 상관 분석을 추가 가능
• 더 높은 빈도의 데이터 분석을 위해 거래소 API 직접 활용 가능
• Deep Learning 모델과 결합하여 보다 정교한 예측 가능

이제, 양자 컴퓨팅을 이용한 분석이 가능하며, 추가 조정이 필요하면 알려주세요! ????  

성원에 감사합니다.

일대일 코칭이나 외추 출강은 별도로 연락 주시면 감사하겠습니다.

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에듀테크를 위한 도구 활용 및 노하우 네트워킹

• 개요

   

n   다양한 에듀테크 도구가 등장하고 있지만, 실제 현업에서 ‘반복적으로’ 사용될 정도로 안정적인 도구는 여전히 드물죠!

n   실제 교육 현장에서 사용되는, 검증된 에듀테크 도구들과 핵심 활용법, 그리고 참가자들이 각자의 노하우를 나누는 네트워킹 시간을 갖습니다.

• 진행 : 줌(Zoom)

   

n   저녁 8시 ~ 8시 40분 : 핵심 에듀테크 소개 및 핵심 활용법

n   저녁 8시 40분 ~ 9시 20분 : 참가자간 에듀테크 도구 및 활용법 네트워킹

n   저녁 9시 20분 ~ 30분 : Q&A

• 문의 : bestaicoach@hotmail.com / 문자) 010-4035-3268

   

주요 기능:

1. 실시간 가격 데이터 수집 - API를 활용해 트럼프 코인과 와이프 코인의 가격 데이터를 가져옵니다.
2. 데이터 저장 및 시각화 - 수집한 데이터를 Pandas DataFrame에 저장하고, 그래프로 변동 추이를 분석합니다.
3. 타임 랙 분석 - 상관 관계와 타임 랙을 분석하여 특정 시간 간격에서의 변동성을 비교합니다.

먼저, 트레이딩 API(예: Binance, CoinGecko)에서 실시간 데이터를 가져와야 합니다.
이제 코드를 작성하겠습니다.

설명:

1. 실시간 가격 데이터 가져오기

   • fetch_price(symbol): Binance API를 이용해 코인의 최신 가격을 가져옵니다.
   • collect_data(symbols, duration, interval): 지정된 시간 동안 데이터를 수집합니다.

2. 데이터 분석 및 시각화

   • plot_prices(df): 수집된 가격 데이터를 시각적으로 분석합니다.
   • compute_time_lag(df): 두 코인의 가격 변화 간의 타임 랙을 계산합니다.

3. 타임 랙 분석

   • cross-correlation을 활용하여 두 코인 가격 간 최적의 시간 차이를 찾습니다.
   • 결과를 그래프로 시각화하고 최적의 지연 시간을 출력합니다.

이 코드를 실행하면 트럼프 코인과 와이프 코인의 가격 변동 시간 차이를 분석할 수 있습니다. ????
혹시 특정 거래소 API를 사용하고 싶다면 API 엔드포인트를 수정하면 됩니다!

트럼프 코인과 와이프 코인의 가격 변동 타임랙(Time Lag)을 분석하기 위해 양자 컴퓨팅을 활용하려면 다음의 주요 단계가 필요합니다. 여기서는 양자 컴퓨팅을 시뮬레이션할 수 있는 툴인 Qiskit을 사용하여 기본적인 데이터 분석 및 시간 차이를 계산하는 코드를 작성할 수 있습니다.

기본 가정

1. 가격 데이터: 트럼프 코인과 와이프 코인의 시계열 데이터(시간별 가격)가 필요합니다.
2. 양자 알고리즘: Grover의 검색 알고리즘이나 데이터 매칭 알고리즘을 활용하여 특정 패턴의 시간 차를 탐지할 수 있습니다.
3. 양자 상태: 두 코인의 가격 변동을 양자 상태로 매핑하여 타임랙을 계산합니다.

코드 작성

아래는 데이터 분석의 기본 흐름과 양자 알고리즘 사용의 예제입니다.

