RAPA DX캠퍼스 - AWS AI School 1기

AWS AI School 1기

2기

AWS기반 AI플랫폼 개발자 실전 트랙

교육일정

130일 (1일 8시간, 총 1040시간, 6.5개월

신청기간

2기 12월 중 오픈예정

2기 신청을 원하시는 분은 아래 모집 알림 신청을 진행해 주세요 :)

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포인트 컬러값	#f2ea02
서브타이틀	AWS기반 AI플랫폼 개발자 실전 트랙
모집예정
모집분야	AI 관련 분야로 취업하고자 하는 자
기수	2기
신청 시작 일	2025-07-01
신청 마감 일	2025-08-06
교육일정	130일 (1일 8시간, 총 1040시간, 6.5개월
교육일정 추가 설명
신청기간	2기 12월 중 오픈예정
신청기간 추가 설명	2기 신청을 원하시는 분은 아래 모집 알림 신청을 진행해 주세요 :)
국비지원	Y
혜택 제목	AWS 클래스메이트 혜택
혜택1 제목	01
혜택1 내용	AWS 파트너사 취업 기회 제공 / Working Backward workshop 제공
혜택1 추가 정보	AWS 파트너사가 최종프로젝트 발표에 참여해 채용 진행 / AWS 일하는 방법을 배우는 워크삽
혜택2 제목	02
혜택2 내용	AWS 클라우드 서비스 및 AWS 온라인 학습기회 제공
혜택2 추가 정보	클라우드 서비스 50만원 상당 /AWS Skill Builder 제공
혜택3 제목	03
혜택3 내용	AWS 공인교육 7개 과정 / AWS Certified DVA 시험비 지원
혜택3 추가 정보	Builer Essential 부터 DevOps 까지 7개 과정 대면강의 제공 / DVA 자격증 시험비 20만원 상당
혜택4 제목	04
혜택4 내용	고용노동부 내일배움카드 발급 대상 무료교육
혜택4 추가 정보	K-Digital Training 선도기업 과정, 1,900만원 상당
혜택5 제목	05
혜택5 내용	AWS 현직자 실무 프로젝트 멘토링
혜택5 추가 정보	AWS 현직자 팀별 멘토링
혜택6 제목	06
혜택6 내용	노트북 및 수업 후 자율학습을 위한 학습 공간 제공
혜택6 추가 정보	최신 사향의 노트북 및 쾌적한 교육 공간 제공
모집개요 - 신청자격 내용	국민내일배움카드 발급 가능자 졸업 후 미취업자 혹은 졸업예정자 학력 및 전공 무관
모집개요 - 교육대상 내용	- 클라우드 분야 진입을 희망하는 누구나 - 디지털 신기술에 관심 있는 누구나 - 기초적인 클라우드 사용 경험 후 기술을 깊이 있게 배우고 싶은 누구나 - AWS 파트너사 취업에 관심 있는 누구나
모집개요 - 교육장소 내용	서울 금천구 가산디지털2로 143 가산 어반워크 2동 14층 DX캠퍼스
교육계획 제목_1	교육내용
교육계획 내용 이미지_1
교육계획 내용_1	<div class="in_table0"> <table> <tbody> <tr> <th>설계요소</th> <th>필요 기술(직무역량)</th> <th>훈련목표</th> </tr> <tr> <td>인공지능</td> <td>데이터분석 및 딥러닝, 머신러닝</td> <td rowspan="5"> 1. 머신러닝과 딥러닝을 기반으로 한 인공지능 서비스를 개발<br> <br> 2. 특히 자연어처리(NLP)에 특화된 딥러닝 기술을 습득하여, 복잠한 언어 데이터 처리 및 분석을 성공적으로 수행할 수 있는 개발과 클라우드 운영 능력을 배양<br> <br> 3. 웹 애플리케이션을 효율적으로 개발, 배포 및 관리할 수 있는 실무 능력을 학습<br> <br> 4. 프론트엔드 및 백엔드 개발, 컨테이너 및 쿠버네티스 기술을 통합적으로 이해하고 활용 <br> <br> <b>5. 네트워크, 리눅스 등의 기반지식과 AWS 클라우드 핵심 서비스를 학습</b><br> <br> </td> </tr> <tr> <td>웹 개발 및 컨테이너 플랫폼</td> <td>웹 프레임 워크 및 CI/CD</td> </tr> <tr> <td>네트워크 및 리눅스</td> <td>네트워크 및 리눅스 데이터베이스</td> </tr> </tbody> </table> </div>
교육계획 제목_2	상세과정
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="3">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 프로토콜의 기초 이해<br> (16H) </td> <td> 웹 프레임 워크를 위한 파이썬 프로그래밍<br> <br> (40H) </td> <td> 쿠버네티스 오케스트레이션<br> (40H) </td> <td> 데이터 분석 및 고급 시각화 기술<br> (40H) </td> <td> Practical Data Science w/ SageMaker / AI/ML Essentials /<br> Gen AI Essentials<br> (24H) </td> <td></td> </tr> <tr> <td> 리눅스 운영체제의 핵심 개념과 기초 활용<br> (40H) </td> <td> 프론트엔드 아키텍츠와 인터랙티브 웹 애플리케이션 설계<br> (40H) </td> <td> 지속성 통합 및 배초(CI/CD) 파이프라인 자동화<br> (40H) </td> <td> 회귀 및 분류 알고리즘을 활용한 머신러닝 모델링<br> (60H) </td> <td>Developing Generative<br> AI