AI서비스 개발을 위한 클라우드활용 실무
- 1차 개강일
- 24년 11월 05일(화)
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AI서비스 개발을 위한 클라우드활용 실무입니다.
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클라우드 플랫폼을 활용하여
AI 서비스 개발을 구현해보는
AI 서비스 개발을 위한
클라우드 활용 실무 과정이란?
인공지능 개념과 클라우드 개념부터 습득하며,
AWS 클라우드에서 제공하는 도구들을 이용해서 AI 서비스 개발, 배포,
운영해보는 실무 중심의 프로젝트로 만들어봅니다.
Start now
K-디지털 트레이닝의 장점은 - 참여기업 대상으로 SW전문인력 채용 및 직무분야에 대한 수요조사를 실시하여 교육과정에 반영
- 참여기업 요구사항 - AI 웹서비스 개발 경험, 아이디어 도출·기획 경험, 풀스택(프론트/백엔드 경험), 형상관리 경험, 데이터베이스 경험, 클라우드기반 웹서비스 구축기술 경험, DB 검색 및 활용, 클라우드, Docker 배포
- 필요기술(직무역량) - 클라우드 이해, 인공지능 이해, 프론트엔드 프로그래밍, 백엔드 프로그래밍, 데이터베이스 관리, 프론트엔드 프레임워크, GIT, GITHUB 형상관리, 클라우드 서비스 활용, 챗봇 / API 기술 등
- 인력양성목표 (훈련목표,인재상) - 클라우드 인프라 구축 및 환경하에 AI 서비스 개발·적용해 보며, 관련 분야의 이론적, 기술적 이해도를 높이고 소스 코드 관리 및 협업 시스템을 적용하여 AI 서비스를 기획, 개발할 수 있는 능력을 함양.
실무형 인재양성을 통한 교육과정 설계
클라우드+개발+운영 융복합
전문인력 양성과정의 방향성 설정으로
훈련중심의 교육을 실천합니다.
기업형 커리큘럼 및 프로젝트 진행
- 기업수요 기반 훈련과정 운영
- PBL 방식(이론+실습+팀별 토의+과제 발표)의 실무 프로젝트 제작
- 최고의 강사 및 멘토 운영
- 취업역량 교육 및 멘토링 실시
- 장기 프로젝트를 통한 협업으로 완성도 높은 프로젝트 진행.
- 웹 서비스개발, 풀스택 기본 역량으로 교육 구성.
- 데이터 분석 및 시각화 커스터마이징을 할수 있는 인력으로 교육수행
- AI 웹서비스 기획부터 개발 결과물까지 제작하는 경험을 함으로써
실무 현장에서 필요로 하는 전문 인력 양성을 목표.
수료 후 “끝”이 아닌 새로운 “시작” 취업 지원 시스템!
합격 전략 A to Z 전문 커리어 코치에게 1:1컨설팅 진행
구인공고 공유 및 추천 수강생 니즈를 분석해 개인별 맞는 기업을 매칭
온/오프라인 취업 특강 취업 전략에 대한 특강을 진행하여 다가올 취업에 대응
취업 후에도 지속적인 관리 취업 후에도 커리어 설계 / 미취업자도 6개월까지 취업지원
- 정규교과
- 클라우드의 이해, 인공지능의 이해, 개발 환경 구축, 클라우드 기본 구성
- 리눅스기반 컨테이너 개발 환경 구축, 웹프로그래밍(프론트엔드), 웹프로그래밍(백엔드), 관계형 데이터베이스
- Docker, Kubernetes, 머신러닝 & 딥러닝, 콘텐츠 요약 알고리즘, 챗봇 개발
- 클라우드기반 NLP 모델 활용 AI 컨텐츠 요약 서비스 구축 프로젝트 1
- 팀 주제 1: 회의록 자동 작성 및 분석 요약 서비스 개발
- 팀 주제 2: 동영상 컨텐츠 요약 서비스 개발
- 클라우드기반 AI 도우미봇 서비스 구축 프로젝트 2
- 팀 주제 1: 취약점 분석 기반 외국어 교육 도우미봇 개발
- 팀 주제 2: 생활 패턴 기반 헬스 케어 도우미봇 개발
현장에 직접 투입하는
특화된 현장실습 프로젝트를
진행 함으로써,
전문 인력을 양성합니다.
