공모요강

개요

AX 시대가 원하는 AI 개발자 과정 안내

AX 시대가 원하는 개발자는
AI를 다루고, 설계하고, 검증하는 사람입니다.

CHOONGANG IS THE ANSWER!
AI 에이전트 개발자, 중앙에서 시작하세요.

훈련 개요

• 훈련기관: 중앙정보기술인재개발원
• 훈련일정: 2026년 7월 28일 ~ 2026년 11월 9일
• 훈련시간: 총 560시간
• 훈련기간: 약 3.5개월
• 훈련정원: 회차당 30명
• 교육목표: 파이썬부터 LLM 연동, RAG 구축, 클라우드 배포까지 수행할 수 있는 AI 에이전트 서비스 개발자 양성
• 홈페이지: www.choongang.co.kr
• 문의: 02-313-1711
  평일 09:00~18:00

※ 훈련일정은 기관 사정에 따라 변경될 수 있습니다.

교육 혜택

Q. 훈련장려금이 지급되나요?

네. 월 30만 원의 훈련장려금을 받을 수 있습니다.
단, 단위기간 출석률이 80% 이상이어야 지급됩니다.

Q. 취업 관련 혜택은 무엇이 있나요?

• 수료 후 한국SW산업협회 약 9,000개 회원사에 채용 추천
• 채용 예정 SW기업 현직 개발자의 실무 프로젝트 밀착 멘토링
• 프로젝트 성과발표회를 통한 우수 수료생 채용 연계
• 모의면접, 채용정보 제공, 취업상담 및 잡매칭 지원

Q. 다른 혜택은 무엇이 있나요?

• 훈련 교재 무료 제공
• 수강생 대상 정보처리기사 실기 대비 무료 특강
• 수료 후 6개월간 취업 사후관리

훈련 교사 안내

AI·빅데이터 분석 개발 전문가 안화수

 

현재 소속

• 중앙정보기술인재개발원 훈련교사

주요 강의 경력

• 전 KH정보교육원 전임강사
• 전 ㈜소소리 한국IT캠퍼스 전임교수
• 전 서울기술인력개발원 강사
• 전 YTC직업전문학교 일본 해외취업과정 강사
• 전 대신직업전문학교·그린컴퓨터아트학원 강사
• 전 고려IT컴퓨터학원 교무실장
• 전 중앙정보처리학원 훈련교사

주요 프로젝트 및 연구·교육 분야

• 생성형 AI(ChatGPT·Claude·Gemini 등) 활용 서비스 개발
• LLM·RAG 기반 AI 챗봇 및 사내 지식검색 시스템 개발
• LangChain·Vector DB 기반 AI Agent 개발
• 프롬프트 엔지니어링 및 AI 업무 자동화
• 머신러닝·딥러닝 알고리즘 및 TensorFlow 기반 모델 개발
• 인공지능 챗봇 API 개발
• R 기반 빅데이터 분석·시각화
• 파이썬 기반 빅데이터 분석·시각화
• 분석 → 설계 → 구현 → 테스트 전 과정 프로젝트 지도

보유 기술 스택

• AI: LLM, RAG, LangChain, Vector DB, TensorFlow, 머신러닝·딥러닝
• Language: C, C++, C#, Java, Python
• Database: MySQL, SQLite, Oracle
• Web: Servlet/JSP, HTML5, CSS3, JavaScript, jQuery
• Framework: Spring, MyBatis, Hibernate
• Mobile: Android, iPhone

보유 자격증

• 정보처리기사
• 직업훈련교사
  정보기술개발·정보기술전략계획·인공지능·사무자동화
• 리눅스마스터 1급
• 네트워크관리사 1급
• 임베디드 소프트웨어 개발 전문가

교육대상

이런 분들을 찾습니다

• 비전공자이지만 AI 개발자로 취업하고 싶은 취업준비생
• 개발 분야로 직무를 전환하고 싶은 분
• AI·SW 역량을 강화하고 싶은 재직자
• AI를 단순히 사용하는 유저가 아니라 직접 만드는 빌더가 되고 싶은 분
• AI 서비스를 직접 만들어보고 싶은 분
• 국비지원으로 부담 없이 실력을 키우고 싶은 분
• LLM을 활용한 AI 에이전트를 직접 개발하고 싶은 분

커리큘럼 구성

1. 파이썬 데이터분석 32시간

• Python 기초 문법 및 FastAPI 개발환경 구성
• Git·GitHub 버전 관리 및 협업 전략
• CLI·Linux 기본 명령어 및 Shell 스크립트
• REST API 설계
• 외부 API 데이터 수집 자동화
• NumPy·Pandas 데이터 탐색 및 특징 추출
• Matplotlib 데이터 시각화

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2. 인공지능 데이터 전처리 24시간

• 결측값·이상치 처리
• 정규화·표준화·인코딩
• Feature Engineering 및 파생변수 생성
• 텍스트·시계열 데이터 전처리
• Tokenization 및 Stopword 제거
• RAG 기반 문서 정제
• Chunking·Embedding
• Vector DB 적재

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3. 인공지능 모델 학습 24시간

머신러닝·딥러닝 알고리즘

• 회귀·분류·앙상블
• CNN·RNN·Transformer
• Hugging Face 전이학습
• 평가지표 설계

LLM 구조 이해 및 API 활용

• Transformer·Attention·Token 구조
• OpenAI·Gemini·Claude·LLaMA API 연동
• Structured Output
• 멀티스텝 추론 기초

Prompt Engineering

• Role·Instruction 체인
• Few-shot·CoT 프롬프트
• 출력 형식 제어
• AI 응답 품질 기준 설계

RAG·Fine-tuning

• RAG 개념 및 실습
• Hallucination 대응
• Fine-tuning·Adapter 기법 이해

교육 후 수행할 수 있는 것

• LLM API를 직접 연동하고 원하는 형태로 응답 제어
• Prompt Engineering을 활용한 AI 출력 품질 개선
• RAG 파이프라인 구조 이해 및 기초 구현

