생성형 AI와 프롬프트를 활용한 자바 응용개발자 양성과정
시사IT아카데미평생교육원 · 3회차 · 서울 강남구
프로그램 요약
프론트엔드·백엔드·데이터베이스를 포함한 웹 풀스택 기술과 생성형 AI·클라우드 기술을 함께 학습해 AI 기반 웹서비스를 기획·개발·배포할 수 있는 과정
- 모집마감
- 개강 전까지
- 수업일정
- 2026.10.20 ~ 2027.05.25약 7개월
- 모집정원
- 20명
- 총 시간
- 1,182시간
- 학습장소
- 서울서울특별시 강남구 테헤란로4길 28(역삼동, 송민빌딩)오프라인
- 강의장
- 5층
- 수강료
- 0원 전액 국비지원
- 훈련장려금
- 월 최대 816,000원
출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시
어떤 분이 수강하면 좋을지
- ✓전공·학력 무관 — K-디지털 트레이닝은 제도상 전공을 보지 않습니다
- ✓교육에 대한 열정 및 취업에 대한 의지가 높은 인재
- ✓참여기업의 채용수요에 적합한 인력으로 성장 발전 가능성이 높은 인재
- ✓디지털 신기술로 개발하고 연구 및 탐구하려는 창의적이고 혁신적인 인재
- ✓학력 및 전공 : 학력, 전공 관계없음(비전공자 가능) / IT / SW 관련 학과 우대
- ✓자격증 우대 : IT관련 자격증 우대
- ✓직무경력 : 무관
출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건
커리큘럼
- 1Chapter01 Java 기본 문법 및 객체지향프로그래밍
변수, 조건문, 반복문, 함수 · OOP(클래스, 객체, 상속, 다형성) · 예외처리, 입출력(IO), 컬렉션 프레임워크
- 2Chapter02 데이터베이스 기본 개념과 SQL
테이블·레코드·필드, 기본키/외래키 · SQL 기본문법(SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE) · JDBC 연동
- 3Chapter03 프론트 웹 개발(HTML5,CSS3,JS,Ajax,React)
HTML5+CSS3 레이아웃 · JavaScript 동적 동작 구현 · Ajax 비동기 통신 · React JSX·상태관리·라우팅 · Node.js 백엔드 API
- 4Chapter04 백엔드 개발(Spring Boot)
Spring Boot 특징과 설정 · Spring JDBC/JPA, ORM
- 5Chapter05 Cloud 기반 환경구축
리눅스 기본, AWS 구축·활용 · Docker 가상화·클러스터링·CI/CD 배포
- 6Chapter06 OpenAPI·Spring Boot 웹개발 프로젝트
커뮤니티 웹서비스 · 교육관리시스템(LMS) · 쇼핑몰 개발
- 7Chapter07 파이썬 프로그래밍 & 데이터 분석
파이썬 기초·심화 · NumPy/Pandas 데이터분석 · BeautifulSoup/Selenium 웹크롤링
- 8Chapter08 데이터 전처리 & 벡터화
전처리, 라벨링/주석달기 · Word Embedding
- 9Chapter09 머신러닝
지도학습(분류/회귀), 비지도학습(군집화/PCA), 강화학습
- 10Chapter10 트랜스포머모델 & 딥러닝
Self-Attention, BERT/GPT 구조 · PyTorch 기본 · CNN/RNN/Transformer 모델 구현
- 11Chapter11 모델 훈련 & 최적화
Google AI Studio Gemini 1.5 Flash 파인튜닝 · RAG 시스템 소개 및 활용
- 12Chapter12 생성형AI 실무 학습
Gemini 파인튜닝 실습 · 오픈소스 챗봇(Llama 3.1 8b) 구축 · RAG 벡터DB(FAISS) 구축 · 이미지 LLM(Llama 3.2 11b), 스테이블 디퓨전
- 13Chapter13 파이널 프로젝트
커뮤니티 웹서비스+생성형AI · 교육관리시스템(LMS)+생성형AI · 쇼핑몰+생성형AI
- 14Chapter14 참여기업특강/취업특강
기업 특강, 채용동향 및 취업상담
- 15Chapter15 프로젝트 발표회/수료식
고용24 등록 교과목 19개 보기
- OpenAPI 및 Spring Boot를 이용한 웹개발 프로젝트주제1) - 웹 기반의 커뮤니티 웹서비스 개발 주제2) - 웹 기반의 교육관리시스템(LMS)개발 주제3) - 웹 기반의 쇼핑몰 개발
