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AI 엔지니어 입문자를 위한 강의

AI 엔지니어 입문자를 위한 강의는 데이터 처리부터 모델 개발, 클라우드와 MLOps, 그리고 윤리적 고려까지 전 과정을 짧게 체험할 수 있도록 구성되었습니다. 단순히 모델을 만드는 데서 그치지 않고, 실제 서비스로 연결하는 과정을 이해해 실무 감각을 익히는 데 중점을 둡니다. AI를 처음 배우는 분들도 쉽게 따라올 수 있도록 실습과 예제를 곁들여 진행합니다.

1명 이 수강하고 있어요.

난이도 입문

수강기한 무제한

ai엔지니어
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인공지능
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AI
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • AI개발에 사용되는 기술 배우기

  • 머신러닝과 딥러닝의 기본 원리 이해하기

  • LLM과 RAG의 사용 용례와 개념 이해하기


🎯 강의 개요

AI(인공지능)는 더 이상 연구실 속 기술이 아니라, 우리가 매일 사용하는 서비스와 산업 현장에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 음성 비서, 추천 시스템, 자율주행, 의료 진단, 금융 리스크 관리까지, AI는 이미 우리의 생활 깊숙이 들어와 있습니다. 하지만 “AI 엔지니어”라는 직업이 정확히 어떤 일을 하는지, 또 어떤 기술과 역량이 필요한지는 여전히 모호하게 느껴지실 수 있습니다.

이 강의는 AI엔지니어로의 첫걸음을 고민하는 입문자들을 위해 준비되었습니다. 프로그래밍 언어인 Python과 데이터 처리 기본기를 시작으로, 머신러닝의 핵심 개념, 모델 학습과 배포 흐름, LLM과 RAG의 이해, 그리고 FAST API를 구축해 MLOps를 통한 모델 운영까지 폭넓게 경험할 수 있도록 설계되었습니다. 단순히 이론을 나열하는 것이 아니라, 실습과 실제 사례를 통해 “AI 엔지니어링”이라는 직무가 어떻게 현장에서 작동하는지를 생생하게 전달합니다.


👩‍🎓 수강 대상

  • AI/데이터 분야에 관심 있는 대학생, 혹은 취업 준비생

  • 현재 개발자로 일하고 있지만 AI 분야로 커리어 확장을 고민하는 분

  • 데이터 분석 경험은 있지만 모델 배포나 운영 경험이 부족한 분

  • “AI 엔지니어가 정확히 뭘 하는지” 궁금한 입문자


📚 학습 목표


  • AI 엔지니어의 역할과 필요 스킬셋 이해

  • Python과 데이터 처리 라이브러리(Numpy, Pandas, Matplotlib) 기초 습득

  • 머신러닝 모델의 학습부터 배포까지 전체 파이프라인 경험


  • 실제 서비스에서 AI 모델이 활용되는 다양한 사례 이해


📌 수강 효과


  • “AI 엔지니어”라는 직업의 실질적 역할을 구체적으로 이해할 수 있습니다.

  • 단순히 모델을 만드는 수준을 넘어, 데이터 수집 → 모델 학습 → 배포/운영이라는 실제 워크플로우를 직접 따라가 봅니다.

  • 실습과 사례를 통해 실무와 가까운 AI 엔지니어링 감각을 익히며, 향후 포트폴리오와 커리어에도 활용할 수 있는 경험을 얻습니다.

  • 빠르게 변화하는 AI 산업의 흐름 속에서 자신에게 필요한 학습 방향을 설정하고, 실제 AI 엔지니어로 성장하기 위한 기초 체력을 다질 수 있습니다.


👉 이 강의는 단순히 “머신러닝 모델을 만들어 본다”는 수준에서 그치지 않고, AI가 서비스화되는 전체 과정을 직접 경험하게 하는 것을 목표로 합니다. 강의를 마치고 나면, 여러분은 AI 엔지니어라는 직업을 좀 더 현실적이고 실질적으로 이해할 수 있게 되고, 앞으로 어떤 기술을 학습해야 하는지, 어떤 커리어 경로를 밟을 수 있는지 명확한 그림을 그릴 수 있을 것입니다.

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이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • AI와 머신러닝을 처음 접하는 입문자

  • 데이터 사이언스·엔지니어링에 관심 있는 직장인, 클라우드 기반 AI 서비스에 도전하려는 개발자

선수 지식,
필요할까요?

  • 기초적인 Python 프로그래밍 경험

  • 아주 기본적인 수학(선형대수·통계) 이해

  • 데이터 분석에 대한 관심

안녕하세요
Sungmin Kim입니다.

6,062

수강생

314

수강평

157

답변

4.7

강의 평점

6

강의

안녕하세요. 저는 학부와 석사를 미국에서 나왔으며 전공은 각각 Computer Science, Data Science를 공부하였습니다. 현재 저는 Healthcare쪽 회사의 데이터 엔지니어로 일하고 있습니다. 매일 제가 하는 일을 간단하게 말씀드리자면; AWS와 Airflow를 사용하여 매일 데이터를 불러와 ETL과정을 거치며, 데이터가 잘 들어오는지 모니터링하면서 문제점 혹은 개선의 여지가 필요한 경우 프로그램을 구현하는 일을 하고 있습니다. 데이터 모니터링은 주로 AWS의 CloudWatch와 Splunk라는 프로그램을 사용하고 있습니다.현재 제가 회사에서 사용하고 있는 기술들은 Python, AWS, SQL 등등이며 최근에는 GCP로 Migration하고 있는 추이이며 AWS와 GCP를 동시에 접하고 있습니다.

2022년에는 회사에서 거의 80%의 데이터 및 파이프라인이 GCP로 Migration을 마쳤으며 Bigquery & GCS & GKE쪽을 심오하게 다루고 있습니다. 물론 Docker Container & Terraform사용으로 전반적인 IaC 작업도 병행해서 진행하고 있습니다.

데이터 엔지니어로 일하면서 가장 크게 느낀점은 다음과 같습니다. 매일 새로운 기술들의 등장으로 인해 지금 내가 사용하고 있는 기술들이 과연 obsolete해질까? 그렇다면 그 이유는 무엇인가? 정말 그 기술이 이걸로 대처될 수 있는가? 단점은 없는 것인가? 그렇습니다. 저 모든 질문들에 대한 답변을 찾는것은 매우 힘들어 보입니다. 그러나 그 과정을 겪으면서 한가지 공통점이 보였습니다. 깊게 들어가보면 거의 대동소이 하다는 것입니다. 다시 말해 하나를 제대로 파헤친다면 다른 기술을 배우는 것은 많이 용이해진다는 것이죠. 저는 이런 메카니즘을 강의에서도 종종 언급을 하고 싶습니다. 여러분들과 함께 제가 현재 가지고 있는 모든 지식들을 공유하고 싶습니다. 여러분들의 길잡이가 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

저 사이먼킴은 여러분들께 재미있고 이해하기 쉬운 강의를 선보일꺼에요. 여러분들과 끊임없이 소통하면서 더 나은 사람이 될 것을 약속드리구요. 여러분들의 실력이 향상되는것을 지켜보는 것은 저의 큰 행복입니다.

집필저서: 업무에 바로 쓰는 AWS 입문

 

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커리큘럼

전체

24개 ∙ (4시간 35분)

해당 강의에서 제공:

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강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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