02-6901-7098

K디지털트레이닝 - 자바취업과정 ( 그래픽 기반의 AI 플랫폼 개발자 )

K-디지털트레이닝 자바취업반 그래픽스 기반 AI 플랫폼 개발자

평일반 : 2022년 12월 27일

전화 : 02-6901-7098

100%국비지원 | 월 40만원 훈련수당 지급

교육내용
KDigital Training 고용노동부는 한국형 뉴딜(사람투자)의 핵심과제인 KDigital Training에 참여하는 총 43개 혁신교육훈련기관 등을 통해서 3,600여명의 청년에게 디지털 일자리로의 취업을 위한 교육기회를 제공하고 향후 5년간 18만명까지 이를 확대해 나갈 계획입니다. 고용노동부는 KDigital Training이 기존 교육훈련사업과 다른 이유를 청년들의 4가지 워너비로 설명하였습니다. 첫째, 청년들이 워너비(가고 싶어)하는 43개 혁신교육훈련기관·우수대학 등 참여 둘째, 네이버, 솔트룩스, 마이리얼트립 등 청년들의 워너비(취업하고 싶은) 디지털 선도기업이 직접 훈련과정의 설계를 지원하여 취업의 연계성이 높다 셋째, 온라인 교육훈련 플랫폼을 기반으로 하는 개인 맞춤교육으로 코로나19 시대에 비전공자도 워너비(되고 싶은) 디지털 현장 실무인재로 성장할 수 있다 마지막으로 청년들이 워너비(듣고 싶은)하는 인기 있고 우수한 교육훈련과정의 비용을 정부가 부담 고용노동부 이재갑 장관은 “최근 기업들은 디지털 분야 인력 부족을 호소하고 있는 반면 청년들은 충분한 교육·훈련기회 부족으로 디지털 분야 취업에 어려움을 겪고 있어 이러한 미스매치 문제를 해결하는 차원에서 KDigital Trainng을 추진하게 되었다”고 밝혔습니다. K-Digital Training 지원자 숙지 및 요청사항 총 960시간 ‘반년’동안 진행되는 훈련과정으로 시간을 아낌없이 투자 하셔야 하며, 교육과정에 성실하게 참여 해주셔야 합니다.실제로 취업이 되셨다는 마음가짐으로 ‘출결도 근태관리처럼!’ 임해주세요.취업 성공 후 ‘솔데스크인의 밤’(솔데스크 수료생 모임)과 같은 교육센터와의 커뮤니케이션을 통해 후배들도 이끌어 주시고 신기술 교육 참여도 적극적으로 하고, 신입직원 채용, 조언, 기술공유 등을 할 수 있기를 바랍니다. 솔데스크 K-Java·AI 교육의 차별화 채용 예정기업들이 프로젝트 발표때 온라인으로 참여 질의응답 및 면접진행 대기업교육용 동영상 무료지원 (200만원상당) K-디지털트레이닝 채용협약기업 교육과정 그래픽 기반의 실시간 AI서비스를 활용한 cross-platform 개발자 양성과정 2021년 디지털 핵심 실무 인재 양성사업 [노동부주관 K-Digital Training 선정과정] K- 디지털트레이닝 선정과정 ( 기존 국비지원 참여자도 신청가능 ) [고용노동부 훈련기관 인증평가 우수훈련기관] 서류접수기간 ( 선착순 조기마감예정 ) 고용노동부훈련기관 인증평가 우수훈련기관 서울산업진흥원(SBA) 클라우드 기술인재양성 프로그램 우수기관 맞춤형 기술인재 양성 사업 클라우드 분야 80% 이상의 높은 취업률로 2019년 우수기관 선정된 솔데스크에서 ‘기업 맞춤형 국기’훈련생 모집합니다. 인공지능(A.I)기반 추천시스템은 거의 모든 분야에 적용이 가능할 정도로 강력한 컨텐츠이며 기존의 통계기반 모델에 딥러닝 기반 모델을 추가하여 더욱 정확도 높은 개인화 서비스를 구현할 수 있으며, 이를 학생들이 직접 구현하고 실무에 투입 되었을때, 기업이 현실적인 AI 도입 효과를 볼 수 있는 서비스를 구축하는 능력을 갖출 수 있습니다. 자연어 처리 기반의 챗봇은 감정분석등의 한국어 처리 수업을 병행하여 영어에 비하여 상대적으로 처리하기 어려운 한글 처리에 대한 경험을 바탕으로 챗봇을 포함하여 광범위한 언어를 기반으로 한 AI 응용 서비스를 구축할 수 있는 실력을 갖출 수 있습니다. 총 960시간으로 구성된 취업을 위한 기업 맞춤과정입니다. 과정 특성상 조기마감이 예상되며 인공지능(A.I)분야에 관심이 있는 구직자분들의 많은 문의 부탁드립니다. 