이젠아카데미 신촌캠퍼스 - AI·IT·영상·웹·건축·카티아 취업연계 부트캠프 - AI 에이전트 서비스 개발자 AI 캠프

AI 에이전트
서비스 개발자 AI 캠프

1차 개강일
26년 07월 21일(화)

고용24 국민내일배움카드 훈련과정명은
AI 에이전트 서비스 개발자 AI 캠프입니다.

교육 기간, 교육비 과정안내

바 로 가 기
교육기간
정규 5개월 취준생/입문/초보자

교육비

취준생 100% 지원

(훈련수당 + 장려금 지원)

지금 합류하면 혜택 ALL 제공
  • 성적우수자 파트너사 채용 연계
  • 파트너 기업 채용연계 면접 지원
  • 매월 최대 40만원 훈련수당 지급
  • 실제 서비스 구현의 실전 포트폴리오

special benefits AI 에이전트 서비스 개발을 배우고
인턴십·채용연계 기회까지 -

솔트룩스 · 파트너사
인턴십 & 취업 연계 지원

우수 수료생 솔트룩스 및 파트너사 채용 연계 기회

훈련비 전액 국비 지원
+ 매월 훈련수당 지급

교육비 O원 + 매월 최대 40만원 훈련수당 지급

기업이 쓰는 방식 그대로,
바로 실무가 되는 수업

솔트룩스 현직 AI 엔지니어의 생생한 실무 교육

솔트룩스의 검증된 기술
루시아 AI 무료 제공

교육 기간 동안 솔트룩스 자체 AI 플랫폼 무료 제공

recommended for AI 에이전트 서비스 개발자 과정,
이런 분께 추천합니다

  • AI 서비스 개발로
    커리어를 확장하고 싶은 분

    LLM, RAG, AI 에이전트 기반 서비스 개발
    역량을 더하고 싶은 개발자

  • Python으로 실전 서비스를
    만들고 싶은 분

    Python 문법을 실제 웹 서비스 개발과
    AI 기능 구현으로 연결하고 싶은 분

  • AI 프로젝트 포트폴리오
    제작이 필요하신 분

    LLM 기반 서비스 아이디어가 있고,
    구현부터 배포까지 필요한 예비 창업자

이 과정은 AI 기능을 붙이는 수준을 넘어,
실제 동작하는 서비스로 완성하는
개발자를 목표로 합니다.

learning goals 이 과정을 마치면, AI 서비스를
직접 구현하고 배포할 수 있습니다

AI 서버 프로그래밍 설명 아이콘

AI 서버 프로그래밍

FastAPI 기반 고성능 AI API 서버를 설계·구축하고 실제
트래픽을 처리하는 백엔드 시스템을 구현합니다.

LLM 서비스 개발 설명 아이콘

LLM 서비스 개발

OpenAI, HuggingFace 등 주요 LLM API를 연동하고
LangChain으로 복잡한 AI 워크플로우를 구성합니다.

RAG 시스템 구축 설명 아이콘

RAG 시스템 구축

벡터 DB와 임베딩을 활용한 RAG 기반 지식 검색 시스템을
설계하고 도메인 특화 챗봇을 구현합니다.

AWS 클라우드 배포 설명 아이콘

AWS 클라우드 배포

Docker 컨테이너화 및 AWS 환경에서 AI 서비스를
실제 운영 가능한 형태로 배포·모니터링합니다.