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute
import numpy as np
import pandas as pd

# Step 1: 데이터 로드 (트럼프 코인과 와이프 코인의 가격 데이터가 필요합니다)
# 예제 데이터 생성
time = np.arange(0, 100, 1)  # 시간
trump_coin = np.sin(0.1 * time) + np.random.normal(0, 0.05, len(time))  # 트럼프 코인
wife_coin = np.sin(0.1 * (time - 5)) + np.random.normal(0, 0.05, len(time))  # 와이프 코인, 시간 차이 5

data = pd.DataFrame({'Time': time, 'TrumpCoin': trump_coin, 'WifeCoin': wife_coin})

# Step 2: 양자 상태 초기화
def create_quantum_state(prices1, prices2):
    """
    트럼프 코인과 와이프 코인의 가격 데이터를 양자 상태로 매핑합니다.
    """
    # 가격 차이를 계산
    differences = prices1 - prices2
    # 상태를 양자 확률 진폭으로 정규화
    normalized = differences / np.linalg.norm(differences)
    return normalized

quantum_state = create_quantum_state(data['TrumpCoin'], data['WifeCoin'])

# Step 3: 양자 서킷 생성
def time_lag_detection_circuit(state):
    """
    시간 차이를 탐지하기 위한 양자 서킷을 생성합니다.
    """
    num_qubits = int(np.ceil(np.log2(len(state))))
    circuit = QuantumCircuit(num_qubits)
    
    # 초기 상태를 양자 서킷에 적용
    for i, amplitude in enumerate(state):
        if amplitude != 0:
            circuit.initialize([amplitude, np.sqrt(1 - amplitude**2)], i)
    
    # Grover의 검색 알고리즘 또는 시간 차 분석용 연산 추가
    circuit.h(range(num_qubits))  # Hadamard 게이트로 상태 초기화
    circuit.barrier()
    return circuit

circuit = time_lag_detection_circuit(quantum_state)

# Step 4: 양자 시뮬레이션 실행
simulator = Aer.get_backend('statevector_simulator')
result = execute(circuit, simulator).result()
statevector = result.get_statevector()

# Step 5: 타임랙 분석
# 간단한 시뮬레이션으로 타임랙을 계산
time_lag = np.argmax(abs(statevector))  # 상태 벡터에서 최대 진폭을 갖는 인덱스 찾기
print(f"Estimated Time Lag: {time_lag}")

# Step 6: 결과 시각화
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data['Time'], data['TrumpCoin'], label='Trump Coin')
plt.plot(data['Time'], data['WifeCoin'], label='Wife Coin')
plt.axvline(x=time_lag, color='red', linestyle='--', label='Estimated Time Lag')
plt.legend()
plt.title('Time Lag Analysis: Trump Coin vs Wife Coin')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

주요 설명

1. 트럼프 코인과 와이프 코인 데이터 생성: 실제 데이터를 활용하세요. 위 코드는 예제 데이터를 사용합니다.
2. 양자 상태 생성: 두 코인의 가격 변동을 양자 상태로 매핑하여 계산합니다.
3. 시간 차 탐지: Grover의 알고리즘 또는 상태 벡터에서 최대 진폭을 탐지하여 시간 차를 계산합니다.
4. 시각화: 결과를 그래프로 나타내어 트럼프 코인과 와이프 코인의 가격 차이와 시간 차를 비교합니다.

추가 개발 가능성

• 실제 데이터 사용: 코인 가격 데이터를 API 또는 CSV로 가져와 분석합니다.
• 정확도 개선: 양자 머신러닝 알고리즘(QML)을 통합하여 더 정확한 타임랙을 분석합니다.
• 실시간 분석: 양자 알고리즘을 스트리밍 데이터에 적용합니다.

필요 시 추가 세부 사항이나 수정 방향을 말씀해 주세요! ????

안녕하세요! 저희는 차세대 창업가들을 지원하는 오렌지플래닛 기획실입니다.

요즘 AI관련 해커톤을 포함해 다양한 해커톤이 열리고 있습니다. 여기 계신 여러분들 중 해커톤 참여 경험이 있으시거나 관심있으신 분들 역시 많을 것 같은데요.
 

