모집 중 · 정원 30명 국민내일배움카드 소지자

고용노동부 국비지원 · AI 개발자 취업 프로젝트

AI 에이전트 서비스개발자 부트캠프

RAG 데이터 설계 · MCP 연동 · MLOps 배포

Python 기초부터 생성형 AI 서비스의 설계·개발·배포까지,
기업이 요구하는 실무 프로젝트를 100% 대면으로 완성합니다.

• 교육기간 · 2026
08.25 ~ 12.04
• 교육방식
100% 대면
• 훈련혜택
훈련장려금 최대 90만원 지급 · 취업지원
RAG MCP LLM MLOps 화면 중앙에 AI 문자가 표시된 노트북과 문서 검색, 챗봇, 데이터 도구가 연결된 3D AI 에이전트 서비스

국비지원 · 훈련혜택

수강료는 95% 국비지원,
받는 장려금은 최대 90만원

기존 수강료 4,819,360원 중 95%를 국비로 지원받고, 출석 조건을 충족하면 훈련장려금도 받을 수 있습니다.

수강료 지원

95% 국비지원

국민내일배움카드를 통해 기존 수강료의 95%를 정부가 지원합니다.

기존 수강료

4,819,360

국비지원 적용 전 수강료 기준입니다. 개인별 적용 내용은 상담 시 안내드립니다.

최대
훈련장려금

90만원

단위기간마다 월 최대 30만원씩, 합산 최대 90만원을 받을 수 있습니다.

기존 수강료 4,819,360원의 95%를 국비로 지원받고, 출석 요건 충족 시 훈련장려금은 최대 90만원까지 지급됩니다.

※ 훈련장려금은 고용노동부 지급 기준에 따르며, 단위기간별 출석률·중복 수급 여부 등에 따라 개인별 실제 지급액이 달라질 수 있습니다.

About the course

AI를 쓰는 사람은 많습니다.
만드는 사람이 필요합니다.

챗봇에 질문을 던지는 일은 누구나 합니다. 기업이 사람을 뽑는 자리는 그 뒤에 있습니다. 문서를 잘라 벡터로 넣고, 검색 결과를 다시 정렬하고, 모델이 틀렸을 때를 대비하고, 그 결과를 웹 화면·백엔드 API·데이터베이스와 연결해 실제 서버에서 운영하는 일. 이 과정은 AI와 풀스택 개발의 전 과정을 처음부터 끝까지 다룹니다.

> “우리 회사에 맞는 정부지원사업 찾아서 신청서 초안까지 만들어줘”

retrieveVector DB 임베딩 검색0.42s
re-rankCross-Encoder 재정렬0.18s
reasonLangGraph 멀티스텝 추론1.06s
tool_call외부 API · MCP 호출0.35s
evaluateRAGAS 품질 검증0.21s
generate신청서 초안 생성 완료done

이 파이프라인을 직접 설계하고 배포하는 사람을 키웁니다.

01

기반을 쌓습니다

파이썬 문법과 Git 협업, 데이터 전처리. RAG에 바로 쓸 수 있는 Embedding과 Vector DB 적재까지 이어집니다.

02

구조를 설계합니다

LLM API를 연동하고 프롬프트로 출력을 통제한 뒤, LangGraph로 멀티스텝 추론과 Multi-Agent 협업을 설계합니다.

03

서비스로 완성합니다

FastAPI와 React로 풀스택 구현, Docker로 컨테이너화해 실제 서버에 배포하고 운영까지 경험합니다.

04

결과물로 증명합니다

168시간 실무 프로젝트로 GitHub 포트폴리오와 배포 URL을 남깁니다.

05

취업으로 연결합니다

수료 전 성과 발표회에서 채용 담당자 앞에 서고, 수료 후 6개월간 취업 지원이 이어집니다.

Full-stack Differentiation

AI 기술을 넘어,
서비스 전체를 연결하는 풀스택 역량

특정 도구 사용법에 머무르지 않고, 프론트엔드부터 백엔드·AI·데이터·배포까지 이어지는 실무 역량을 만듭니다.

일반 AI 단기 교육

도구 활용 중심 학습

  • 특정 AI 도구·프롬프트 위주

    도구가 바뀌면 배운 내용을 확장하기 어렵습니다.

