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소개

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참가 대상

MLOps 엔지니어, AI 클라우드 인프라 관리 등 직무 취업 희망자

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학습 목표

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커리큘럼

1) AI 기초 및 직무 이해

오리엔테이션
AI 캠퍼스 소개
훈련과정 운영 프로세스 안내
훈련생 유의사항 안내
훈련시설 안내
온보딩(동료와 친해지기)
창의적 문제 해결 전략 워크숍
공동 목표 달성을 위한 팀 프로젝트
웰컴키트 제공
MLOps 현직자 특강
MLOps 현직자 직무 특강
개발·구축 취업 사례(Case Study)
AI 윤리
AI 개발자 윤리
사용자 및 개발자 규제 개념
윤리 거버넌스 프레임워크
안전성 및 책임성

2) 클라우드 인프라 및 시스템 운영

리눅스 및 시스템 관리 기초
Linux 기본 명령어
사용자 및 프로세스 관리
서비스 관리
네트워크 기초(라우팅, IP, 서브넷 등)
NHN Cloud
NHN Cloud Essentials
NHN Cloud Architecting
MLOps를 위한 클라우드 환경 구성
NHN Kubernetes Service (NKS)
Cloud Native MLOps 기초
Kubernetes 기반 MLOps 환경 구축
NKS 활용 실습
Kubernetes GPU 자원 최적화
K8s 클러스터 구축 및 운영
GPU 자원 활용
네트워크 및 스토리지 리소스 활용

3) AI·머신러닝 핵심 기술

데이터 과학
데이터 추출 및 변환
결측치 및 이상치 처리
데이터 분석
선형대수 기초
지도 및 비지도 학습
회귀 및 분류
경사하강법 구현
앙상블 알고리즘
강화학습
다중 슬롯 머신(Multi-Armed Bandit)
MDP 프로세스
몬테카를로 알고리즘
모델 프리 학습
딥러닝
CNN
RNN
LSTM
MLP 설계
Transformer
GAN
멀티모달 AI
Computer Vision
자연어처리(NLP)
VLM(Vision Language Model)
LLM(Large Language Model)
Small Language Model
강화학습(DQN, PPO)

4) MLOps 자동화 및 운영

모델 서빙
모델 로드 및 추론 로직 구현
Inference Server 구축
실험 관리
모델 레지스트리 관리
실험 파라미터 관리
학습곡선 시각화
데이터 워크플로우
Feast Feature Store 구축
실험 추적
Airflow DAG 구현
MLOps 파이프라인 구축
데이터 파이프라인 구축
Feature Store 연계
CI/CD 파이프라인 구축
Kubeflow 파이프라인 운영
Kubeflow Pipeline 설계
자동 서빙 구축
모니터링 및 지속적 학습(CT)
모델 성능 모니터링
데이터/모델 드리프트 탐지
자동 재학습
모델 거버넌스 및 감사

5) 참여기업 솔루션 실습

WiseAIOps 교육
WiseAIOps 솔루션 활용 실습
AIOps 기반 운영 환경 체험

6) 프로젝트

참여기업 프로젝트 1
스마트 팩토리 설계
에지 보전 프로젝트
참여기업 프로젝트 2
AI MLOps 기반 AI EMS 플랫폼 구축 프로젝트
프로젝트 발표회
팀 프로젝트 결과 발표
프로젝트 리뷰 및 피드백

7) 취업 및 포트폴리오 과정

포트폴리오 작성 및 고도화
포트폴리오 다듬기
기술 블로그 작성 및 정리
GitHub 관리 및 배포
취업역량 프로그램
AI 활용 자기소개서 작성
리더십 및 팀빌딩
조직 커뮤니케이션
비즈니스 매너
AI 활용 보고서 작성
엑셀 실무 활용
프로필 촬영

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위치

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