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부트캠프
 

AWS AI School

1기

AWS기반 AI 플랫폼 개발자 실전 트랙

교육일정

'25.7.22.~'26.2.4.

(1일 8시간, 총 1040시간, 6.5개월)
신청기간

~'25.7.14. 오전 09:00

시간엄수

▶ 비대면 면접전형 : 7월 16일
▶ 최종 합격 인원 발표 : 7월 17일
Extra Form Output
포인트 컬러값 #f1de09 
서브타이틀 AWS기반 AI 플랫폼 개발자 실전 트랙 
모집예정
모집분야 아마존 AWS AI School 1기 과정 
기수 1기 
신청 시작 일 2025-05-20 
신청 마감 일 2025-07-14 
교육일정 '25.7.22.~'26.2.4. 
교육일정 추가 설명 (1일 8시간, 총 1040시간, 6.5개월) 
신청기간 ~'25.7.14. 오전 09:00 
신청기간 추가 설명 시간엄수

▶ 비대면 면접전형 : 7월 16일
▶ 최종 합격 인원 발표 : 7월 17일 
국비지원 Y 
혜택 제목 AWS 클래스메이트 혜택 
혜택1 제목 01 
혜택1 내용 고용노동부
내일배움카드 발급
대상 무료교육 
혜택1 추가 정보 K-Digital Training
선도기업 과정,
1,900만원 상당 
혜택2 제목 02 
혜택2 내용 AWS AI 서비스 및 클라우드 서비스 제공과 AWS 온라인 학습기회 제공 
혜택2 추가 정보 200개가 넘는 통합 개발 환경 툴 학습지원 및 클라우드 서비스 50만원 상당
/AWS Skill Builder 제공 
혜택3 제목 03 
혜택3 내용 AWS 공인교육 제공 및 AWS KOREA 견학 
혜택3 추가 정보 SAGEMAKER, BEDROCK 등 활용 및 AWS KOREA 견학 
혜택4 제목 04 
혜택4 내용 DVA 시험비
전액 지원 
혜택4 추가 정보 AWS 공인자격증
20만원 상당 
혜택5 제목 05 
혜택5 내용 Working Backward 워크샵 및
AWS 잡페어 제공 
혜택5 추가 정보 AWS 일하는 방법을
배우는 워크샵
/ AWS 파트너사 잡페어 
혜택6 제목 06 
혜택6 내용 AWS 현직자
실무 프로젝트
멘토링 
혜택6 추가 정보 AWS 현직
Solution Architecture
팀별 멘토링 
모집개요 - 신청자격 내용 국민내일배움카드 발급 가능자
졸업 후 미취업자 혹은 졸업예정자
(우대사항) 소프트웨어, 컴퓨터공학, 데이터/통계, 전자/기계, 수학등 AI학과 관련 전공자 
모집개요 - 교육대상 내용 AWS 및 파트너사에 관심이 있고, AI분야로 취업을 희망하는 자

Q 비전공자일 경우 해당 교육과정을 따라갈 수 있나요?
A 교육과정이 중상위과정으로 비전공자들의 경우 다소 과정이 어려울 수 있으나, 포기하지 않고 학습의지를 가지고 참여하면 가능합니다.

Q 어떤 수강생들이 해당 교육에 특히 적합한가요?
A 전공자로 개발 관련하여 학업을 이수하였거나, 클라우드 관련 기본 교육경함은 있으나 실무적인 서비스 개발, 배포 경험이 부족한 교육생들에게는 매우 유익할 실무 중심 교육이 될 것으로 판단합니다. 
모집개요 - 교육장소 내용 서울 금천구 가산디지털2로 143
가산 어반워크 2동 14층 DX캠퍼스 
교육계획 제목_1 과정개요 
교육계획 내용 이미지_1  
교육계획 내용_1 <!DOCTYPE html>
<html lang="ko">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>직무역량 설계표</title>
<style>
body {
background-color: #3d3d3d;
font-family: Arial, sans-serif;
color: white;
}
table {
width: 100%;
border-collapse: collapse;
text-align: center;
table-layout: fixed;
}
th, td {
border-bottom: 1px solid white;
padding: 20px 10px;
vertical-align: middle;
color: white;
}
th {
font-size: 18px;
font-weight: bold;
}
.col-design {
width: 20%;
}
.col-role {
width: 20%;
}
.col-goal {
width: 60%;
}
</style>
</head>
<body>

