취향 저격 알고리즘의 비밀: 데이터로 읽는 AI 영화 추천 모델 만들기
주식회사 인천일보아카데미 · 14회차 · 인천 미추홀구
프로그램 요약
영화 평점 데이터를 활용해 취향을 숫자로 치환하고 유사도를 계산하는 AI 추천 엔진을 직접 구현하는 K-디지털 기초역량훈련 온라인 과정
- 수업일정
- 2026.08.05 ~ 2026.09.03약 1개월
- 수업안내
- 학습일 30일(+복습 1개월), 영상시간 5시간59분/16강 기관
- 모집정원
- 30명
- 총 시간
- 미표기
- 학습장소
- 인천인천광역시 미추홀구 매소홀로488번길 6-32온라인
- 강의장
- 5층(학익동, 태승빌딩)
- 수강료
- 26,400원
출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시
어떤 분이 수강하면 좋을지
- ✓전공·학력 무관 — K-디지털 기초역량은 제도상 전공을 보지 않습니다
- ✓AI 추천 시스템의 작동 원리와 필수 수리 개념(유사도, 벡터 등)을 직관적으로 이해하고 파이썬과 TMDB API를 활용해 실제 데이터를 직접 수집하고 전처리하는 개발 기초를 다지고 싶으신 분.
- ✓공통기준 ● 국민내일배움카드 발급이 가능한 자 또는 보유자(지원금이 남아있는 자) ● 선수지식 및 전공, 기타 자격 사항 불필요
- ✓세부기준 (추천대상) ● AI 분야에 관심있는 비전공자/취업준비생/재직자 누구나 ● 다양한 생성형 AI의 적절한 사용방법을 익히고 싶은 전 연령층 ● 추천 알고리즘 설계부터 평가까지 전 과정을 경험하며 AI 문제 해결 사고력을 형성 하고 싶은 분
출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건
커리큘럼
- 1AI는 무엇일까?
- 2AI는 어디까지 써도 괜찮을까(AI 활용 윤리 및 보호체계)
- 3AI의 다양한 종류와 장단점
- 4AI에게 영화 한 편은 어떻게 보일까?
- 5액션과 로맨스, AI는 어떻게 구분할까?
- 6평가 정보 데이터를 활용한 별점 분석
- 7벡터의 유사도로 알아보는 '비슷한 영화'
- 8주피터 노트북 및 파이썬 실습 도구
- 9API를 활용한 영화 데이터 수집
- 10데이터 프레임을 활용한 영화 목록 정리
- 11추천 시스템 데이터 전처리 및 One-Hot Encoding
장르를 숫자로 변환
- 12유사도 기반 추천 리스트 및 특성결합(파이널 프로젝트)
평점·인기도 결합한 모델 고도화
고용24 등록 교과목 18개 보기
- 교과목단원명
- AI는 무엇일까?'- AI의 종류 및 본질 - 일상 속 사례 - AI에 대한 대표적인 오해 정리 - 추천 시스템 실습
- AI는 어디까지 써도 괜찮을까?feat. AI 활용 윤리 및 보호체계'- 인간의 사고 과정과 AI의 처리 과정 비교 - AI활용의 장점과 위험 - 개인정보, 데이터 보호 개념
- AI의 다양한 종류와 무엇을 잘하고, 무엇을 못할까?' - AI의 대표 유형 소개(분류, 예측, 생성, 추천) - 각 AI가 푸는 문제의 차이 - 추천 AI는 어디에 속해있는지 - AI의 강점(반복, 비교, 패턴인식) - AI의 한계(상식, 맥락, 처음보는 상황) - 추천 시스템이 가끔 이상해지는 이유
- AI에게 영화 한 편은 어떻게 보일까?' - 추천 시스템의 특징과 장점 - 영화 한편을 구성하는 데이터 요소 - 제목, 장르, 평점, 인기도의 의미 - AI는 영화를 ‘본다’가 아닌 ‘읽는다’
- 액션과 로맨스, AI는 어떻게 구분할까?'- 문자열 데이터의 문제점 - 장르를 숫자로 표현해야 하는 이유 - Feature(특성) 개념 소개
- 평가 정보 데이터를 활용해 알아보는 별점 9점짜리 영화, 정말 믿어도 될까?'- 평균의 의미와 한계 - 평가 수(vote count)가 중요한 이유 - 평점 하나만 쓰면 생기는 문제
- 벡터의 유사도로 알아보는 AI가 말하는 ‘비슷한 영화’란?'- 사람이 느끼는 비슷함 vs AI 기준 - 거리, 유사도 개념 직관적으로 설명 - 추천 시스템의 핵심 원리 정리
- 처음 만나는 주피터 노트북'- 왜 Jupyter Notebook을 사용하는지 - 설치 및 실행 과정 - 셀(Code/Markdown)개념 - 활용 감각
- AI 실습을 위한 강력한 도구 파이썬'- 파이썬이 AI에서 많이 쓰이는 이유 - 변수 개념 - 숫자, 문자열 - 리스트, 딕셔너리 맛보기
- API를 활용하여 영화 데이터를 가져오는법'- API 개념 설명 - TMDB API 소개 - 데이터 요청 흐름 - JSON 구조
- 데이터 프레임을 활용한 영화 목록을 한눈에 펼쳐보기'- DataFrame 개념 - 행과 열의 의미 - 영화 데이터 주요 컬럼 설명 - 추천에 쓸 데이터 감 잡기
- 추천 시스템에 활용할 데이터 전처리'- 전처리의 필요성 - 필요없는 컬럼 제거 - 전처리 전/후 비교
- One-Hot Encoding을 활용해 장르를 숫자로 바꾸면?' - One-Hot Encoding 개념 - 장르 벡터 생성 - 영화 간 비교 준비 - 영화 간 거리 계산 개념 - 유사도 점수의 의미 - 가까울수록 비슷하다 라는 직관 형성
- 유사도가 높은 영화를 선택하여 추천 리스트로 뽑아보기'- 기준 영화 선택 - 가장 비슷한 영화 찾기 - 추천 리스트 생성
- 직접 만들어본 모델의 추천, 왜 이렇게 나왔을까?' - 추천 결과 해석 - 잘된 추천 vs 어색한 추천 - 추천은 정답이 아니라 판단임을 정리 - 데이터 부족 문제 - 기준 정보의 한계 - 취향 단순화의 위험
- 특성 결합으로 평점이랑 인기도를 같이 쓰면 더 똑똑해질까?' - 여러 기준 결합의 이유 - 추천 결과 변화 비교 - 모델은 설계의 결과물 - 인기 쏠림 현상 - 알고리즘 편향 개념 - 사회적 영향
- 총 훈련시간22 시간
출처 · 기관 랜딩페이지 · 접힘은 고용24 등록 교과목
지원 혜택
학습 지원
- ·실습 소스코드 제공
- ·파이널 프로젝트(나만의 추천 AI 어시스턴트)
그 외
- ·AI 핵심 공정 경험(데이터수집~모델구현)
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 기초역량은 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?
26,400원입니다. 정가 264,000원 중 237,600원을 정부가 지원합니다. 국비코스: 264,000원 중 90% 국비지원, 자부담 26,400원(내일배움카드). 일반코스는 264,000원 전액. 국민내일배움카드 발급 시 최대 50만원 지원 가능.
선발 절차가 있나요?
기관이 공개한 절차에서 별도 시험·전형은 확인되지 않았습니다. 상담 후 수강신청으로 이어집니다.
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://www.itscampus.co.kr/course/view/AI/1/17
고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신
