🚀 핵심 포인트 및 커리큘럼


본 과정이 다루는 핵심 기술 영역과 실무 포트폴리오 비중을 확인하세요.

단순한 API 호출 이론을 넘어, 현업에서 즉시 활용 가능한 하이엔드 아키텍처 설계와 배포 파이프라인 구축에 집중합니다.

1️⃣ 고성능 인프라 실습

최고 사양의 인공지능 전용 NVIDIA H200 GPU 서버 자원을 교육생에게 할당하여 제한 없는 모델링 환경을 제공합니다.

2️⃣ 실무 중심 커리큘럼

LangChain, LlamaIndex 기반 RAG 최적화와 FastAPI 비동기 서버 구축을 실습합니다.

3️⃣ LLMOps 실전 배포

Docker 컨테이너 패키징과 AWS/GCP 클라우드 CI/CD 자동화 파이프라인 구축을 학습합니다.

4️⃣ 1:1 맞춤형 커리어 코칭

전문 상담사의 성향 분석을 통해 개인 목표(취업/이직)에 맞는 커리어 전략을 제공합니다.

※ 실무 프로젝트 및 교육 시간 분배 예상도

📚 상세 커리큘럼


기초 파운데이션부터 기업형 서비스 배포까지, 교육의 전 과정을 투명하게 공개합니다.

교과목명 (모듈)구분상세 교육 내용
LLM 기본 및 Python 환경 설정
(Foundation)
LLM 개념 및 프롬프트 엔지니어링1. LLM 개요
2. 프롬프트 엔지니어링 (구성요소, 기법)
개발 환경 설정1. Python 개발환경 설정 (VSCode)
2. Linux 서버 개발환경 및 NVIDIA 드라이버 셋업
3. NVIDIA H200 서버 활용 (Anaconda, Ollama, LangChain, JupyterLab)
생성형 AI 활용 & RAG 핵심 원리
(RAG Core)
LLM 개발1. OpenAI/Gemini 활용 클라우드 기반 LLM 개발
2. Ollama 활용 로컬 LLM 개발 (Chain, Multi-chain)
3. Streamlit UI 구현 및 Callback 평가
RAG 개발1. RAG 개발: 데이터 로드, 청킹(Chunking)
2. 벡터 데이터베이스(Vector DB) 및 Retriever 최적화
LangChain/LlamaIndex 앱 개발
(Application Dev)
고급 RAG 및 ReAct Agent1. 고급 RAG: Reranking, HyDE, Multi-query 확장
2. 멀티모달 RAG (이미지, PDF 활용)
3. GraphRAG: Neo4j 서버 환경설정 및 개발
4. ReAct Agent: Google 검색 데이터 활용
LlamaIndexLlamaIndex 활용 LLM/RAG 개발 및 고급 RAG 구현
LLM 검증 및 평가Ragas, DeepEval 프레임워크를 활용한 성능 평가
클라우드 통합 및 아키텍처
(Cloud & Integration)
Back-End 및 배포1. FastAPI Back-end 서버 개발
2. On-premise 및 Cloud 서버 배포
3. GitHub Actions 기반 CI/CD 구축
실전 프로젝트 및 서비스 배포
(Capstone)
캡스톤 프로젝트1. 실전 서비스 기획 및 설계
2. Full-Cycle 구현 및 실제 서비스 배포 실습
3. 최종 기술 발표회 및 포트폴리오 완성

📚 상세 커리큘럼


기초 파운데이션부터 기업형 서비스 배포까지, 교육의 전 과정을 투명하게 공개합니다.

