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내일배움캠프 AI 서비스 개발 트랙 로드맵: 캠프 시작 전 이렇게 해보세요!

내일배움캠프의 AI 서비스 개발 트랙 과정 소개부터 본 캠프 수강 전 미리 알아두면 유용한 지식, 함께 수강하면 좋은 강의를 추천해 드립니다. AI 서비스 개발 트랙 수강 전 이 가이드를 보고 완벽하게 준비해 보세요!
Oct 24, 2024
내일배움캠프 AI 서비스 개발 트랙 로드맵: 캠프 시작 전 이렇게 해보세요!
 
AI 서비스 개발은 현재와 미래의 산업 전반에 걸쳐 엄청난 영향을 미치고 있습니다. 수많은 기업이 데이터 분석과 인공지능을 통해 혁신적인 서비스를 제공하고 있고, 그에 따라 AI 서비스 개발자의 역할은 점점 더 중요해지고 있죠. 여러분이 AI 서비스 개발 트랙에 합류한 이유도 바로 이런 산업적 전망과 기회 때문일 것인데요. AI 개발 트랙의 여정을 통해 산업에서 중요한 역할을 담당하게 될 준비를 체계적으로 하셔야 성공적으로 AI 개발자 커리어를 시작할 수 있습니다. 본격적으로 AI 서비스 개발 트랙을 수강하기 전, 오늘 소개해 드리는 내일배움캠프 트랙 로드맵을 참고해 보세요. 본 캠프에서 더 효과적으로 학습하실 수 있는 가이드라인을 제공해 드립니다.
 

목차

1.내일배움캠프 AI 서비스 개발 트랙 소개
2.AI 서비스 개발 트랙 시작 전 미리 알아두면 좋은 지식
3.함께 수강하면 역량이 배가 되는 강의 추천
4.지금 AI 서비스 개발 트랙에 합류해야 하는 이유
5.AI 서비스 개발 트랙 선배 수료생의 취업 후기 모음
 

1. 내일배움캠프 AI 서비스 개발 트랙 소개

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1) 내일배움캠프란?

내일배움캠프는 스파르타코딩클럽이 주관하는 개발자 양성을 위한 부트캠프입니다. IT 직무 교육을 통해 새로운 커리어를 시작하거나 업스킬링을 목표로 하는 분들을 대상으로 만들어진 과정입니다. 내일배움캠프에서는 실제 프로젝트 기반 학습과 전문 멘토링을 통해 실무에 바로 적용 가능한 역량을 키울 수 있어요. 또한, 고용노동부가 제공하는 취업 제도인 ‘내일배움카드’를 활용해 경제적 부담 없이 수강하실 수 있습니다.
 

2) AI 서비스 개발 트랙의 목표

내일배움캠프 AI 서비스 개발 트랙은 AI 기술을 활용해 실무에서 바로 적용 가능한 AI 기반 서비스를 개발할 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 합니다. 최신 AI 기술 트렌드를 반영해 딥러닝, 머신러닝, 대규모 언어 모델(LLM) 등의 이론을 학습하고, 실제 웹 및 클라우드 환경에 배포할 수 있는 실무 능력을 갖춘 개발자로 성장을 돕기 위해 만들어졌어요. AI 모델 개발부터 데이터 처리, 웹 서비스화까지 전 과정을 경험해 산업 현장에 바로 투입 가능한 AI 서비스 개발자로 커리어를 준비할 수 있습니다.
 

