[NVIDIA] AI 코어 엔지니어
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| 기업명 | NVIDIA |
| 과정명 | AI 코어 엔지니어 |
| 모집기간 | (추가) 10월 12일 ~ 10월 14일 |
| 교육기간 | 2026.10.19 ~ 2027.03.12 |
| 교육시간 | 800시간 |
| 교육장소 | 청년취업사관학교 서대문캠퍼스 |
| 교육분야 | AI, Data |
| 교육수준 | 실무 2년차 |
| 교육인원 | 30명 |
| 교육내용 | (이론/실습) 프로그래밍, 머신/딥러닝, 컴퓨터비전 (프로젝트) AI기반 이미지 시스템 개발 |
| 수료기준 | 1. 출석률 80% 이상 2. 수강 30% 이수 후 취·창업 성공 |
| 주요 습득 기술 | Python·Pandas·EDA | ML·Feature Eng.·평가 | CNN·RNN·딥러닝 | Vision·OpenCV | LLM·Transformer·RAG·Prompt | LangChain·Agent |
| 취업혜택 | - 엔비디아 협력업체 인턴 연계(3명 내외) |
커리큘럼
Theme 1. AI 개발을 위한 Python 데이터 기초 처리(32시간)
- Python 기본 문법·자료구조 및 함수 기반 프로그래밍
- 객체지향·모듈화·예외처리 기반 개발 구조 학습
- NumPy·Pandas 기반 데이터 정제·가공·분석
- Matplotlib 시각화 및 파일·JSON 데이터 처리
Theme 2. 머신러닝 모델링 및 성능평가 (32시간)
- 머신러닝 학습 절차 및 데이터 분할·성능평가
- Regression·KNN 기반 회귀·분류 모델 실습
- Decision Tree·Random Forest·XGBoost 모델 구현 및 비교
- Feature Engineering·K-Means 기반 비지도학습
Theme 3. 딥러닝 핵심 아키텍처 및 학습 (32시간)
- 인공신경망 및 순전파·역전파 학습 원리 이해
- Gradient Descent·Optimizer 기반 모델 최적화
- CNN·RNN·LSTM·Autoencoder 구조 및 활용
- Transformer 구조와 생성형 AI·멀티모달 모델 이해
Theme 4. Vision·멀티모달 AI 응용 (32시간)
- Transformer·LLM 및 Prompt·Context Engineering 학습
- LLM API·Embedding·Vector DB 기반 RAG 파이프라인 구축
- Advanced RAG·품질평가·LoRA/QLoRA 기반 모델 고도화
- NVIDIA NeMo·Nemotron·NIM 및 Agent·Guardrails 활용
Theme 5.생성형 AI·LLM 및 RAG 엔지니어링 (144시간)
- Transformer·LLM 및 Prompt·Context Engineering 학습
- LLM API·Embedding·Vector DB 기반 RAG 파이프라인 구축
- Advanced RAG·품질평가·LoRA/QLoRA 기반 모델 고도화
- NVIDIA NeMo·Nemotron·NIM 및 Agent·Guardrails 활용
Theme 6. LLM·RAG 실전 프로젝트 (80시간)
- 현업 과제 기반 팀빌딩·요구사항 및 사용자 시나리오 정의
- LLM·RAG 아키텍처 및 데이터·API 연계 설계
- 검색·생성 파이프라인 기반 서비스 프로토타입 구현
- 평가·성능개선·배포·코드리뷰 및 현업 멘토링
Theme 7. AI Agent 엔지니어링 및 서비스 개발 (160시간)
- LangChain 기반 Tool Use·Function Calling·RAG·Memory 구현
- LangGraph·ReAct·Multi-Agent 기반 Agent Workflow 설계
- Guardrails·Evaluation·Tracing 기반 서비스 안정화
- NVIDIA NIM·Local LLM·Jetson 기반 Agent 서비스 개발·배포
Theme 8. AI Agent End-to-End 종합 프로젝트 (240시간)
- 기업·산업 문제 기반 AI Agent 서비스 주제·요구사항 정의
- RAG·Tool·Memory·LangGraph·Multi-Agent 핵심 기능 구현
- Guardrails·Evaluation 및 NVIDIA NIM·GPU 기반 배포·고도화
- 최종 데모·기술문서·포트폴리오 및 기술면접 준비
Theme 9. NCA-GenL 자격 대비(NVIDIA DLI 연계) (40시간)
- Generative AI·Transformer·LLM 핵심 영역 학습
- Embedding·Vector DB·RAG 핵심 개념 및 실무 적용
- Agent·Tool·Memory·Guardrails 및 NVIDIA AI Stack 학습
- NVIDIA DLI 연계 실습·모의평가 및 NCA-GenL 시험 대비
Theme 10. 성과공유 및 수료식(8시간)
- 교육과정 성과 공유 및 우수 프로젝트 리뷰
- 수료 안내·성과 정리·향후 취업 및 커리어 액션플랜 수립
- 수료식 및 네트워킹
교육
제조사 NVIDIA
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