02-6901-7098

자바프로그래밍 머신러닝 인공지능 서비스 개발자 과정

자바 AI활용 머신러닝 활용 인공지능 서비스 개발자

평일반 : 2024년 06월 18일

전화 : 02-6901-7098

100%국비지원 | 월 최대 80만원 훈련수당 지급

교육내용
교육과정 빅데이터 활용 인공지능 기반 개인화 서비스 구축 개발자 과정 2022년 디지털 핵심 실무 인재 양성사업 [노동부주관 K-Digital Training 선정과정] K-디지털트레이닝 선정과정 ( 기존 국비지원 참여자도 신청가능 ) [고용노동부 훈련기관 인증평가 우수훈련기관] 서류접수기간 ( 선착순 조기마감예정 ) 고용노동부훈련기관 인증평가 우수훈련기관 서울산업진흥원(SBA) 클라우드 기술인재양성 프로그램 우수기관 맞춤형 기술인재 양성 사업 클라우드 분야 80% 이상의 높은 취업률로 2019년 우수기관 선정된 솔데스크에서 ‘기업 맞춤형 국기’훈련생 모집합니다. 인공지능(A.I)기반 추천시스템은 거의 모든 분야에 적용이 가능할 정도로 강력한 컨텐츠이며 기존의 통계기반 모델에 딥러닝 기반 모델을 추가하여 더욱 정확도 높은 개인화 서비스를 구현할 수 있으며, 이를 학생들이 직접 구현하고 실무에 투입 되었을때, 기업이 현실적인 AI 도입 효과를 볼 수 있는 서비스를 구축하는 능력을 갖출 수 있습니다. 자연어 처리 기반의 챗봇은 감정분석등의 한국어 처리 수업을 병행하여 영어에 비하여 상대적으로 처리하기 어려운 한글 처리에 대한 경험을 바탕으로 챗봇을 포함하여 광범위한 언어를 기반으로 한 AI 응용 서비스를 구축할 수 있는 실력을 갖출 수 있습니다. 총 960시간으로 구성된 취업을 위한 기업 맞춤과정입니다. 과정 특성상 조기마감이 예상되며 인공지능(A.I)분야에 관심이 있는 구직자분들의 많은 문의 부탁드립니다. 교육대상 선발기준 * 교육대상 - 대학 졸업예정자 및 수료 후 참여기업으로 취업이 가능한 자 - 인공지능 AI 관련 업체 취업 및 이직 희망자 - 관련 교육 사전이수 등 지원 프로그램에 대한 참여의지가 높은 자 - 인공지능, 프로그래밍 관련 자격증을 취득하려고 하는자 - 교육 수료 후 참여기업으로 취업에 결격사항이 없는 자 - 부적합자 철저히 선별 ( 선착순 선발 ) * 선발방법 - 입학상담을 통한 서류접수(서류전형 합격자는 교육훈련 참여가능) - 개강전 채용기업 인사담당자가 참여한 1차면접 진행(개별합격통보) - 교육수료후 수행평가 점수에 의한 최종입사 결정 서류접수 / 1차면접(채용기업인사담당자참여) / 개별합격통보 자바 빅데이터 활용 인공지능 기반 개인화 서비스 구축 개발자 ( 강사인터뷰 ) KDigital Training 고용노동부는 한국형 뉴딜(사람투자)의 핵심과제인 KDigital Training에 참여하는 총 43개 혁신교육훈련기관 등을 통해서 3,600여명의 청년에게 디지털 일자리로의 취업을 위한 교육기회를 제공하고 향후 5년간 18만명까지 이를 확대해 나갈 계획입니다. 고용노동부는 KDigital Training이 기존 교육훈련사업과 다른 이유를 청년들의 4가지 워너비로 설명하였습니다. 첫째, 청년들이 워너비(가고 싶어)하는 43개 혁신교육훈련기관·우수대학 등 참여 둘째, 네이버, 솔트룩스, 마이리얼트립 등 청년들의 워너비(취업하고 싶은) 디지털 선도기업이 직접 훈련과정의 설계를 지원하여 취업의 연계성이 높다 셋째, 온라인 교육훈련 플랫폼을 기반으로 하는 개인 맞춤교육으로 코로나19 시대에 비전공자도 워너비(되고 싶은) 디지털 현장 실무인재로 성장할 수 있다 마지막으로 청년들이 워너비(듣고 싶은)하는 인기 있고 우수한 교육훈련과정의 비용을 정부가 부담 고용노동부 이재갑 장관은 “최근 기업들은 디지털 분야 인력 부족을 호소하고 있는 반면 청년들은 충분한 교육·훈련기회 부족으로 디지털 분야 취업에 어려움을 겪고 있어 이러한 미스매치 문제를 해결하는 차원에서 KDigital Trainng을 추진하게 되었다”고 밝혔습니다. K-Digital Training 지원자 숙지 및 요청사항 총 960시간 ‘반년’동안 진행되는 훈련과정으로 시간을 아낌없이 투자 하셔야 하며, 교육과정에 성실하게 참여 해주셔야 합니다.