<table>
<tr>
<th class="col-design">설계요소</th>
<th class="col-role">직무역량</th>
<th class="col-goal">훈련목표</th>
</tr>

<!-- 인공지능 -->
<tr>
<td>인공지능</td>
<td>데이터 분석 및 딥러닝, 머신러닝</td>
<td rowspan="3">
네트워크, 리눅스 등의 기반지식과 AWS 클라우드 핵심 서비스를 학습<br><br>
프론트엔드 및 백엔드 개발, 컨테이너 및 쿠버네티스 기술을 통합적으로 이해하고 활용<br><br>
웹 애플리케이션을 효율적으로 개발, 배포 및 관리할 수 있는 실무 능력 학습<br><br>
머신러닝과 딥러닝을 기반으로 한 인공지능 서비스를 개발<br><br>
NLP에 특화된 딥러닝 기술을 습득하여 복잡한 언어 데이터 처리 및 분석을 성공적으로 수행
</td>
</tr>

<!-- 웹 개발 -->
<tr>
<td>웹 개발 및 컨테이너 플랫폼</td>
<td>웹 프레임워크 및 CI/CD</td>
</tr>

<!-- 네트워크 및 리눅스 -->
<tr>
<td>네트워크 및 리눅스</td>
<td>네트워크 및 리눅스 데이터 베이스</td>
</tr>

</table>

</body>
</html> 
교육계획 제목_2 세부내용 
교육계획 내용 이미지_2  
교육계획 내용_2 <div class="in_table1">
<table class="option">
<tr>
<th rowspan="2">교과구분</th>
<th>1개월차</th>
<th>2개월차</th>
<th>3개월차</th>
<th>4개월차</th>
<th>5개월차</th>
<th colspan="1">6개월차</th>
</tr>
<tr>
<th>(160H)</th>
<th>(200H)</th>
<th>(160H)</th>
<th>(176H)</th>
<th>(144H)</th>
<th>(200H)</th>
</tr>
<tr>
<td rowspan="5">정규교과</td>
<td>
네트워크 인프라 및<br>
프로토콜의 기초 이해<br>
(16H)
</td>
<td>
웹 프레임워크를 위한<br>
파이썬 프로그래밍<br>
(40H)
</td>
<td>
쿠버네티스 <br>
오케스트레이션<br>
(40H)
</td>
<td>
데이터 분석 및<br>
고급 시각화 기술<br>
(40H)
</td>
<td>
<br>
<br>
<br>

