Python 머신러닝과 AI를 활용한 반도체 공정 개선 실전 (2026.8.15 제작 신규 컨텐츠)

SK hynix : 지원자가 보유한 ‘AI 활용 역량’과 ‘반도체 직무 전문성’을 기술하는 신규 서식을 도입!

ML & AI 활용 반도체 공정 개선 실전 컨텐츠로 새로운 채용 패러다임에 즉각 대비하라!

DOE로 반도체 공정 data를 뽑아내고, AI와 ML을 이용하여 반도체 공정 개선 프로젝트를 2번 실시한다!

또한, 이 일련의 과정을 본인만의 개인 프로젝트, 연구 경험에도 확장시킬 수 있는 AI & ML활용법까지 습득한다!

그야말로, AI&ML 반도체 관련 끝판왕 컨텐츠! 

📚 커리큘럼 목차

• Part 1. 반도체 엔지니어의 ML·AI 활용 Trend
• Part 2. ML에 필요한 반도체 Parameter 핵심 이론
• Part 3. 반도체 공정 데이터 분석을 위한 ML 이해 -  🖥️ Colab : Pandas, Random Forest, Matplotlib, SHAP
• Part 4. ML,AI 활용 공간분할 ALD 공정 WiW 산포 개선 공정 개선 프로젝트(실습)
• Part 5. ML,AI 활용 Silicon batch CVD 동시 진행 장수 증가 생산성 향상 평가 (실습)
• Part 6. ML·AI 실습 해설 & AI & ML 본인만의 연구 활동 및 프로젝트에 확장 시키는 방법 & 실무 프로젝트 서류에 녹여내는 방법 & 면접 대응 방법

🎒 준비물

• 💻 노트북
• 🛠️ 사용 툴 : Excel, PPT, Colab

🎯 과정 목표

•  데이터 기반 사고방식 & 실전 해결력복잡한 반도체 공정 문제를 ML(머신러닝)과 AI를 활용해 '데이터 기반'으로 정의하고, 공정 parameter의 의미를 이해한 상태에서 해결하는 '사고방식'과 '실전 해결력'을 배양합니다.
• 예측 & 핵심 원인 변수 도출현업 공정 및 설비 데이터를 분석하여 '수율', 'EPM', 'Metrology 결과값'을 예측하고, AI와 ML을 이용하여 '핵심 원인 변수'를 찾아낼 수 있습니다.
• 경력직 수준의 포트폴리오와 배운 내용을 자기소개서와 직무 면접에서 경력직 엔지니어의 포트폴리오 수준으로 녹여낼 수 있습니다.
• 나만의 강점과 융합실습 프로젝트와 현업 ML 사례를 본인의 기존 경험 및 강점과 융합해서 녹여낼 수 있습니다.
•  스스로 설명하고 확장하는 힘을 배양하고, ML과 AI를 활용한 반도체 공정 전 과정을 스스로 설명하고, 다양한 반도체 이슈들에 확장해서 응용할 수 있습니다.

💎 과정 핵심 차별점

• 삼성전자 & SK Hynix 출신 책임급 반도체 공정 엔지니어가 직접 설계한 ‘실전 공정 dataset’ 으로 ML&AI&반도체 공정 융합 실습을 진행한다.
• '코딩’ 교육 따로, ‘반도체 공정＇교육 따로 가 아닌,  ‘ML을 융합한 반도체 공정 issue 해결' 중심이다. ML 모델을 돌린 후 '왜' 그런 결과가 나왔는지 공정 엔지니어의 시각으로 해석하고 Issue 해결까지 하는 유일한 현업 맞춤 컨텐츠이다.
• 효율성을 극대화. 복잡한 설치 없이 ＇Google Colab＇ 기반으로, 기본 코드는 제공되거나 AI를 활용한다.＇핵심 Template’형 실습으로, ML 본질적 개념에 반도체 공정 엔지니어링에 적용하여 회사가 진짜로 원하는 실전 반도체 공정 엔지니어의 역량을 습득한다.
• 파이썬 문법 하나하나를 따지는 수업이 아닌, 반도체 공정 엔지니어 현업 맞춤 ML,AI 컨텐츠로 SK hynix, 삼성전자 등 반도체 엔지니어의 자기소개서와 면접에 활용한다.

📚 진행 과정 및 주의사항

• step 별 수업 후, AI&ML 활용 반도체 공정 개선 프로젝트 포트폴리오를 e-mail로 현업과 유사하게 제출합니다. 제출 시, 2일 이내 수료증이 발급됩니다. 
• 실습이 2번 있습니다. 실습은 집중하면 약 3시간 걸립니다. 수강 시간보다 넉넉한 시간을 확보해두세요. 

(FAQ)

Q1. 코딩을 '전혀' 몰라도 되나요?

👉 시간적 여유가 되시면, 파이썬 기본 문법 정도만 가볍게 공부하고 오세요. 다만, 필수는 아닙니다. 핵심은 파이썬 문법이 아니라, 직무 지식 & ML & AI를 활용하는 사고력입니다. 또한, 반도체 직무 지식을 이용하여 ML 모델 설계시 참원인을 알아내어 '문제 정의'도 다시 하게 됩니다. 

Q2. 실습 전에 프로그램을 설치해야 하나요?

👉 설치가 필요 없는 구글 Colab으로 실습을 진행합니다. 기본적인 환경설정은 강의 때 알려드립니다.

Q3. 반도체가 처음인데, 이 강의를 들어도 되나요?

👉 아니요. 수강 대상은 ① 세미콘부트캠프 올인원 수료자 ② 이에 준하는 반도체 지식을 보유하고 있는 자입니다. 기본적인 반도체 공정 도메인 지식은 갖고 계셔야 합니다.

Q4. 수료증이 발급되나요?

👉 네! 실습 제출 완료 시, 실습을 제출하신 e-mail로 수료증이  발급됩니다. 수료증은 3일 인정 수료증으로 발급됩니다. 실습 제출 후 2일 이내 발급됩니다.

강의 맛보기!