Applications<br> (16H) </td> <td></td> </tr> <tr> <td> 리눅스 시스템 운영 및 관리 최적화<br> (40H) </td> <td> 백엔드 아키텍처와 고성능 서버 개발<br> (40H) </td> <td> Foudation Jam(Hecaton)<br> (16H) </td> <td> 딥러닝과 자연어처리: 신경망 설계 및 파인튜닝 기법<br> (60H) </td> <td> Generative AI on AWS /<br> Deep dive <br> (16H) </td> <td></td> </tr> <tr> <td> 리눅스 기반 서비스 설계 및 아키텍처 구현<br> (24H) </td> <td> 컨테이너 기술과 애플리케이션 가상화<br> (40H) </td> <td> Architecting on AWS<br> (24H) </td> <td> </td> <td>SageMaker Studio <br>for Data Scientist <br> (24H)</td> <td></td> </tr> <tr> <td> 데이터베이스 설계와 최적화 관리<br> (40H) </td> <td> </td> <td>DVA 자격증 준비반 및 Deep dive<br> (16H) </td> <td></td> <td>취업특강/ 아마존 Workshop<br> / Jobfair<br> (24H)</td> <td></td> </tr> <tr> <td rowspan="1">프로젝트</td> <td></td> <td> 고가용성 인프라 구축 프로젝트<br> (40H) </td> <td> DevOps를 위한 배포 파이프라인 구축 프로젝트 <br> (24H) </td> <td> DevOps를 위한 배포 파이프라인 구축 프로젝트 <br> (16H) </td> <td> 딥러닝을 활용한 애플리케이션 개발 프로젝트<br> (40H) </td> <td> 지능형 인프라 및 자연어 처리 통합 플랫폼 구축 프로젝트<br> (200H) </td> </tr> </table> </div>
교육계획 제목_3	질의응답
교육계획 내용 이미지_3
교육계획 내용_3	<div class="in_table1"> <table class="option"> <tr> <th colspan="7">질문 1. 과정을 어떤 방식으로 진행하시나요?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 1. 교육은 정학한 이론을 바탕으로 개념을 이해하고, <br>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. </th> </tr><tr> <th colspan="7">질문 2. 교육에서 가장 중점을 두는 부분은 무엇인가요?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 2. 클라우드와 웹 서비스 개발, AI 까지 쉽지 않은 핵심 역량을 모두 다루어야 하므로 각 단계별 핵심 역량을 이해하고 교육생간 토론, 협업을 통해 각 모듈별 연계를 통해 하나의 서비스를 구축할 수 있도록 하고자 합니다. </th> </tr> <tr> <th colspan="7">질문 3. AI 스쿨에서 사용하는 주요 기술/툴은 어떤것들인가요?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 3. 기본적으로 웹 개발 기술, 클라우드 기반 기술 (컨테이너, K8S 등)의 역량을 바탕으로 AWS의 AI 특화서비스인 세이지메이커, Q, 베드락 같은 서비스를 활용하여 서비스를 개발할 수 있습니다. </th> </tr> <tr> <th colspan="7">질문 4. 과정 수료 후 수강생은 어떤 기술 역량이나 결과물을 가지나요?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 4. 교육생은 서비스 개발 능력을 바탕으로 AWS 클라우드에서 AWS의 인공지능 서비스를 활용하여 LLM 기반의 다양한 서비스를 개발할 수 있는 역량을 보유할 수 있게 됩니다. LLM서비스 개발과 클라우드에서 LLM을 서비스를 운영할 수 있는 LLMOPS 능력을 습득하게 됩니다. </th> </tr> <tr> <th colspan="7">질문 5. 비전공자일 경우에 해당 교육과정을 따라갈수 있나요?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 5. 교육과정이 중상위과정으로 비전공자들의 경우 다소 과정이 난해하고 어려울 수 있으나, 포기 하지 않고 학습의지를 가지고 참여하면 가능합니다. </th> </tr> <tr> <th colspan="7">질문 6. 수업에서 다루는 AI는 실제 기업환경에서 어떻게 활용 될 수 있나요</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 6. 기업내의 다양한 플랫폼에서 AI 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 앱이나 웹에서 제공하는 생성형 AI기반의 챗봇 같은 서비스를 직접 개발하여 제공할 수 있어, 기업 내의 서비스 개발 수요가 폭증하고 있습니다. </th> </tr> <tr> <th colspan="7">질문 7. 해당 과정만의 실습환경, 프로젝트, 포트폴리오 구성의 특징이 있다면?