실제로 취업이 되셨다는 마음가짐으로 ‘출결도 근태관리처럼!’ 임해주세요.취업 성공 후 ‘솔데스크인의 밤’(솔데스크 수료생 모임)과 같은 교육센터와의 커뮤니케이션을 통해 후배들도 이끌어 주시고 신기술 교육 참여도 적극적으로 하고, 신입직원 채용, 조언, 기술공유 등을 할 수 있기를 바랍니다. 진출분야 - 자바프로그래머 / 데이터분석가 / 데이터엔지니어 / 빅데이터분석가 / AI모델연구개발 / AI서비스개발자등 K-디지털트레이닝 채용협약기업 훈련목표 * 참여기업 요구 및 수요조사 반영 결과 현재 참여 기업들은 매출액 향상과 고객 유치를 위하여 사활을 걸고 있습니다. 추천 시스템은 고객과의 거래가 있는 거의 모든 업종에서 필요한 기술로 넷플릭스, 아마존처럼 기업의 흥망을 결정하는 중요한 요인이기도하며 추천을 바탕으로 하는 개인화 서비스는 선택이 아닌 기업의 필수적인 기능입니다.전화를 통한 고객 서비스는 비용문제로 퇴근 후 제공이 어려운 기업이 많으며 이를 채팅 기반으로 1차 상담을 하고 원활히 진행되지 않은 경우 업무시간에 실무자가 연락하여 좀 더 고객 친화적인 서비스를 요구하는 기업이 많아 교육과정에 반영하였습니다.기업들은 시스템 구축 시 개발 자원이 단순 문법을 넘어서 최적화를 구현 할 수 있는 알고리즘을 취득한 개발자를 원하고 있습니다. 따라서 본 교육과정에 이를 적극 반영하였으며 데스크탑을 통한 서비스 뿐 만 아니라 어디서나 접속이 가능한 모바일 서비스 구현을 요청하여 교육과정에 포함하였습니다. 교육목적 - 딥러닝 기반의 개인화 서비스 구축을 위한 추천 시스템, 챗봇 개발자 양성을 목표로 합니다. - 기본 언어로 파이썬 개발 능력을 함양하고, 데이터 수집을 위하여 크롤링 능력 함양, - 데이터 저장소 구축을 위하여 오라클 사용 능력을 함양합니다. - 내부 원리 이해를 위하여 파이썬 기반의 알고리즘을 해결 할 수 있는 능력을 함양하고 - 딥러닝 학습에 사용할 데이터 준비를 위하여 데이터 전처리와 통계기반 데이터 분석 능력을 함양. - Tensorflow 시간에는 다양한 회귀, 분류, Vision등 여러 상황의 모델을 제작해보고 챗봇과 추천 시스템에 연동이 가능하도록 모델 제작 능력을 함양 - 부족한 딥러닝모델 테스트 장비등의 한계를 해결하기 위해 GPU,Docker,GoogleColab등을 활용 할수 있는 능력을 함양 - 또한 Client와의 자유로운 연동을 위하여 Python Django, Android app, Spring Boot를 개발 할 수 있는 능력을 함양 - 이렇게 숙련된 기술을 바탕으로 딥러닝 기반 추천 시스템과 딥러닝 기반 챗봇시스템 구축 개발자양성을 목표로 합니다. 교육과정 로드맵 자바 빅데이터 활용 인공지능 개발자과정 4기 ( 현 수강생 인터뷰 ) 참여기업 컨소시엄 자바 AI 인공지능 취업반 프로젝트 구성 - 데이터베이스 모델링, ERD 제작 ,웹 주문 시스템 제작, 웹을 통한 판매 데이터 수집 - 판매 데이터 전처리, 협업 필터링 추천 시스템 제작, 특성 변수 파악, One-hot Representation변환 - Tensorflow 추천 model 제작, Tensorflow, DBMS 실시간 학습 연동, 하이브리드 추천 시스템 제작 - 웹서비스 환경의 도서 추천 제작, 모바일 서비스 환경의 도서 추천 제작, 챗봇 엔진용 CNN, LSTM 딥러닝 모델 제작 - DBMS 연동 챗봇 학습툴 제작, Socket 기반 챗봇 Server 제작, 챗봇 Console Client 제작 - 다중 Client를위한 챗봇 API 제작, 웹서비스 기반 챗봇 Client 제작, 모바일 서비스 기반 챗봇 Client 제작 자바 AI 취업반 프로젝트 운영방안 교육일정구성 ( 총 960시간중 290시간 프로젝트 구성 ) 1. 