LLM 기본 및 Python 환경 설정
Foundation
LLM 개념 및 프롬프트 엔지니어링
1. LLM 개요
2. 프롬프트 엔지니어링 (구성요소, 기법)
개발 환경 설정
1. Python 개발환경 설정 (VSCode)
2. Linux 서버 개발환경 및 NVIDIA 드라이버 셋업
3. NVIDIA H200 서버 활용 (Anaconda, Ollama, LangChain, JupyterLab)
생성형 AI 활용 & RAG 핵심 원리
RAG Core
LLM 개발
1. OpenAI/Gemini 활용 클라우드 기반 LLM 개발
2. Ollama 활용 로컬 LLM 개발 (Chain, Multi-chain)
3. Streamlit UI 구현 및 Callback 평가
RAG 개발
1. 데이터 로드 및 청킹(Chunking)
2. 벡터 DB 및 Retriever 최적화
LangChain / LlamaIndex 앱 개발
Application Dev
고급 RAG 및 ReAct Agent
1. Reranking, HyDE, Multi-query 확장
2. 멀티모달 RAG (이미지, PDF 활용)
3. GraphRAG 개발
4. ReAct Agent 검색 연동
LlamaIndex
LlamaIndex 활용 LLM/RAG 개발 및 고급 RAG 구현
LLM 검증 및 평가
Ragas, DeepEval 프레임워크 기반 성능 평가
클라우드 통합 및 아키텍처
Cloud & Integration
Back-End 및 배포
1. FastAPI 서버 개발
2. On-premise 및 Cloud 서버 배포
3. GitHub Actions 기반 CI/CD 구축
실전 프로젝트 및 서비스 배포
Capstone
캡스톤 프로젝트
1. 실전 서비스 기획 및 설계
2. Full-Cycle 구현 및 실제 서비스 배포 실습
3. 최종 기술 발표회 및 포트폴리오 완성
📅
교육 일정
6월 22일 ~ 8월 24일 
(휴강 8/15, 8/17일) | 총 139시간 
🏫
교육 방식
블랜디드 과정
-평일 비대면 실시간 + 주말 대면
시간
-월~목(비대면) 19:30~10:30,
 토(대면) 09:30~13:30
💳
필수 준비물
국민내일배움카드 발급자
📅
교육 일정
6월 22일 ~ 8월 24일 (휴강 8/15, 8/17일) | 총 139시간
🏫
교육 방식
블랜디드 과정 : 평일 비대면 실시간 + 주말 대면
시간 : 월~목(비대면) 19:30~10:30 , 토(대면) 09:30~13:30
💳
필수 준비물
국민내일배움카드 발급자

💰 훈련비 지원 및 파격 혜택


산업구조변화대응 등 특화훈련(산대특) 단기과정을 통해 정부 지원을 받아 개발자의 커리어 전환 부담을 최소화했습니다.

KDT 연계 혜택과 실제 교육비 절감액을 인터랙티브 차트로 확인해보세요.

훈련비 90% 이상 지원
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정가 1,196,230원의 하이엔드 교육을 국비 지원을 통해  실제 부담금 119,630원  으로 수강할 수 있습니다.

무제한 중복 수강 가능
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산대특 단기 과정은 지원 횟수 제한이 없습니다. (단, 내일배움카드 계좌 잔액 소진 방식 차등 적용)

KDT 최초 참여 혜택 유지

본 산대특 단기 과정을 먼저 수강했더라도 추후 KDT 수강 시 전액 지원 혜택을 그대로 유지할 수 있습니다.

(단, 본 과정은 90% 지원)

🎯 지원 자격 자가진단

성공적인 하이엔드 직무 전환을 위해 요구되는 기본 역량입니다. 본인의 기술 스택과 경력을 체크하여 참여 가능 여부를 즉시 확인해보세요.

적합성 달성률 0%

🛠️ 수강 절차 및 교육 상세


체계적인 선발 프로세스와 실무에 최적화된 하이브리드 교육 일정을 확인하고, 커리어 점프를 위한 다음 단계를 밟아보세요.

1

교육신청 접수 

지원자의 메일로 교육신청서를 전달 드리며,교육생 분께서는 신청서를 작성 후 사전평가 진행

2

내일 배움카드 소유여부

내일 배움카드가 없으신 분들은 고용 24 홈페이지에서 내일 배움카드를 발급을 신청해주세요.

3

서류 접수 완료, 본인 부담금10%결제

서류 접수를 하신 분들은 고용 24 사이트에서 본인 부담금 결제해 주시면 최종 등록 완료

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