</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td>
리눅스 운영체제의 <br>
핵심개념과 기초 활용<br>
(40H)
</td>
<td>
프론트엔트 아키텍처와<br>
웹/앱 설계<br>
(40H)
</td>
<td>
CI/CD 파이프라인<br>
자동화<br>
(40H)
</td>
<td>
머신러닝 모델링<br>
(60H)
</td>
<td>
<br>
</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td>
리눅스 시스템 운영 및<br>
관리 최적화<br>
(40H)
</td>
<td>
백엔드 아키텍처와<br>
고성능 서버개발<br>
(40H)
</td>
<td>
<br>
</td>
<td>
딥러닝과 자연어 처리<br>
파인튜닝 기법<br>
(60H)
</td>
<td>
<br>
</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td>
리눅스 기반 서비스 설계<br>
및 아키텍처 구현<br>
(24H)
</td>
<td>
컨테이너 기술과 어플리케이션<br>
가상화<br>
(40H)
</td>
<td>
<br>
<br>
<br>
</td>
<td>
<br>
<br>
<br>
</td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td>
데이터베이스 설계와 최적화 관리<br>
(40H)
</td>
<td>
</td>
<td>
<br>
<br>
<br>
</td>
<td>
<br>
<br>
<br>
</td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="5">AWS 공인교육</td>
<td>
<br>
<br>
<br>
</td>
<td>
<br>
<br>
<br>
</td>
<td>
Foundation Jam<br>
(Hackaton)<br>
(16H)
</td>
<td></td>
<td>
Practical Data Science<br>
w/SageMaker/AI/ML Essentials<br>
(24H)
</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td>
<br>
<br>
<br>
</td>
<td>Architecting on AWS (24H)</td>
<td></td>
<td>
Developing Generative<br>
AI Applications<br>
(16H)
</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td></td>
<td>SAA 자격증 준비반 및 Deep dive (16H)</td>
<td></td>
<td>
Generative AI on AWS<br>
Deep dive <br>
(16H)<br></td>
<td>
<br>
<br>
</td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
<td>
SageMaker Studio for<br>
Data Scientist<br>
(24H)<br></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
<td>
아마존 Workshop/Jobfair<br>
(24H)<br></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1">프로젝트</td>
<td></td>
<td>고가용성 인프라 구축 프로젝트 (40H)</td>
<td>DevOps를 위한 배포 파이프라인 구축 프로젝트, 특강 (24H)</td>
<td>DevOps를 위한 배포 파이프라인 구축 프로젝트 (16H)</td>
<td>
딥러닝을 활용한 애플리케이션 개발 프로젝트 (40H)<br>
<br></td>
<td>
지능형 인프라 및 자연어 처리 통합 플랫폼 구축 프로젝트 (200H)<br>
<br></td>
</tr>

</table>
</div> 
교육계획 제목_3 강사님 질의응답 
교육계획 내용 이미지_3  
교육계획 내용_3 <div class="in_table1">
<table class="option">
<tr>
<th colspan="6">질문: 과정은 어떤 방식으로 진행하시나요?</th>
</tr>
<tr>
<th colspan="6">답변 : 교육은 정확한 이론을 바탕으로 개념을 이해하고, 이를 확장하여 실무에서 활용할 수 있도록 과정을 진행하고 있습니다.<br>

단순하게 기능 중심으로 교육을 진행하면 응용하거나, 활용하는데 제한적이기 때문에 정확한 개념을 통해 이를 실습으로 증명하고, 이해하고, 활용할 수 있도록 진행하고 있습니다.</th>

</tr>
<tr>
<th colspan="6">질문: 교육에서 가장 중점을 두는 부분은 무엇일까요?</th>
</tr>
<tr>
<th colspan="6">답변 : 클라우드와 웹서비스개발, AI 까지 쉽지않은 핵심역량을 모두 다루어야 하므로 각 단계별 핵심 역량을 이해하고 교육생간 토론, 협업을 통해 각 모듈별 연계를 통한 하나의 서비스를 구축할 수 있도록 하고자 합니다.
</th>

</tr>
<tr>
<th colspan="6">질문: AI 스쿨에서 사용하는 주요 기술과 툴은 어떤것들인가요?</th>
</tr>
<tr>
<th colspan="6">답변 : 기본적으로 웹 개발 기술, 클라우드 기반 기술(컨테이너, K8S 등)의 역량을 바탕으로 AWS의 AI 특화서비스인 세이지메이커, Q, 배드록 같은 서비스를 활용하여 개발 할 수 있습니다.
</th>

</tr>

<tr>
<th colspan="6">질문: 과정 수료후 수강생은 어떤 기술 역량이나 결과물을 가지나요?</th>
</tr>
<tr>
<th colspan="6">답변 : 교육생은 서비스 개발 능력을 바탕으로 AWS 클라우드에서 AWS의 인공지능 서비스를 활용하여 LLM기반의 다양한 서비스를 개발할 수 있는 역량을 보유할 수 있게 되며, LLM서비스 개발과 클라우드에서 LLM 서비스를 운영할 수 있는 LLMOPS 능력을 습득하게 됩니다.</th>