종강일 기준 2주 전 팀원들과 프로젝트 준비 및 시연. 2. 참여 기업에서는 비 대면(온라인)으로 손 쉽게 본 행사에 참여하여, 학생들의 프로젝트를 참관. 3. 미리 공유된 이력서 및 PPT를 통해 인재를 파악, 추 후 자유롭게 면접을 제의. 4. K-Digital Training에서 다져진 프로세스를 통해 교육을 진행. 자바AI 인공지능 취업반 프로젝트 운영방안 교육일정구성 ( 총 960시간중 290시간 프로젝트구성 ) 고용노동부 우수프로젝트 발표회 자바취업과정 솔데스크강의장
교육대상	- 대학 졸업예정자 및 수료 후 참여기업으로 취업이 가능한 자 - 빅데이터 분석 개발 관련 업체 취업 및 이직 희망자 - 관련 교육 사전이수 등 지원 프로그램에 대한 참여의지가 높은 자 - 빅데이터, 프로그래밍 관련 자격증을 취득하려고 하는자 - 교육 수료 후 참여기업으로 취업에 결격사항이 없는 자 - 부적합자 철저히 선별 ( 선착순 선발 ) 우대사항 - 빅데이터분석가, 자바프로그래머, 클라우드엔지니어등, IT직무경험자 - 관련학과 전공자 ( 컴퓨터공학과. 정보통신과 등등 ) - IT관련 자격증 소지자 (정보처리기사.산업기사, AWS자격증 등 ) 노동부주관 K-Digital Training 선정과정 선발방법 : 서류접수 / 1차면접(인사담당자참여) / 개별합격통보 - 부적합자 철저히 선별 ( 선착순 선발접수 ) 채용협약기업 : (주)메가존클라우드/ 신한DS/ (주)웅진 / GS네오텍 / 농심데이타시스템 / 영우디지털 / (주)에이클라우드 / 솔트웨어 / (주)지에스아이티엠 / 오픈베이스 / (주)리눅스데이터시스템 / 이테크시스템 / (주)에이아이넷 / 디딤365 외 다수 채용참여기업 : (주)위세아이텍, 네이버시스템(주), 메타넷대우정보(주), 아이티센, 엑셈, (주)컴트루테크놀러지, (주)소베텍, (주)이젬코, 주식회사 인재아이엔씨
교육기간	· 6개월
수강생혜택	※ 국비지원 자격 ※ 아래조건중 1가지이상 충족시 신청가능 30명선착순접수 ㆍ 구직자 ( 미취업자 및 실업자 ) ㆍ 직업안정기관(워크넷등)에 구직등록한 15세 이상 구직자 ㆍ 다음해 2월말까지 졸업예정인 고등학교 3학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생 ㆍ 다음해 2월말까지 졸업예정인 대학(전문대학 포함) 최종학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생 ㆍ 야간대학교, 사이버대, 방통대 재학생 및 휴학생 ( 재학중에도 수강신청가능 ) ㆍ 고용노동부- 국민내일배움카드. 국민취업지원제도 발급자 ㆍ 비전공자 초보자도 지원 가능 30명 선착순접수 지원문의 02) 6901-7098 ㆍ K디지털트레이닝 선정과정 ( 기존 국비지원 참여자도 신청가능 ) ※ 수강료 전액 무료 + 매월 훈련수당 지급 (최대 800,000원 ) ※ ㆍ온라인 인터넷 동영상 강의 무료지원 ( 수업 녹화본 제공 ) ㆍ교육비 전액무료 ( 자바, AI, 빅데이터관련 교재지원 ) ㆍ6개월 간 식대 및 교통비 지원 (최대 30만원) -단위기간 출석률 80% 충족 시 ㆍNCS 기반의 체계적 교육 · 훈련으로 경력개발 유리 ㆍ수료생은 취업보도실의 체계적인 관리시스템을 통해 취업지원 ㆍ취업지원실을 별도로 운영하여 응용 SW 분야의 직무를 결정할 수 있도록 1:1밀착상담 ㆍ훈련생과 상담자 간에 라포(친밀감 및 공감대) 형성, 이력서 특강 및 취업동향 세미나를 진행합니다. ㆍ수료 이후에는 트렌드에 맞는 이력서 첨삭, 일회성이 아닌 지속적 지원, 모의면접 진행 ㆍ취업지원은 본 교육기관으로 구인의뢰 내용과 취업포털사이트를 서칭 후 채용 알선을 진행하고 있습니다.