실무/인사담당자 수요 조사에 의한 맞춤형 교육과정 설계로,
프로젝트 기술 교육 및 실무 프로젝트를 반영하여
경쟁력 있는 인재로 성장합니다.
관련 자격증 취득이 가능합니다.
수강후기
커리큘럼
- 1
클라우드의 이해
- 클라우드 정의 및 개요
- 네트워크와 프로토콜의 개념
- 클라우드 서비스 모델
(IaaS, PaaS, SaaS)의 개념 - 클라우드 가상화 기술의 개념
- 클라우드 트렌드 및 주요 서비스 개념
- 2
인공지능의 이해
- 인공지능의 기본 개념
- 인공지능 클라우드 서비스의 개념
- 머신러닝, 딥러닝의 개념
- 자연어처리, 컴퓨터 비젼의 개념
- 3
개발 환경 구축
- 통합개발환경 구축
- 형상관리 이해
- Git Hub 연동 및 사용법
- IDE 와 형상관리 연동 환경 구축
- 4
클라우드 기본 구성
- 클라우드 서버 가상화
- AWS EC2 리눅스 서버
- AWS VPC 네트워킹
- EBS, EFS, S3 스토리지
- AWS RDS 데이터베이스
- 5
리눅스기반 컨테이너 개발 환경 구축
- 리눅스 설치 및 기본 명령어
- Virtual Machine 사용법
- Host OS 와 Guest OS 구성
- 도커 설치 및 기본 명령어
- 6
웹프로그래밍(프론트엔드)
- 웹 & 브라우저 이해
- HTML5 / CSS 구조 이해 및 학습
- HTML & CSS를 활용한
다양한 레이아웃 구현 - Javascript 문법 학습
- Javascript & DOM을 활용한
다양한 UI 구현 - UI Framwork 활용
- 7
웹프로그래밍(백엔드)
- Python 프로그래밍 문법
- FastAPI 프레임워크 활용
- RESTful API 설계 및 구현
- MySQL 데이터베이스 구축
- 데이터베이스 연동 학습
- 8
관계형 데이터베이스
- 데이터베이스 기초와
관계형 데이터베이스 설계 - SQL 기초 및 활용
- 트랜잭션 및 동시성 제어
- 데이터베이스 관리,운영
- 데이터베이스 기초와
- 9
Docker
- Docker 개요 및 컨테이너 기술 개요
- Docker 서비스 환경 구성 및
서비스 빌드 배포
- 10
Kubernetes
- Kubernetes 아키텍처의 이해
- Kubernetes 리소스를 정의하는
YAML 파일 작성 학습 - Deployment를 사용한
애플리케이션 배포
- 11
머신러닝 & 딥러닝
- 머신러닝 알고리즘의 원리
- 딥러닝 기초 이론과 개념
- 모델 학습과 평가에 대한 실습
- 12
콘텐츠 요약 알고리즘
- 핵심 문장 추출 알고리즘 이해
- 텍스트 전처리 및 토큰화
- 13
챗봇 개발
- 챗봇 기본 개념의 이해
- 대화형 인공지능의 기초 개념의 이해
- 14
프로젝트
- 팀 주제 1: 회의록 자동 작성 및
분석 요약 서비스 개발 - 팀 주제 2:
동영상 콘텐츠 요약 서비스 개발 - 팀 주제 1: 취약점 분석 기반
외국어 교육 도우미봇 개발 - 팀 주제 2: 생활 패턴 기반 헬스 케어
도우미봇 개발
프로젝트 1. 클라우드기반 NLP 모델 활용
AI 콘텐츠 요약 서비스 구축프로젝트 2.
클라우드기반 AI 도우미봇 서비스 구축 - 팀 주제 1: 회의록 자동 작성 및
K-디지털(개발자 ICT융합)
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