</tr>
<tr>
<th colspan="6">질문: 비전공자일 경우 해당 교육과정을 따라갈 수 있나요?</th>
</tr>
<tr>
<th colspan="6">답변 :교육과정이 중상위과정으로 비전공자들의 경우 다소 과정이 어려울 수 있으나, 포기하지 않고 학습의지를 가지고 참여하면 가능합니다.</th>

</tr>
<tr>
<th colspan="6">질문: 수업에서 다루는 AI는 실제 기업환경에서 어떻게 활용 될 수 있나요?</th>
</tr>
<tr>
<th colspan="6">답변 :기업내의 다양한 플랫폼에서 AI 서비스를 제공할 수 있습니다.<br>

예를 들어 앱이나 웹에서 제공하는 생성형 AI기반의 챗봇 같은 서비스를 직접 개발하고 제공할 수 있어 기업 내의 서비스 개발 수요가 폭증 하고 있습니다.</th>

</tr>
<tr>
<th colspan="6">질문: 해당 과정만의 실습환경, 프로젝트 포트폴리오 구성의 특징이 있다면?</th>
</tr>
<tr>
<th colspan="6">답변 : AWS를 기반으로 교육을 진행하지만, 근본적으로는 소프트웨어 개발 역량이 바탕이 되어야 하므로 개발 중심의 커리큘럼으로 구성하였습니다.<br>
동시에, 클라우드의 핵심 역량 또한 중요하기 때문에 클라우드 활용 능력과 소프트웨어 배포 역량을 함께 함양하여, 교육생이 직접 AI 서비스를 개발할 수 있도록 설계하였습니다.</th>

</tr>
<tr>
<th colspan="6">질문: 다른 AI 교육기관과 비교했을 때 AWS AI 수업만의 장점은 무엇이라 생각하나요?</th>
</tr>
<tr>
<th colspan="6">답변 : AWS가 주관하여 교육을 설계하였고 신뢰도 높은 공인 교육과 실습환경이 제공되며, 자격증 비용 및 현직자 멘토링도 지원합니다.<br>

이번 AWS SUMMIT에도 화두가 된 세이지메이커, 배드록, Q 등 AI 서비스를 활용하는 점입니다.</th>

</tr>
<tr>
<th colspan="6">질문: 수료 후 커리어를 어떻게 설계할 수 있을까요?</th>
</tr>
<tr>
<th colspan="6">답변 : AI 응용서비스 개발분야와 AI 클라우드 운영 분야에 본인들이 보다 강점을 가질 수 있는 영역으로 만들어 가는 것이 좋습니다.<br>

개발 역량이 어느정도 갖춰 진 상태라면 운영보다는 개발을, 개발역량이 다소부족하다면 운영에 포커스를 맞춰 역량을 키워나가는 것이 좋습니다.</th>

</tr>
<tr>
<th colspan="6">질문: 수료 후 어떤 직무로 취업할 수 있나요?</th>
</tr>
<tr>
<th colspan="6">답변 :클라우드 기반 환경에서의 개발 역량을 바탕으로, 다양한 AI 기반 서비스를 신속하게 개발·배포할 수 있는 AI 소프트웨어 개발 분야 또는 AI 서비스를 직접 개발하고 구축하는 AI 클라우드 운영 분야로 진로를 선택할 수 있습니다.</th>

</tr>
<tr>
<th colspan="6">질문: 어떤 수강생들이 해당 교육에 특히 적합한가요?
</tr>
<tr>
<th colspan="6">답변 :전공자로 개발 관련하여 학업을 이수하였거나, 클라우드 관련 기본 교육경함은 있으나 실무적인 서비스 개발, 배포 경험이 부족한 교육생들에게는 매우 유익할 실무 중심 교육이 될 것으로 판단합니다.</th>