3) AI 서비스 개발 트랙 학습 내용

  • 1단계(2주 과정): 파이썬&데이터 처리
    • AI 서비스 개발의 기초 작업에 해당합니다. Python과 SQL을 사용해 데이터를 수집하고 처리하는 방법을 익혀요. AI 모델을 훈련시키기 위해서는 대량의 데이터를 수집, 정제, 분석할 수 있어야 하는데, 이를 효과적으로 다루기 위해서는 파이썬이 필요합니다. 파이썬의 기본 문법을 배우고 데이터 처리에 필요한 핵심 개념을 익혀요. Git과 GitHub를 사용해 협업하는 방법과 버전 관리의 기본을 익혀 프로젝트를 여러 명과 함께 작업할 때 코드의 변화를 추적하는 방법을 배웁니다. 데이터 크롤링을 통해 필요한 데이터를 웹에서 자동으로 수집하는 방법, 데이터베이스 관리에 대한 기본적인 개념까지 다뤄 데이터를 효율적으로 다루는 법을 알 수 있어요.
  • 2단계(3.5주 과정): 머신러닝&딥러닝
    • AI 모델을 설계하고 구현하는 데 필수적인 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념을 이해하고, 실제 데이터를 분석하는 데 적용하는 방법을 배웁니다. 파이썬 라이브러리인 Numpy와 Pandas를 사용해 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 익히고, 데이터 처리 및 분석의 기초 기술을 다져요. 지도 학습과 비지도 학습의 차이와 같은 머신러닝 이론을 배우고, 다양한 머신러닝 모델을 구축하는 기초를 다집니다.
  • 3단계(4주 과정): LLM, RAG 설계 및 구축
    • 대규모 언어모델(LLM)과 문서 기반의 AI 시스템인 RAG를 설계하고 구현하는 방법을 배웁니다. OpenAI의 API를 사용해 LLM을 직접 구축하고, AWS와 같은 클라우드 서비스에서 배포하는 방법을 익혀요. AI 모델을 실제 서비스에 적용할 수 있는 실무 능력을 키울 수 있습니다. 사용자가 원하는 문서를 신속하게 찾을 수 있도록 AI 시스템을 강화하는 방법을 배워요. 임베딩과 벡터 데이터베이스를 활용해 RAG 시스템에서 중요한 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하고 검색하는 방법을 학습할 수 있습니다.
  • 4단계(3주 과정): 웹서버 개발 및 클라우드 배포
    • 웹 서버를 개발하고, AI 모델을 포함한 웹 애플리케이션을 클라우드에 배포하는 방법을 배웁니다. Django ORM을 사용해 데이터를 추가, 조회, 수정, 삭제할 수 있는 간단한 CRUD 애플리케이션을 만드는 방법, OAuth2 JWT를 사용해 사용자 로그인과 회원가입 기능을 구현하는 방법을 배워요. 웹 애플리케이션에서 기본적으로 필요한 기능들을 쉽게 이해하고 만들 수 있습니다. 애플리케이션이 다양한 환경에서 동일하게 실행되도록 해주는 Docker를 사용해 애플리케이션을 패키지처럼 묶어 AWS 등 클라우드 서버에 배포하는 법을 배워 클라우드 환경에서 서비스가 어떻게 운영되는지 실습합니다. CI/CD 파이프라인을 통해 서비스가 자동으로 업데이트되고 배포되는 과정을 통해 개발한 웹 서비스를 효율적으로 관리할 수 있어요.
  • 5단계(5주 과정): 최종 프로젝트
    • 실제 사용자 기반의 AI 서비스를 설계하고, 최소 기능을 구사하는 MVP 형태로 구현해 포트폴리오로 완성하는 것을 목표로 합니다. 팀 프로젝트로 LLM과 RAG를 활용한 AI 서비스를 설계하고 사용자 피드백을 반영해 성능을 최적화하는 방법까지 학습할 수 있어요. 완성된 프로젝트 결과물을 발표하고 서비스 데모를 통해 실무에서 요구되는 문제 해결 능력과 프로젝트 사용자 테스트까지 경험할 수 있습니다.
💡
AI 서비스 개발 트랙에서는 프로젝트 기반의 학습을 통해 실제 업무 환경과 유사한 상황을 경험할 수 있어요. 매 단계별, 포트폴리오로 활용 가능한 결과물을 얻을 수 있습니다. 내일배움캠프에서는 매주 ‘TIL(Today I Learn) 작성’을 통해 회고하는 시간을 가져요. 매일 학습한 내용을 짧게 정리하고 배운 내용을 구조화해 중요한 개념들을 복습해 보세요. 학습 입문부터 최종 프로젝트 완성까지의 성장 과정을 파악할 수 있어 취업 준비 과정에서 발전 내용을 어필할 수 있고, 학습의 동기부여가 될 수 있습니다. 취업 경쟁력을 높이는 중요한 자산이 될 수 있도록 꾸준히 작성해 보실 것을 추천드려요!
 