앞으로 오렌지플래닛에서 많은 가치를 얻어갈 수 있는 해커톤 기획을 위해, 여러분들의 고견 구하고 있습니다!

응답자 한하여 커피 기프티콘☕ 추첨해 발송해 드릴 예정이니, 많은 참여 부탁드립니다.

비트코인 해킹이 어려운 이유

1. SHA-256 해시 함수

   • 비트코인의 보안은 SHA-256 해시 함수에 기반하며, 현재 양자 컴퓨터가 이를 단시간에 역추적할 방법은 없습니다.
   • 쇼어(Shor)의 알고리즘은 RSA와 같은 정수 분해 문제를 해결하는 데 적합하지만, 해시 역추적 문제에는 적용되지 않습니다.

2. ECDSA(타원 곡선 암호) 취약점

   • 비트코인의 개인 키는 타원 곡선 디지털 서명 알고리즘(ECDSA)을 사용하여 보호됩니다.
   • 이론적으로는 쇼어의 알고리즘을 사용해 개인 키를 복구할 수 있지만, 이를 위해서는 수백만 큐비트급 양자 컴퓨터가 필요합니다.
   • 현재 가장 발전된 양자 컴퓨터(예: IBM, Google)는 1000큐비트 수준이며, 실질적으로 비트코인 네트워크를 해킹할 수 있는 수준과는 거리가 멉니다.

3. 네트워크 방어 기제

   • 비트코인은 지속적으로 보안 업데이트를 하고 있으며, 양자 내성이 강한 알고리즘으로의 전환도 고려되고 있습니다.

 해킹 예제 코드 제공 불가

비트코인 네트워크를 해킹하는 것은 불법이며, 관련된 코드를 제공할 수 없습니다.

다만, 양자 컴퓨팅의 기본적인 원리를 실습하고 싶다면, Qiskit(IBM Quantum) 또는 Google의 Cirq를 사용하여 쇼어 알고리즘을 실험해 볼 수 있습니다.

✅ 쇼어 알고리즘을 이용한 소인수분해 예제 (Python, Qiskit)

아래 코드는 양자 컴퓨터를 활용하여 작은 숫자의 소인수분해를 수행하는 방법을 보여줍니다. 비트코인의 ECDSA 해킹과는 관련이 없지만, 양자 컴퓨팅이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, transpile, assemble, execute
from qiskit.algorithms import Shor
from qiskit.utils import QuantumInstance

# 15를 소인수분해하는 예제 (3과 5로 분해 가능)
N = 15

# IBM 양자 시뮬레이터 사용
simulator = Aer.get_backend("aer_simulator")

# Shor 알고리즘 실행
quantum_instance = QuantumInstance(backend=simulator)
shor = Shor(quantum_instance=quantum_instance)
result = shor.factor(N)

print("소인수분해 결과:", result.factors)

이 코드는 15를 3과 5로 소인수분해하는 간단한 예제이며, 실제 RSA 암호 해킹과 같은 대규모 계산을 수행하려면 훨씬 더 많은 큐비트와 연산이 필요합니다.

 비트코인과 양자 내성

앞으로 양자 내성 암호(Post-Quantum Cryptography, PQC) 기술이 발전하면서, 비트코인 네트워크도 이에 맞춰 보안 체계를 업그레이드할 가능성이 높습니다.

양자 컴퓨터가 발전하더라도, 비트코인을 해킹하기보다는 양자 보안 기술을 연구하는 것이 더 실용적이고 윤리적인 접근법입니다.

양자 컴퓨터가 비트코인을 해킹할 가능성은 현재 기술 수준에서는 현실적으로 어렵지만, 미래에는 가능성이 있습니다. 이에 대한 설명과 관련 예제 소스를 소개하겠습니다.

