메시지
2026 첨단분야 인재양성 사업 - 광주대학교

AI·클라우드 부트캠프 실행 계획서

핵심 운영 전략

1. 통합 AI 플랫폼 'weeai' 도입

비전공자의 코딩 장벽을 해소하기 위해 AI 에이전트 통합 플랫폼 weeai를 전면 도입합니다. 복잡한 환경 설정 없이 다양한 LLM을 테스트하고, 맞춤형 AI를 직관적으로 구축합니다.

2. AWS & NHN Cloud 산학협력

글로벌 표준인 AWS와 국내 공공/금융 인프라를 주도하는 NHN Cloud를 동시 활용하는 멀티 클라우드 커리큘럼을 구성하여 실무 중심의 인프라 구축 역량을 강화합니다.

3. 1일 3시간 모듈형 실습

모든 교과목은 하루 3시간(1일차) 단위로 블록화되어 있습니다. 온라인 선행 이론 1일과 나머지 실무 오프라인 실습을 통해 효율적인 블렌디드 러닝을 구현합니다.

과정 요약표 (일 3H 단위)

과정 구분 세부 교과목명 학기 시수(일수) 핵심 활용 기술
공통(초급) 프롬프트엔지니어링(몰입) 1 15 (5일) weeai, ChatGPT
AI 디자인 씽킹(몰입) 2 15 (5일) weeai, Miro
AI 데이터SW(컴공) 클라우드입문 (몰입) 1 15 (5일) AWS
ML/딥러닝 기초 1 15 (5일) Teachable Machine
LLM 애플리케이션(몰입) 1 30 (10일) weeai, Python
NHN/AWS 멀티 클라우드 운영(몰입) 2 15 (5일) AWS, NHN Cloud
MLOps(몰입) 2 15 (5일) Hugging Face, Github
Cloud Native 아키텍처(몰입) 2 15 (5일) Docker, Linux, NHN Cloud
제조AI
(기계자동차)		 제조설비 AI모델링 1 30 (10일) Google Colab, Python
Digital Twin 기반 공정 시뮬레이션 2 30 (10일) Python, SimPy
AIAD(건축) AI Data 분석 및 시각화 1 15 (5일) Python, Folium, Matplotlib
총계(시수) 210

과정 전체 일정표

클라우드 연결 중...

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과정별 시수 배정 현황 (1일=3H)

1학기 강의 일정

주차 날짜 요일 1학기 과정 배정 담당 방식 비고

2학기 강의 일정

주차 날짜 요일 2학기 과정 배정 담당 방식 비고

상세 커리큘럼 명세서 (요약 목록)

공통(초급)

1. [1학기] 프롬프트엔지니어링(몰입) 15H (5일) / 온3:오프12

  • 1~2일차(오프)
    오리엔테이션, LLM 원리 이해, 좋은 프롬프트 3요소 및 비교 실습
  • 3일차(온)
    역할/맥락 부여, 형식 지정 및 CoT(단계별 사고) 프롬프팅 학습
  • 4~5일차(오프)
    상황별 실전 프롬프트 적용 및 나만의 프롬프트 북 제작/발표

2. [2학기] AI 디자인 씽킹(몰입) 15H (5일) / 온3:오프12

  • 1일차(오프)
    오리엔테이션, 주변 문제 정의 및 협업 툴(Miro) 세팅 안내
  • 2일차(온)
    디자인 씽킹 프로세스 이해 및 AI 기획 트렌드 분석
  • 3~5일차(오프)
    weeai 활용 CJ 도출, 아이디에이션, 프로토타이핑 및 MVP 발표

AI 데이터SW(컴공)

1. [1학기] 클라우드입문 (몰입) 15H (5일) / 온3:오프12

  • 1일차(오프)
    오리엔테이션, AWS 계정 생성 및 첫 가상머신(EC2) 생성 맛보기
  • 2일차(온)
    클라우드 필수 개념(IaaS/PaaS) 및 기본 아키텍처 이해
  • 3~5일차(오프)
    EC2 접속, IAM 보안, S3 호스팅 및 VPC 네트워크 실습

