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아이펠(AIFFEL) AI 학교 교육 커리큘럼과 습득 역량

아이펠(AIFFEL) AI 학교 과정은 다양한 인공지능 분야에서 깊은 전문 지식과 실무 경험을 제공합니다. 커리큘럼은 어떻게 구성되어 있는지? 자연스럽게 습득하게 되는 역량은 무엇인지? 관련된 직업은 어떤 것들이 있는지? 다양하게 알아보아요~^^*

2023-03-13 | 박성돈

아이펠(AIFFEL)은 어떤 과정인가요?

아이펠(AIFFEL)은 고용노동부에서 진행하고 있는 ‘K-디지털 트레이닝(K-Digital Training) 훈련 – 디지털 신기술 핵심 실무인재 양성훈련’ 과정의 훈련기관 중 하나인 모두의연구소”에서 운영하고 있는 인공지능 혁신학교 아이펠(AIFFEL) 캠퍼스 입니다.

K-디지털 트레이닝(K-Digital Training) 이란? 민간의 혁신훈련기관과 디지털 분야 선도기업, 우수대학 등이 훈련기관으로 참여하여 AI, 빅데이터 등 기반기술과, 이를 활용한 핀테크, 클라우드, 스마트제조 등 응용기술을 배우고 실전에서 활용할 수 있도록 다양한 훈련과정을 제공(훈련비 전액지원 및 훈련수당 지급)

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아이펠(AIFFEL)에서 배울 수 있는 역량들

아이펠(AIFFEL) 과정은 현재 인공지능 분야에서 가장 중요한 역량인 데이터 분석과 머신러닝, 딥러닝 모델 개발, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등의 분야에서 깊은 전문 지식과 실무 경험을 제공합니다. 이를 통해 AI 개발자로서 다음과 같은 직무 능력을 쌓을 수 있습니다.

데이터 분석 및 전처리 능력

  • 데이터의 수집, 처리, 분석, 시각화 등 데이터 전 과정에서 필요한 역량을 갖출 수 있습니다. 데이터의 정제, 결측치 처리, 이상치 검출 등의 전처리 작업을 수행할 수 있습니다.
  • 파이썬을 비롯한 프로그래밍 언어를 활용하여 데이터 처리, 분석, 시각화 라이브러리(numpy, pandas, matplotlib, seaborn 등) 을 배우고, 이를 통해 데이터를 전처리하고 분석하는 방법을 익힙니다.

머신러닝, 딥러닝 모델 개발 능력

  • 인공지능 분야에서 매우 중요한 머신러닝, 딥러닝 모델 개발 능력을 쌓을 수 있습니다. 데이터셋을 분석하고, 모델을 설계하며, 학습 및 평가를 수행할 수 있습니다.
  • 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 활용하여 머신러닝과 딥러닝을 위한 다양한 라이브러리(scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch 등) 을 배우고, 각 라이브러리의 특징과 사용 방법을 익힙니다.

컴퓨터 비전 능력

  • 이미지, 비디오, 3D 등의 비즈니스 도메인에서 높은 수준의 컴퓨터 비전 기술을 구현할 수 있습니다. 딥러닝 기술을 활용하여 객체 검출, 세그멘테이션, 분할, 분류 등 다양한 태스크를 수행할 수 있습니다.
  • 파이썬을 활용하여 이미지, 비디오, 3D 데이터를 다루는 방법을 학습합니다. 컴퓨터 비전 라이브러리(openCV, Pillow 등)를 활용하여 이미지 및 비디오 처리, 객체 검출, 분할, 분류 등의 작업을 수행하는 방법을 배우고, 딥러닝 모델을 활용하여 높은 수준의 결과를 얻는 방법을 익힙니다.

자연어 처리 능력

  • 텍스트 데이터를 분석하고, 처리하며, 이를 활용하여 다양한 자연어 처리 태스크를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 대용량의 텍스트 데이터를 다루는 분야에서 역량을 발휘할 수 있습니다.
  • 파이썬을 활용하여 텍스트 데이터를 처리하는 방법을 학습합니다. 자연어 처리 라이브러리(NLTK, KoNLPy, Mecab, Gensim 등) 을 활용하여 텍스트 전처리, 문서 분류, 감정 분석, 기계 번역, 질의 응답 시스템 등의 작업을 수행하는 방법을 배우고, 딥러닝 모델을 활용하여 더욱 정확한 결과를 얻는 방법을 익힙니다.