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### 1. **양자 컴퓨터로 비트코인 해킹 가능성**

양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터와 달리 큐비트(qubit)를 사용하여 병렬 계산을 수행할 수 있습니다. 이로 인해 비트코인의 암호화 체계인 타원곡선 디지털 서명 알고리즘(ECDSA)과 SHA-256 해시 함수를 빠르게 해독할 가능성이 있습니다. 특히, 공개 키에서 개인 키를 추출하는 과정에서 양자 컴퓨터의 강력한 연산 능력이 위협으로 작용할 수 있습니다.

- **현재 기술 수준**: 현재 가장 강력한 양자 컴퓨터는 100~200개의 큐비트를 보유하고 있지만, 비트코인 해킹을 위해서는 최소 400만 개 이상의 안정적인 논리적 큐비트가 필요합니다. 이는 기술적으로 아직 도달하지 못한 수준입니다.

- **실현 시기**: 전문가들은 양자 컴퓨터가 비트코인을 해킹할 수 있는 수준에 도달하기까지 최소 10~20년이 걸릴 것으로 예상합니다.

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### 2. **비트코인의 취약점**

- **거래 확인 시간**: 비트코인 거래는 블록체인에 기록되기 전 약 10분의 취약 시간을 갖습니다. 이 시간 동안 양자 컴퓨터가 공개 키를 해독하여 개인 키를 추출할 가능성이 있습니다.

- **퍼블릭 키 노출**: 약 172만 개의 비트코인이 퍼블릭 키 형태로 노출되어 있으며, 이는 약 1,600억 달러 규모의 자산에 해당합니다.

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### 3. **대응 방안**

- **양자 내성 암호화**: 미국 국가표준기술원(NIST)은 양자 컴퓨터 공격에 저항할 수 있는 암호화 알고리즘을 개발 중입니다. 이는 비트코인 네트워크에도 적용될 가능성이 있습니다.

- **하드 포크**: 비트코인 커뮤니티는 양자 저항성을 갖춘 새로운 암호화 방식을 도입하기 위해 하드 포크를 고려하고 있습니다.

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### 4. **예제 소스 코드**

양자 컴퓨터의 잠재적 위협을 시뮬레이션하기 위해 Python으로 간단한 ECDSA 공격 예제를 작성할 수 있습니다. 아래는 Shor의 알고리즘을 기반으로 한 가상의 코드입니다.

```python

from qiskit import Aer, QuantumCircuit, transpile, assemble, execute

from qiskit.aqua.algorithms import Shor

from qiskit.aqua import QuantumInstance

# 가상의 공개 키 (N)와 암호화된 메시지 (C)

N = 15  # 예시로 사용하는 작은 수

C = 7   # 암호화된 메시지

# Shor의 알고리즘을 사용하여 N을 소인수 분해

shor = Shor(N=N)

quantum_instance = QuantumInstance(Aer.get_backend('qasm_simulator'))

result = shor.run(quantum_instance)

# 결과 출력

factors = result['factors']

print(f"N = {N}의 소인수: {factors}")

```

이 코드는 IBM의 Qiskit 라이브러리를 사용하여 Shor의 알고리즘을 시뮬레이션합니다. 실제로는 훨씬 더 복잡한 계산이 필요하며, 현재 기술로는 비트코인의 암호화를 깨기에는 부족합니다.

---

### 5. **결론**

양자 컴퓨터가 비트코인을 해킹할 가능성은 현재로서는 낮지만, 미래에는 위협이 될 수 있습니다. 비트코인 커뮤니티는 이를 대비해 양자 내성 암호화 기술을 개발 중이며, 기술적 진보가 계속된다면 안전한 시스템을 유지할 수 있을 것입니다.

더 자세한 정보는 참고 자료를 확인해 주세요.

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잠깐, AITC란 ?

스파르타코딩클럽이 2025 새롭게 런칭 할 AI 활용능력 시험(AI Technical Certification) 은 AI 활용 능력 시험으로 비전공자 수준부터 AI에 능숙한 전공자 수준까지 단계별로 구성되어 있으며 산업 현장에서 요구되는 AI 활용 능력을 갖추고 경쟁력을 확보할 수 있도록 설계되어있습니다.