교육커리큘럼

서버인프라구축

과목명

세부내용

SQL/DBMS(Oracle)

요구사항 분석 및 개념적, 논리적 모델링

데이터 모델링 - ERM(객체-관계 모델링)

Data Query Language : Select 구문의 사용능력 배양

연산자, 내장 함수의 활용

심화 Select 문 사용

단일행 함수 & 그룹함수

Join 및 subquery

데이터베이스 개요와 기본문(DML, DDL, DCL)의 이해

INSERT , UPDATE, DELETE 구문 형식의 이해

SUBQUERY 를 활용한 DML

데이터베이스 객체(view, index, sequence)

테이블 정의 및 제약 조건

자바 기반 프로그래밍에 대한 개괄적 설명 , 환경설정(JDK, ECLIPSE)

Java Programming

자바 기반 프로그래밍에 대한 개괄적 설명 , 환경설정(JDK, ECLIPSE)

식별자와 데이터형 , 연산자 , 제어문 , 반복문

배열 선언 및 사용 , 클래스와 객체 , 클래스 간의 관계

인터페이스와 추상클래스

객체지향 은닉화, 상속, 다혛성

자바의 유용한 클래스

예외처리 , 병렬 데이터 처리

자바 입출력

스레드 – 동기화, 자원 공유

네트워크의 이해 , Socket

JDBC

JDBC의이해 Connection, Statement, PreparedStatement, ResultSet, Resource 반환

DAO 및 DTO 패턴

Servelt/JSP

웹 프로그래밍의 이해 , 자바와 웹 프로그래밍

웹 개발 환경 구축(Tomcat 연동)

Servlet 프로그래밍

HTTP 각 방식 별 구현 메서드

JSP 페이지의 구성 요소 (Directives , Declartion, Scriptlet , Expression)

