# AI 제조 Bootcamp: Predictive Maintenance — 실습 워크북

이 워크북은 강의자료의 각 모듈에 대응하는 실습 문제와 체크리스트로 구성되어 있습니다. 제조업 엔지니어, 스마트팩토리 담당자이 강의 후 스스로 점검할 수 있도록 만들었습니다. (난이도: 고급)

## 사전 준비

- 노트북 지참
- 별도 사전 지식이 필요하지 않습니다 — 강의 중 필요한 개념은 그때그때 설명합니다

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## Module 1. 예지보전 데이터 파이프라인

**핵심 내용**

설비 예지보전은 데이터 품질이 결과를 좌우합니다. 진동·온도·전류 센서에서 어떤 주기로, 어떤 형식으로 데이터를 모아야 하는지 파이프라인 설계 기준을 다룹니다.

**실습 문제**

1. 이 모듈에서 다룬 내용 중 "설비 센서 데이터 수집 구조"을(를) 자신의 언어로 한 문단으로 설명해 보세요.
2. "데이터 파이프라인 설계"에 해당하는 상황을 자신의 업무·과제에서 하나 찾아보고, 이번 모듈에서 배운 방법을 어떻게 적용할지 적어보세요.

**체크리스트**

- [ ] 예지보전 데이터 파이프라인 관련 핵심 개념을 다른 사람에게 설명할 수 있다
- [ ] 실습 문제 2개를 모두 작성했다

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## Module 2. 결함탐지 모델링

**핵심 내용**

정상 패턴과 결함 패턴을 구분하는 Computer Vision·머신러닝 모델을 직접 학습시켜봅니다. 실제 결함 이미지가 적은 상황에서 어떻게 모델을 학습시킬지도 다룹니다.

**실습 문제**

1. 이 모듈에서 다룬 내용 중 "Computer Vision 기반 결함탐지 모델 구현"을(를) 자신의 언어로 한 문단으로 설명해 보세요.
2. "머신러닝 모델 학습·평가"에 해당하는 상황을 자신의 업무·과제에서 하나 찾아보고, 이번 모듈에서 배운 방법을 어떻게 적용할지 적어보세요.

**체크리스트**

- [ ] 결함탐지 모델링 관련 핵심 개념을 다른 사람에게 설명할 수 있다
- [ ] 실습 문제 2개를 모두 작성했다

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## Module 3. 배포와 운영

**핵심 내용**

모델은 만드는 것보다 현장에 붙여 운영하는 게 더 어렵습니다. 실시간 추론 배포 전략과, 시간이 지나며 성능이 떨어지는 것을 모니터링하는 방법을 다룹니다.

**실습 문제**

1. 이 모듈에서 다룬 내용 중 "현장 배포 전략"을(를) 자신의 언어로 한 문단으로 설명해 보세요.
2. "모델 성능 모니터링"에 해당하는 상황을 자신의 업무·과제에서 하나 찾아보고, 이번 모듈에서 배운 방법을 어떻게 적용할지 적어보세요.

**체크리스트**

- [ ] 배포와 운영 관련 핵심 개념을 다른 사람에게 설명할 수 있다
- [ ] 실습 문제 2개를 모두 작성했다


## 마무리 회고

- 오늘 배운 내용 중 실무에 가장 먼저 적용해볼 것은 무엇인가요?
- 더 깊이 알아보고 싶은 주제가 있다면 무엇인가요?