협업 및 프로젝트 관리 능력(Soft Skills)

  • 아이펠(AIFFEL)에서는 프로젝트를 진행하며 협업과 프로젝트 관리 능력도 함께 배웁니다. 이를 통해 팀원과의 원활한 소통, 문제 해결 및 프로젝트 일정 관리 등의 역량을 갖출 수 있습니다.
  • 협업 능력은 다양한 방식으로 배우게 됩니다. 먼저, 프로젝트 과정에서 팀원들과의 원활한 소통을 위해 Notion, Discord와 같은 협업 도구를 사용하며, Github을 이용한 협업 방법도 배우게 됩니다. 또한, 프로젝트의 목적을 공유하고 문제를 해결하기 위해 논리적인 사고와 문제해결 능력도 함께 배우게 됩니다.
  • 마지막으로, AI 모델의 성능을 높이기 위한 Hyperparameter tuning, Ensemble 등의 기법을 적용하면서 실험과 검증을 반복하며 개선하는 과정에서 협업 능력도 함께 배우게 됩니다.

이러한 직무 능력을 쌓으면 인공지능 분야에서 경쟁력 있는 전문가로 성장할 수 있으며, 다양한 산업 분야에서 인공지능을 활용한 혁신적인 솔루션을 제안하고 구현할 수 있습니다.

 

아이펠(AIFFEL) 캠퍼스 커리큘럼

전반적인 커리큘럼은 아래 그림과 같이 구성되어 있고, 전면 온라인으로 진행되고 있습니다. 6개월을 기점으로 졸업 후에는 ‘커리어랩’을 통해 취업 연계과정을 운영하고 있습니다.

AI 코어(Core) 과정

  • 비전공자이지만 AI 분야에 입문하고 싶은 분, 간단하게라도 프로그래밍 언어를 학습한 경험이 있는 분들을 위한 과정

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AI 리서치(Research) 과정

  • 본인의 전공에 AI를 추가 해보고 싶은 분, 파이썬 프로그래밍 학습 경험이 있는 분, 취업/대학원 진학/논문 작성을 하고 싶은 분들을 위한 리서치(Research) 과정

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아이펠(AIFFEL) 캠퍼스만의 차별점

아이펠(AIFFEL) 캠퍼스 만의 3가지 특징을 한 번 알아보겠습니다.

아이펠만의 AI on Web 기술(LMS, Learning Management System)

AI 코딩을 쉽게 실행할 수 있는 클라우드(AI On Web)가 탑재된 학습자 중심의 학습 관리 시스템(LMS, Learning Management System)을 통해서 학습을 진행합니다. 단순 지식 전달형 강사 중심 교육이 아닌, 학습자가 직접 학습에 참여하여 능동적으로 학습할 수 있도록 촉진하는 학습방식입니다.

  • LMS – 딥러닝 관련 콘텐츠(예시 화면)

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플립러닝(flipped learning) 풀잎스쿨

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플립러닝 풀잎스쿨 – 함께 토론하며 성장하는 스터디

모임 함께 토론하며 성장하는 거꾸로 학습 (플립 러닝 | Flipped Learning) 기반 스터디 모임입니다. 사전 학습을 통해서 강의형 스터디가 아닌 토론과 실습, 서로 가르치기, 질문하기(하부루타) 등 능동적 참여로 학습 효율을 높일 수 있는 다양한 방식으로 스터디가 이뤄집니다.

참여원이 모두 지식과 경험을 공유하며, 모두가 서로의 선생님이 됩니다. 집단 지성의 힘으로 공부의 부담은 줄고, 배움의 즐거움은 배가 됩니다. 따라서, 풀잎스쿨은 교육생들이 적극적으로 참여하고 자기주도적으로 학습할 수 있도록 지원하며, 현업에서 필요한 역량을 갖춘 인공지능 전문가로 성장할 수 있는 기반이 됩니다.