교육대상 선발기준 * 교육대상 - 대학 졸업예정자 및 수료 후 참여기업으로 취업이 가능한 자 - 인공지능 AI 관련 업체 취업 및 이직 희망자 - 관련 교육 사전이수 등 지원 프로그램에 대한 참여의지가 높은 자 - 인공지능, 프로그래밍 관련 자격증을 취득하려고 하는자 - 교육 수료 후 참여기업으로 취업에 결격사항이 없는 자 - 부적합자 철저히 선별 ( 선착순 선발 ) * 선발방법 - 입학상담을 통한 서류접수(서류전형 합격자는 교육훈련 참여가능) - 개강전 채용기업 인사담당자가 참여한 1차면접 진행(개별합격통보) - 교육수료후 수행평가 점수에 의한 최종입사 결정 서류접수 / 1차면접(채용기업인사담당자참여) / 개별합격통보 빅데이터 활용 인공지능 기반 개인화 서비스 구축 개발자과정 ( 강사인터뷰 ) 훈련목표 * 참여기업 요구 및 수요조사 반영 결과 현재 참여 기업들은 매출액 향상과 고객 유치를 위하여 사활을 걸고 있습니다. 추천 시스템은 고객과의 거래가 있는 거의 모든 업종에서 필요한 기술로 넷플릭스, 아마존처럼 기업의 흥망을 결정하는 중요한 요인이기도하며 추천을 바탕으로 하는 개인화 서비스는 선택이 아닌 기업의 필수적인 기능입니다.전화를 통한 고객 서비스는 비용문제로 퇴근 후 제공이 어려운 기업이 많으며 이를 채팅 기반으로 1차 상담을 하고 원활히 진행되지 않은 경우 업무시간에 실무자가 연락하여 좀 더 고객 친화적인 서비스를 요구하는 기업이 많아 교육과정에 반영하였습니다.기업들은 시스템 구축 시 개발 자원이 단순 문법을 넘어서 최적화를 구현 할 수 있는 알고리즘을 취득한 개발자를 원하고 있습니다. 따라서 본 교육과정에 이를 적극 반영하였으며 데스크탑을 통한 서비스 뿐 만 아니라 어디서나 접속이 가능한 모바일 서비스 구현을 요청하여 교육과정에 포함하였습니다. 교육목적 - 딥러닝 기반의 개인화 서비스 구축을 위한 추천 시스템, 챗봇 개발자 양성을 목표로 합니다. - 기본 언어로 파이썬 개발 능력을 함양하고, 데이터 수집을 위하여 크롤링 능력 함양, - 데이터 저장소 구축을 위하여 오라클 사용 능력을 함양합니다. - 내부 원리 이해를 위하여 파이썬 기반의 알고리즘을 해결 할 수 있는 능력을 함양하고 - 딥러닝 학습에 사용할 데이터 준비를 위하여 데이터 전처리와 통계기반 데이터 분석 능력을 함양. - Tensorflow 시간에는 다양한 회귀, 분류, Vision등 여러 상황의 모델을 제작해보고 챗봇과 추천 시스템에 연동이 가능하도록 모델 제작 능력을 함양 - 부족한 딥러닝모델 테스트 장비등의 한계를 해결하기 위해 GPU,Docker,GoogleColab등을 활용 할수 있는 능력을 함양 - 또한 Client와의 자유로운 연동을 위하여 Python Django, Android app, Spring Boot를 개발 할 수 있는 능력을 함양 - 이렇게 숙련된 기술을 바탕으로 딥러닝 기반 추천 시스템과 딥러닝 기반 챗봇시스템 구축 개발자양성을 목표로 합니다. 자바 빅데이터 활용 인공지능 개발자과정 4기 ( 현 수강생 인터뷰 ) 참여기업 컨소시엄 자바 AI 인공지능 취업반 프로젝트 구성 - 데이터베이스 모델링, ERD 제작 ,웹 주문 시스템 제작, 웹을 통한 판매 데이터 수집 - 판매 데이터 전처리, 협업 필터링 추천 시스템 제작, 특성 변수 파악, One-hot Representation변환 - Tensorflow 추천 model 제작, Tensorflow, DBMS 실시간 학습 연동, 하이브리드 추천 시스템 제작 - 웹서비스 환경의 도서 추천 제작, 모바일 서비스 환경의 도서 추천 제작, 챗봇 엔진용 CNN, LSTM 딥러닝 모델 제작 - DBMS 연동 챗봇 학습툴 제작, Socket 기반 챗봇 Server 제작, 챗봇 Console Client 제작 - 다중 Client를위한 챗봇 API 제작, 웹서비스 기반 챗봇 Client 제작, 모바일 서비스 기반 챗봇 Client 제작 자바 AI 취업반 프로젝트 운영방안 교육일정구성 ( 총 960시간중 290시간 프로젝트 구성 ) 1. 