curriculum 서버 개발부터 AI 서비스 배포까지
실무 흐름 그대로

  1. STEP1. 고급 Python 및 AI 서버 프로그래밍 160시간
    • Python 고급 문법- 제너레이터, 데코레이터, 컨텍스트 매니저, 메타클래스 심화
    • 비동기 프로그래밍- asyncio, aiohttp, 동시성 처리 및 이벤트 루프 이해
    • FastAPI 웹 프레임워크- RESTful API 설계, 라우팅, 미들웨어, 의존성 주입
    • 데이터베이스 연동- SQLAlchemy ORM, PostgreSQL, Redis 캐싱
    • API 보안 및 인증- JWT 토큰, OAuth2, API 키 관리
    • API 보안 및 인증- pytest, 단위 테스트, 통합 테스트, API 테스트
    • AI 서버 최적화- 고성능 추론 서버 구축, 부하 분산, 응답 시간 최적화
    +
    이 스텝을 마치면
    FastAPI 기반 프로덕션 수준의 AI API 서버를 독립적으로 설계·구현·테스트할 수 있는 역량을 갖춥니다.
    습득 스킬 Python 심화 / 비동기 처리 / FastAPI 서버 구축
  2. STEP2. 데이터 분석 및 시각화 80시간
    • Pandas 심화- 대용량 데이터 처리, 멀티인덱스, 그룹 연산, 시계열 분석
    • NumPy 수치 연산- 행렬 연산, 브로드캐스팅, 벡터화 연산 최적화
    • 탐색적 데이터 분석(EDA)- 결측치 처리, 이상치 탐지, 데이터 품질 평가
    • 데이터 시각화- Matplotlib, Seaborn, Plotly 대화형 시각화
    • 정형·비정형 데이터 처리- JSON, CSV, 텍스트, 이미지 데이터 파이프라인
    • AI 서비스용 데이터 전처리- 토크나이징, 임베딩 준비, 데이터 증강 기법
    +
    이 스텝을 마치면
    AI 서비스 개발에 필요한 데이터를 수집·정제·분석하여 인사이트를 도출하고 서비스에 활용할 수 있는 역량을 갖춥니다.
    습득 스킬 데이터 처리 / EDA / 인사이트 도출
  3. STEP3. 머신러닝·딥러닝 기초 120시간
    • 머신러닝 핵심 알고리즘- 대용량 데이터 처리, 멀티인덱스, 그룹 연산, 시계열 분석
    • scikit-learn 실습- 데이터 전처리, 모델 학습, 평가, 하이퍼파라미터 튜닝
    • 딥러닝 기초- 신경망 원리, 역전파, 활성화 함수, 손실 함수
    • PyTorch 기초- 텐서 연산, 자동 미분, 데이터로더, 학습 루프
    • 트랜스포머 아키텍처 이해- Attention Mechanism, BERT, GPT 구조 이해
    • 사전학습 모델 활용- HuggingFace Transformers 라이브러리, 파이프라인 활용
    +
    이 스텝을 마치면
    ML/DL 모델의 원리를 이해하고, 사전학습 모델을 AI 서비스에 적용할 수 있는 기초 역량을 갖춥니다.
    습득 스킬 ML 알고리즘 / 딥러닝 기초 / 모델 활용
  4. STEP4. LLM 활용 및 서비스 개발 180시간
    • LLM 기초 및 동향- GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA 등 주요 모델 특성 비교
    • OpenAI API 심화- Chat Completions, Function Calling, Structured Output, 비용 최적화
    • 프롬프트 엔지니어링- Few-shot, Chain-of-Thought, 시스템 프롬프트 설계, 평가 방법론
    • LangChain 심화- Chain 구성, Memory 관리, Output Parser, LCEL
    • 루시아(LUXIA) 플랫폼 활용- 솔트룩스 AI 플랫폼으로 실무 LLM 서비스 구성
