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인텔 인공지능 응용앱 크리에이터 양성과정(창원대학교)

8기

글로벌 교육프로그램을 통하여 누구나 생성형 AI 전문가가 될 수 있습니다.

교육일정

2026.07.01.(수) ~ 2026.12.23.(수)

(1일 8시간/총944시간/118일)
신청기간

2026.06.18.(목), 23:59

모집 정원 충족시 조기 마감
Extra Form Output
포인트 컬러값 #faa945 
서브타이틀 글로벌 교육프로그램을 통하여 누구나 생성형 AI 전문가가 될 수 있습니다. 
모집예정
모집분야 인텔 인공지능 응용앱 크리에이터 양성과정 8기 
기수 8기 
신청 시작 일 2025-11-25 
신청 마감 일 2026-06-18 
교육일정 2026.07.01.(수) ~ 2026.12.23.(수) 
교육일정 추가 설명 (1일 8시간/총944시간/118일) 
신청기간 2026.06.18.(목), 23:59 
신청기간 추가 설명 모집 정원 충족시 조기 마감 
국비지원 Y 
혜택 제목 클래스 메이트 혜택 
혜택1 제목 01 
혜택1 내용 수강료 부담 완화 
혜택1 추가 정보 • 국민내일배움카드 발급 대상자는 최초 자부담금 50만 원으로 수강 가능
• 월 최대 40만 원의 훈련장려금제공
※ 단, 실업급여 수령, 고용보험 가입, 자영업 등 제외 
혜택2 제목 02 
혜택2 내용 개별 밀착 관리 프로그램 
혜택2 추가 정보 • 산업 현직자 및 전문 강사진의 실무 중심 프로젝트 지도
• 1:1 맞춤 피드백 및 학습 진도 관리 제공 
혜택3 제목 03 
혜택3 내용 학습 리소스 지원 
혜택3 추가 정보 • 학습용 PC 제공
• 최신 AI API 학습 환경 제공 (Claude, OpenAI, Gemini 등 주요 상용 LLM-해당 시점 트렌드에 따라) 
혜택4 제목 04 
혜택4 내용 취업 멘토링 제공 
혜택4 추가 정보 • 이력서, 자기소개서, 포트폴리오 정리, 면접 준비 등 AI 분야 취업을 위한 실질적인 멘토링 제공
• 프로젝트 결과물을 취업·이직에 활용할 수 있는 포트폴리오 형태로 정리 지원 
혜택5 제목 05 
혜택5 내용 대학 캠퍼스 학습 환경 
혜택5 추가 정보 • 대학교 내 전용 강의실에서 쾌적한 환경으로 학습
• 캠퍼스 내 편의시설(식당, 카페, 도서관 등) 이용 가능 
혜택6 제목 06 
혜택6 내용 공식 인증서 발급 
혜택6 추가 정보 • 인텔 AI 교육 수료 인증서 제공 
모집개요 - 신청자격 내용 • 누구나 지원가능 (내일배움카드 보유자 및 발급가능자)
• 졸업, 졸업예정자, 휴학생 지원 가능
• 학력 및 전공, 나이 무관
• 취업 또는 창업을 준비하는 분 
모집개요 - 교육대상 내용 ○ 이런 분께 추천합니다
• AI를 단순히 사용하는 데서 끝나지 않고, 직접 서비스를 만들어 보고 싶은 분
• ChatGPT, LLM, 멀티모달 API, Agent를 활용해 실무형 프로젝트를 경험하고 싶은 분
• 코딩 경험은 부족하지만, 바이브코딩 방식으로 AI 서비스를 구현해 보고 싶은 분
• LLM, Agent, Harness, Guardrail, API 연동, MCP 등 AI 개발 핵심 개념을 체계적으로 배우고 싶은 분
• AI 에이전트, 업무 자동화 서비스, 데이터 분석 앱, 콘텐츠 생성 도구, 웹앱 프로토타입 등을 포트폴리오로 만들고 싶은 분
• 비전공자이지만 AI 분야 취업·이직을 준비하고 싶은 분