종강일 기준 2주 전 팀원들과 프로젝트 준비 및 시연. 2. 참여 기업에서는 비 대면(온라인)으로 손 쉽게 본 행사에 참여하여, 학생들의 프로젝트를 참관. 3. 미리 공유된 이력서 및 PPT를 통해 인재를 파악, 추 후 자유롭게 면접을 제의. 4. K-Digital Training에서 다져진 프로세스를 통해 교육을 진행. 자바AI 인공지능 취업반 프로젝트 운영방안 교육일정구성 ( 총 960시간중 290시간 프로젝트구성 ) K디지털트레이닝 프로젝트 발표회영상 솔데스크강의장
교육대상	- 대학 졸업예정자 및 수료 후 참여기업으로 취업이 가능한 자 - 빅데이터 분석 개발 관련 업체 취업 및 이직 희망자 - 관련 교육 사전이수 등 지원 프로그램에 대한 참여의지가 높은 자 - 빅데이터, 프로그래밍 관련 자격증을 취득하려고 하는자 - 교육 수료 후 참여기업으로 취업에 결격사항이 없는 자 - 부적합자 철저히 선별 ( 선착순 선발 ) 우대사항 - 빅데이터분석가, 자바프로그래머, 클라우드엔지니어등, IT직무경험자 - 관련학과 전공자 ( 컴퓨터공학과. 정보통신과 등등 ) - IT관련 자격증 소지자 (정보처리기사.산업기사, AWS자격증 등 ) 노동부주관 K-Digital Training 선정과정 선발방법 : 서류접수 / 1차면접(인사담당자참여) / 개별합격통보 - 부적합자 철저히 선별 ( 선착순 선발접수 ) 채용협약기업 : (주)메가존클라우드/ 신한DS/ (주)웅진 / GS네오텍 / 농심데이타시스템 / 영우디지털 / (주)에이클라우드 / 솔트웨어 / (주)지에스아이티엠 / 오픈베이스 / (주)리눅스데이터시스템 / 이테크시스템 / (주)에이아이넷 / 디딤365 외 다수 채용참여기업 : (주)위세아이텍, 네이버시스템(주), 메타넷대우정보(주), 아이티센, 엑셈, (주)컴트루테크놀러지, (주)소베텍, (주)이젬코, 주식회사 인재아이엔씨
교육기간	· 6개월
수강생혜택	※ 국비지원 자격 ※ 아래조건중 1가지이상 충족시 신청가능 30명선착순접수 ㆍ 구직자 ( 미취업자 및 실업자 ) ㆍ 직업안정기관(워크넷등)에 구직등록한 15세 이상 구직자 ㆍ 다음해 2월말까지 졸업예정인 고등학교 3학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생 ㆍ 다음해 2월말까지 졸업예정인 대학(전문대학 포함) 최종학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생 ㆍ 야간대학교, 사이버대, 방통대 재학생 및 휴학생 ( 재학중에도 수강신청가능 ) ㆍ 고용노동부- 국민내일배움카드. 국민취업지원제도 발급자 ㆍ 비전공자 초보자도 지원 가능 30명 선착순접수 지원문의 02) 6901-7098 ㆍ K디지털트레이닝 선정과정 ( 기존 국비지원 참여자도 신청가능 ) ※ 언택트 수업( 대면.비대면 선택가능 ) 현장강의 실시간 동시 진행 ※ ㆍ수강료 전액 무료 + 매월 훈련수당 지급 (최대 800,000원 ) ㆍ언택트수업 진행 비대면. 대면 선택가능 ㆍ온라인 인터넷 동영상 강의 무료지원 ㆍ교육비 전액무료 ( 자바, AI, 빅데이터관련 교재지원 ) ㆍ6개월 간 식대 및 교통비 지원 (최대 30만원) -단위기간 출석률 80% 충족 시 ㆍNCS 기반의 체계적 교육 · 훈련으로 경력개발 유리 ㆍ수료생은 취업보도실의 체계적인 관리시스템을 통해 취업지원 ㆍ취업지원실을 별도로 운영하여 응용 SW 분야의 직무를 결정할 수 있도록 1:1밀착상담 ㆍ훈련생과 상담자 간에 라포(친밀감 및 공감대) 형성, 이력서 특강 및 취업동향 세미나를 진행합니다. ㆍ수료 이후에는 트렌드에 맞는 이력서 첨삭, 일회성이 아닌 지속적 지원, 모의면접 진행 ㆍ취업지원은 본 교육기관으로 구인의뢰 내용과 취업포털사이트를 서칭 후 채용 알선을 진행하고 있습니다.

