SKALA AI 과정   AI 서비스 개발 과정


SKALA의 AI 서비스 개발 과정은?

Python 프로그래밍, 데이터 분석, 머신러닝/딥러닝, 생성형 AI 응용, MLOps 학습을 통해 단순 모델링이 아닌
프론트엔드·백엔드·데이터·AI를 아우르는 풀스택 기반 AI 서비스 개발자를 양성합니다.


과정의 특징 

  • 풀스택 기반 AI 서비스 개발 : 프론트엔드·백엔드와 AI 모델링 학습 → 실제 서비스 구현 가능
  • 생성형 AI 실무 적용 : 생성형AI 및 멀티모달 모델 활용 서비스 개발
  • MLOps 중심 학습 : 모델 운영·배포까지 현업과 동일한 환경에서의 개발 경험 
  • 프로젝트 기반 학습 : 팀 프로젝트를 통해 산업 현장에서 요구되는 AI 서비스 구현


이런 분들께 적극 추천해요!  

  • 생성형 AI 개발자로 성장하여 해당 직군으로 취업하고 싶은 분 (특히 SK AX 및 자회사로 취업을 희망하는 분)
  • RAG 아키텍처 설계 및 MLOps 파이프라인 운영 경험을 통해 실무 수준의 역량으로 업그레이드 하고 싶은 분
  • 단순 모델링에 머무르지 않고, 프론트엔드–백엔드–데이터–AI를 아우르는 풀스택 기반 AI 서비스 개발에 도전하고 싶은 분

커리큘럼은 어떻게 구성되어 있나요?



SW 

Fundamental

웹 어플리케이션 개발 기초 다지기

  • 프로그래밍 기초
    - Git 세팅, HTML, CSS, JavaScript
  • Front-end
    - Front-framework (Vue.js)
  • 데이터베이스
    - 데이터모델링 및 SQL 기초/활용
    - Vector DB 이해 및 구축  
  • Back-end
    - Java, Spring Boot, Rest API 
  • [Mini-project] 웹서비스 개발

Cloud

서비스 배포를 위한 Cloud 기초 다지기

  • Cloud
    - Cloud 기반 Container 기술 이해
    - Container 기반 기술 및 K8s 활용
    - Agile, MSA 등
  • DevOps
    - DevOps 이해 및 활용 (Git, Jenkins)

Data · AI

데이터 및 AI 리터러시 높이기

  • 데이터 분석 및 MLOps
    - Python 기초, 데이터 분석 및 기초통계
    - 머신러닝/딥러닝, MLOps 구성 및 모델 서빙
    - 데이터 전처리, 피처 엔지니어링
    - 모델 개발 및 최적화, Fast API
  • [Mini-project] 데이터 분석
  • 생성형 AI
    - 생성형 AI 기초, Prompt Engineering
    - LLM 모델 이해 및 활용
    - RAG Pipeline 설계 및 구축
    - 생성형 AI 서비스 개발의 이해(LangChain)
    - AI Agent 설계 및 구축
  • [Mini-project] AI 서비스 개발

AI Team 

Project

생성형 AI 서비스 애플리케이션 개발하기

  • 프로젝트 관리
    - SW 개발방법론
    - 프로젝트 관리방법론 (SKPM)
  • Team Project
    - 프로젝트 과제 정의 Workshop
    - AI 서비스 개발 팀 프로젝트 수행
    - 프로젝트 멘토링
    - 중간/최종 발표회
    - 최종 평가 및 시상


프로그래밍 기초부터 AI 서비스 개발 전주기를 경험하다!

SKALA AI  AI 서비스 개발 과정 

SKALA의 AI 서비스 개발 과정은?

Python 프로그래밍, 데이터 분석, 머신러닝/딥러닝, 생성형 AI 응용, MLOps 학습을 통해 단순 모델링이 아닌 
프론트엔드·백엔드·데이터·AI를 아우르는 풀스택 기반 AI 서비스 개발자를 양성합니다.

  과정의 특징

  • 풀스택 기반 AI 서비스 개발 : 프론트엔드·백엔드와 AI 모델링을 함께 학습 → 실제 서비스 구현 가능
  • 생성형 AI 실무 적용 : ChatGPT, 멀티모달 모델 활용 서비스 개발
  • MLOps 중심 학습 : 모델 운영·배포까지 현업과 동일한 환경에서 경험
  • 프로젝트 기반 학습 : 팀 프로젝트를 통해 산업 현장에서 요구되는 AI 서비스 구현

  이런 분들께 적극 추천해요!

  • 생성형 AI 개발자로 성장하여 해당 직군으로 취업하고 싶은 분 (특히 SK AX 및 자회사로 취업을 희망하는 분)
  • RAG 아키텍처 설계 및 MLOps 파이프라인 운영 경험을 통해 실무 수준의 역량으로 업그레이드 하고 싶은 분
  • 단순 모델링에 머무르지 않고, 프론트엔드–백엔드–데이터–AI를 아우르는 풀스택 기반 AI 서비스 개발에 도전하고 싶은 분

커리큘럼은 어떻게 구성되어 있나요?



SW Fundamental

웹 어플리케이션 개발 기초 다지기

Cloud

서비스 배포를 위한 Cloud 기초 다지기

Data·AI

데이터 및 AI 리터러시 높이기

AI Team Project

생성형 AI 서비스 애플리케이션 개발하기

  • 프로그래밍 기초
    - Git 세팅, HTML, CSS, JavaScript
  • Front-end
    - Front-framework (Vue.js)
  • 데이터베이스
    - 데이터모델링 및 SQL 기초/활용
    - Vector DB 이해 및 구축  
  • Back-end
    - Java, Spring Boot, Rest API 
  • [Mini-project ①] 웹서비스 개발
  • Cloud
    - Cloud 기반 Container 기술 이해
    - Container 기반 기술 및 K8s 활용
    - Agile, MSA 등
  • DevOps
    - DevOps 이해 및 활용 (Git, Jenkins)

  • 데이터 분석 및 MLOps
    - Python 기초, 데이터 분석 및 기초통계
    - 머신러닝/딥러닝, MLOps 구성 및 모델 서빙
    - 데이터 전처리, 피처 엔지니어링
    - 모델 개발 및 최적화, Fast API
  • [Mini-project ②] 데이터 분석 
  • 생성형 AI
    - 생성형 AI 기초, Prompt Engineering
    - LLM 모델 이해 및 활용
    - RAG Pipeline 설계 및 구축
    - 생성형 AI 서비스 개발의 이해
    - AI Agent 설계 및 구축
  • [Mini-project ③] AI 서비스 개발
  • 프로젝트 관리
    - AI 개발방법론
  • Team Project
    - 팀 편성, 프로젝트 주제 선정
    - AI 서비스 개발 팀 프로젝트 수행
    - 프로젝트 멘토링 
    - 중간/최종 발표회 
    - 최종 평가 및 시상
약 4.5주
약 2주약 6.5주약 8주

 ※ 시간표는 불가피한 상황에 따라 일부 변동 될 수 있으며, 반 별 교과목 순서는 상이할 수 있음. 

Contact us

FAQ 외 문의는 아래 문의처로 연락 주시기 바랍니다.



대표이사 ㅣ 최태원, 장용호

사업자등록번호 ㅣ 783-85-00169

주소 ㅣ 경기 성남시 분당구 성남대로 343번길 9 (SK u-타워)  

        ㅣ 경기 성남시 분당구 판교로255번길 38 (SK판교캠퍼스 B동)

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