</tr>
<tr>
<th colspan="6">질문: 교육을 진행하시면서 가장 중요하게 생각하는 가치는 무엇일까요?
</tr>
<tr>
<th colspan="6">답변 :공부는 스스로 해야하지만 보다 성장하려면 함께 성장해야 합니다.<br>

교육생 동기들끼리 서로 이해하고 돕고 함께 협업하면서 성장하면 반드시 좋은 결과가 나옵니다.</th>

</tr>
<tr>
<th colspan="6">질문: 예비교육생들에게 전하고 싶은말은?
</tr>
<tr>
<th colspan="6">답변 :대부분의 일반 교육과정을 보면 입과하고 몇 주가 지나면 다양한 이유로 교육과정을 포기하는 교육생들이 종종 나오는데, 포기하지않고 꾸준하게 학습할 수 있다면 충분히 원하는 실무 프로젝트 경험과 다양한 역량 향상을 통해 취업시장에서 인정 받을 수 있으리라 생각합니다.<br>



교육에 입과하여 수료한다면 AI시대와 미래를 선도하는 기회가 생길 것이라 생각합니다. <br>

기회는 기다리는 것이 아니라 만드는 것입니다.

</tr>
</th>



</table>
</div> 
교육계획 제목_4  
교육계획 내용 이미지_4  
교육계획 내용_4  
교육계획 제목_5  
교육계획 내용 이미지_5  
교육계획 내용_5  
[신청방법 및 선발] 옵션 노출 선택 하단 신청하기 버튼 클릭,국민내일배움카드 발급,서류전형,면접전형,최종선발 
신청하기 링크 https://dxcampus.ninehire.site/job_posting/aMKZI4X5 
신청하기 버튼명  
개강알림신청링크 https://dxcampus.ninehire.site/job_posting/X5UUSzul 
[현대] 임베디드 SW - 신청링크  
[현대] 스마트팩토리 - 신청링크  
[현대] 웹/앱 - 신청링크  
[현대] 클라우드 - 신청하기  
[현대] IT보안 - 신청하기  
게시판 카테고리 값 18354 
1:1 카테고리 값 18350 
FAQ 카테고리 값 18351 
주소 08504 서울 금천구 가산디지털2로 143 (서울 금천구 가산동 452-1) 14층 DX캠퍼스 (가산동, 가산 어반워크II) 
교육장소 DX 캠퍼스 
전화번호 or 이메일 aws_ai_school@rapa.or.kr 
지하철 이용 정보 1호선 : 가산디지털단지역 11번 출구 도보 5분거리
7호선 : 가산디지털단지역 8번 출구 도보 5분 거리 
버스 이용 정보 가산디지털단지역1호선 간선 : 571, 652, 653 지선 : 5012, 5528
디지털3단지,영창실업 간선 : 571, 652 지선 : 5012, 5528 일반 : 75 
교육장소2  
주소_2  
전화번호 or 이메일_2  
지하철 이용 정보_2  
버스 이용 정보_2  
총 상품금액 : 0원
혜택 및 모집개요
교육계획
신청방법 및 선발절차
게시판
1:1 질문하기
교육장소
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본 과정은 고용노동부가 주최하고 디지털선도기업인 AWS와 전문교육기관인 한국전파진흥협회가 주관하여

공동 운영하는 K-디지털 트레이닝의 디지털선도기업아카데미 사업으로 지원됩니다.