Q. 비전공자도 가능할까요?
A.물론입니다.
• 본 과정은 AI 기초부터 LLM/API 활용, Agent, Guardrail, Harness, MCP, 응용앱 제작까지 단계별로 진행됩니다.
• 최근 AI 개발 트렌드인 바이브코딩 방식을 활용하여, 코딩 경험이 부족한 분도 AI 어시스턴트와 함께 직접 AI 서비스를 만들고 실무형 포트폴리오를 완성할 수 있도록 지원합니다. 
모집개요 - 교육장소 내용 경상남도 창원시 의창구 창원대학로 20, 산학협동관 81호관 305호 
교육계획 제목_1 전제과정 
교육계획 내용 이미지_1  
교육계획 내용_1 <!DOCTYPE html>
<html lang="ko">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Intel 인공지능 앱 크리에이터</title>
<style>
body {
font-family: 'Arial', sans-serif;
background-color: #3f3f3f;
color: #fff;
margin: 0;
padding: 20px;
}
.container {
max-width: 1300px;
margin: auto;
}
h1 {
text-align: center;
font-size: 2em;
margin-bottom: 40px;
color: #fff;
}
table {
width: 100%;
border-collapse: collapse;
background-color: #3f3f3f;
margin-bottom: 60px;
}
th, td {
border-top: 1px solid #3f3f3f;
border-left: 1px solid #3f3f3f;
border-right: 1px solid #3f3f3f;
border-bottom: 1px solid #ccc;
padding: 15px;
vertical-align: top;
color: #fff;
text-align: left;
}
th {
background-color: #3f3f3f;
color: #fff;
font-weight: bold;
font-size: 1.2em;
border-top: 1px solid #fff;
border-bottom: 4px double #fff;
}
pre {
white-space: pre-wrap;
color: #ddd;
font-family: inherit;
text-align: left;
line-height: 2;
margin: 0;
}
.merged-col {
background-color: #3f3f3f;
font-weight: normal;
color: #f0f0f0;
text-align: left;
vertical-align: middle;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<h1>Intel 인공지능 앱 크리에이터</h1>
<table>
<thead>
<tr>
<th>설계요소</th>
<th>필요 기술(직무역량)</th>
<th>훈련목표</th>
<th>주요 훈련내용</th>
<th>인재양성 전략·계획</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>알고리듬에 기반한 문제해결 능력 배양</td>
<td>알고리듬 구현능력</td>
<td>비전공자에게 Algorithmic Thinking을 통한 problem solving capability를 배양.</td>
<td>Flow chart를 Puzzle 풀이</td>
<td rowspan="11" class="merged-col">
<pre>
- 인텔 인증 강사를 활용하여 문제해결 능력을 갖춘 AI 인재 양성
- 인텔 인증 수료증 발급을 통한 인재 능력 검증
- 다양한 Project를 통한 portfolio 확보로 이력 점프업
- Model 개발자가 아닌 1인 APP creator로서 가치 창출
- 전공을 살리며 AI를 통한 능력 제고</pre>
</td>
</tr>
<tr>
<td>AI 프로젝트 사이클의 이해</td>
<td>AI 기초학습</td>
<td>Business intelligence Tool을 통해 No-code기반으로 AI APP/MODEL/PROJECT에 대한 기초적인 이해</td>
<td>Project Cycle(MLOps의 기초)를 Orage Data Mining Tool을 통한 학습</td>
</tr>
<tr>
<td>프로그래밍 능력</td>
<td>Python 프로그래밍</td>
<td>Python 프로그래밍에 대한 이해(OOP, Library, Module에 대한 이해)</td>
<td>Colab 활용 및 LAB을 통한 프로그래밍 능력 배양</td>
</tr>
<tr>
<td>생성형 AI에 대한 이해</td>
<td>생성형 AI 모델 구조 및 작동원리 이해</td>
<td>생성형 AI 모델 및 알고리즘(GAN, Diffusion, LLM 등)의 핵심 원리 이해</td>
<td>GAN, Diffusion, GPT 등 주요 모델의 작동 메커니즘 및 응용 사례 학습</td>
</tr>
<tr>
<td>생성형 AI 툴 활용</td>
<td>생성형 AI 도구의 활용능력</td>
<td>생성형 AI 툴을 통한 콘텐츠 생성 및 실무 프로젝트 적용 능력 함양</td>
<td>GPT/Gemini 등 다양한 생성형 모델의 API를 활용한 앱 개발 능력, RAG 활용 능력</td>
</tr>
<tr>
<td>Data에 대한 이해</td>
<td>Data annotation and feature Extraction</td>
<td>AI Model의 핵심인 Data centric AI에 대한 이해</td>
<td>Getti를 통한 Annotation, DB에 대한 이해, AI의 Model과 Data의 연관관계에 대한 이해, Multi-Modal 및 각 data의 특성에 대한 이해</td>
</tr>
<tr>
<td>APP의 구조에 대한 이해</td>
<td>Client-Server 기반 Service구조</td>
<td>App 서비스를 위한 Client와 Server(Request와 Response) 그리고 API에 대한 이해</td>
<td>Flask를 활용한 API서버, Model서버</td>
</tr>
<tr>
<td>APP 개발</td>
<td>Python 기반 APP개발</td>
<td>UI/UX에 대한 이해 및 구현</td>
<td>KIVY Framework학습을 통한 APP개발</td>
</tr>
<tr>
<td>AI Model 응용</td>
<td>Transfer Learning (Model Tuning)능력</td>
<td>모델개발에 있어서 Transfer learning의 개념, Data를 통한 Model tuning의 개념 학습.</td>
<td>Vision에서의 Yolo, NLP에서의 Hugging face학습</td>
</tr>
<tr>
<td>AI APP 운용</td>
<td>MLOps</td>
<td>AI APP개발 및 서비스유지에 필요한 모든 구성요소의 관리및 운용 개념 학습</td>
<td>LangChain, MLFlow를 통한 MLOps학습</td>
</tr>
<tr>
<td>실무적용능력</td>
<td>CAPSTONE 프로젝트</td>
<td>각 도메인별 데이터의 특성에 따른 프로젝트 수행능력 배양</td>
<td>Statistical Data, Vision Data, NLP Data에 대한 APP개발 및 AI Frame work(LLM, Generative AI등)을 통한 프로젝트 수행능력개발</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</body>
</html> 
교육계획 제목_2 교육내용 및 일정 
교육계획 내용 이미지_2  
교육계획 내용_2 <!DOCTYPE html>
<html lang="ko">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Intel 인공지능 앱 크리에이터</title>
<style>
body {
font-family: 'Arial', sans-serif;
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color: #fff;
margin: 0;
padding: 20px;
}
.container {
max-width: 1300px;
margin: auto;
}
h1 {
text-align: center;
font-size: 2em;
margin: 60px 0 40px;
color: #fff;
}
table {
width: 100%;
border-collapse: collapse;
background-color: #3f3f3f;
margin-bottom: 60px;
}
th, td {
border-top: 1px solid #3f3f3f;
border-left: 1px solid #3f3f3f;
border-right: 1px solid #3f3f3f;
border-bottom: 1px solid #ccc;
padding: 15px;
vertical-align: middle;
color: #fff;
text-align: left;
}
th {
background-color: #3f3f3f;
color: #fff;
font-weight: bold;
font-size: 1.2em;
border-top: 1px solid #fff;
border-bottom: 2px solid #fff;
}
.schedule-table td {
white-space: pre-wrap;
font-size: 1em;
}
.schedule-table td span.paren {
font-size: 0.5em;
}
.schedule-table td:first-child {
border-right: none;
}
.schedule-table td:nth-child(2),
.schedule-table th:nth-child(2) {
border-top: 1px solid #3f3f3f;
border-bottom: 1px solid #3f3f3f;
}
.schedule-table td:last-child {
border-bottom: 1px solid #fff;
}
pre {
white-space: pre-wrap;
color: #ddd;
font-family: inherit;
text-align: left;
line-height: 2;
margin: 0;
}
.merged-col {
background-color: #3f3f3f;
font-weight: normal;
color: #f0f0f0;
text-align: left;
vertical-align: middle;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<h1>Intel 인공지능 앱 크리에이터</h1>