  • 모델 호출에서 끝나는 결과물

    화면·API·DB가 연결된 서비스 경험이 부족합니다.

  • 취업 포트폴리오로 활용하기 어려움

    기업이 확인할 설계·개발·배포 과정이 남지 않습니다.

중앙 AI 에이전트 풀스택 과정

기획부터 배포까지 직접 구현

  • 프론트엔드·백엔드·AI를 하나로

    React 화면과 FastAPI 서버, SQL 데이터베이스를 연결해 작동하는 서비스를 만듭니다.

  • LLM·RAG·MCP 기반 실무 설계

    검색, 추론, 외부 도구 연동을 서비스 구조 안에서 직접 구현합니다.

  • 배포 URL로 증명하는 포트폴리오

    Docker·클라우드 배포까지 마쳐 기업이 바로 확인할 수 있는 결과물을 남깁니다.

중앙 AI 에이전트 과정은 AI 기능을 실제 웹 서비스로 완성하는 엔드투엔드 풀스택 교육입니다.

PythonReactFastAPISQLRAGMCPDocker

수료 후, 어떤 역량을 얻게 될까요?

3.5개월 560시간의 실습과 프로젝트를 통해 다음 역량을 결과물로 증명하게 됩니다.

01

AI 풀스택 서비스 구현

React 화면, FastAPI 서버, SQL 데이터베이스를 연결해 하나의 웹 서비스를 완성합니다.

02

AI 에이전트 설계·연동

RAG 검색, LangGraph 추론, MCP 외부 도구 연동을 서비스 구조 안에 구현합니다.

03

프로젝트 포트폴리오 완성

168시간 팀 프로젝트로 GitHub 코드와 배포 URL을 남겨 실무 결과물을 증명합니다.

04

클라우드 배포·운영 대응

Docker 컨테이너와 배포 흐름을 경험해 개발 이후의 운영 환경까지 이해합니다.

중앙 AI 에이전트 과정은 AI 기능을 실제 서비스로 완성하는 엔드투엔드 풀스택 개발 역량을 남깁니다.

Who can apply

이런 분들을 찾고 있습니다

AI 기능과 웹 풀스택 기술을 함께 익혀, 직접 만든 서비스로 취업까지 연결하고 싶은 분께 추천합니다.

이런 분에게 추천해요!

  • 개발 경험이 없어도 Python 기초부터 React·FastAPI 풀스택 개발과 배포까지 체계적으로 배우고 싶은 분
  • LLM·RAG·MCP를 프론트엔드·백엔드와 연결해 실제로 작동하는 AI 서비스를 만들고 싶은 취업준비생
  • 단순 AI 도구 활용이 아니라 화면·API·데이터베이스·클라우드가 연결된 프로젝트를 완성하고 싶은 분
  • 기존 경력에 AI와 풀스택 역량을 더해 백엔드·AI 서비스 개발자로 직무전환하려는 분
  • KDT 중도포기·조기취업 이후 다시 국비교육 참여 가능 여부를 확인하고 싶은 분
공통 지원자격
  • 국민내일배움카드 소지자 또는 발급 가능 여부를 확인 중인 분
  • 고등학교 졸업 이상으로 AI·풀스택 서비스 개발 분야 취업을 준비하는 분
  • 전공·개발 경험과 관계없이 평일 수업에 성실히 참여할 수 있는 분
  • KDT 중도포기·조기취업 후 재수강을 희망하는 분도 상담 가능

개인별 카드 상태와 기존 훈련 이력에 따라 참여 조건이 달라질 수 있으므로 접수 전 전화 또는 카카오톡으로 확인해 주세요.

Support

훈련 기간 동안 지원되는 것들

훈련장려금 최대 90만원

월 최대 30만원씩 지급됩니다. 생활비 부담을 줄이고 훈련에 집중할 수 있습니다.

단위기간 출석률 80% 이상 충족 시 지급 · 고용노동부 기준에 따라 개인별 금액 상이

교재 무료 · 자격증 특강 무료

훈련 교재를 무료로 제공합니다. 수강생 대상 정보처리기사 실기대비 특강도 별도 비용 없이 운영합니다.

교재비·특강비 추가 부담 없음

수업 녹화본을 매일 드립니다

훈련 70일 동안 진행되는 모든 수업을 녹화해 그날그날 올려 드립니다. 일부 과목만이 아니라 전 과목이 대상이라, 놓친 설명은 집에서 다시 돌려보면 됩니다.

