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인텔 인공지능 응용앱 크리에이터 양성과정

2기

생성형 AI 앱 크리에이터 전문가로 성장할 클래스메이트를 기다립니다!

교육일정

2025.06.09.(월) ~ 2025.12.05.(금)

(1일 8시간/총944시간/118일)
신청기간

2025.05.19.(월)

※ 기간 외 신청은 받지 않으므로 신청 기한(시간) 엄수 바랍니다.
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포인트 컬러값 #faa945 
서브타이틀 생성형 AI 앱 크리에이터 전문가로 성장할 클래스메이트를 기다립니다! 
모집예정
모집분야 인텔 인공지능 응용앱 크리에이터 양성과정 2기 
기수 2기 
신청 시작 일 2025-04-18 
신청 마감 일 2025-05-19 
교육일정 2025.06.09.(월) ~ 2025.12.05.(금) 
교육일정 추가 설명 (1일 8시간/총944시간/118일) 
신청기간 2025.05.19.(월) 
신청기간 추가 설명 ※ 기간 외 신청은 받지 않으므로 신청 기한(시간) 엄수 바랍니다. 
국비지원 Y 
혜택 제목 클래스 메이트 혜택 
혜택1 제목 01 
혜택1 내용 첫 수강 전액 지원 
혜택1 추가 정보 - 국민내일배움카드 발급 대상자라면 첫 수강 비용은 정부가 전액 지원합니다. 
혜택2 제목 02 
혜택2 내용 개별 밀착 관리 프로그램 
혜택2 추가 정보 - 인텔 재직자 실무 중심 프로젝트 지도
- 1:1 맞춤 피드백 및 취업 멘토링 제공 
혜택3 제목 03 
혜택3 내용 리소스 무한 공급 
혜택3 추가 정보 - 교육장 무제한 제공
- 노트북 무상 대여
- 전문 서적 및 인텔 개발 플랫폼 제공 
혜택4 제목 04 
혜택4 내용 최신 기술 실습 환경 제공 
혜택4 추가 정보 - ChatGPT 등 다양한 AI API 사용 지원 
혜택5 제목 05 
혜택5 내용 공식 인증서 발급 및 글로벌 진출 기회 
혜택5 추가 정보 - 인텔 AI 인증서 제공
- 인텔 주관 글로벌 AI 경진대회 참가 자격 부여
(총상금 $500,000, 우수 개발 앱 홍보 지원 포함) 
혜택6 제목 06 
혜택6 내용 훈련 장려금 지급 
혜택6 추가 정보 - 월 최대 316,000원의 훈련 장려금 제공 
모집개요 - 신청자격 내용 • 내일배움카드 보유자 및 발급 가능자
• 졸업 후 미취업자 또는 졸업 예정자
• 학력 및 전공 무관 
모집개요 - 교육대상 내용 • 최신 인공지능 기술과 툴을 자유자재로 사용할 수 있었으면 하는 분
• 취업 면접에서 자신 있게 인공지능에 대해 이야기하기를 원하는 분
• LLM/sLM, Agent, MCP가 중요하다는데 배워보고 싶은 분
• 수익이 나는 인공지능 응용 아이템을 만들어 보고 싶은 분