<table class="schedule-table">
<thead>
<tr>
<th>교과 구분</th>
<th></th>
<th>1월차 (160h)</th>
<th>2월차 (160h)</th>
<th>3월차 (160h)</th>
<th>4월차 (168h)</th>
<th>5월차 (168h)</th>
<th>6월차 (128h)</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>정규교과</td>
<td></td>
<td>인공지능이란?
인공지능 기초
앱 개발 1</td>
<td>앱 개발 2
인공지능 개발 경험 1
- no-code
- python
- 기초
- 통계</td>
<td>인공지능 개발 경험 2
- Computer Vision</td>
<td>인공지능 개발 경험 3
- NLP
- 생성형AI
- LLM</td>
<td>인공지능 개발 경험 3
- NLP
- 생성형AI
- LLM</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td>프로젝트</td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
<td>인공지능 앱개발 프로젝트 1
- Statistical Data</td>
<td>인공지능 앱개발 프로젝트 2
- Computer Vision 프로젝트</td>
<td>인공지능 앱개발 프로젝트 3
- NLP 프로젝트</td>
</tr>
<tr>
<td>기타</td>
<td></td>
<td>오리엔 테이션</td>
<td></td>
<td></td>
<td>취업특강</td>
<td>ESG + AI특강</td>
<td>졸업 및 평가</td>
</tr>
</tbody>
</table>