01
AWS 클래스메이트 혜택
01
고용노동부
내일배움카드 발급
대상 무료교육
K-Digital Training
선도기업 과정,
1,900만원 상당
02
AWS AI 서비스 및 클라우드 서비스 제공과 AWS 온라인 학습기회 제공
200개가 넘는 통합 개발 환경 툴 학습지원 및 클라우드 서비스 50만원 상당
/AWS Skill Builder 제공
03
AWS 공인교육 제공 및 AWS KOREA 견학
SAGEMAKER, BEDROCK 등 활용 및 AWS KOREA 견학
04
DVA 시험비
전액 지원
AWS 공인자격증
20만원 상당
05
Working Backward 워크샵 및
AWS 잡페어 제공
AWS 일하는 방법을
배우는 워크샵
/ AWS 파트너사 잡페어
06
AWS 현직자
실무 프로젝트
멘토링
AWS 현직
Solution Architecture
팀별 멘토링
02
모집개요

모집분야

아마존 AWS AI School 1기 과정

신청자격

국민내일배움카드 발급 가능자
졸업 후 미취업자 혹은 졸업예정자
(우대사항) 소프트웨어, 컴퓨터공학, 데이터/통계, 전자/기계, 수학등 AI학과 관련 전공자

교육기간

'25.7.22.~'26.2.4.

(1일 8시간, 총 1040시간, 6.5개월)

교육대상

AWS 및 파트너사에 관심이 있고, AI분야로 취업을 희망하는 자

Q 비전공자일 경우 해당 교육과정을 따라갈 수 있나요?
A 교육과정이 중상위과정으로 비전공자들의 경우 다소 과정이 어려울 수 있으나, 포기하지 않고 학습의지를 가지고 참여하면 가능합니다.

Q 어떤 수강생들이 해당 교육에 특히 적합한가요?
A 전공자로 개발 관련하여 학업을 이수하였거나, 클라우드 관련 기본 교육경함은 있으나 실무적인 서비스 개발, 배포 경험이 부족한 교육생들에게는 매우 유익할 실무 중심 교육이 될 것으로 판단합니다.

신청기간

~'25.7.14. 오전 09:00 까지
기한엄수

교육 장소

서울 금천구 가산디지털2로 143
가산 어반워크 2동 14층 DX캠퍼스
03
교육계획

과정개요

세부내용

강사님 질의응답

직무역량 설계표
설계요소 직무역량 훈련목표
인공지능 데이터 분석 및 딥러닝, 머신러닝 네트워크, 리눅스 등의 기반지식과 AWS 클라우드 핵심 서비스를 학습

프론트엔드 및 백엔드 개발, 컨테이너 및 쿠버네티스 기술을 통합적으로 이해하고 활용

웹 애플리케이션을 효율적으로 개발, 배포 및 관리할 수 있는 실무 능력 학습

머신러닝과 딥러닝을 기반으로 한 인공지능 서비스를 개발

NLP에 특화된 딥러닝 기술을 습득하여 복잡한 언어 데이터 처리 및 분석을 성공적으로 수행
웹 개발 및 컨테이너 플랫폼 웹 프레임워크 및 CI/CD
네트워크 및 리눅스 네트워크 및 리눅스 데이터 베이스

* 커리큘럼 및 프로젝트 관련 데이터는 상황에 따라 일부 변경될 수 있음

교과구분 1개월차 2개월차 3개월차 4개월차 5개월차 6개월차
(160H) (200H) (160H) (176H) (144H) (200H)
정규교과 네트워크 인프라 및
프로토콜의 기초 이해
(16H) 		웹 프레임워크를 위한
파이썬 프로그래밍
(40H) 		쿠버네티스
오케스트레이션
(40H) 		데이터 분석 및
고급 시각화 기술
(40H)


리눅스 운영체제의
핵심개념과 기초 활용
(40H) 		프론트엔트 아키텍처와
웹/앱 설계
(40H) 		CI/CD 파이프라인
자동화
(40H) 		머신러닝 모델링
(60H)
리눅스 시스템 운영 및
관리 최적화
(40H) 		백엔드 아키텍처와
고성능 서버개발
(40H)
딥러닝과 자연어 처리
파인튜닝 기법
(60H)
리눅스 기반 서비스 설계
및 아키텍처 구현
(24H) 		컨테이너 기술과 어플리케이션
가상화
(40H)





데이터베이스 설계와 최적화 관리
(40H)