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4. 인공지능 서비스 상세설계 96시간

AI 서비스 아키텍처 설계

• 마이크로서비스와 모놀리식 구조 비교
• 요구사항 명세
• 데이터 파이프라인 설계
• Swagger API 설계

LangChain·LangGraph 에이전트 설계

• Chain·Memory
• Tool Agent·ReAct
• LangGraph 멀티스텝 추론
• Multi-Agent 협업

백엔드 서비스 설계

• LLM API 호출
• RAG 파이프라인 연결
• FastAPI 서버 구축

프론트엔드 서비스 설계

• Chat UI
• Dashboard
• 사용자 입력방식
• Streaming UX

AI 서비스의 전체 구조를 직접 설계하고 명세서로 작성하는 능력을 키웁니다.

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5. AI 플랫폼 지식화 구현 96시간

RAG 파이프라인·Vector DB

• Chroma·Pinecone·FAISS 구축
• Embedding 및 코사인 유사도 검색
• Cross Encoder Re-ranking
• 문서 기반 질의응답 시스템

지식 플랫폼·백엔드·프론트엔드

• LLM API 연동 및 프롬프트 심화
• 지식그래프·온톨로지 기초
• LangChain·LangGraph 활용
• FastAPI·Spring Boot 백엔드
• React·Vue 프론트엔드
• Chat UI 및 데이터 시각화

RAG 파이프라인과 Vector DB를 직접 구축해 기업 내부 AI 지식검색 서비스를 완성합니다.

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6. AI 플랫폼 인터페이스 구현 80시간

풀스택 AI 서비스 구현

• FastAPI REST API 서버
• LangChain·LangGraph Agent API
• PostgreSQL·ORM·JWT
• 비동기 처리 및 성능 최적화

프론트엔드 통합 연동

• React AI 서비스 UI
• Streaming UI
• CORS·환경변수 관리
• Logging 모니터링

추가 인터페이스

• Streamlit·Gradio 대시보드
• Docker 컨테이너화
• TorchServe·Triton 모델 서빙
• API Rate Limiting

MCP·에이전트 인터페이스

• MCP(Model Context Protocol) 이해 및 활용
• Tool 정의
• 입력 스키마와 결과 반환 구조
• AI 에이전트 인터페이스 6종

교육 후 수행할 수 있는 것

• FastAPI와 React 기반 풀스택 AI 서비스 구현
• MCP를 활용해 외부 API와 DB를 사용하는 에이전트 개발
• Docker 컨테이너화 및 실제 서버 배포

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7. 품질관리 16시간

LLM 품질관리 및 검증

• Hallucination 탐지 및 대응
• RAGAS 품질평가
• 응답 품질지표 설계
• Logging 모니터링

테스트 자동화 및 CI/CD

• 단위·통합·성능 테스트 자동화
• GitHub Actions·Jenkins CI/CD
• 드리프트 탐지
• A/B 테스트

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8. 서비스 이행 16시간

컨테이너화 및 클라우드 배포

• Docker 컨테이너화
• Kubernetes 무중단 배포
• AWS SageMaker
• GCP Vertex AI

MLOps 워크플로

• MLflow·Kubeflow
• 모델 버전 관리
• 운영 자동화
• 장애 대응 절차

개발한 AI 서비스를 실제 운영환경에서 유지·관리·개선하는 역량을 기릅니다.

실무 프로젝트 168시간

GovFit AI

정부지원사업을 자동으로 탐색·추천하고 신청서를 생성하는 서비스

• RAG
• Cross-Encoder
• LangGraph
• FastAPI

ClaimZero

물류 클레임을 자동 분류하고 대응 초안을 생성하는 서비스

• RAG
• LangChain
• MCP(Slack)
• RAGAS

PatentGuard AI

특허 유사도를 분석하고 회피설계 방안을 제안하는 서비스

• BGE-M3
• Pinecone
• LangGraph 다단계 추론

SalesGPT

B2B 제안서를 자동으로 생성하는 서비스

• LangGraph Agent
• MCP 멀티도구
• DART API
• python-docx

프로젝트 수행 범위

기획·설계 → 개발 → Docker·Kubernetes 배포 → CI/CD·MLOps 파이프라인까지 전 과정을 수행합니다.

• GitHub 포트폴리오 완성
• 서비스 배포 URL 제출
• README 작성
• 프로젝트 발표자료 작성

 

 

지원 및 선발절차

신청접수 → 대상심사 → 상담 인터뷰 → 최종선발

지원대상

• 의사소통이 원활하고 문제해결 및 프로젝트 수행 능력이 우수한 분
• 경험과 전공에 관계없이 AI 서비스 개발 분야에 관심 있는 분
• 직무전환을 희망하는 분
• 최근 3년 이내 졸업자
• 2027년 2월 졸업예정자
• 전문대학 졸업 이상

수료 후 취업지원

채용 연계 기업

총 30개 기업에서 약 50명을 채용할 예정이며, 연계기업은 지속적으로 발굴합니다.

취업 연계 방식

수료 전 프로젝트 성과발표회를 개최합니다.

• 참여기업 임직원 및 채용담당자 참석
• 프로젝트 심사
• 대상·최우수상·우수상 시상
• 우수 수료생 채용 연계

수료 후 사후관리

• 모의면접 지원
• 채용정보 제공 및 취업상담
• 경력개발 지원
• 잡매칭 및 취업특강
• 취업자 멘토링
• 주간 취업현황 공유
• 수료 후 6개월간 사후관리 운영