2. AI 서비스 개발 트랙 시작 전 미리 알아두면 좋은 지식

소프트웨어 개발은 명령을 수행하는 데 중점을 두지만, AI 서비스 개발은 데이터를 학습해 시간이 지남에 따라 성능이 향상되는 특성을 지닙니다. 이 과정에서 클라우드 인프라, 데이터 엔지니어링, AI 알고리즘 이해가 필수이죠. AI 서비스 개발에서 앞서 데이터 처리 방식과 기본적인 머신러닝 개념을 익혀두면, 본 캠프 학습이 훨씬 수월해 집니다. 특히 데이터를 다루는 방법과 기초 통계 지식을 미리 공부하면 AI 시스템을 더 깊이 이해하고 실무에 적용하는 데 큰 도움이 될 거예요. AI 서비스 개발에 입문하기 전에 미리 알아두면 도움이 되는 중요한 개념을 소개해 드립니다.
 

1) 기초 통계 지식

AI 모델이 데이터를 분석하고 학습하는 과정에서 기초적인 통계 지식은 매우 중요해요. 복잡한 수학까지 알 필요는 없지만, 데이터를 이해하고 해석하는 데 필요한 기본 개념을 알아두면 모델 성능을 평가하고 개선하는 데 큰 도움이 돼요. 특히 AI 모델이 학습할 때 사용하는 최적화 기법을 간단하게 이해하는 것이 좋습니다. 예를 들어 AI 모델은 데이터를 학습하면서 오차를 줄여 나가는데, 이 과정에서 최적화 기법이 어떻게 작동하는지 정도를 알면 충분해요. 수학적으로 깊이 파고들 필요는 없고 이 개념들이 AI 모델을 최적화하는 데 필요하다는 정도만 이해하고 넘어가도 충분해요.

2) 데이터 처리 능력

AI 모델은 데이터를 학습 해야만 결과를 낼 수 있기 때문에, 데이터를 잘 처리하고 변환하는 것은 AI 개발자에게 매우 중요해요. 데이터의 흐름을 파악하고 문제 해결을 위해 데이터 수집, 결측치 처리, 전처리와 같은 준비 과정이 필요하다는 것을 알고 있는 정도면 충분합니다. AI 개발은 데이터를 시각적으로 파악 및 분석할 수 있는 시각화 기술도 중요해요. Matplotlib나 Seaborn 같은 데이터 시각화 도구를 사용하면 데이터를 그래프로 표현하고, 패턴이나 이상치를 쉽게 발견할 수 있습니다. 대표적인 시각화 도구인 Matplotlib나 Seaborn의 사용법을 미리 익혀두면 AI 모델 학습에 쉽게 이용할 수 있어요. 학습 자료와 예제로 쉽게 이해할 수 있는 아래 사이트를 참고해 보세요! 🔗 Matplotlib 공식 문서 🔗 Seaborn 공식 문서
 

3) 머신러닝과 딥러닝 기본 개념

머신러닝과 딥러닝은 AI 서비스 개발의 핵심 기술로, 데이터를 통해 예측하거나 패턴을 찾는 데 사용됩니다. 머신러닝은 데이터를 바탕으로 패턴을 찾고 예측하는 방법이고, 딥러닝은 더 복잡한 신경망 구조를 기반으로 학습하는 기술이에요. 대부분의 머신러닝 알고리즘은 라이브러리로 제공되니, 작동 원리와 적용 시점이 언제인지 정도로 이해해두면 좋습니다. AI 모델의 성능을 측정하고 개선 및 평가하는 것도 중요해요. 입문 단계에서는 모델의 성능을 평가하는 기준이 되는 정확도, 정밀도, 재현율 등의 개념을 이해하고, 모델의 성능을 비교할 때 어떤 지표를 기준으로 평가해야 하는지 감을 쌓는 정도면 충분합니다. 간단한 프로젝트를 통해 모델의 성능을 확인해 보는 것을 추천드려요.
🔍 초보자 맞춤 머신러닝 프로젝트 ‘타이타닉 생존자 예측하기' 이 프로젝트는 Kaggle에서 제공하는 공개 데이터셋을 활용할 수 있고, 다양한 튜토리얼도 제공되고 있어 따라 하면서 실제 머신러닝을 학습하기에 좋습니다. 타이타닉호에 탑승한 승객들의 나이, 성별, 좌석 등 다양한 데이터를 바탕으로 승객이 생존했는지 여부를 예측할 수 있어요. 데이터 전처리, 시각화, 머신러닝 모델 적용까지 경험해 볼 수 있습니다. ‘Notebooks’ 코드북을 활용해 코드의 구조와 실행 방법을 익혀보세요. 원하는 코드북을 클릭하여 열고 상단의 'Copy and Edit 버튼을 누르면 바로 실행해 볼 수 있습니다.
 