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 7. AWS를 활용하지만, 기본 역량을 SW개발 역량이 바탕이 되어야 하므로 개발 중심으로 교육을 진행하되, 클라우드 핵심 역량 역시 중요하므로 클라우드의 활용과 SW 배포 같은 역량을 바탕으로 AI 서비스를 직접 개발하도록 설계되었습니다. </th> </tr> <tr> <th colspan="7">질문 8. 다른 AI 교육기관과 비교했을 때 AWS AI 수업만의 장점은 무엇이라 생각하나요?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 8. AWS 공인 교육과 실습 환경이 제공되고, 무엇보다 업계 선도의 아마존 웹서비스에서 제공하는 AI 특화 서비스를 바탕으로 다양한 서비스를 개발, 구축해 볼 수 있다는 점입니다. </th> </tr> <tr> <th colspan="7">질문 9. 실무 환경과 최대한 가깝게 구성하기위해 어떤 장치를 마련하셨나요?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 9. 클라우드 기술도 방대하고 AI도 방대한 영역이지만, AI 서비스 개발 구축을 융합할 수 있도록 합니다. </th> </tr> <tr> <th colspan="7">질문 10. 어떤 AI 프로젝트를 경험하게 되나요?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 10. AWS를 이용하여 다양한 AI기반 서비스 플랫폼을 직접 개발, 구축, 운영할 수 있는 프로젝트를 진행 합니다. </th> </tr> <tr> <th colspan="7">질문 11. 수료 후 커리어를 어떻게 설계할 수 있을까요?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 11. AI 응용서비스 개발분야와 AI 클라우드 운영 분야에 본인들이 보다 강점을 가질 수 있는 영역으로 만들어가는 것이 좋습니다. 개발 역량이 어느 정도 갖춰 진 상태라면 운영 보다는 개발을, 개발역량이 다소 부족하다면 운영에 포커스를 맞춰 역량을 키워 나가는 것이 좋습니다. </th> </tr> <tr> <th colspan="7">질문 12. 수료 후 어떤 직무로 취업할 수 있나요?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 12. 클라우드 기반 하에서의 개발 역량을 바탕으로 다양한 AI 기반 서비스를 빠르게 개발 배포할 수 있는 AI SW 개발 분야나 AI 서비스를 직접 개발, 구축하는 기업의 AI 클라우드 운영 분야로 진로를 선택할 수 있습니다. </th> </tr> <tr> <th colspan="7">질문 13. 어떤 수강생들이 해당 교육에 특히 적합한가요?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 13. 전공자로 개발관련하여 학업을 이수하였거나, 클라우드 관련 기본 교육경험은 있으나, 실무적인 서비스 개발,배포 경험이 부족한 교육생들에게는 매우 유익학 실무중심 교육이 될 것으로 판단합니다. </th> </tr> <tr> <th colspan="7">질문 14. 어떤 목표와 마음가짐으로 수업에 참여하면 될까요?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 14. 대부분의 일반 교육과정을 보면 입과하고 몇주가 지나면 다양한 이유로 교육과정을 포기하는 교육생들이 종종 나오는데, 포기 하지 않고 꾸준하게 학습할 수 있다면 충분히 원하는 실무 프로젝트 경험과 다양한 역량 향상을 통해 취업시장에서 인정 받을 수 있으리라 생각합니다.</th> </tr> <tr> <th colspan="7">질문 15. 교육을 하시면서 가장 중요하게 생각하는 가치는 무엇인가요?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 15. 공부는 스스로 해야 하지만, 보다 성장하려면 함께 성장해야 합니다. 교육생 동기들끼리 서로 이해하고 돕고 함께 협업하면서 성장하면 반드시 좋은 결과가 나옵니다.</th> </tr> <tr> <th colspan="7">질문 16. 예비 교육생들에게 전하고 싶은말은?</th></tr> <tr> <th colspan="7">답변 16. 교육에 입과하여 수료한다면 AI시대와 미래를 선도하는 기회가 생길 것이라 생각합니다. 기회는 기다리는 것이 아니라 만드는 것입니다.</th> </tr> </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://app.ninehire.com/cPMtlhQ3/recruitment/d1958520-6843-11f0-9114-179a9af2d867/applicants
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	https://edu.rapa.or.kr/camp_board/category/18354
1:1 카테고리 값	https://edu.rapa.or.kr/question/category/18350
FAQ 카테고리 값	https://edu.rapa.or.kr/faq/category/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