웹 어플리케이션 디렉터리 구성과 URL 매핑

사용자 상태관리 Tracking Mechanism

Dao를 활용한 DB 처리

표현 언어(Expression Language)

표준 태그 라이브러리(JSTL)

Client Side Programming

(Front end)

HTML5 기본요소

입력양식,텍스트,리스트,링크,이미지,테이블,오디오,비디오

CSS스타일기초

CSS3,선택자,CSS삽입방법,색상,폰트,박스,경계선,마진,패딩,테이브스타일

JavaScript

문장,변수,자료형,연산자,함수,프로토타입,이벤트,클로져, 브라우져 오브젝트 모델

DOM Control

면제어를 위한 요소 선택 및 삽입,수정,삭제

JQurey

iquery 라이브러리 활용 및 문서접근,탐색

Event Handler

이벤트 처리 및 구현

BootStrap

반응형 웹페이지 구축

ORM Framework

(My Batis)

스프링 프레임워크의 개요

스프링 환경설치 및 사용

스프링으로 객체 조립하기 : 스프링 설정 만들기

스프링 DI를 이용한 객체 생성

애노테이션 기반 의존 자동 연결 위한 설정

빈 라이프사이클과 Bean 범위

스프링 AOP Weaving 방식

스프링 MVC 및 Controller , Service , Persistence

스프링 인터셉터를 활용한 트랜잭션 최소화

스프링 인터셉터를 활용한 자동로그인 관리

MyBatis 연동 지원

Git 버전관리

Git 이해하기

가입 및 환경 구성

자료 올려서 공유하기

Repositories 관리하기 및 Fork

Version control

Markdown 파일 만들고 Commit 및 Push

A.I 분석 시스템 구축

비정형데이터용 데이터베이스

NoSQL (MongoDB)

NOSQL과 MongoDB

MongoDB 설치

MongoDB 시작하기

문서의 생성,갱신,삭제

쿼리 수행

인덱스생성 관리

집계 처리

분석을 위한 Python 프로그래밍

with 파이썬 웹 크롤링

파이썬(Python)의 개념과 특징

IDLE, Anaconda 환경구축 및 사용법

파이썬 프로그래밍 기초 및 자료형 (리스트,튜플,딕셔너리,집합)

제어구문

함수 이용법

- 기초와 함수작성

- 함수형 언어 기능

- List Comprehension

입출력/파일처리 모듈&패키지 Class 와 OOP (1)

- 입출력 기능 및 파일 핸들링 (읽기/쓰기)

- 모듈과 패키지

- Class와 객체지향 프로그래밍 입문

- Class와 OOP 개념

입출력/파일처리 모듈&패키지 Class 와 OOP (2)

- Class 작성 기초

- Class 응용

파이썬 응용 및 웹 크롤링

- 파이썬 데이터베이스 이용법

- 파이썬을 이용한 웹 크롤링

파이썬 분석 라이브러리

빅데이터 분석을 위한 파이썬(Python)주요 패키지 소개

- Scipy 둘러보기

- Numpy 소개

- ndattay 소개

- Numpy 실습

- Matplotlib 실습 & Seaborn

- Pandas 소개 및 실습

- Pandas 고급활용 : Reshape, Aggregation

- Pandas 고급활용 : 시계열 데이터 이용

- Sympy & Scipy 소개 및 실습

- Python 과 데이터베이스 연계 실습

파이썬을 활용한 데이터 분석

도메인에 따른 빅데이터 분석 활용

- 단순/다중 회귀 분석

- 비선형 모델링, 모델선택, Diagnostics, Logistic Regression

- 시계열 분석 (1) 분해, 트렌드 분석

- 시계열 분석 (2) 정상성, ARMA, ARIMA, GARCH

머신러닝 (Machine Learning)

- 기본 알고리즘 개념 및 소개

지도학습 (Supervised Learning)

- 나이브 베이즈 분류

- 의사결정나무

- 랜덤포레스트

- 회귀분석

- 서포트 백터 머신

비지도학습 (Unsupervisde Learning)