수강 기간 내내 제공 · 출석은 오프라인 참여 기준으로 인정

현직 개발자 프로젝트 멘토링

채용예정 SW기업의 현직 개발자가 실무 프로젝트를 밀착 멘토링합니다.

멘토링 일정·횟수는 프로젝트 진행 상황에 따라 운영

이력서·자기소개서·포트폴리오 첨삭

지원 직무와 기업에 맞춰 이력서와 자기소개서를 다듬고, 프로젝트 경험이 강점으로 보이도록 포트폴리오를 함께 점검합니다.

개별 취업상담 · 서류 첨삭 · 모의면접 지원

다수 구인의뢰기업 기반 취업 매칭

기관이 보유한 구인의뢰와 협력기업 채용 정보를 바탕으로 적합한 채용 기회를 안내하고, 지원부터 면접 준비까지 최대한 연결합니다.

채용 여부는 기업 심사에 따라 결정되며 개인 취업을 보장하지 않음

Curriculum

560시간이 어디에 쓰이는지
그대로 공개합니다

앞 과목에서 만든 결과물이 다음 과목의 재료가 됩니다. 전처리한 문서는 RAG의 입력이 되고, 설계한 명세서는 그대로 구현으로 이어지며, 만든 서비스는 마지막에 실제 서버로 올라갑니다.

  • 기초·전처리 80H
  • 설계·구현 272H
  • 품질·배포 32H
  • 실무 프로젝트 168H
  • 오리엔테이션·수료평가·취업지원 8H

손으로 직접 만듭니다

매일 코드를 쓰고, 프로젝트에 그대로 들어가는 기술입니다.

PythonFastAPIReactLangChainLangGraphRAGVector DBMCPDockerGit · GitHubPostgreSQL

개념과 활용 수준으로 다룹니다

구조를 이해하고 시연·부분 실습으로 경험합니다. 전부 깊게 파지는 않습니다.

