개강 D-11
AI 기반 게임클라이언트 개발 전문가 양성과정
성균관대학교산학협력단 · 1회차 · 경기 수원시
K-디지털
프로그램 요약
- 모집마감
- 개강 전까지
- 수업일정
- 2026.08.25 ~ 2027.02.16약 6개월
- 모집정원
- 30명
- 총 시간
- 960시간
- 학습장소
- 경기경기도 수원시 장안구 서부로 2066오프라인
- 강의장
- 성균관대학교
- 수강료
- 미공개 상담 시 확인
출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시
어떤 분이 수강하면 좋을지
- ✓전공·학력 무관 — K-디지털 트레이닝은 제도상 전공을 보지 않습니다
- ✓1. AI 융합 게임 클라이언트 개발자로 취업 또는 직무 전환을 희망하는 자 2. 컴퓨터공학, 게임공학, 소프트웨어학, 정보통신공학, 인공지능학 등 관련 학과 전문학사 이상 졸업(예정)자 3. (우대)게임 및 소프트웨어 개발, AI 및 데이터 분야 실무 경력 6개월 이상 보유자
출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건
커리큘럼
고용24 등록 교과목 14개 보기
- AI 기반 게임 개발 파이프라인의 이해- Unity Engine 설치 및 개발 환경 구성 - 게임 개발 프로세스 및 직무 구조 이해 - 생성형 AI 활용 게임 개발 사례 분석 - AI 기반 개발 워크플로우 및 생산성 향상 전략 소개 - AI 활용 Unity 개발 환경설정
- 생성형 AI 기반 C# 프로그래밍- 변수, 자료형, 연산자, 제어문, 배열 - 객체지향 프로그래밍 기초(클래스, 메소드, 상속) - 생성형 AI를 활용한 코드 자동완성 및 오류 분석 - AI 기반 코드 설명·리팩토링 실습
- 생성형 AI 기반 2D 게임 시스템 설계 및 최적화- Unity 2D 프로젝트 구조 및 컴포넌트 이해 - 플레이어·적 이동, 충돌, 입력 시스템 - 게임 수학·물리 기반 기초 게임 로직 - 2D 슈팅 게임 프로토타입 제작 - 오브젝트 풀링, 싱글톤, 게임 매니저 구조 - 데이터 저장·로드 시스템 - 멀티 플랫폼 빌드 및 입력 대응 - 생성형 AI를 활용한 로직 설계 및 시스템 확장 보조 - AI 기반 코드 최적화 제안 적용
- AI 기반 2D 프로토타입 제작- 생성형 AI를 활용한 2D 게임 기획 및 코어 루프 설계 - Notion/Github/Slack MCP를 활용한 팀별 일정 관리, 코드 이력 추적 및 리포트 - 2D 게임 핵심 메커니즘 및 주요 시스템 구현 - 생성형 AI 보조 개발 방식을 활용한 코드 작성, 구조 개선 및 반복 개발 - 2D 미니프로젝트 결과물 정리 및 피드백
- 생성형 AI 기반 3D 게임 시스템 확장 및 자동화- 캐릭터 이동·회전·점프·애니메이션 - 카메라 시스템(FPS/TPS) - 적 FSM 설계 및 상태 기반 AI 구현 - 생성형 AI를 활용한 FSM 구조 설계 보조 - 게임 로직 생성을 위한 개발 자동화 적용 - 게임 시스템 모듈화를 통한 기능 확장 및 재사용 구조 설계 - 3D 액션 게임 프로토타입 제작
- 생성형 AI 기반 게임 리소스 제작 및 고급 연출기법- 파티클, 라이팅, 라이트맵, 포스트 프로세싱 - Cinemachine 기반 게임 연출 - 생성형 AI 기반 2D 배경, 캐릭터, 아이콘 제작 - 생성형 AI 기반 3D 모델링 및 오토리깅 - 생성형 AI 기반 배경음, 효과음 제작 - 생성형 AI 기반 영상 제작 - 생성형 AI 기반 그래픽 시안·연출 기획
- AI 기반 3D 미니 프로젝트- 생성형 AI를 활용한 3D 게임 주제 도출 및 미니 프로젝트 기획 수립 - 3D 게임 핵심 메커니즘 및 주요 시스템 구현 - 3D 캐릭터·카메라·전투 시스템 구현 및 AI 보조 개발 방식 적용 - 생성형 AI를 활용한 그래픽 리소스 생성 및 게임 연출 요소 적용 - Unity·Blender·GitHub MCP를 활용한 3D 리소스· 코드 협업 및 개발 과정 자동 정리·피드백 - AI 활용 개발 과정 정리 및 3D 미니 프로젝트 결과물 발표·피드백
- AI 기반 게임 DB 설계 및 연동- Supabase(PostgreSQL) 기반 게임 데이터 구조 정의 및 데이터 모델링 - 유저·인벤토리·랭킹·퀘스트 등 핵심 도메인 데이터 처리 및 CRUD 설계 - 생성형 AI를 활용한 데이터 모델/스키마 설계 보조 및 SQL 작성 - Unity 게임 데이터 연동 및 AI Agent 개발을 위한 플레이 로그·이벤트 데이터 수집 구조 구축
- 게임 AI Agent 설계 및 구현- NPC, 이벤트, 레벨 디자인 요소와 연계되는 게임 AI Agent 구조 설계 - MCP 기반 Unity·GitHub 컨텍스트를 활용한 게임 개발 보조 AI Agent 연동 실습 - Python 기반 AI Agent 기본 구조 구현 및 실행 - LangChain 기반 게임 문맥 기반 AI Agent 체인 구성 - 게임 기획·밸런스·설정 데이터를 활용한 RAG 기반 AI Agent 설계 - Streamlit 기반 게임 개발 지원용 AI Agent 도구 구현 - Unity 게임 개발 흐름에 AI Agent 결과 연동 실습
- AI Agent 서비스 서버 설계 및 구축- HTTP 통신 및 UnityWebRequest - 공공 API 연동을 통한 JSON·XML 데이터 처리 - FastAPI 기반 AI Agent 서비스 API 구성 - LangChain 기반 AI Agent 서버 실행 구조 - RAG 연동 데이터 처리 및 응답 가공 - Unity 게임 시스템과 AI Agent 결과 연동
- ML-Agents 기반 게임 AI 시스템 고도화- Unity ML-Agent 환경 구축 - 강화학습 핵심 개념 및 AI 학습 환경 설정 - 게임·시뮬레이션 환경에서 학습형 AI 행동 모델 구현
- AI Agent 및 리소스, 데이터 융합 실전 게임 제작 프로젝트- 팀 구성 및 AI 활용 프로젝트 주제 선정 - 생성형 AI 기반 게임 기획·설계 - Unity 엔진 기반 게임 플레이 시스템 구현 및 기능 통합 - 생성형 AI를 활용한 게임 리소스 제작 및 콘텐츠 적용 - 게임 플레이에 연동되는 AI Agent 설계 및 적용 - 네트워크·DB를 포함한 게임 서비스 구조 연동 - MCP 기반 게임 개발 전 과정의 AI 자동화 파이프라인 적용 - 최종 빌드, 개발 문서 정리 및 프로젝트 결과 발표
- 프로젝트 평가 및 수료식- 최종 프로젝트 프리젠테이션 - 프로젝트 평가 및 피드백 - 수료증 수여
- 총 훈련시간960 시간
출처 · 고용24
지원 혜택
기관이 공개한 혜택 정보가 없습니다. 상담에서 확인하세요.
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.
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.skkukdt.re.kr/archive-page.html?id=skku-ai-1779753533955
고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신