3. 함께 수강하면 역량이 배가 되는 강의 추천

AI 개발은 웹이나 앱 개발과 달리 데이터 처리, 머신러닝, 딥러닝 등 고도의 수학적 개념과 알고리즘을 이해하는 것이 필요해요. 기본 역량을 쌓기 위해 파이썬, SQL, 머신러닝, 생성형 AI 등 기초 강의를 미리 수강해 두면 큰 도움이 됩니다. 본 캠프 개강 전 AI 서비스의 작동 원리와 AI 모델 개발을 위한 기본적인 기술 습득은 물론, 개발 흐름의 감을 익힐 수 있는 강의들을 추천해 드릴게요.
 

1) 파이썬 문법 뽀개기

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AI 개발에 있어 파이썬은 핵심 프로그래밍 언어 중 하나로, 기본적인 문법과 구조를 잘 이해하는 것은 중요한데요. 파이썬은 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석 등 AI 분야에서 가장 널리 사용돼요. 특히 파이썬의 간결하고 직관적인 문법은 복잡한 AI 알고리즘을 더 쉽게 구현할 수 있게 해줘 효율적으로 문제를 해결하고 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 모델 개발의 기본 도구인 파이썬을 트랙에서도 다루기 때문에, 미리 학습하면 트랙 학습이 훨씬 수월해집니다. 이 강의에서는 변수 선언, 자료형, 조건문, 반복문, 함수, 클래스 등 기본적인 파이썬 개념을 배우고 실습 문제를 통해 응용해 볼 수 있어요. 파이썬을 처음 배우는 분, 이미 학습했지만 개념을 확립하지 못한 분도 쉽게 이해할 수 있어 특히 개발 커리어를 처음 도전하는 분들께 적극 추천합니다. 🔗 더 알아보기
 

2) 엑셀보다 쉽고 빠른 SQL

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AI 개발자는 방대한 데이터를 다루는 일이 많기 때문에 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 조회하고 관리하는 SQL 능력이 필수입니다. SQL은 데이터베이스에서 데이터를 검색하고 조작하는 데 필수적인 도구로, 머신러닝 모델을 만들기 전에 데이터를 준비하고 가공하는 과정에서 매우 유용하게 사용돼요. SQL 기초부터 실무 활용까지, 핵심 SQL 문법을 배워 데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 실습을 통해 익히는 과정입니다. 업무 시간을 단축하고 데이터를 직접 추출하여 의사결정을 내릴 수 있는 실무형 강의로, 대규모 데이터를 분석하고 처리하는 능력을 갖춰 데이터 기반의 개발자로 성장을 도와 드립니다. 🔗 더 알아보기
 

3) 가장 쉽게 배우는 머신러닝

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AI 개발자에게 머신러닝의 기본 개념과 알고리즘을 이해하는 것은 기본이죠. 머신러닝 알고리즘을 이해하면 다양한 AI 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 방법을 제시할 수 있어요. 머신러닝을 통해 대규모 데이터를 처리하고 분석하는 과정에서 AI 모델을 설계할 수 있고, 효과적인 데이터 전처리를 통해 머신러닝 모델의 성능을 높일 수 있기 때문입니다. 이 강의에서는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망 등 머신러닝의 기본 개념을 다뤄요. 구글 클라우드 Colab을 활용해 실습 위주로 진행하고, 딥러닝과 CNN 같은 핵심 알고리즘도 배울 수 있어요. 실제 데이터를 다루는 경험을 통해 머신러닝의 기본 원리를 쌓고, 실무에 응용할 수 있는 능력을 얻을 수 있습니다. 🔗 더 알아보기
 