    • AI 챗봇 서비스 개발- 대화 흐름 설계, 컨텍스트 관리, 다국어 처리
    • LLM 서비스 평가- 응답 품질 평가, Hallucination 탐지, A/B 테스트
    • 스트리밍 응답 구현- Server-Sent Events, WebSocket 기반 실시간 LLM 응답
    +
    이 스텝을 마치면
    LLM API를 활용하여 실제 사용자가 사용할 수 있는 AI 서비스를 설계·개발·평가하는 전체 사이클을 경험합니다.
    습득 스킬 LLM API / LangChain / 프롬프트 엔지니어링 / 서비스 개발
  5. STEP5. RAG 시스템 및 에이전트 개발 160시간
    • 임베딩 모델 이해- 텍스트 임베딩, 시맨틱 유사도, OpenAI Embeddings, 오픈소스 임베딩
    • 벡터 데이터베이스- Pinecone, Chroma, FAISS, Weaviate 비교 및 실습
    • RAG 파이프라인 설계- 문서 로딩, 청킹, 인덱싱, 검색, 생성 전 과정 구현
    • 고급 RAG 기법- Hybrid Search, Re-ranking, Multi-vector, Parent Document Retriever
    • LangChain Agents- ReAct, Tool 정의, Agent 실행 루프, 에러 핸들링
    • 도구(Tool) 연동- 외부 API, 데이터베이스, 웹 검색, 코드 실행 도구 연동
    • 멀티모달 RAG- 이미지·PDF·표 포함 문서 처리, GPT-4V 활용
    • RAG 성능 평가- RAGAS 프레임워크, 정밀도·재현율, 평가 파이프라인 구축
    +
    이 스텝을 마치면
    도메인 특화 RAG 시스템을 설계하고 자율적으로 도구를 활용하는 AI 에이전트를 구현하는 역량을 갖춥니다.
    습득 스킬 벡터 DB / RAG 파이프라인 / AI 에이전트 구현
  6. STEP6. 클라우드 배포 및 MLOps 100시간
    • Docker 컨테이너화- Dockerfile 작성, Multi-stage Build, Docker Compose
    • AWS 핵심 서비스- EC2, S3, RDS, Lambda, ECS, ECR 실습
    • AI 서비스 배포- AWS ECS/EKS 기반 컨테이너 오케스트레이션, Auto Scaling
    • CI/CD 파이프라인- GitHub Actions, AWS CodePipeline, 자동화 배포
    • 모니터링 및 로깅- CloudWatch, 응답 지연 알림, LLM 비용 모니터링
    • API Gateway 구성- 부하 분산, 캐싱, 요청 제한, 보안 설정
    +
    이 스텝을 마치면
    AI 서비스를 AWS 클라우드에 안정적으로 배포하고 운영·모니터링할 수 있는 MLOps 역량을 갖춥니다.
    습득 스킬 Docker / AWS / CI/CD / 모니터링
  7. 프로젝트 기업 연계 실전 프로젝트 160시간
    • 프로젝트 기획 및 설계- 요구사항 분석, 시스템 아키텍처 설계, 기술 스택 선정
    • 팀 협업 및 애자일 개발- Git Flow, 코드 리뷰, 스프린트 계획·회고
    • 실전 AI 서비스 개발- LLM + RAG + 에이전트 통합 서비스 구현
    • 루시아(LUXIA) 플랫폼 프로젝트- 솔트룩스 실제 플랫폼을 활용한 엔터프라이즈 AI 서비스 구현
    • AWS 배포 및 데모 운영- 실제 도메인 배포, 부하 테스트, 운영 모니터링
    • 포트폴리오 발표- 기술 발표, 질의응답, 기업 심사단 평가
    +
    이 스텝을 마치면
    실제 기업 문제를 해결하는 AI 서비스를 처음부터 끝까지 직접 구현하여 취업 포트폴리오를 완성합니다.
    습득 스킬 실제 기업 문제 해결 / 팀 프로젝트 / 포트폴리오 완성