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1:1 질문하기

교육장소

모집알림신청

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AWS 클래스메이트 혜택

AWS 파트너사
취업 기회 제공
/ Working Backward
workshop 제공

AWS 파트너사가
최종프로젝트 발표에 참여해
채용 진행
/ AWS 일하는 방법을
배우는 워크삽

AWS 클라우드 서비스 및
AWS 온라인 학습기회 제공

클라우드 서비스 50만원 상당
/AWS Skill Builder 제공

AWS 공인교육
7개 과정 /
AWS Certified
DVA 시험비 지원

Builer Essential 부터
DevOps 까지
7개 과정 대면강의 제공 /
DVA 자격증 시험비 20만원 상당

고용노동부
내일배움카드 발급
대상 무료교육

K-Digital Training
선도기업 과정,
1,900만원 상당

AWS 현직자
실무 프로젝트
멘토링

AWS 현직자
팀별 멘토링

노트북 및
수업 후 자율학습을 위한
학습 공간 제공

최신 사향의 노트북 및
쾌적한 교육 공간 제공

모집개요

모집분야

AI 관련 분야로 취업하고자 하는 자

신청자격

국민내일배움카드 발급 가능자
졸업 후 미취업자 혹은 졸업예정자
학력 및 전공 무관

교육기간

130일 (1일 8시간, 총 1040시간, 6.5개월

교육대상

- 클라우드 분야 진입을 희망하는 누구나
- 디지털 신기술에 관심 있는 누구나
- 기초적인 클라우드 사용 경험 후 기술을 깊이 있게 배우고 싶은 누구나
- AWS 파트너사 취업에 관심 있는 누구나

