임베디드 보드를 활용한 인공지능 시스템 최적화 실무 — 지금은 신청할 수 없는 강좌입니다

이 강좌를 지금 신청해야 하나

지금은 신청할 수 없는 강좌입니다. 아래에서 대신 들을 수 있는 3개를 바로 확인하실 수 있습니다.

• 접수는 2026-09-14에 이미 끝났습니다. 지금은 신청할 수 없습니다.
• 학습은 2026-09-01에 시작해 2026-12-04에 끝납니다. 이미 진행 중인 회차라 중간 합류는 받지 않습니다.
• 총 6주 · 영상 6시간 45분으로, 영상만 보면 주당 1시간 8분 분량입니다. 퀴즈·과제는 여기에 포함되지 않으니 실제 부담은 이보다 큽니다.
• 강좌 소개에 퀴즈·과제·시험·토론이 언급됩니다. 이수 조건에 포함될 수 있으니 신청 전 강좌 페이지에서 평가 방식을 확인하세요.

다른 강좌와 견주면 어떤가

• 융 · 복합 분야에서 지금 신청 가능한 강좌 34개의 주당 영상은 중앙값 53분입니다. 이 강좌는 주당 1시간 8분으로 그 한가운데에 있습니다.
• 영상 총량 6시간 45분은 광운대학교(매치업) 강좌 10개 가운데 가장 짧은 편입니다.
• 강의는 이예솝이 맡습니다. 지금 신청할 수 있는 K-MOOC 강좌 가운데 이 강사의 강좌는 이 한 편뿐입니다.
• 광운대학교(매치업)이 지금 신청받고 있는 다른 강좌는 10개입니다. 다음 회차를 기다리기보다 그중에서 고르는 편이 빠릅니다.
• 광운대학교(매치업)이 2026-08-13부터 2026-09-14까지 같은 일정으로 함께 연 8개 강좌 가운데 하나입니다 — "웨어러블 로봇 시장 분석과 제품 개발 기획 보고서 실무" · "웨어러블 로봇 제어 알고리즘 구현 실무" 등 7개가 같은 묶음입니다. 이 강좌는 6주로 묶음에서 가장 짧아 먼저 들어보기 좋습니다. 개설 기관과 접수·학습 기간이 똑같은 강좌를 저희가 한 묶음으로 본 것이며, 원본 데이터에 묶음 항목은 없습니다.

지금 신청하면 끝까지 들을 수 있나

• 6주 분량을 9월 1일~12월 4일 94일 안에 들어야 하는데, 7주를 비워도 되는 편성(여유 2.2배)이라 바쁜 시기를 피해 몰아 듣기 좋습니다.
• 총 영상 6시간 45분은 하루 30분으로 나누면 14일 분량이라, 정해진 6주(42일)의 절반도 안 되니 마음먹으면 몰아서 끝낼 수 있는 분량입니다.
• 강의 소개에 퀴즈·과제·시험·토론이 언급돼 있어 주당 1시간 8분이라는 값은 영상만 센 것이고, 제출물 시간이 그 위에 더 붙습니다.

지금 신청할 수 있는 대체 강좌

이 강좌 대신 지금 신청할 수 있는 융 · 복합 분야 강좌 3개입니다. 주제가 가까운 순서이고, 어느 점이 비슷한지 함께 볼 수 있습니다.

1. 의료데이터의이해 — 11월 2일 마감

   광운대학교(매치업)의 같은 융 · 복합 분야 강좌입니다. 9주로 이 강좌보다 긴 과정입니다.

2. IoT 헬스케어 서비스 및 제품의 이해 — 11월 2일 마감

   역시 광운대학교(매치업)이 여는 융 · 복합 강좌입니다. 9주로 이 강좌보다 긴 과정입니다.

3. 디지털 헬스케어 산업의 이해 — 11월 2일 마감

   역시 광운대학교(매치업)이 여는 융 · 복합 강좌입니다. 9주로 이 강좌보다 긴 과정입니다.

광운대학교(매치업)이 여는 다른 강좌

같은 기관에서 지금 신청받는 강좌를 마감이 이 강좌 다음으로 가까운 순서로 6개 골랐습니다.

• 웨어러블 로봇 제어 알고리즘 구현 실무 — 9월 14일 마감 · 6주
• 웨어러블 로봇 설계와 제어를 위한 인체 데이터 분석 실무 — 9월 14일 마감 · 6주
• 디지털 서비스 프로젝트 관리 실무 — 9월 14일 마감 · 6주
• IoT 헬스케어 서비스 제품 개발 실무 — 9월 14일 마감 · 6주
• 의료빅데이터 분석 및 활용 실무 — 9월 14일 마감 · 6주
• 디지털 헬스케어 인공지능 분석 실무 — 9월 14일 마감 · 6주

자주 묻는 질문

"임베디드 보드를 활용한 인공지능 시스템 최적화 실무" 지금 수강신청할 수 있나요?

"임베디드 보드를 활용한 인공지능 시스템 최적화 실무"은 신청할 수 없습니다. 접수가 2026-09-14에 끝났고 수업은 2026-12-04까지 진행 중입니다. 광운대학교(매치업)의 이 강좌는 다음 회차를 기다려야 하며, 지금 신청 가능한 대체 강좌 3개를 아래에 정리했습니다.

"임베디드 보드를 활용한 인공지능 시스템 최적화 실무"은 얼마나 시간을 들여야 하나요?

"임베디드 보드를 활용한 인공지능 시스템 최적화 실무"은 총 6주 과정에 영상이 6시간 45분입니다. 주당 1시간 8분 정도를 보는 분량입니다. 짧은 과정이라 한두 주에 몰아 들어도 무리가 없으니 먼저 완주해보기를 권합니다.

"임베디드 보드를 활용한 인공지능 시스템 최적화 실무" 대신 지금 들을 수 있는 강좌는 무엇인가요?

"임베디드 보드를 활용한 인공지능 시스템 최적화 실무"과 함께 볼 강좌로 "의료데이터의이해"(광운대학교(매치업))을 권합니다. 광운대학교(매치업)의 같은 융 · 복합 분야 강좌입니다. 2026-11-02까지 신청할 수 있고 총 9주 과정입니다. 같은 융 · 복합 분야에는 지금 신청 가능한 강좌가 34개 더 있습니다.

이 강좌는 다음에 다시 열리나요?

K-MOOC 강좌 상당수는 다음 학기에 같은 이름으로 다시 개설됩니다. 다만 재개설 여부와 일정은 개설 기관이 정하므로 원천 데이터에는 예고가 없습니다. 기관 페이지를 즐겨찾기에 두고 학기 시작 무렵에 확인하시거나, 아래 대체 강좌 중 지금 접수 중인 것을 먼저 들어보시길 권합니다.

이수증을 대학 학점으로 인정받을 수 있나요?

K-MOOC 이수증만으로 학점이 되지는 않습니다. 학점은행제 평가인정 과정으로 지정된 강좌에 한해 별도 신청 절차를 거쳐야 학점으로 인정되고, 지정 여부는 강좌마다 다릅니다. 어느 강좌가 해당하는지는 원본 공개 데이터에 없으니 K-MOOC 강좌 페이지에서 확인하세요.

접수 중·접수 마감은 어떤 기준으로 나눈 건가요?

원본 데이터에는 신청 가능 여부를 알려주는 항목이 따로 없어, 접수 기간과 학습 기간 날짜를 비교해 상태를 나눕니다. 접수 시작 전이면 접수 예정, 기간 안이면 접수 중, 접수는 끝났지만 수업이 진행 중이면 접수 마감으로 봅니다.