사용 기술 스택

Python 로고 아이콘

Python

FastAPI 로고 아이콘

FastAPI

LangChain 로고 아이콘

LangChain

OpenAI API 로고 아이콘

OpenAI API

Vector DB 로고 아이콘

Vector DB

PyTorch 로고 아이콘

PyTorch

Docker 로고 아이콘

Docker

AWS 로고 아이콘

AWS

GitHub 로고 아이콘

GitHub

PostgreSQL 로고 아이콘

PostgreSQL

Redis 로고 아이콘

Redis

HuggingFace 로고 아이콘

HuggingFace

after completion 수료 후,
이런 역량을 갖추게 됩니다

FastAPI 기반 프로덕션 AI API 서버 독립 구축
LangChain으로 복잡한 LLM 워크플로우 설계
도메인 특화 RAG 챗봇 서비스 개발 및 배포
멀티모달 AI 서비스 (텍스트+이미지) 구현
AWS EC2/ECS 기반 AI 서비스 클라우드 배포
LLM 에이전트 및 Tool 연동 자동화 시스템 구축
CI/CD 파이프라인 구성 및 자동화 배포
루시아(LUXIA) 기반 엔터프라이즈 AI 솔루션 구성

Benefits 솔트룩스 AI 캠퍼스만의 혜택
지금 합류하면 전원 지급

  • 혜택 1

    성적 우수자
    인턴십 기회 제공

    수업 성과와 프로젝트 역량을 바탕으로
    우수자에게 인턴십 기회 제공

    성적 우수자 인턴십 기회 제공 설명 아이콘

  • 혜택 2

    성적 우수자 솔트룩스
    서류전형 면제 혜택

    우수 수료생에게 솔트룩스 입사 지원 시
    서류전형 면제 혜택 제공

    성적 우수자 서류전형 면제 혜택 설명 아이콘

  • 혜택 3

    취업 연계 지원 및
    취업 코칭

    솔트룩스 및 파트너 기업 채용 연계와
    포트폴리오 코칭 및 면접 준비 지원

    취업 연계 지원 설명 아이콘

  • 혜택 4

    훈련비 전액 국비지원

    내일배움카드 발급자라면 누구나 훈련비 전액 국비지원 수혜 가능

  • 혜택 5

    매월 훈련수당+장려금 지급

    출석률에 따른 훈련수당+장려금 지급
    (월 40만원 지원)

  • 혜택 6

    기업 기준 포트폴리오 완성

    단순 실습 결과물이 아닌, 서비스 구현 흐름이 드러나는 AI 프로젝트 완성

  • 혜택 7

    현업 전문가 강사진

    솔트룩스 현직 AI 연구원 및 엔지니어가 직접 강의하는 생생한 실무 교육

  • 혜택 8

    GPU 실습 환경 제공

    LLM 파인튜닝 및 딥러닝 모델 학습을 위한 고성능 실습 환경 무상 제공

  • 혜택 9

    LLM 플랫폼 루시아 무료 제공

    솔트룩스 자체 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 교육기간 동안 무료로 사용

  • 주최

  • 선도기업

  • 운영기관

  • 파트너기관

자주 묻는 질문
  1. Q.

    AI 서비스 개발자는 어떤 일을 하나요?

    화살표 아이콘

    1. AI 서비스 개발자는 LLM, RAG, 챗봇, AI 에이전트 기술을 활용해 사용자가 실제로 이용할 수 있는 인공지능 서비스를 개발하는 직무입니다.
      단순히 AI 모델을 사용하는 것이 아니라, Python, FastAPI, API 연동, 데이터 처리, 배포까지 연결해 AI 웹서비스를 구현합니다.

  2. Q.

    AI 에이전트 개발자 취업은 어떻게 준비해야 하나요?

    화살표 아이콘

    1. AI 에이전트 개발자 취업은 Python 기초, 백엔드 개발, LLM 활용, 프롬프트 엔지니어링, RAG, LangChain, Vector DB, API 연동,
      서비스 배포 순서로 준비하는 것이 좋습니다.
      특히 실제 업무를 자동화하는 AI 에이전트 프로젝트 경험이 포트폴리오에서 중요합니다.

  3. Q.

    LLM 서비스 개발자는 어떤 일을 하나요?

    화살표 아이콘

    1. LLM 서비스 개발자는 대규모 언어모델을 활용해 챗봇, 문서 검색, 고객 상담 자동화, 업무 지원 AI, AI 에이전트 서비스를 개발합니다.
      OpenAI API 같은 LLM API를 연동하고, 검색 데이터와 결합해 정확한 답변을 제공하는 서비스를 구현합니다.

  4. Q.

    비전공자도 AI 서비스 개발자 취업이 가능한가요?

    화살표 아이콘

    1. 비전공자도 Python 기초부터 웹 개발, API, LLM 활용, RAG 챗봇, AI 서비스 배포까지 단계적으로 학습하면 AI 서비스 개발자 취업을 준비할 수 있습니다.
      중요한 것은 전공보다 실제 서비스를 만들어본 경험과 포트폴리오 완성도입니다.

