개강일 지남
[유클리드소프트]엔터프라이즈 AI 플랫폼 구축과 운영 실무를 위한 MLOps 엔지니어 양성과정
주식회사유클리드소프트 · 1회차 · 대전 서구
PythonSQL클라우드AWSDockerK-디지털
프로그램 요약
모델 개발부터 배포·운영·모니터링 전주기를 책임지는 AI 엔지니어로 도전하는 K-디지털트레이닝 AI캠퍼스 과정(AI 엔지니어(AI 파일럿) 1기_Flight Track, MLOps엔지니어 양성과정)
- 수업일정
- 2026.07.22 ~ 2027.03.16약 8개월
- 모집정원
- 19명 / 25명76% 찼어요
- 총 시간
- 1,280시간
- 학습장소
- 대전대전광역시 서구 계룡로 314(갈마동, 대전일보사)오프라인
- 강의장
- 4층
- 가까운역
- 대동역 기관
- 수강료
- 미공개 상담 시 확인
회차 확인 필요 기관 랜딩페이지가 다른 기수 정보일 수 있습니다. 일정·비용은 상담에서 확인하세요.
출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시
어떤 분이 수강하면 좋을지
- ✓전공·학력 무관 — K-디지털 트레이닝은 제도상 전공을 보지 않습니다
- ✓● 국민내일배움카드 소유자 및 사용가능자 ● IT 계열 학사 이상(또는 동등 역량)
- ✓Python / Linux CLI / Git 활용 가능자 우대
출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건
커리큘럼
고용24 등록 교과목 31개 보기
- 머신러닝 모델 서빙과 API 개발학습된 머신러닝 모델을 API 형태로 배포하여 서비스와 연동, FastAPI 기반 REST API 개발, 요청/응답 처리, 에러 핸들링
- 미니프로젝트 3: DL 모델 서빙PyTorch 기반 딥러닝 모델 구현, FastAPI를 활용한 추론 API 개발, 요청/응답 처리, 모델 버전 관리
- Git/GitHub 기반 협업과 코드 관리Git 기본 명령어, 브랜치 전략(Git Flow), 협업 워크플로우, Pull Request, 코드 리뷰, GitHub/GitLab 활용
- ML 엔지니어를 위한 Linux 운영Linux CLI 기본 명령어, 파일 시스템, 권한 관리, 프로세스 관리, 쉘 스크립트 기초, 환경 변수 설정
- 컨테이너화와 Docker 실무Docker 컨테이너 기초, 이미지 빌드(Dockerfile), 컨테이너 라이프사이클, Docker Compose, 볼륨/네트워크 관리
- 미니프로젝트 4: 컨테이너 기반 환경 구축Docker 기반 ML 개발 환경 구축, Dockerfile 작성, Docker Compose를 활용한 멀티 컨테이너 환경 구성, 이미지 최적화
- 컨테이너 기반 ML 시스템 운영컨테이너 환경에서 ML 서비스 실행 및 운영 구조 이해, Docker 기반 모델 패키징, 멀티스테이지 빌드, 경량화 전략
- MLOps 개요 및 아키텍처MLOps 개념 및 필요성, MLOps 성숙도 모델, 아키텍처 패턴, ML 라이프사이클 관리, 도구 생태계(오픈소스/상용)
- AWS/GCP 기반 ML 인프라 구축클라우드 컴퓨팅 개념, AWS/GCP 핵심 서비스(EC2, S3, IAM), GPU 인스턴스 활용, 비용 관리, CLI 도구
- 미니프로젝트 5: ML 시스템 클라우드 배포클라우드 환경(AWS/GCP)에 ML 시스템 배포, 인스턴스 구성, 스토리지 연동, 기본 모니터링 설정
- ML 파이프라인 설계 및 구축Feature Store 개념, 데이터 버전관리(DVC), 실험 추적(MLflow), 파이프라인 오케스트레이션(Airflow/Kubeflow)
- Kubernetes 기반 ML 워크로드 관리Kubernetes 아키텍처, Pod/Service/Deployment, ConfigMap/Secret, Helm 차트, GPU 스케줄링, 리소스 관리
- CI/CD 기반 모델 배포 및 자동화GitHub Actions/Jenkins 기반 파이프라인 구축, 모델 패키징, 자동 테스트, Blue-Green/Canary 배포 전략
- 실무 프로젝트 1: 실서비스 배포 파이프라인 구축수소위험예측 모델(LimeH2M) 기반 자사솔루션(LimeMLOps)요소기술을 이용한 Kubernetes 배포, CI/CD 파이프라인 구축, MLflow 실험 추적, 자동화된 모델 배포