AWS 공인교육





Foundation Jam
(Hackaton)
(16H) 		Practical Data Science
w/SageMaker/AI/ML Essentials
(24H)



Architecting on AWS (24H) Developing Generative
AI Applications
(16H)
SAA 자격증 준비반 및 Deep dive (16H) Generative AI on AWS
Deep dive
(16H)

SageMaker Studio for
Data Scientist
(24H)
아마존 Workshop/Jobfair
(24H)
프로젝트 고가용성 인프라 구축 프로젝트 (40H) DevOps를 위한 배포 파이프라인 구축 프로젝트, 특강 (24H) DevOps를 위한 배포 파이프라인 구축 프로젝트 (16H) 딥러닝을 활용한 애플리케이션 개발 프로젝트 (40H)

 지능형 인프라 및 자연어 처리 통합 플랫폼 구축 프로젝트 (200H)

* 커리큘럼 및 프로젝트 관련 데이터는 상황에 따라 일부 변경될 수 있음

질문: 과정은 어떤 방식으로 진행하시나요?
답변 : 교육은 정확한 이론을 바탕으로 개념을 이해하고, 이를 확장하여 실무에서 활용할 수 있도록 과정을 진행하고 있습니다.
단순하게 기능 중심으로 교육을 진행하면 응용하거나, 활용하는데 제한적이기 때문에 정확한 개념을 통해 이를 실습으로 증명하고, 이해하고, 활용할 수 있도록 진행하고 있습니다.
질문: 교육에서 가장 중점을 두는 부분은 무엇일까요?
답변 : 클라우드와 웹서비스개발, AI 까지 쉽지않은 핵심역량을 모두 다루어야 하므로 각 단계별 핵심 역량을 이해하고 교육생간 토론, 협업을 통해 각 모듈별 연계를 통한 하나의 서비스를 구축할 수 있도록 하고자 합니다.
질문: AI 스쿨에서 사용하는 주요 기술과 툴은 어떤것들인가요?
답변 : 기본적으로 웹 개발 기술, 클라우드 기반 기술(컨테이너, K8S 등)의 역량을 바탕으로 AWS의 AI 특화서비스인 세이지메이커, Q, 배드록 같은 서비스를 활용하여 개발 할 수 있습니다.
질문: 과정 수료후 수강생은 어떤 기술 역량이나 결과물을 가지나요?
답변 : 교육생은 서비스 개발 능력을 바탕으로 AWS 클라우드에서 AWS의 인공지능 서비스를 활용하여 LLM기반의 다양한 서비스를 개발할 수 있는 역량을 보유할 수 있게 되며, LLM서비스 개발과 클라우드에서 LLM 서비스를 운영할 수 있는 LLMOPS 능력을 습득하게 됩니다.
질문: 비전공자일 경우 해당 교육과정을 따라갈 수 있나요?
답변 :교육과정이 중상위과정으로 비전공자들의 경우 다소 과정이 어려울 수 있으나, 포기하지 않고 학습의지를 가지고 참여하면 가능합니다.
질문: 수업에서 다루는 AI는 실제 기업환경에서 어떻게 활용 될 수 있나요?
답변 :기업내의 다양한 플랫폼에서 AI 서비스를 제공할 수 있습니다.
예를 들어 앱이나 웹에서 제공하는 생성형 AI기반의 챗봇 같은 서비스를 직접 개발하고 제공할 수 있어 기업 내의 서비스 개발 수요가 폭증 하고 있습니다.
질문: 해당 과정만의 실습환경, 프로젝트 포트폴리오 구성의 특징이 있다면?
답변 : AWS를 기반으로 교육을 진행하지만, 근본적으로는 소프트웨어 개발 역량이 바탕이 되어야 하므로 개발 중심의 커리큘럼으로 구성하였습니다.
동시에, 클라우드의 핵심 역량 또한 중요하기 때문에 클라우드 활용 능력과 소프트웨어 배포 역량을 함께 함양하여, 교육생이 직접 AI 서비스를 개발할 수 있도록 설계하였습니다.
질문: 다른 AI 교육기관과 비교했을 때 AWS AI 수업만의 장점은 무엇이라 생각하나요?
답변 : AWS가 주관하여 교육을 설계하였고 신뢰도 높은 공인 교육과 실습환경이 제공되며, 자격증 비용 및 현직자 멘토링도 지원합니다.