</div>
</body>
</html> 
교육계획 제목_3  
교육계획 내용 이미지_3  
교육계획 내용_3  
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://forms.gle/hYD6HJHXYCK7L9sv5 
신청하기 버튼명  
개강알림신청링크  
[현대] 임베디드 SW - 신청링크  
[현대] 스마트팩토리 - 신청링크  
[현대] 웹/앱 - 신청링크  
[현대] 클라우드 - 신청하기  
[현대] IT보안 - 신청하기  
게시판 카테고리 값 478 
1:1 카테고리 값 6529 
FAQ 카테고리 값 9540 
주소 51140 경남 창원시 의창구 창원대학로 20 (경남 창원시 의창구 퇴촌동 69) 산학협동관 81호관 305호 (퇴촌동, 창원대학교) 
교육장소 교육 장소 
전화번호 or 이메일 055-213-4521, 4523 
지하철 이용 정보  
버스 이용 정보  
교육장소2 초기화 
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
모집알림신청

본 과정은 고용노동부가 주최하고 디지털선도기업인 인텔과 전문교육기관인 한국전파진흥협회가 주관하여
공동 운영하는 K-디지털 트레이닝의 디지털선도기업아카데미 사업으로 지원됩니다.

01
클래스 메이트 혜택
01
수강료 부담 완화
• 국민내일배움카드 발급 대상자는 최초 자부담금 50만 원으로 수강 가능
• 월 최대 40만 원의 훈련장려금제공
※ 단, 실업급여 수령, 고용보험 가입, 자영업 등 제외
02
개별 밀착 관리 프로그램
• 산업 현직자 및 전문 강사진의 실무 중심 프로젝트 지도
• 1:1 맞춤 피드백 및 학습 진도 관리 제공
03
학습 리소스 지원
• 학습용 PC 제공
• 최신 AI API 학습 환경 제공 (Claude, OpenAI, Gemini 등 주요 상용 LLM-해당 시점 트렌드에 따라)
04
취업 멘토링 제공
• 이력서, 자기소개서, 포트폴리오 정리, 면접 준비 등 AI 분야 취업을 위한 실질적인 멘토링 제공
• 프로젝트 결과물을 취업·이직에 활용할 수 있는 포트폴리오 형태로 정리 지원
05
대학 캠퍼스 학습 환경
• 대학교 내 전용 강의실에서 쾌적한 환경으로 학습
• 캠퍼스 내 편의시설(식당, 카페, 도서관 등) 이용 가능
06
공식 인증서 발급
• 인텔 AI 교육 수료 인증서 제공
02
모집개요

모집분야

인텔 인공지능 응용앱 크리에이터 양성과정 8기

신청자격

• 누구나 지원가능 (내일배움카드 보유자 및 발급가능자)
• 졸업, 졸업예정자, 휴학생 지원 가능
• 학력 및 전공, 나이 무관
• 취업 또는 창업을 준비하는 분

교육기간

2026.07.01.(수) ~ 2026.12.23.(수)

(1일 8시간/총944시간/118일)

교육대상

○ 이런 분께 추천합니다
• AI를 단순히 사용하는 데서 끝나지 않고, 직접 서비스를 만들어 보고 싶은 분
• ChatGPT, LLM, 멀티모달 API, Agent를 활용해 실무형 프로젝트를 경험하고 싶은 분
• 코딩 경험은 부족하지만, 바이브코딩 방식으로 AI 서비스를 구현해 보고 싶은 분
• LLM, Agent, Harness, Guardrail, API 연동, MCP 등 AI 개발 핵심 개념을 체계적으로 배우고 싶은 분
• AI 에이전트, 업무 자동화 서비스, 데이터 분석 앱, 콘텐츠 생성 도구, 웹앱 프로토타입 등을 포트폴리오로 만들고 싶은 분
• 비전공자이지만 AI 분야 취업·이직을 준비하고 싶은 분

Q. 비전공자도 가능할까요?
A.물론입니다.
• 본 과정은 AI 기초부터 LLM/API 활용, Agent, Guardrail, Harness, MCP, 응용앱 제작까지 단계별로 진행됩니다.
• 최근 AI 개발 트렌드인 바이브코딩 방식을 활용하여, 코딩 경험이 부족한 분도 AI 어시스턴트와 함께 직접 AI 서비스를 만들고 실무형 포트폴리오를 완성할 수 있도록 지원합니다.