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하브루타(havruta)는 구성원끼리 서로 대화하고 논의하는, 유대인들의 전통적인 공부법이자 교육법인데요~ 플립러닝과 달리 먼저 공부하고 오지 않아도 됩니다. 대신 다 같이 모여 정해진 내용을 공부합니다. 함께 짧은 시간을 잘 활용해야 한다는 점에서, 집중력있게 학습에 임하는 자세가 필요하며 퍼실의 역량이 중요한 방식이기도 합니다.

함께 멀리 가는 커뮤니티의 힘

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아이펠은 2015년부터 AI 커뮤니티를 운영하고 있는 모두의연구소에서 만든 교육 과정입니다. 매 월 1000여 명의 AI 현업인이 활동하는 모두의연구소 커뮤니티를 통한 다양한 만남과 활동이 기다리고 있어요. 매주 300명이 모이는 AI 전문가 강연 MODUPOP, 학회비를 지원하는 함께 논문 쓰는 페이퍼톤 등이 여러분을 기다립니다.

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아이펠(AIFFEL) AI 코어와 AI 리서치 과정 구간별 학습 내용

아이펠(AIFFEL) AI 코어 과정

  • 파이썬(Python) 기초 다지기
    • 1 ~ 2 주차
    • 파이썬 이론 학습과 프로그래밍 실습을 통해 베이스를 만드는 시간
    • 개발에 필요한 환경설정(Linux(리눅스), Git(깃), Github(깃허브)) , 파이썬 프로그래밍
    • LMS – Linux(리눅스) 관련 콘텐츠 예시 화면

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  • 데이터 분석 및 머신러닝
    • 3 ~ 7 주차
    • 기본 환경 설정, 데이터 분석 및 머신러닝 기초 이론
    • LMS – 머신러닝 기초 콘텐츠 예시 화면

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  • 데이터톤(Datathon)
    • 8 주차
    • 데이터 분석 해커톤
    • 초기 학습 내용을 활용하여 3일 동안 진행하는 데이터 분석 프로젝트(팀 프로젝트)
    • 제공되는 데이터셋을 판다스(Pandas), 사이킷런(Scikit-learn) 등을 활용하여 데이터 전처리, 탐색적 데이터분석(EDA), 데이터 시각화를 통해 설정한 가설에 적합한 인사이트 도출 프로젝트
    • 데이터 분석 시각화 프로젝트 예시 화면

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  • 딥러닝 모델구현
    • 9 ~ 17 주차
    • 실습 프로젝트(Exploration 노드)를 통해 다양한 딥러닝 모델을 학습 및 구현(개인 프로젝트)
    • LMS – 딥러닝 학습 관련 콘텐츠 예시 화면

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  • 아이펠톤(AIFFELTHON)
    • 18 ~ 24 주차
    • 캡스톤 프로젝트
    • 기획부터 사전 조사, 설계, 구현까지 6 주간의 팀 프로젝트
    • 계발 계획서 수립 : Proof of Concept(프로젝트 실제 실현 가능성)
    • 다양한 AI 모델 학습을 기반으로 AIFFELTHON(프로젝트) 개발 계획서 제작
    • 개발 계획서 기반 AI 서비스 기능 고도화
    • AI 학교 아이펠 프로젝트 모음집

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아이펠(AIFFEL) 리서치 과정

  • 기초 다지기(1 ~ 4주차)
    • 환경 설정(우분투, 개발 환경), 파이썬 프로그래밍, 데이터 분석 및 머신러닝 기초 이론 학습
    • 개발에 필요한 환경설정 Linux(리눅스), Git(깃), Github(깃허브), 파이썬 프로그래밍
    • LMS – Github(깃허브) 관련 콘텐츠 예시 화면

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  • LMS – 데이터분석 & 머신러닝 관련 콘텐츠
    • AI 코어 과정과 유사
  • 데이터톤(Datathon)
    • 5 주차
    • 데이터 분석 해커톤
    • 제공되는 데이터셋을 판다스(Pandas), 사이킷런(Scikit-learn) 등을 활용하여 데이터 전처리, 탐색적 데이터분석(EDA), 데이터 시각화를 통해 설정한 가설에 적합한 인사이트 도출 프로젝트
    • 데이터 분석 시각화 프로젝트 예시 화면