  5. Q.

    AI 서비스 개발자와 백엔드 개발자의 차이는 무엇인가요?

    화살표 아이콘

    1. 백엔드 개발자는 서버, 데이터베이스, API 중심의 웹서비스 구조를 개발합니다.
      AI 서비스 개발자는 여기에 LLM, RAG, Vector DB, 프롬프트 설계, AI 모델 API 연동을 더해 챗봇, 문서 검색, 업무 자동화 같은
      인공지능 서비스를 구현한다는 차이가 있습니다.

  6. Q.

    AI 서비스 개발 국비지원 과정은 어떻게 선택해야 하나요?

    화살표 아이콘

    1. AI 서비스 개발 국비지원 과정은 단순 이론보다 실제 서비스 개발 프로젝트가 포함되어 있는지 확인해야 합니다.
      LLM, RAG, LangChain, FastAPI, Docker, AWS 배포, 포트폴리오 제작, 취업 지원까지 연결되는 과정인지 보는 것이 중요합니다.

  7. Q.

    K-디지털트레이닝 AI 서비스 개발 과정이란 무엇인가요?

    화살표 아이콘

    1. K-디지털트레이닝 AI 서비스 개발 과정은 AI 개발자 취업을 목표로 실무 프로젝트 기반 학습을 진행하는 직업훈련 과정입니다.
      내일배움카드 발급 및 참여 요건 충족 시 국비지원을 받아 Python, LLM, RAG, AI 에이전트 서비스 개발을 학습할 수 있습니다.

  8. Q.

    RAG는 AI 서비스 개발에서 왜 중요한가요?

    화살표 아이콘

    1. RAG는 LLM이 외부 문서나 데이터를 검색한 뒤 답변을 생성하도록 만드는 기술입니다.
      일반 챗봇보다 정확한 답변을 제공할 수 있어 사내 문서 검색, 고객 상담, FAQ 자동응답, PDF 분석 챗봇 같은 AI 서비스 개발에 많이 활용됩니다.

  9. Q.

    LangChain은 AI 에이전트 개발에 왜 필요한가요?

    화살표 아이콘

    1. LangChain은 LLM, 프롬프트, 검색 도구, Vector DB, API를 연결해 AI 서비스를 만들 수 있도록 돕는 개발 프레임워크입니다.
      단순 질문 답변 챗봇을 넘어 문서 검색, 도구 호출, 업무 자동화가 가능한 AI 에이전트 개발에 활용됩니다.

  10. Q.

    AI 서비스 개발자 포트폴리오에는 어떤 프로젝트가 좋을까요?

    화살표 아이콘

    1. AI 서비스 개발자 포트폴리오에는 AI 챗봇, RAG 기반 문서 검색 서비스, 기업 FAQ 자동응답 AI, PDF 문서 분석 챗봇, 고객 상담 자동화 서비스,
      LangChain 기반 AI 에이전트 프로젝트가 좋습니다.
      프로젝트 결과뿐 아니라 기획, 데이터 처리, API 연동, 배포 과정까지 보여주는 것이 중요합니다.

개강일까지
🔥 D-34 경력같은 신입, 결과는 실무 2년차급 프로젝트!

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(1) 수집항목
필수: 캠퍼스, 상담과목, 이름, 전화번호
선택입력: 아이디, 생년월일, 성별, 제목, 내용, 사진 등
(2) 개인정보 수집 방법 : 웹&모바일 홈페이지(온라인상담신청, 수강료조회, 내일배움카드제(계좌제)조회, 고용보험환급, 재직자국비과정조회, 시간표조회, 지점별 위치조회, 위탁교육문의 등), 서면양식 외


2. 수집한 개인정보의 이용
(1) 이용자가 제공한 모든 정보는 교육 서비스 제공, 이벤트 안내 등 필요한 용도로만 사용되며, 전화, SMS, 카카오톡 등으로 받아보실 수 있습니다. 목적이 변경될 시에는 사전에 동의를 구합니다.


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