Spring BootVueKubernetesMLflow · KubeflowAWS SageMakerGCP Vertex AIStreamlit · GradioTorchServe · TritonJenkins
01
개발 환경과 협업
  • Python 기초 문법 및 FastAPI 개발 환경 구성
  • Git·GitHub 버전 관리 및 협업 전략
  • CLI·Linux 기본 명령어 / Shell 스크립트
데이터 수집과 탐색
  • REST API 설계 및 외부 API 데이터 수집 자동화
  • Numpy·Pandas 데이터 탐색·특징 추출
  • Matplotlib 시각화
02
정형 데이터 전처리
  • 결측값·이상치 처리 / 정규화·표준화 / Encoding
  • Feature Engineering · 파생 변수 생성
비정형 데이터와 RAG 준비
  • 텍스트·시계열 전처리 (Tokenization, Stopword 제거)
  • RAG 기반 문서 정제 · Chunking · Embedding
  • Vector DB 적재
이 과목을 마치면
  • 흩어진 사내 문서를 RAG에 바로 넣을 수 있는 형태로 가공할 수 있습니다.
03
머신러닝·딥러닝 알고리즘
  • 회귀·분류·앙상블 / CNN·RNN·Transformer
  • HuggingFace 전이학습 / 평가지표 설계
LLM 구조 이해 및 API 활용
  • Transformer·Attention·Token 구조 이해
  • OpenAI·Gemini·Claude·LLaMA API 연동
  • Structured Output / 멀티스텝 추론 기초
Prompt Engineering
  • Role·Instruction 체인 / Few-shot·CoT 프롬프트
  • 출력 형식 제어 및 품질 기준 설계
RAG·Fine-tuning 심화
  • RAG 개념 및 실습 / Hallucination 대응
  • Fine-tuning·Adapter 기법 이해활용
이 과목을 마치면
  • LLM API를 직접 연동하고 원하는 형태로 응답을 제어할 수 있습니다.
  • Prompt Engineering으로 AI 출력 품질을 높이는 전략을 짤 수 있습니다.
  • RAG 파이프라인의 구조를 이해하고 기초 구현을 할 수 있습니다.
04
AI 서비스 아키텍처 설계
  • 마이크로서비스 vs 모놀리식 · 요구사항 명세
  • 데이터 파이프라인 · Swagger API
LangChain / LangGraph 에이전트 설계
  • Chain·Memory · Tool Agent·ReAct
  • LangGraph 멀티스텝 추론 · Multi-Agent 협업
백엔드 서비스 설계
  • LLM API 호출 · RAG 파이프라인 연결
  • FastAPI 서버 구축
프론트엔드 서비스 설계
  • Chat UI·Dashboard · 사용자 입력 방식
  • Streaming UX
이 과목을 마치면
  • AI 서비스의 전체 구조를 직접 설계하고 명세서로 만들어낼 수 있습니다.
05
RAG 파이프라인 · Vector DB
  • Chroma·Pinecone·FAISS 구축
  • Embedding·코사인 유사도 검색
  • Cross Encoder Re-ranking
  • 문서 기반 QA 시스템
지식 플랫폼 · 백엔드 · 프론트엔드
  • LLM API 연동·프롬프트 심화
  • 지식 그래프·온톨로지 기초활용
  • LangChain·LangGraph 활용
  • FastAPI 백엔드 구축 / Spring Boot 연동활용
  • React 프론트엔드·Chat UI / Vue활용
이 과목을 마치면
  • RAG 파이프라인과 Vector DB를 직접 구축해 기업 내부 AI 지식 검색 서비스를 완성할 수 있습니다.
06
풀스택 AI 서비스 구현
  • FastAPI REST API 서버
  • LangChain·LangGraph Agent API
  • PostgreSQL·ORM·JWT
  • 비동기처리·성능 최적화
프론트엔드·통합 연동
  • React AI 서비스 UI / Streaming UI
  • CORS·환경변수 관리
  • Logging 모니터링
MCP·에이전트 인터페이스
  • MCP(Model Context Protocol) 이해·활용
  • Tool 정의·입력 스키마·결과 반환
  • AI 에이전트 인터페이스 6종
배포·서빙
  • Docker 컨테이너화
  • Streamlit·Gradio 대시보드활용
  • TorchServe·Triton 모델 서빙 / API Rate Limiting활용
이 과목을 마치면
  • FastAPI + React로 AI 서비스를 풀스택으로 직접 구현할 수 있습니다.
  • MCP를 활용해 AI가 외부 API·DB를 사용하는 에이전트를 만들 수 있습니다.
  • Docker로 컨테이너화하고 실제 서버에 배포할 수 있습니다.
07
LLM 품질 관리 및 검증
  • Hallucination 탐지·대응 / RAGAS 품질 평가
  • 응답 품질 지표 / Logging 모니터링
테스트 자동화 및 CI/CD
  • 단위·통합·성능 테스트 자동화
  • GitHub Actions CI/CD / Jenkins활용
  • 드리프트 탐지 / A/B 테스트활용
08
컨테이너화 및 클라우드 배포
  • Docker 컨테이너화
  • Kubernetes 무중단 배포활용
  • AWS SageMaker·GCP Vertex AI활용
MLOps 워크플로우
  • MLflow·Kubeflow 모델 버전 관리·운영 자동화활용
  • 장애 대응 절차
이 과목을 마치면
  • 만든 AI 서비스를 실제 운영 환경에 배포하고 유지·관리할 수 있습니다.
09
전 과정 수행
  • 기획·설계 → 개발 → 컨테이너 배포
  • CI/CD·MLOps 파이프라인 구축
  • 현직 개발자 밀착 멘토링
남는 결과물
  • GitHub 포트폴리오 완성, 배포 URL 제출
  • README 및 발표자료 작성
  • 수료 전 성과 발표회 발표
프로젝트 아카이브
  • 의료 AI · 공공데이터 · 실시간 관제 · AR·GIS 등 중앙 수료생의 수상 프로젝트 8종을 아래에서 확인하세요.
OT
입교 오리엔테이션
  • 과정 안내 · 학습 환경 세팅 · 팀 편성
  • 출결·장려금 지급 기준 안내
수료 평가 · 취업지원
  • 최종 평가 및 수료 요건 확인
  • 이력서·포트폴리오 점검 및 취업 상담
  • 채용 연계 기업 안내 및 매칭 준비
시수 구성
  • 교과 9과목 552H + 오리엔테이션·수료평가·취업지원 8H = 총 560H (훈련 70일 × 1일 8H)

※ 과목별 시수와 세부 주제는 훈련 운영 상황 및 수강생 수준에 따라 일부 조정될 수 있습니다.