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  • 딥러닝 모델구현
    • 6 ~ 11 주차
    • 실습 프로젝트를 통해 다양한 딥러닝 모델을 학습 및 구현(개인 프로젝트)
    • LMS – 딥러닝 프로젝트 관련 콘텐츠 예시 화면

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  • 딥러닝 선택 심화 : GoingDeeper Stage(심화 단계)
    • AI 코어 과정과의 차이점
    • 13 ~ 17 주차
    • CV(컴퓨터비전), NLP(자연어처리) 중 하나의 분야를 선택하여 대학원 수준의 AI 연구
    • 컴퓨터비전(CV) 분야로 전문성을 기르기 위한 대학원 수준의 몰입 단계

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    • 자연어 처리(NLP) 분야로 전문성을 기르기 위한 대학원 수준의 몰입 단계

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  • 아이펠톤(Aiffelthon)
    • 18 ~ 24 주차
    • 캡스톤 프로젝트
    • 기획부터 사전 조사, 설계, 구현까지 6 주간의 팀 프로젝트
    • 계발 계획서 수립 : Proof of Concept(프로젝트 실제 실현 가능성)
      • 1차 개발 계획서 알파버전 제작
        GoingDeeper Stage(심화단계) 전 개인별로 개발 계획서 제작
      • 2차 개발 계획서 베타버전 제작
        GoingDeeper Stage(심화단계) 중 AI 심화단계 학습을 통해 계획서 고도화 연구
        → 개인별 개발 계획서 중 팀 프로젝트로 진행할 우수 개발 계획서 선발
      • 3차 프로토타입 개발 후 AI 현업 개발자 멘토링(MINI AIFFELTHON)
        → 우수 개발 계획서 구현을 위한 팀빌딩프로토 타입 개발
        AI 현업 개발자 멘토링 통해 기능 고도화 방향성 설정
        aiffel-ai-aiffelthon
    • 프로토타입AI 서비스 기능 최종개발
    • 키워드 : 위성영상, 위성 AI, Semantic Segmentation, U-Net, EfficientNet
    • 🎦모두의연구소 유튜브에서 더 많은 내용을 확인 할 수 있습니다.

[AIFFEL 대전 3차 해커톤] 인공위성 영상에서 건물 탐지 및 도로 추출하기

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위와 같이 주요 학습 방법인 학습관리시스템(LMS), 풀잎스쿨(Flipped Learning), 커뮤니티 활동을 통하여 인공지능 개발자로서의 역량을 차근차근 쌓아가게 됩니다.

 

인공지능(AI) 관련 직업에는 어떤 것들이 있을까요~

인공지능 관련 직업과 관련해서 잘 정리된 글이 있습니다. 아래 링크를 참고하시면 더욱 자세히 다루고 있어서 이해에 도움이 되실 것 같습니다. 각 링크를 참고하셔서 궁금증이 해결되시길 바랍니다.

 

K-Digital Training 참여 방법

‘K-디지털 트레이닝(K-Digital Training)’은 국민내일배움카드가 있으면 참여하실 수 있습니다. 국민내일배움카드는 국민 누구나 신청 가능한 훈련비 지원 제도로, 인근 고용센터를 통한 방문 신청 또는 HRD-Net (www.hrd.go.kr)을 통한 온라인 신청이 가능합니다.

내일배움카드 발급에 대해 자세히 알고 싶다면, 아래 링크에서 확인 가능합니다.

아이펠(AIFFEL)을 통해 인공지능 개발자로서의 시작을 함께 하고 싶은 마음이 생기셨다면 아래 링크로 접속하셔서 모집 신청을 하시거나 알림 받기를 해두시면 모집 시점에 즉시 알림을 받으실 수 있습니다.

아이펠 캠퍼스 – 모두의연구소가 만든 AI학교 아이펠

70명 AI 현업 전문가와 공동 개발한 AI학교 아이펠에서 함께 성장해요.