- Java 기본 문법 및 객체지향프로그래밍- 자바 기본 문법 및 개념 : 변수, 조건문, 반복문, 함수 등 - 객체지향프로그래밍(OOP)개념 : 클래스, 객체, 상속, 다형성 등 - 예외처리 : try-catch문, 예외클래스 등 - 입출력(IO)처리 : 파일읽기 / 쓰기, 키보드 입력 등 - 컬렉션 프레임워크 : 리스트, 맵, Set등의 자료구조 활용
- 데이터베이스 기본 개념과 SQL- 데이터베이스 기본 개념 : 테이블, 레코드, 필드 등 - 관계형 데이터 베이스 개요 : 테이블 간의 관계, 기본키, 외래키 등 -SQL 기본문법 : SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 등 -데이터베이스 연동 : JDBC(Java Database Connectivity) 활용
- 프론트 웹 개발 기술 활용 (HTML5,CSS3,JavaScript,Ajax,React)- 웹 개발 기초 및 동작 원리와 클라이언트 - 서버 모델 이해 - HTML5+CSS3 활용 웹 페이지 구조화를 위한 태크와 요소와 스타일링과 레이아웃 디자인 구현 - JavaScript의 역할과 기본 문법 소개 및 함수 개념 이해 - JavaScript를 이용한 웹 페이지의 동적인 동작 구현 - Ajax와 비동기 통신 학습 - Ajax의 개념과 웹 애플리케이션에서의 활용 방법 - 서버 데이터를 비동기적으로 가져와 웹 페이지 업데이트 - React 개요와 특징 - JSX 문법 이해와 컴포넌트 개발 방법 - 컴포넌트의 상태(state)관리와 이벤트 처리 - React라우팅과 상태 관리 - ReactRouter활용 페이지 라우팅 구현 - 상태 관리 라이브러리 (예 : Redux,MobX) 사용법 - Axios 라이브러리를 활용한 서버와의 HTTP 통신 실습 - Node.js를 활용한 백엔드 서버 개발 - API엔드 포인트 작성 및 데이터처리 로직 구현
- 백엔드 개발 기술 활용(SpringBoot)- Spring Boot의 특징과 설정 방법 학습 - 자동 구성 및 개발 생산성 향상에 대한 이해 - SpringJDBC 또는 SpringDataJPA를 활용한 데이터베이스 연동 방법 학습 -ORM(Object-RelationalMapping) 개념과 활용 방법 학습
- Cloud 기반의 환경구축 및 개발운영- 리눅스 운영체제 기본 개념 이해 - 리눅스 명령어와 파일 시스템 실습 - AWS구축및활용 - Docker기반의 가상화 및 클러스터링 기술 - Docker를 활용한 CI/CD 배포
- 파이썬 프로그래밍 & 데이터 분석- 파이썬 기초 및 심화 - 데이터분석기초(NumPy, Pandas 활용하여 데이터 다루기) - 웹크롤링(BeautifulSoup,Selenium으로 데이터 수집)
- 데이터 전처리 & 벡터화- 데이터 전처리 (Preprocessing) - 라벨링&주석달기(Annotation) - 벡터화(WordEmbedding)
- 머신러닝- 지도학습(분류/회귀), 비지도학습(군집화/PCA), 강화학습 개념 이해
- 트랜스포머모델 & 딥러닝O 트랜스포머 모델 이해 - Self-Attention, Positional Encoding, BERT/GPT 구조 이해 O PyTorh기본 -텐서 개념, 신경망 기초, 손실 함수, 옵티마이저 학습 O 딥러닝모델구현 -CNN(이미지처리),RNN(시퀀스데이터),Transformer기반모델학습
- 모델 훈련 & 최적화- Google AI Studio 활용하여 Gemini 1.5 Flash(LLM) 실행 - Google AI Studio 활용하여 Gemini 1.5 Flash(LLM) 특정 지식 데이터 파인 튜닝 - Google AI Studio의 프롬프트 활용하여 파인 튜닝 결과 확인 및 개선방안 학습 - RAG 시스템 소개 및 활용 방안