- 군집화 (계층적 군집/밀도기반 군집)

- 주성분 분석

- K평균

- 연관성 분석

오픈소스도구를 활용한

딥러닝 (Deep Learning)

AI 알고리즘의 이해

인공신경망과 심층신경망 이해

딥러닝 개요 및 기법의 이해

딥러닝을 위한 함수, 패키지 이해

오픈소스도구 (TensorFlow2, Keras, Scikit-learn 등)

DNN, CNN, RNN 이해 및 활용

워드임베딩의 이해

딥러닝기반 주가예측

정형 및 비정형 데이터 큐레이션

딥러닝기반 고객 리뷰 감성 분석

CNN 활용 이미지 인식

고객 리뷰 대상 word2vec의 활용

RNN 기반 LSTM을 활용하는 챗봇의 이해 및 적용

딥러닝 기반의

자연어처리 & 챗봇 학습 모형 구현

자연어 처리와 파이썬(Python)

- 텍스트와 단어 Matrix , 기초 통계

- 연관 단어 (collocations)와 바이그램 (Bigram)

- 자연어 처리의 문제이해(모호성, 중의성, 대명사,기계번역 등)

- 말뭉치(copurs)와 어휘 처리

학습모형 및 구현

- python을 활용한 챗봇 학습 모형 구현

- Open API와 학습모형 적용/구현

A.I 서비스 구현

최종 프로젝트

프로젝트 기획 및 시스템 설계

서비스 구현을 위한 비즈니스별 데이터 수집 및 가공

인프라와 서비스기술 융합 구현

상용화 서비스를 위한 AI 프로젝트 최종 구축

프로젝트 발표

강사프로필

[최규리]

[교육경력사항]

(주) 한빛이엔아이 전임강사

JSP project cloud web 페이지 구축

사내 네트워크 방화벽 보안 운영

IDS/IPS 보안 장비 운영및 보안정책 수립

前 중부대학교 네트워크 학부, 소프트웨어(프로그래밍) 학부 강사

前 대영직업능력개발원 소프트웨어(프로그래밍) 학부

前 4세대 아카데미 직업학교 보안/소프트웨어

前 대우 직업능력개발원 소프트웨어(프로그래밍) 힉부

現 광운대학교 네트워크, 빅데이터 자바 계절학기 강사

現 솔데스크 소프트웨어(프로그래밍) 학부

[보유자격증]

컴퓨터 공학 학사

직업훈련교사정보처리 기사

리눅스 1급

네트워크 관리사 2급

정보기기운영

CCNA

[엄기흥]

[교육경력사항]

숭실 대학교 정보과학 대학원 공학 석사

(A Study on Message Transmission Performance Comparison between AR application and Middleware)

아이티윌정보처리학원 수석 강사

한신대학교 정보통신 학부 청년취업 아카데미 강의

성신여자 대학교 전산정보팀 CBD & FLEX 강의

울산 과학대학교 정보통신학부 자바 전문가 과정 강의삼성전자 정보통신연구소 신입사원(2005년)

Mobile Platform 강의

서울지하철공사 전산직원 C, C++, Oracle Database Modeling(Erwin 4.1) 강의

[보유자격증]

직업 능력 개발 훈련 교사 2급 (정보기술전략·계획 / 정보기술개발)
직업 능력 개발 훈련 교사 3급 (문화콘텐츠 / 영상 제작)
직업 능력 개발 훈련 교사 3급 (디자인)
직업 능력 개발 훈련 교사 3급 (정보기술운영·관리)
모바일앱 개발 전문가 공인 강사(MAP-CPI)
정보처리기사/사무자동화산업기사
네트워크 관리사 2급/리눅스 마스터 2급
전자시스템 제어사 2급/유비쿼터스 기술 관리사 2급
전자상거래 운용사/해킹 보안 전문가(HSE) 3급
RFID-GL/SCJP2(Sun)/SCJP5(Sun)