2. [1학기] ML/딥러닝 기초 15H (5일) / 온3:오프12

  • 1일차(오프)
    오리엔테이션, 티처블머신 환경 세팅 및 객체 분류 모델 기초 실습
  • 2일차(온)
    지도/비지도 학습 개념, 분류/회귀 이해, 전처리 및 평가 방법론
  • 3~5일차(오프)
    오렌지 데이터 마이닝 설치, 데이터 정제 및 코딩 없는 모델 시각화

3. [1학기] LLM 애플리케이션(몰입) 30H (10일) / 온3:오프27

  • 1일차(오프)
    오리엔테이션, 파이썬 환경(Colab) 구성, API Key 발급 및 테스트
  • 2일차(온)
    파이썬 기초(변수/조건문/함수), 외부 라이브러리 및 JSON 개념 학습
  • 3~10일차(오프)
    weeai 연동 터미널 챗봇, RAG 파이프라인 구축 및 Streamlit 웹 배포

4. [2학기] NHN/AWS 멀티 클라우드 운영 15H (5일) / 온3:오프12

  • 1일차(오프)
    오리엔테이션, NHN Cloud 콘솔 접속 및 네트워크(VPC) 맛보기 실습
  • 2일차(온)
    K-클라우드 동향, NHN-AWS 용어 비교 및 아키텍처 보안 이론
  • 3~5일차(오프)
    NHN Cloud 실 인프라 구성, 로드밸런서 구축 및 멀티 클라우드 장애대응

5. [2학기] MLOps(몰입) 15H (5일) / 온3:오프12

  • 1일차(오프)
    오리엔테이션, Git/Github 기초 세팅, 계정 연동 및 파이썬 소스 Push 실습
  • 2일차(온)
    DevOps/MLOps 차이점 및 AI 모델 배포(Serving) 파이프라인 이론
  • 3~5일차(오프)
    Hugging Face 모델 탐색, Gradio UI 연동 및 Spaces 웹 서비스 실 배포

6. [2학기] Cloud Native 아키텍처 15H (5일) / 온3:오프12

  • 1일차(오프)
    오리엔테이션, Docker Desktop 세팅 및 Nginx 컨테이너 띄우기 실습
  • 2일차(온)
    모놀리식 vs MSA, 컨테이너 개념, Docker 생명주기 및 네트워크 이해
  • 3~5일차(오프)
    Docker 명령어 실습, 컨테이너 패키징 및 NHN Cloud 환경 실 배포

제조AI(기계자동차)

1. [1학기] 제조설비 AI모델링 30H (10일) / 온3:오프27

  • 1~3일차(오프)
    제조 현장 이해, 센서 데이터 파악 및 파이썬 데이터 읽기 기초
  • 4일차(온)
    센서 데이터 그래프 시각화 및 해석 분석에 집중
  • 5~10일차(오프)
    결측치 전처리, 이상 탐지 모델 학습/평가 및 결과물 발표

2. [2학기] Digital Twin 기반 공정 시뮬레이션 30H (10일) / 온3:오프27

  • 1일차(오프)
    오리엔테이션, DT 개념, 아날로그 공정 체험 및 보드게임 실습
  • 2일차(온)
    단순 공정 시뮬레이션 파이썬 코드 실행 및 결과 로그 시각적 해석
  • 3~10일차(오프)
    병목 현상 분석, 파라미터 최적화 실험, 결과 시각화 및 프로젝트 발표

AIAD(건축)

1. [1학기] AI Data 분석 및 시각화 15H (5일) / 온3:오프12

  • 1~2일차(오프)
    오리엔테이션 및 "건축 의사결정"의 이해, 완성된 데이터셋 탐색 실습
  • 3일차(온)
    Matplotlib 기초 및 용도별 건물 그래프 시각화, 상관관계 분석
  • 4~5일차(오프)
    Folium 공간 지도(좌표) 맵핑 실습 및 건축 의사결정 데이터 발표

상세 일차별 설계

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