- 모델 모니터링 및 Drift 대응Prometheus/Grafana 기반 모니터링, 데이터 Drift/모델 Drift 탐지, 알림 설정, 자동 재학습 트리거
- AI 모델 보안 (SecuAI 기반)AI 모델 암호화, 접근 제어, KISA AI 보안 가이드라인 대응, 적대적 공격 방어, 모델 무결성 검증
- 실무 프로젝트 2: 모델 모니터링 시스템 구축실시간 모니터링 대시보드(Grafana) 구축, Drift 탐지 시스템 구현, 알림 체계 구성, 자동 재학습 파이프라인 연동
- MLOps 개발을 위한 AI 코딩 도구 활용Claude Code, Speckit, Cursor 소개, 프롬프트 엔지니어링, MLOps 코드 생성, 생성 코드 검증
- 실무형 MLOps 구축 프로젝트 (멘토링 40시간 포함)실무에 적용 가능한 End-to-End MLOps 시스템 구축, 데이터 수집부터 배포·모니터링까지 전주기 파이프라인, 팀 프로젝트 운영, 산출물: 서비스 데모, 기술 문서, 발표 자료
- OT/발대식/퍼실리테이션오리엔테이션/팀빌딩/자기목표 설정
- 기술세미나/특강현직 개발자 특강
- 취업특강기업 인사담당자 취업특강 및 취업 멘토링
- 성과공유회프로젝트 발표회
- AI & Data 엔지니어를 위한 파이썬 프로그래밍파이썬 기반 머신러닝 구현을 위해 기본 문법과 데이터 처리 방식을 실습 중심으로 학습, NumPy/Pandas 기초, 함수와 모듈화, 예외 처리
- SQL 기반 데이터 관리와 활용데이터 저장·조회·가공을 SQL 기반으로 실습, SELECT/JOIN/서브쿼리, 윈도우 함수, Python DB 연동, Feature Store
- 대용량 데이터 전처리 자동화데이터 수집 및 정제 기법, 결측치/이상치 처리, 데이터 타입 변환, Pandas 기반 전처리 파이프라인 반복 실행 가능한 배치 기반 데이터 전처리 프로세스 구축, 스케줄링, 데이터 검증 자동화, 로깅
- 미니프로젝트 1: Python 기반 데이터 분석Python/Pandas를 활용한 데이터 수집, 전처리, 분석 파이프라인 구축, EDA 수행, 분석 결과 시각화 및 리포트 생성
- AI 서비스 적용을 위한 머신러닝 모델 구현머신러닝 개요(지도/비지도학습), 분류/회귀 알고리즘, 모델 평가 지표(Accuracy, Precision, Recall, F1), 교차 검증 운영 환경을 고려한 머신러닝 모델 구조 설계 및 학습 실습, Feature Engineering, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 저장/로딩
- 미니프로젝트 2: ML 모델 구현실제 데이터셋 기반 분류/회귀 모델 구현, Feature Engineering, 모델 선정 및 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 평가 및 비교
- 딥러닝 모델 적용 및 서비스 활용신경망 구조, 활성화 함수, 손실 함수, 최적화(SGD, Adam), 역전파, PyTorch 기초(텐서, nn.Module) 사전학습 모델을 활용한 NLP·텍스트 분석·생성 모델 실습, Transfer Learning, HuggingFace Transformers 기초
- 총 훈련시간1280 시간
출처 · 고용24
지원 혜택
기관이 공개한 혜택 정보가 없습니다. 상담에서 확인하세요.
출처 · 기관 랜딩페이지 · 훈련장려금은 제도
지원 절차
선발 전형이 있습니다 서류·면접 등 전형을 거쳐야 합니다. 신청한다고 모두 수강할 수 있는 것은 아닙니다.
- 1홈페이지 신청(정식 교육과정 신청이 아닌 면담 신청)
- 2담당자 개별 연락으로 면담 일정 안내
- 3면담 진행(지원자별 일정 조율, 상시 진행)
- 4면담 결과에 따라 최종 선발
- 5최종 선발자 대상 고용24 정식 수강신청 안내(신청 시점 고용24 미등록 상태)
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?
있습니다. 위 「지원 절차」의 서류·면접 전형을 확인하세요.
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://abcbootcamp.kr/abc_education/abc_education_detail/EDUA_000000103/
고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신