Q. 비전공자도 수업을 따라갈 수 있나요?
A. 물론이죠!
체계적인 [Intel 인공지능 인재 교육 커리큘럼]과 개인 맞춤형 지원으로, 비전공자라도 교육을 성공적으로 수료하고 취업까지 충분히 이어질 수 있습니다. 
모집개요 - 교육장소 내용 서울특별시 서초구 서초중앙로 53,대림빌딩 3층 피보타에이아이 
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>
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font-family: 'Arial', sans-serif;
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}
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max-width: 1300px;
margin: auto;
}
h1 {
text-align: center;
font-size: 2em;
margin-bottom: 40px;
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}
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width: 100%;
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background-color: #3f3f3f;
margin-bottom: 60px;
}
th, td {
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border-bottom: 1px solid #ccc;
padding: 15px;
vertical-align: top;
color: #fff;
text-align: left;
}
th {
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font-weight: bold;
font-size: 1.2em;
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border-bottom: 4px double #fff;
}
pre {
white-space: pre-wrap;
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font-family: inherit;
text-align: left;
line-height: 2;
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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 {
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.container {
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h1 {
text-align: center;
font-size: 2em;
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}
table {
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background-color: #3f3f3f;
margin-bottom: 60px;
}
th, td {
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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;
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.schedule-table td:nth-child(2),
.schedule-table th:nth-child(2) {
border-top: 1px solid #3f3f3f;
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}
.schedule-table td:last-child {
border-bottom: 1px solid #fff;
}
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font-family: inherit;
text-align: left;
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margin: 0;
}
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text-align: left;
vertical-align: middle;
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</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/9aJiEBVqMVoYeTpe7 
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 06654 서울 서초구 서초중앙로 53 (서울 서초구 서초동 1600-3) 3층 피보타에이아이 (서초동, 대림빌딩) 
교육장소 교육 장소 
전화번호 or 이메일 admin@mindcanvas.info 
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
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본 과정은 고용노동부가 주최하고 디지털선도기업인 인텔과 전문교육기관인 한국전파진흥협회가 주관하여
공동 운영하는 K-디지털 트레이닝의 디지털선도기업아카데미 사업으로 지원됩니다.

01
클래스 메이트 혜택
01
첫 수강 전액 지원
- 국민내일배움카드 발급 대상자라면 첫 수강 비용은 정부가 전액 지원합니다.
02
개별 밀착 관리 프로그램
- 인텔 재직자 실무 중심 프로젝트 지도
- 1:1 맞춤 피드백 및 취업 멘토링 제공
03
리소스 무한 공급
- 교육장 무제한 제공
- 노트북 무상 대여
- 전문 서적 및 인텔 개발 플랫폼 제공
04
최신 기술 실습 환경 제공
- ChatGPT 등 다양한 AI API 사용 지원
05
공식 인증서 발급 및 글로벌 진출 기회
- 인텔 AI 인증서 제공
- 인텔 주관 글로벌 AI 경진대회 참가 자격 부여
(총상금 $500,000, 우수 개발 앱 홍보 지원 포함)
06
훈련 장려금 지급
- 월 최대 316,000원의 훈련 장려금 제공
02
모집개요

모집분야

인텔 인공지능 응용앱 크리에이터 양성과정 2기

신청자격

• 내일배움카드 보유자 및 발급 가능자
• 졸업 후 미취업자 또는 졸업 예정자
• 학력 및 전공 무관

교육기간

2025.06.09.(월) ~ 2025.12.05.(금)

(1일 8시간/총944시간/118일)

교육대상

• 최신 인공지능 기술과 툴을 자유자재로 사용할 수 있었으면 하는 분
• 취업 면접에서 자신 있게 인공지능에 대해 이야기하기를 원하는 분
• LLM/sLM, Agent, MCP가 중요하다는데 배워보고 싶은 분
• 수익이 나는 인공지능 응용 아이템을 만들어 보고 싶은 분

Q. 비전공자도 수업을 따라갈 수 있나요?
A. 물론이죠!
체계적인 [Intel 인공지능 인재 교육 커리큘럼]과 개인 맞춤형 지원으로, 비전공자라도 교육을 성공적으로 수료하고 취업까지 충분히 이어질 수 있습니다.

신청기간

2025.05.19.(월) 까지
기한엄수

교육 장소

서울특별시 서초구 서초중앙로 53,대림빌딩 3층 피보타에이아이
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

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공지사항
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교육 장소 주소

06654 서울 서초구 서초중앙로 53 (서울 서초구 서초동 1600-3) 3층 피보타에이아이 (서초동, 대림빌딩)

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