
AWS(Amazon Web Service) 입문자를 위한 강의
Sungmin Kim
₩44,000
입문 / AWS, cloud-computing, cloud-platform
4.7
(249)
요즈음 회사 및 다양한 프로젝트에서 종종 사용되는 AWS 서비스들의 핵심 이론을 배우며 뿐만 아니라 함께 따라하는 실습을 통하여 AWS를 온전히 내것으로 만들자!
입문
AWS, cloud-computing, cloud-platform

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.
수강생 26명
난이도 입문
수강기한 무제한



LG전자
임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!



LG전자
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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.
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
커리어인증
6,139
명
수강생
328
개
수강평
158
개
답변
4.7
점
강의 평점
6
개
강의
안녕하세요. 저는 미국에서 Computer Science 학사와 Data Science 석사 과정을 마친 후, 현재 Healthcare 도메인에서 데이터 엔지니어로 일하고 있는 사이먼킴입니다.
현재 업무에서는 AWS와 Airflow를 기반으로 매일 대용량 데이터를 수집하고 ETL 파이프라인을 설계 및 운영하고 있으며, 데이터의 안정성과 품질을 보장하기 위해 CloudWatch와 Splunk를 활용한 모니터링 시스템도 함께 관리하고 있습니다. 문제 발생 시 원인을 분석하고, 필요에 따라 파이프라인을 개선하거나 새로운 기능을 직접 구현하는 역할도 맡고 있습니다.
제가 사용하는 주요 기술 스택은 Python, SQL, AWS이며, 최근에는 GCP로의 대규모 마이그레이션 프로젝트를 통해 BigQuery, GCS, GKE 환경에서도 깊이 있는 경험을 쌓고 있습니다. 또한 Docker와 Terraform을 활용하여 인프라를 코드로 관리하는 IaC 환경에서도 지속적으로 작업하고 있습니다.
더 나아가 최근에는 AI Agent 시스템과 Harness Engineering에도 관심을 가지고, 실제 업무와 개인 프로젝트에서 에이전트 기반 자동화 시스템을 설계하고 실험하고 있습니다. 단순히 모델을 사용하는 것을 넘어, 여러 에이전트를 어떻게 연결하고 안정적으로 실행·관리할 것인지, 즉 “AI Agent Orchestration”과 “Execution Harness” 구조에 대한 고민을 지속하고 있습니다.
데이터 엔지니어로 일하면서 가장 크게 느낀 점은 기술은 끊임없이 변화하지만, 그 본질은 생각보다 크게 다르지 않다는 것입니다. 하나의 기술을 깊이 이해하면 다른 기술로 확장하는 과정은 훨씬 수월해집니다. 저는 이 “핵심 원리의 공통성”을 중심으로, 단순한 기술 나열이 아닌 본질을 이해하는 학습 경험을 전달하고자 합니다.
이번 강의를 통해 제가 현업에서 쌓아온 실전 경험과 인사이트를 아낌없이 공유드리며, 여러분이 스스로 문제를 해결할 수 있는 힘을 기를 수 있도록 길잡이가 되어드리고 싶습니다.
저 사이먼킴은 어렵고 복잡한 기술도 쉽게 풀어내어, 재미있고 이해하기 쉬운 강의를 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 수강생 여러분과 꾸준히 소통하며 함께 성장해 나가고 싶습니다.
여러분의 실력이 눈에 띄게 성장하는 과정을 함께 지켜보는 것이 저에게 가장 큰 보람입니다. 감사합니다.
전체
24개 ∙ (4시간 35분)
해당 강의에서 제공:
1. AI 엔지니어란 무엇인가?
04:59
2. AI 엔지니어의 역할
08:01
3. AI 엔지니어에게 필요한 기술
06:18
6. Numpy
12:44
7. Pandas
15:52
8. Pandas 고급편
16:03
9. Matplotlib
18:20
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