이번 AWS SUMMIT에도 화두가 된 세이지메이커, 배드록, Q 등 AI 서비스를 활용하는 점입니다.
질문: 수료 후 커리어를 어떻게 설계할 수 있을까요?
답변 : AI 응용서비스 개발분야와 AI 클라우드 운영 분야에 본인들이 보다 강점을 가질 수 있는 영역으로 만들어 가는 것이 좋습니다.
개발 역량이 어느정도 갖춰 진 상태라면 운영보다는 개발을, 개발역량이 다소부족하다면 운영에 포커스를 맞춰 역량을 키워나가는 것이 좋습니다.
질문: 수료 후 어떤 직무로 취업할 수 있나요?
답변 :클라우드 기반 환경에서의 개발 역량을 바탕으로, 다양한 AI 기반 서비스를 신속하게 개발·배포할 수 있는 AI 소프트웨어 개발 분야 또는 AI 서비스를 직접 개발하고 구축하는 AI 클라우드 운영 분야로 진로를 선택할 수 있습니다.
질문: 어떤 수강생들이 해당 교육에 특히 적합한가요?
답변 :전공자로 개발 관련하여 학업을 이수하였거나, 클라우드 관련 기본 교육경함은 있으나 실무적인 서비스 개발, 배포 경험이 부족한 교육생들에게는 매우 유익할 실무 중심 교육이 될 것으로 판단합니다.
질문: 교육을 진행하시면서 가장 중요하게 생각하는 가치는 무엇일까요?
답변 :공부는 스스로 해야하지만 보다 성장하려면 함께 성장해야 합니다.
교육생 동기들끼리 서로 이해하고 돕고 함께 협업하면서 성장하면 반드시 좋은 결과가 나옵니다.
질문: 예비교육생들에게 전하고 싶은말은?
답변 :대부분의 일반 교육과정을 보면 입과하고 몇 주가 지나면 다양한 이유로 교육과정을 포기하는 교육생들이 종종 나오는데, 포기하지않고 꾸준하게 학습할 수 있다면 충분히 원하는 실무 프로젝트 경험과 다양한 역량 향상을 통해 취업시장에서 인정 받을 수 있으리라 생각합니다.
교육에 입과하여 수료한다면 AI시대와 미래를 선도하는 기회가 생길 것이라 생각합니다.
기회는 기다리는 것이 아니라 만드는 것입니다.

* 커리큘럼 및 프로젝트 관련 데이터는 상황에 따라 일부 변경될 수 있음

04
신청방법 및 선발

1. 하단의 신청하기 버튼
클릭하여 수강신청

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2. HRD-Net(hrd.go.kr) 국민내일배움카드 발급

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3. 서류전형

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5. 면접전형

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6. 최종선발

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* 상세 전형일자는 추후 공지 예정이며, 전형별 결과는 합격자에 한하여 개별 연락 예정

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교육장소
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DX 캠퍼스 주소

08504 서울 금천구 가산디지털2로 143 (서울 금천구 가산동 452-1) 14층 DX캠퍼스 (가산동, 가산 어반워크II)

문의처

aws_ai_school@rapa.or.kr

지하철 이용 시

1호선 : 가산디지털단지역 11번 출구 도보 5분거리
7호선 : 가산디지털단지역 8번 출구 도보 5분 거리

버스 이용 시

가산디지털단지역1호선 간선 : 571, 652, 653 지선 : 5012, 5528
디지털3단지,영창실업 간선 : 571, 652 지선 : 5012, 5528 일반 : 75
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