신청기간

2기 12월 중 오픈예정 까지
기한엄수

교육 장소

서울 금천구 가산디지털2로 143
가산 어반워크 2동 14층 DX캠퍼스

교육계획

교육내용

상세과정

질의응답

설계요소	필요 기술(직무역량)	훈련목표
인공지능	데이터분석 및 딥러닝, 머신러닝	1. 머신러닝과 딥러닝을 기반으로 한 인공지능 서비스를 개발 2. 특히 자연어처리(NLP)에 특화된 딥러닝 기술을 습득하여, 복잠한 언어 데이터 처리 및 분석을 성공적으로 수행할 수 있는 개발과 클라우드 운영 능력을 배양 3. 웹 애플리케이션을 효율적으로 개발, 배포 및 관리할 수 있는 실무 능력을 학습 4. 프론트엔드 및 백엔드 개발, 컨테이너 및 쿠버네티스 기술을 통합적으로 이해하고 활용 5. 네트워크, 리눅스 등의 기반지식과 AWS 클라우드 핵심 서비스를 학습
웹 개발 및 컨테이너 플랫폼	웹 프레임 워크 및 CI/CD
네트워크 및 리눅스	네트워크 및 리눅스 데이터베이스

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

교과구분	1개월차	2개월차	3개월차	4개월차	5개월차	6개월차
교과구분	(160H)	(200H)	(160H)	(176H)	(144H)	(200H)
정규교과	네트워크 인프라 및 프로토콜의 기초 이해 (16H)	웹 프레임 워크를 위한 파이썬 프로그래밍 (40H)	쿠버네티스 오케스트레이션 (40H)	데이터 분석 및 고급 시각화 기술 (40H)	Practical Data Science w/ SageMaker / AI/ML Essentials / Gen AI Essentials (24H)
	리눅스 운영체제의 핵심 개념과 기초 활용 (40H)	프론트엔드 아키텍츠와 인터랙티브 웹 애플리케이션 설계 (40H)	지속성 통합 및 배초(CI/CD) 파이프라인 자동화 (40H)	회귀 및 분류 알고리즘을 활용한 머신러닝 모델링 (60H)	Developing Generative AI Applications (16H)
	리눅스 시스템 운영 및 관리 최적화 (40H)	백엔드 아키텍처와 고성능 서버 개발 (40H)	Foudation Jam(Hecaton) (16H)	딥러닝과 자연어처리: 신경망 설계 및 파인튜닝 기법 (60H)	Generative AI on AWS / Deep dive (16H)
	리눅스 기반 서비스 설계 및 아키텍처 구현 (24H)	컨테이너 기술과 애플리케이션 가상화 (40H)	Architecting on AWS (24H)		SageMaker Studio for Data Scientist (24H)
	데이터베이스 설계와 최적화 관리 (40H)		DVA 자격증 준비반 및 Deep dive (16H)		취업특강/ 아마존 Workshop / Jobfair (24H)
프로젝트		고가용성 인프라 구축 프로젝트 (40H)	DevOps를 위한 배포 파이프라인 구축 프로젝트 (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 1. 과정을 어떤 방식으로 진행하시나요?
답변 1. 교육은 정학한 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 2. 교육에서 가장 중점을 두는 부분은 무엇인가요?
답변 2. 클라우드와 웹 서비스 개발, AI 까지 쉽지 않은 핵심 역량을 모두 다루어야 하므로 각 단계별 핵심 역량을 이해하고 교육생간 토론, 협업을 통해 각 모듈별 연계를 통해 하나의 서비스를 구축할 수 있도록 하고자 합니다.
질문 3. AI 스쿨에서 사용하는 주요 기술/툴은 어떤것들인가요?
답변 3. 기본적으로 웹 개발 기술, 클라우드 기반 기술 (컨테이너, K8S 등)의 역량을 바탕으로 AWS의 AI 특화서비스인 세이지메이커, Q, 베드락 같은 서비스를 활용하여 서비스를 개발할 수 있습니다.
질문 4. 과정 수료 후 수강생은 어떤 기술 역량이나 결과물을 가지나요?