교육커리큘럼

세부내용

구분

교과목명

세부내용

정규

교과

Back-end Web 개발

Java Core & JDBC Programming

- Java설치, Eclipse설치, 환경 변수 설정

- OOP언어의 이해, 자료형, 상수

- 조건문, 반복문

- class구조, instance생성

- attribute, action

- 객체간의 관계

- 추상메소드, Interface, 접근제한자

- Autoboxing, 객체형변환

- File처리

- Static method, Wrapper class

- 동기화 처리를 위한 Thread

- Thread 기반 Socket 프로그래밍

JDBC 프로그래밍

패턴 프로그래밍

Web 개발 기초

(HTML & CSS & JavaScript)

- HTML DOM객체

- form/input

CSS selector

- JavaScript 기초 문법

- 함수, 시스템 지원 전역 함수의 사용, 가변인수

- Prototype 객체를 이용한 class 선언, 외부함수를 Class로 연결

JSP & Spring Boot

- Servlet

- JSP 기본 문법

- redirect, forward, include

- MVC:Model, View, Controller 구조

JSP Model 2

- ConnectionPool

- Spring Boot 개발환경 STS 설정

- DI(Dependency Injection)의 개념/구현

AOP

- VO(DTO) class 구현하기

- DAO class 구현하기

- annotation의 활용

- MyBatis DB연결

- Maven 라이브러리 관리

- 검색 구현

- 페이징 구현

- 파일 업로드, 다운로드

포털 사이트 제작

Cross-platform

그래픽 기반 Front-end

Web 개발

HTML5 & CSS3 & jQuery

HTML5개요

canvas 그래픽 처리

CSS3 애니메이션

- Javascript framework jQuery 기초 문법

- DOM(Document Object Model)을 이용한 태그 조작

- 동적 이벤트 처리

- AJAX(Asynchronous Javascript and XML(JSON))

데이터베이스

OracleDBMS

- Oracle XE 18C 개발자 버전 설치

- 계정의 생성 및 권한 부여

- SQL Developer install, 접속

- 자료형

- DDL(Data Definition Language)