신청기간

2026.06.18.(목), 23:59

교육 장소

경상남도 창원시 의창구 창원대학로 20, 산학협동관 81호관 305호
03
교육계획

전제과정

교육내용 및 일정

Intel 인공지능 앱 크리에이터

Intel 인공지능 앱 크리에이터

설계요소 필요 기술(직무역량) 훈련목표 주요 훈련내용 인재양성 전략·계획
알고리듬에 기반한 문제해결 능력 배양 알고리듬 구현능력 비전공자에게 Algorithmic Thinking을 통한 problem solving capability를 배양. Flow chart를 Puzzle 풀이 
- 인텔 인증 강사를 활용하여 문제해결 능력을 갖춘 AI 인재 양성
- 인텔 인증 수료증 발급을 통한 인재 능력 검증
- 다양한 Project를 통한 portfolio 확보로 이력 점프업
- Model 개발자가 아닌 1인 APP creator로서 가치 창출
- 전공을 살리며 AI를 통한 능력 제고
AI 프로젝트 사이클의 이해 AI 기초학습 Business intelligence Tool을 통해 No-code기반으로 AI APP/MODEL/PROJECT에 대한 기초적인 이해 Project Cycle(MLOps의 기초)를 Orage Data Mining Tool을 통한 학습
프로그래밍 능력 Python 프로그래밍 Python 프로그래밍에 대한 이해(OOP, Library, Module에 대한 이해) Colab 활용 및 LAB을 통한 프로그래밍 능력 배양
생성형 AI에 대한 이해 생성형 AI 모델 구조 및 작동원리 이해 생성형 AI 모델 및 알고리즘(GAN, Diffusion, LLM 등)의 핵심 원리 이해 GAN, Diffusion, GPT 등 주요 모델의 작동 메커니즘 및 응용 사례 학습
생성형 AI 툴 활용 생성형 AI 도구의 활용능력 생성형 AI 툴을 통한 콘텐츠 생성 및 실무 프로젝트 적용 능력 함양 GPT/Gemini 등 다양한 생성형 모델의 API를 활용한 앱 개발 능력, RAG 활용 능력
Data에 대한 이해 Data annotation and feature Extraction AI Model의 핵심인 Data centric AI에 대한 이해 Getti를 통한 Annotation, DB에 대한 이해, AI의 Model과 Data의 연관관계에 대한 이해, Multi-Modal 및 각 data의 특성에 대한 이해
APP의 구조에 대한 이해 Client-Server 기반 Service구조 App 서비스를 위한 Client와 Server(Request와 Response) 그리고 API에 대한 이해 Flask를 활용한 API서버, Model서버
APP 개발 Python 기반 APP개발 UI/UX에 대한 이해 및 구현 KIVY Framework학습을 통한 APP개발
AI Model 응용 Transfer Learning (Model Tuning)능력 모델개발에 있어서 Transfer learning의 개념, Data를 통한 Model tuning의 개념 학습. Vision에서의 Yolo, NLP에서의 Hugging face학습
AI APP 운용 MLOps AI APP개발 및 서비스유지에 필요한 모든 구성요소의 관리및 운용 개념 학습 LangChain, MLFlow를 통한 MLOps학습
실무적용능력 CAPSTONE 프로젝트 각 도메인별 데이터의 특성에 따른 프로젝트 수행능력 배양 Statistical Data, Vision Data, NLP Data에 대한 APP개발 및 AI Frame work(LLM, Generative AI등)을 통한 프로젝트 수행능력개발

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

Intel 인공지능 앱 크리에이터

Intel 인공지능 앱 크리에이터

교과 구분 1월차 (160h) 2월차 (160h) 3월차 (160h) 4월차 (168h) 5월차 (168h) 6월차 (128h)
정규교과 인공지능이란? 인공지능 기초 앱 개발 1 앱 개발 2 인공지능 개발 경험 1 - no-code - python - 기초 - 통계 인공지능 개발 경험 2 - Computer Vision 인공지능 개발 경험 3 - NLP - 생성형AI - LLM 인공지능 개발 경험 3 - NLP - 생성형AI - LLM
프로젝트 인공지능 앱개발 프로젝트 1 - Statistical Data 인공지능 앱개발 프로젝트 2 - Computer Vision 프로젝트 인공지능 앱개발 프로젝트 3 - NLP 프로젝트
기타 오리엔 테이션 취업특강 ESG + AI특강 졸업 및 평가

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

04
신청방법 및 선발

1. 하단의 신청하기 버튼
클릭하여 수강신청

icon

2. HRD-Net(hrd.go.kr) 국민내일배움카드 발급

icon

3. 서류전형

icon

5. 면접전형

icon

6. 최종선발

icon

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

모집알림신청
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공지사항
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1:1 질문하기
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교육 장소 주소

51140 경남 창원시 의창구 창원대학로 20 (경남 창원시 의창구 퇴촌동 69) 산학협동관 81호관 305호 (퇴촌동, 창원대학교)

문의처

055-213-4521, 4523
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