답변 4. 교육생은 서비스 개발 능력을 바탕으로 AWS 클라우드에서 AWS의 인공지능 서비스를 활용하여 LLM 기반의 다양한 서비스를 개발할 수 있는 역량을 보유할 수 있게 됩니다. LLM서비스 개발과 클라우드에서 LLM을 서비스를 운영할 수 있는 LLMOPS 능력을 습득하게 됩니다.
질문 5. 비전공자일 경우에 해당 교육과정을 따라갈수 있나요?
답변 5. 교육과정이 중상위과정으로 비전공자들의 경우 다소 과정이 난해하고 어려울 수 있으나, 포기 하지 않고 학습의지를 가지고 참여하면 가능합니다.
질문 6. 수업에서 다루는 AI는 실제 기업환경에서 어떻게 활용 될 수 있나요
답변 6. 기업내의 다양한 플랫폼에서 AI 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 앱이나 웹에서 제공하는 생성형 AI기반의 챗봇 같은 서비스를 직접 개발하여 제공할 수 있어, 기업 내의 서비스 개발 수요가 폭증하고 있습니다.
질문 7. 해당 과정만의 실습환경, 프로젝트, 포트폴리오 구성의 특징이 있다면?
답변 7. AWS를 활용하지만, 기본 역량을 SW개발 역량이 바탕이 되어야 하므로 개발 중심으로 교육을 진행하되, 클라우드 핵심 역량 역시 중요하므로 클라우드의 활용과 SW 배포 같은 역량을 바탕으로 AI 서비스를 직접 개발하도록 설계되었습니다.
질문 8. 다른 AI 교육기관과 비교했을 때 AWS AI 수업만의 장점은 무엇이라 생각하나요?
답변 8. AWS 공인 교육과 실습 환경이 제공되고, 무엇보다 업계 선도의 아마존 웹서비스에서 제공하는 AI 특화 서비스를 바탕으로 다양한 서비스를 개발, 구축해 볼 수 있다는 점입니다.
질문 9. 실무 환경과 최대한 가깝게 구성하기위해 어떤 장치를 마련하셨나요?
답변 9. 클라우드 기술도 방대하고 AI도 방대한 영역이지만, AI 서비스 개발 구축을 융합할 수 있도록 합니다.
질문 10. 어떤 AI 프로젝트를 경험하게 되나요?
답변 10. AWS를 이용하여 다양한 AI기반 서비스 플랫폼을 직접 개발, 구축, 운영할 수 있는 프로젝트를 진행 합니다.
질문 11. 수료 후 커리어를 어떻게 설계할 수 있을까요?
답변 11. AI 응용서비스 개발분야와 AI 클라우드 운영 분야에 본인들이 보다 강점을 가질 수 있는 영역으로 만들어가는 것이 좋습니다. 개발 역량이 어느 정도 갖춰 진 상태라면 운영 보다는 개발을, 개발역량이 다소 부족하다면 운영에 포커스를 맞춰 역량을 키워 나가는 것이 좋습니다.
질문 12. 수료 후 어떤 직무로 취업할 수 있나요?
답변 12. 클라우드 기반 하에서의 개발 역량을 바탕으로 다양한 AI 기반 서비스를 빠르게 개발 배포할 수 있는 AI SW 개발 분야나 AI 서비스를 직접 개발, 구축하는 기업의 AI 클라우드 운영 분야로 진로를 선택할 수 있습니다.
질문 13. 어떤 수강생들이 해당 교육에 특히 적합한가요?
답변 13. 전공자로 개발관련하여 학업을 이수하였거나, 클라우드 관련 기본 교육경험은 있으나, 실무적인 서비스 개발,배포 경험이 부족한 교육생들에게는 매우 유익학 실무중심 교육이 될 것으로 판단합니다.
질문 14. 어떤 목표와 마음가짐으로 수업에 참여하면 될까요?
답변 14. 대부분의 일반 교육과정을 보면 입과하고 몇주가 지나면 다양한 이유로 교육과정을 포기하는 교육생들이 종종 나오는데, 포기 하지 않고 꾸준하게 학습할 수 있다면 충분히 원하는 실무 프로젝트 경험과 다양한 역량 향상을 통해 취업시장에서 인정 받을 수 있으리라 생각합니다.
질문 15. 교육을 하시면서 가장 중요하게 생각하는 가치는 무엇인가요?
답변 15. 공부는 스스로 해야 하지만, 보다 성장하려면 함께 성장해야 합니다. 교육생 동기들끼리 서로 이해하고 돕고 함께 협업하면서 성장하면 반드시 좋은 결과가 나옵니다.
질문 16. 예비 교육생들에게 전하고 싶은말은?
답변 16. 교육에 입과하여 수료한다면 AI시대와 미래를 선도하는 기회가 생길 것이라 생각합니다. 기회는 기다리는 것이 아니라 만드는 것입니다.