- DML(Data Manipulation Language)

- INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE

- Join

- SubQuery

- 제약 조건

- 논리적/물리적 모델링

AI WAS 구축

Python Core Programming

- Python Anaconda 개발환경설정

- Jupyter Notebook 커널 연동

- 자료형, 변수, 연산자

- 컬렉션(list, set, dict, tuple, range)

- 제어문/반복문

- 함수 다루기, 함수의 인자, 지역 변수와 전역 변수, 리턴

- 모듈과 패키지의 사용, import의 사용

- class선언, class멤버, instance멤버, 메소드

- class의 import, 생성자, 소멸자, 상속

- overloading/overriding, 다중상속

- IO(입출력), File 클래스 다루기, 파일 이동, 디렉토리 조작, 파일 목록, 파일 복사

- Network(네트워크), Socket, Echo Server - Encode, Decode

- Pycharm 환경에서의 Python 개발

- Conda 가상환경에서의 PyCharm 데이터 분석 환경설정

Python Django

- Django 개발환경 구성

- DB + Django 연동 설정

- Django jQuery, CSS 파일 사용 실습

- 함수 기반 View

- CRUD 구현

- Django + jQuery + AJAX + JSON 구현

AI 학습 데이터 구축

Crawling / Scraping

- BeautifulSoup install

- Selenium install

- Chromedriver.exe 설정

- robots.txt

- 문자열 Crawling

- Web에서의 데이터 수집

- Web 접속 scraping(crawling)

- 한글 처리, 기본 트리 운행

- SSL처리, 태그 id로 찾기, class가 같은 태그들 검색

- find(), find_all(), select() 함수 활용

- 포털에 접속하여 환율 수집하기, 서울의 날씨/온도 수집, Selector의 사용

- Selenium, chromedriver.exe을 연동한 데이터 수집

- XPath 사용

- 이미지의 크롤링

MongoDB

- MongoDB 설치, 환경설정

MongoDB CRUD

pymongo모듈

Python + MongoDB CRUD 프로그램 제작

분석용 데이터 구축

딥러닝 AI

AI 딥러닝 오픈소스 프레임워크

- 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)

- 데이터 분석을 위한 필수 라이브러리

- 토크나이징

- 단어 임베딩

- 텍스트 유사도

- 분류를 위한 CNN모델

- 개체명 인식을 위한 양방향 LSTM

- Keras, loss 옵션(손실 함수, 오차 함수)

- 오차 역전파(Back Propagation)