4) AI가 처음이어도 쉽게 배우는 생성형 AI A to Z

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최근 AI 개발 분야에서 주목받고 있는 생성형 AI(Gradio, Hugging Face, 챗GPT API, DALL-E 3 등)를 중심으로 실습 위주로 학습하실 수 있는 과정입니다. 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 생성형 AI 모델을 다루는 방법을 배울 수 있어요. 직접 AI 모델을 사용해 사용자 친화적인 인터페이스를 구축하고, 실전 프로젝트를 통해 AI 응용 능력을 키울 수 있습니다. 생성형 AI는 다양한 콘텐츠를 자동으로 생성해 사용자 맞춤형 서비스를 제공할 수 있어요. 코드 작성, 데이터 생성과 같은 반복적인 작업도 자동화해 개발 시간과 리소스도 절약할 수 있게 해주죠. AI 개발의 트렌드인 생성형 AI를 활용할 수 있다면 AI 개발자 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있는 좋은 방법이 됩니다. 🔗 더 알아보기
 
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AI 개발 트랙 한정, 스파르타코딩클럽의 AI 인기 강의를 평생 무제한으로 수강할 수 있는 [AI 스타터 패키지] 혜택을 제공하고 있습니다. AI 개발은 끊임 없는 학습과 최신 기술에 대한 탐구가 매우 중요해요. 빠르게 발전하는 분야인 만큼, 기술 트렌드에 따라 최신 도구나 기법을 익히는 것이 필요하죠. 이런 이유로 AI 서비스 개발 트랙은 최종 등록 후 바로 수강할 수 있는 기초 파이썬, SQL 강의부터, 수료 후에도 AI 개발 커리어를 발전시킬 수 있는 스킬업 강의 4종까지 지급해 드려요.
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4. 지금 AI 서비스 개발 트랙에 합류해야 하는 이유

AI 기술의 중요성이 날로 커지고 있습니다. AI는 이미 금융, 의료, 제조, 유통 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있고, 기업들은 AI를 통해 자동화, 예측 분석, 고객 맞춤형 서비스 등의 효율성을 극대화하고 있죠. AI 서비스 개발 경험을 가진 개발자는 다양한 측면에서 유리합니다. 지금 당장 AI 서비스 개발 트랙에 합류해야 하는 이유를 설명해 드릴게요.
 

1) AI 서비스 개발 경험을 통한 취업 경쟁력 강화

AI 서비스 개발자에 대한 수요는 급증하고 있지만, 실질적인 AI 서비스 개발 경험을 가진 인력은 여전히 부족한 상황입니다. '2022 인공지능산업실태조사’에 따르면, AI 관련 직무에 대한 종사자 수는 매년 증가하고 있지만, AI 모델을 개발하고 이를 서비스로 배포 및 운영할 수 있는 경험을 갖춘 실무 AI 인력 부족율은 무려 81.7%에 달합니다. 이에 따라 AI 서비스 개발 경험을 요구하는 채용 공고의 비율이 꾸준히 증가하고 있습니다. 실제로 머신러닝 엔지니어, AI 연구 과학자, 데이터 과학자 등의 직무에서 AI 서비스 개발 경험을 필요로 하는 경우는 30~40%에 달해요. AI 개발 트랙을 통해 최신 기술을 실무에 적용하는 경험을 쌓으면, 다양한 산업에서 활발한 취업 기회를 확보할 수 있습니다.
실제 ‘AI 개발’ 키워드를 입력한 결과, 채용 포지션 수가 많았다. 순서대로 원티드-점핏-사람인
실제 ‘AI 개발’ 키워드를 입력한 결과, 채용 포지션 수가 많았다. 순서대로 원티드-점핏-사람인
 