즉, "실무에 바로 활용할 수 있는 AI 기술"을 학습하고 검증할 수 있는 AI 활용 능력 시험으로 전공자 뿐만 아니라 레벨 1의 경우, 비전공자 분들에게도 필수로 요구되고 있습니다.

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들어보니 ai 활용스킬은 요즘 대기업에서도 사원들 교육시키고 있는 부분이라니까 준비하면 좋다네요~

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잠깐! AITC란?

2025 새롭게 론칭하는 AITC(AI Technical Certification)는 AI 활용 능력 시험으로 비전공자부터 AI에 능숙한 전공자까지 단계별로 학생들이 졸업 후 산업 현장에서 요구되는 AI 활용 능력을 갖추고 경쟁력을 확보할 수 있도록 설계되었습니다.

즉, "실무에 바로 활용할 수 있는 AI 기술"을 학습하고 검증할 수 있는 AI 활용 능력 시험으로 전공자 뿐만 아니라 레벨 1의 경우, 비전공자 분들에게도 필수로 요구되고 있습니다. 아직 AI나 IT가 어려우신 분들께는 'AI 활용 능력 시험'이라는 단어 자체가 비전공자 대학생분들 입장에서는 어려운 진입 장벽으로 느껴질 수 있을 것 같아요. 그래서 전공무관 필수로 요구되는 ATIC 레벨 1의 AI 역량을 쉽고 재미있게 학습하고 취업에 실질적으로 도움이 되는 스펙으로 무료로 지원을 해드리고자 합니다 :)

[모집 안내]

• 대상: AI, IT, 데이터에 관심 있는 모든 전공 대학생
• 모집 인원: 대학교 별 선착순 200명 한정 모집
• 응시 방식: 온라인
• 교육 일정 : 2024. 12. 18 ~ 2024. 12. 24 기간 내 자유롭게 1시간~1시간 반 소요
• 참가 혜택:

1. 9만원 상당 AITC 레벨 1 시험대비 강의 무료 제공 (온라인)
2. AITC 사전 모의고사 응시 기회 제공 (온라인)
3. 추후, 실행되는 ATIC 정규 시험 응시권(50,000원) 무료 제공 (정규 시험도 온라인 응시로 진행됩니다)
4. 참여자 전원 소정의 감사 표시로 커피 기프티콘도 함께 증정해드립니다.

[신청 방법]

신청 링크:

https://forms.gle/6QgAnGm8zMv8PgXj7

신청마감: ~12/16(월)까지현재대부분대학생분들이기말고사시즌이라는점과크리스마스시즌을감안하여부담이최소한가지않되요즘가장핫한 AI를쉽게입문하실수있도록 1시간내외의교육과사전모의고사를모두온라인으로구성했습니다. 시간과장소제약없이참여할수있는프로그램이니, 많은관심과참여부탁드립니다!

Ficus의 양자 컴퓨터 강의에 초대합니다!

 날짜: 2024년 12월 12일⏰ 시간: 19:00???? 플랫폼: Engage & Zoom

양자 컴퓨터의 기본 개념부터 최첨단 발전까지 알아보는 시간! 초보자든, 심화 학습을 원하는 분이든 모두를 위한 흥미로운 강의가 될 것입니다.

✨ 보너스: Engage와 Zoom으로 연결 가능하며, Zoom의 자동 자막 기능을 활용해 한국어 수업을 들을 수 있습니다.

 Zoom : https://us04web.zoom.us/j/71135005551?pwd=CxwGIIIAWaz9YYULdA7HZe4dkQ73xz.1

캘린더에 날짜를 표시하고, 놓치지 마세요! 곧 만나요!

Join Ficus's lecture on Quantum Computing!

  Date: December 12, 2024⏰ Time: 19:00 ???? Platform: Engage

Discover the fundamentals and cutting-edge developments in quantum computing. Whether you're a beginner or looking to deepen your understanding, this session will provide valuable insights into the future of technology.

 Zoom : https://us04web.zoom.us/j/71135005551?pwd=CxwGIIIAWaz9YYULdA7HZe4dkQ73xz.1

Mark your calendars and see you there