- 실제 구축 사례를 기 반으로 생성형AI 실무 학습- Google AI Studio 활용하여 Gemini 1.5 Flash(LLM)에 특정 지식 데이터 파인 튜닝 실습 - 오픈소스 챗봇시스템을 활용하여 챗봇 시스템 구축(예, llama-3-8b-instruct) - LLM 설치 실습(Llama 3.1 8b 모델 설치) - LLM 설치 후 챗봇시스템 활용하여 질문, 답변 형태로 설치 결과 테스트 - RAG 데이터 저장소(백터 DB - FAISS) 설치 - RAG 시스템 설치(도큐멘트 로더, 데이터 수집 변환 시스템, 데이터 임베딩 도구, 백터유 검색기능(FAISS내 검색기능), RAG 작업 스케쥴러) - 데이터 임베딩 도구 활용하여 토크나이저와 백터화 결과 테스트 - LLM & RAG 다국어 최적화 시스템 설치(Meta의 NLLB 모델 설치) - RAG 시스템의 백터 DB에 저장할 데이터 선정 작업 - RAG 데이터 저장소로 데이터 수집, 변환 및 저장 - 답변 자료 결합 처리 실습 : LLM 답변자료와 RAG시스템 답변자료를 결합하여 챗봇에서 볼 수 있도록 함 - LLM 답변과 RAG 시스템 답변자료 결합 후 다국어 변환 실습 - 이미지 LLM 설치(Llama 3.2 11b 모델 설치) - LLM 설치 후 챗봇시스템 활용하여 질문, 답변 형태로 이미지 생성 사례 실습 - 스테이블 디퓨전 모델 설치 및 샘플 이미지 생성 실습
- 프라이빗 생성형 AI 기술을 융합한 파이널 프로젝트주제1) - 웹기반의 커뮤니티 웹서비스 개발 + 생성형 AI 구축 주제2) -웹 기반의 교육 관리 시스템 (LMS)개발 + 생성형 AI 구축 주제3) -웹기반의 쇼핑몰 개발 + 생성형AI구축
- 입학식- 기관장 및 운영자소개 인사 - HRD 출석 및 유의사항안내 - 강의장, 휴게공간 에티켓 안내 - 학사관리 시스템소개 및 가입 안내 - 예방교육(부정훈련, 성희롱, 안전교육) 등
- 수료식- 수료 및 사후관리(취업지원 등) 안내 - 훈련교사 및 훈련생 소감 및 피드백 - 수료증 배부 및 공지사항 전달
- 참여기업특강- 기업 특강
- 취업특강- IT기업의 채용동향 및 인재상 - 이력서 클리닉 - JOB FAIR - 모의 면접 및 취업상담 등
- 프로젝트 발표회- 프로젝트 발표회 (총 2회 진행 / 조별 20분 내외 발표) - 우수 팀 및 우수학생 포상 (참여기업 평가 기준으로 총 2회 시상함)
- 총 훈련시간1182 시간
출처 · 기관 랜딩페이지 · 접힘은 고용24 등록 교과목
지원 혜택
금전 지원
- ·수강료 100% 국비지원 무료교육
- ·훈련수당 월 최대 816,000원 지급
장비·학습환경
- ·교재무료제공
취업 연계
- ·기업 실무자 특강 및 멘토링
- ·직무분야 취업연계관리
출처 · 기관 랜딩페이지 · 훈련장려금은 제도
지원 절차
기관이 공개한 절차 정보가 없습니다. 지원하면 상담에서 안내받습니다.
출처 · 기관 랜딩페이지 · 기관마다 다릅니다
자주 묻는 질문
비전공자도 지원할 수 있나요?
K-디지털 트레이닝은 제도상 전공·학력을 보지 않습니다. 다만 기관이 밝힌 훈련 대상이 있어 위 「어떤 분이 수강하면 좋을지」를 함께 확인하세요.
내일배움카드가 꼭 있어야 하나요?
지원 시점에 없어도 됩니다. 상담 단계에서 발급을 진행합니다. 다만 수강신청은 카드가 있어야 마칠 수 있습니다.
실제로 얼마를 내나요?
내일배움카드 소지자는 0원입니다. 수강료 100% 국비지원 무료교육. 훈련수당 월 최대 816,000원 지급(단, LP 페이지에 표기된 신청기간 2025.12.30까지·개강일 2025.12.31은 대조 기준 회차와 다른 이전 회차 정보이므로 이 수치가 대조 기준 회차에도 동일 적용되는지 확인 불가)
선발 절차가 있나요?
기관이 공개한 절차에서 별도 시험·전형은 확인되지 않았습니다. 상담 후 수강신청으로 이어집니다.
훈련장려금을 받을 수 있나요?
출석률 조건을 채우면 월 최대 816,000원까지 받을 수 있습니다. 지급 조건은 기관·제도 기준을 따릅니다.
예전에 국비 교육을 들었는데 또 되나요?
중복수강 제한이 있을 수 있습니다. 최근 수료 이력이 있으면 상담 단계에서 먼저 확인해야 합니다.
출처 · 제도 요건 · 과정 데이터로 답이 채워지는 질문만
기관 랜딩페이지 https://sisaitacademy.com/gov/kdigital_ai.html
고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신