- CNN을 이용한 도형의 인식

- CNN 상에서의 이미지 부풀리기

- ImageDataGenerator

- RNN 순환 신경망

- 시계열 분석 분석 모델 제작

- LSTM을 사용한 주식 변동성 전망

- 딥러닝을 사용한 추천 시스템 구현

실시간 WAS 구축

Node.js

Node.js 설치, 환경설정

NPM

express모듈

socket.io모듈

AJAX서버

웹소켓 서버

웹소켓을 활용한 실시간 WAS 구축

실시간 Front-end Web 개발

ReverseAJAX

Node.js socket.io모듈을 활용한 ReverseAJAX서버 구축

jQuery 이벤트 처리

jQuery ReverseAJAX통신 구현

HTML5의 canvas를 활용한 그래픽 실시간 처리 완성

Cloud

DevOps

- Ubuntu 설치 및 환경설정

- 기본 명령어

- 사용자 및 그룹관리

- 파일의 권한과 링크

- RPM, YUM 사용법, 압축 해제

- 네트워크 명령어

- RAID, LVM 설정

- Samba, 웹서버 구축

- AWS Cloud 서비스 회원가입

- AWS EC2 and SSH 인스턴스 생성

- Devops의 개념과 엔지니어의 역할

- Terraform 기본, AWS CLI 및 Terraform 설치

- AWS Configure 설정

- VPC와 subnet 생성

- IGW와 nat 게이트 생성, Router Table 구성

- Amazon S3 소개

- Amazon S3 실습

- AWS IAM 소개

- AWS IAM 실습

- Backend 활용하기

- Variables 활용하기

- Functions 활용하기

- Github로 협업하기

프로

젝트

프로젝트

주제 선정

팀 구성

프로젝트 주제 선정

설계

기능 구상

DB 설계

분산 환경의 실시간 빅데이터 분석 시스템 아키텍처 설계

DevOps 클라우드 아키텍처 설계

환경 구축

서버/네트워크/클라우드 구축

AI서비스 구축

- 데이터 다운로드 및 기초 가공

- 데이터 가공 및 트리 맵 표현하기

- 데이터 저장소 데이터 수집 기능 구현

- 웹크롤링 기반 데이터 수집 기능 구현

- 웹스크래핑 등을 활용한 빅데이터 수집 시스템 개발

- Numpy 및 Pandas를 활용한 데이터 분석 및 전처리

- 지도학습, 비지도학습기반 데이터 분석 시스템개발

- 딥러닝 알고리즘 Tensorflow, Keras 활용

- 분석/AI의 결과를 외부 시스템과 연동하는 WAS 구현

프로젝트

주제 선정

팀 구성

프로젝트 주제 선정

설계

기능 구상

DB 설계

AI서비스 활용 방안 설계

HTTP 통신 설계

클래스 설계

환경 구축

서버/네트워크/클라우드 구축

Web 개발

Spring Boot back-end 개발

Node.js ReverseAJAX 서버 개발

jQuery AJAX/ReverseAJAX front-end 개발

HTML5 canvas 활용 그래픽 기반 View 개발

포트폴리오 제작

프로젝트 최종 완성

개발 문서 제작

프로젝트 발표

총 계

강사프로필

[최규리]

[교육경력사항]

(주) 한빛이엔아이 전임강사

JSP project cloud web 페이지 구축

사내 네트워크 방화벽 보안 운영

IDS/IPS 보안 장비 운영및 보안정책 수립

前 중부대학교 네트워크 학부, 소프트웨어(프로그래밍) 학부 강사

前 대영직업능력개발원 소프트웨어(프로그래밍) 학부

前 4세대 아카데미 직업학교 보안/소프트웨어

前 대우 직업능력개발원 소프트웨어(프로그래밍) 힉부

現 광운대학교 네트워크, 빅데이터 자바 계절학기 강사

現 솔데스크 소프트웨어(프로그래밍) 학부

[보유자격증]

컴퓨터 공학 학사

직업훈련교사정보처리 기사

리눅스 1급

네트워크 관리사 2급

정보기기운영

CCNA

[권기웅]

[교육경력사항]

동원대학교 산학협력단 2016 이공계전문연수 자바 프로세스기반 사물인터넷(IoT) 플랫폼 개발 전문가 과정
부천대학교 산학협력단 2017 이공계전문연수 인공지능을 활용한 빅데이터 분석 및 웹개발자 과정
솔데스크 고려대학교 4차 산업혁명 선도인력 양성 과정
오엔제이프로그래밍실무학원 iOS 앱 개발 교육과정
이소프팅 동양미래대학교 OCJP국제 자격증 취득과정
중앙정보기술인재개발원 자바 웹 개발과정
큐브트리 강릉원주대학교 IoT교육
한국디지털미디어고등학교 iOS 앱 개발과정
한국오라클University 2013 한국생산성본부 빅데이터 사이언스 마스터 양성 아카데미
한국오라클University 2014 마포구&SBA IT전문가 취업과정
한국IT비즈니스진흥협회 2017 청년취업아카데미 대진대학교 빅데이터 분석/데이터 관리자 과정
한국정보공학 2017 청년취업아카데미 파이썬을 활용한 빅데이터 분석 과정
INCREPAS융합SW교육센터 안드로이드 앱 개발과정

[보유자격증]

정보처리기능사
정보기기운용기능사
컴퓨터그래픽스운용기능사
Microsoft Office Specialist 2000 Master
Sun Certified Java Programmer 5.0
Cisco Certified Network Associate
Cisco Certified Network Professional
Microsoft Certified Systems Engineer
Microsoft Certified IT Professional