SK네트웍스 Family AI 캠프

프로그램 요약

최신 AI 트렌드를 반영한 LLM 기반 멀티에이전트로 실제 서비스를 구현하는 실무형 AI 인재 양성(36기)

출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시

어떤 분이 수강하면 좋을지

• ✓전공·학력 무관 — K-디지털 트레이닝은 제도상 전공을 보지 않습니다
• ✓□ 학력 ㅇ 본 훈련과정은 신기술직종 중 인공지능 기술 중점 훈련으로 수료 후 취업을 희망하는 자를 대상으로 하며, 본 훈련과정의 원활한 학습을 위해 훈련 대상자는 다음 중 적어도 하나 이상의 학력을 보유하거나 이에 준하는 역량을 보유한 자를 우대하여 선발
• ✓국내·외 대학 학사 학위 취득 자 또는 취득 예정자
• ✓국내·외 대학 석사 학위 취득 자 또는 취득 예정자
• ✓기타 이에 준하는 역량 보유자 □ 전공 ㅇ 본 훈련과정은 신기술직종 중 인공지능 기술 중점 훈련으로 수료 후 취업을 희망하는 자를 대상으로 하며, 본 훈련과정의 원활한 학습을 위해 훈련 대상자는 다음 중 적어도 하나 이상의 전공을 이수하거나 이에 준하는 역량을 보유한 자를 우대하여 선발
• ✓SW 관련 전공
• ✓수학, 통계학 관련 전공

하루 6시간 이상 수업이라 직장·학업 병행이 어렵습니다.

출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건

커리큘럼

1. 101 프로그래밍과 데이터베이스

   Python과 SQL 활용 프로그래밍·DB 관리 · 크롤링 구현을 통한 데이터 수집과 저장

2. 202 데이터 분석·머신러닝·딥러닝

   Numpy, Pandas, Scikit-learn 활용 데이터 분석 및 머신러닝 · 딥러닝 심층 인공신경망 모델 구축 및 평가

3. 303 자연어처리 및 LLM

   다양한 LLM 모델 활용, RAG 포함 프롬프트 엔지니어링 · sLLM 파인튜닝, 자연어-이미지 멀티모달 모델 적용

4. 404 웹 개발 및 Multi Agent 서비스

   소프트웨어 개발 프로세스, html/css/javascript, Django 웹 개발 · 클라우드 환경 다중 에이전트 기반 AI 접목 Application 개발

5. 5Pilot Project1 프로그래밍과 데이터 기초

   데이터 수집·웹크롤링 · MySQL 설계 및 저장 · Streamlit 데이터 조회 GUI 구현

6. 6Pilot Project2 데이터 분석과 머신러닝·딥러닝

   EDA 및 전처리 · 머신러닝/딥러닝 모델링 및 최적 모델 선정·배포

7. 7Pilot Project3 LLM(초거대언어모델)

   벡터DB 생성, LangChain RAG 질의응답 구현 · Multi Agent 구조 설계, LangGraph/Google ADK 기반 협업 구현

8. 8Pilot Project4 AI 활용 애플리케이션 개발

   요구사항 분석 및 시스템 구성도 설계 · 백엔드 API, 프론트 웹페이지 구현, 클라우드 배포 · 프론트엔드·백엔드·LLM·DB 통합 테스트

9. 9Project5 Final Project 멘토링

   프로젝트 기획 · 핵심기술 활용 및 현장 노하우 전수 · 프로젝트 피드백 및 발표회

출처 · 기관 랜딩페이지 · 접힘은 고용24 등록 교과목

지원 혜택

출처 · 기관 랜딩페이지 · 훈련장려금은 제도

지원 절차

1. 1STEP1 홈페이지 지원서 제출
2. 2STEP2 온라인 인터뷰(성장가능성, 취업 의지, 팀 커뮤니케이션 평가)
3. 3STEP3 합격자 발표(인터뷰 익일)
4. 4STEP4 자부담금 결제 및 사전 컨설팅
5. 5STEP5 사전학습(Python 기초 온라인 강의)
6. 6STEP6 AI캠프 수강

출처 · 기관 랜딩페이지 · 기관마다 다릅니다

자주 묻는 질문

출처 · 제도 요건 · 과정 데이터로 답이 채워지는 질문만