2) 데이터를 기반으로 한 실무 문제 해결 능력 향상

AI 서비스 개발 경험은 실제 비즈니스 문제를 해결하는 능력을 강화합니다. AI는 데이터를 수집하고 처리한 후, 이를 바탕으로 인사이트를 도출해 실질적인 문제 해결에 기여해요. 특히 방대한 데이터를 효과적으로 다루고 분석하는 AI 기술을 실제 서비스에 적용하면, 비즈니스 목표를 달성하는 데 필요한 솔루션을 구축하는 중요한 기술적 기반이 됩니다. AI 기술을 통해 고객 데이터를 분석하고 행동을 예측하거나, 운영 프로세스를 자동화하면 기업은 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있습니다. 맞춤형 마케팅 캠페인이나 비용 절감을 통한 매출 증대, 운영 비용 절감 등의 실제 사례들이 이를 증명하고 있죠. 이런 경험은 문제 해결 능력을 크게 향상시켜 다양한 비즈니스 문제에 대한 솔루션을 제시하는 중요한 자산이 돼요. AI 서비스 개발 경험은 데이터 기반의 의사결정이 필수적인 현대 산업에서 실무 문제 해결 능력을 갖춘 경쟁력 있는 개발자로 성장하는 데 중요한 발판이 될 수 있어요.
 

5. AI 서비스 개발 트랙 선배 수료생의 취업 후기 모음

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“프로젝트에서 쌓은 커뮤니케이션 역량이 일본 신입 개발자 취업에 큰 도움이 되었습니다.”

내일배움캠프 AI 개발 트랙을 통해 해외 취업의 꿈을 이룰 수 있었습니다. AI 개발 트랙의 프로젝트를 진행하면서 AI 기술을 배우는 것만큼이나 협업 능력이 중요하다는 것을 깨달았어요. 일본 기업 면접에서도 다양한 팀 프로젝트 경험을 바탕으로 팀워크와 프로젝트 협업 능력을 말할 수 있었고, 이게 높은 평가를 받은 것 같아요. 내일배움캠프는 기술을 가르치는 것을 넘어서 글로벌 환경에서도 통하는 역량을 키워주었습니다. _김경수 님 🔗 후기 인터뷰 보러가기
 

“비전공자도 실무에 바로 적용할 수 있는 커리큘럼 덕분에 개발 역량을 쌓을 수 있었어요.”

내일배움캠프에서 얻은 가장 큰 가치는 자기 주도적인 학습을 통해 실무 역량을 강화할 수 있다는 점이었어요. 단순히 강의를 듣고 따라가는 것이 아니라, 직접 문제를 해결하고 필요한 기술을 스스로 찾아가는 과정에서 진짜 실무 역량을 쌓을 수 있다는 걸 알게 되었죠. 내일배움캠프에서 다뤘던 다양한 실습과 프로젝트 덕분에, 개발에 필요한 기술들을 내 손으로 해결할 수 있다는 자신감이 생겼습니다. 그 경험이 취업 준비할 때 큰 자산이 된 것 같아요. _이기호 님 🔗 후기 인터뷰 보러가기
 
 
 

AI 개발자 커리어를 향한 첫 걸음, 지금 내일배움캠프와 함께 시작하세요!

IT 업계 취업을 꿈꾸거나 개발자로서 커리어를 준비 중이신가요? 내일배움캠프는 여러분의 꿈을 현실로 만들어 드립니다. 프로젝트 기반의 학습과 실시간 전문가 피드백을 통해 실무 역량을 확실하게 키울 수 있죠. 그 중 AI 서비스 개발 트랙은 AI 이론부터 실무 프로젝트까지 아울러 데이터 처리, 머신러닝, 딥러닝 등 최신 AI 기술을 실전에 적용할 수 있는 과정으로 구성돼 있어요. AI 서비스 개발과 운영까지 전 과정을 경험한 경쟁력 있는 개발자로 커리어를 시작하고 싶다면, 주저하지 말고 지금 도전해 보세요! 내일의 주인공은 바로 여러분입니다.
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