Award-winning project archive · 2021–2024

프로젝트는 말보다
결과로 보여드립니다

의료 AI부터 공공데이터, 실시간 관제, AR·GIS까지. 중앙 수료생들은 실제 문제를 데이터와 소프트웨어로 해결해 대상·최우수상·우수상 등 검증된 성과를 만들었습니다. 아래 사례를 기준으로 문제 정의부터 서비스 구현과 발표까지 경험합니다.

8공개 프로젝트
성과 자료
2021–24연도별 프로젝트
아카이브
대상최우수상·우수상 등
수상 성과
168H이번 과정의
캡스톤 프로젝트
프롬버스 육아 기록 및 발달 분석 앱 화면
2024 K-Digital Training · 대상

프롬버스

육아 기록·영상·일기를 AI로 분석해 발달 상태의 조기 신호와 맞춤형 리포트를 제공하는 모바일 서비스입니다.

CNNMediaPipeRAGFine-TuningKotlinSpring Boot
긴급차량 통행 가능 여부를 지도에 표시하는 골든타임 관제 솔루션
2022 K-Digital Training · 최우수상

골든타임 사수하라

지능형 CCTV로 불법 주정차를 인식하고 긴급차량 통행 가능 여부를 지도에 시각화합니다.

Object DetectionCCTVGISWeb
해상풍력 발전단지 예정지를 AR로 보여주는 프로젝트 발표 화면
2024 K-Digital Training · 우수상

해상풍력 AR·GIS

예정 부지를 GIS로 시각화하고 실제 크기의 풍력발전기를 AR로 미리 체험하게 합니다.

UnityARCoreGISReactSpring Boot
서울시 지하철역 어린이집 입지 선정 데이터 분석 프로젝트
2022 데이터안심구역 · 최우수상

어린이집 입지 선정

공공데이터 분석으로 지하철역 주변 신규 어린이집 입지 후보를 도출했습니다.

공공데이터입지 분석시각화
소아 흉부 엑스레이에서 폐 영역을 분리하는 AI 전처리 화면
2021 AI 모델개발 경진대회 · 2위

소아 흉부 폐질환 분류

4,000개 X-ray를 전처리·세그멘테이션하고 정상 포함 7개 질환을 분류했습니다.

PythonOpenCVU-NetCheXNet
모두의 도서관 공공데이터 분석 프로젝트 표지
2022 데이터안심구역 · 우수상

모두의 도서관

자치구 인구특성과 수요를 분석해 사회초년생·시니어·국내이주민 프로그램을 제안했습니다.

PythonPandasSeleniumTableau
젊은 당뇨 예방 및 관리 데이터 분석 프로젝트
2022 데이터안심구역 · 장려상

유비무당(糖)

병역판정·건강검진 데이터를 분석해 2030 젊은 당뇨 예방 지원 기준을 제안했습니다.

Health DataGrouping상관 분석시각화
한국어 도서 말뭉치 기반 문해력 향상 AI 프로젝트 수상 화면
2021 한국어 AI 서비스 공모전 · 최우수상

For Better Essay

한국어 도서 말뭉치와 ET5 파인튜닝으로 중·고등학생의 글쓰기·문서 요약 학습을 지원했습니다.

PythonNLPET5 Fine-TuningFigma

이번 과정에서는 168시간 동안
서비스 한 개를 끝까지 완성합니다

위 사례는 중앙의 지난 프로젝트 성과입니다. 현재 과정의 주제는 참여기업 수요와 팀 관심사에 맞춰 새롭게 정하며, RAG·MCP·LLM 에이전트 기술까지 확장합니다.

STEP 01문제 정의

사용자·기업의 실제 문제를 조사하고 요구사항을 구체화합니다.

STEP 02AI·서비스 설계

데이터, RAG, Agent 흐름과 화면·API 구조를 설계합니다.

STEP 03풀스택 구현

FastAPI·React 기반 기능 개발과 테스트를 반복합니다.

STEP 04배포·포트폴리오

Docker·CI/CD 배포 후 GitHub, README, 발표자료를 완성합니다.

Project candidates · 2026

최근 현업 수요를 반영한
프로젝트 후보 6선

RAG에 머물지 않고 에이전트·MCP·보안·멀티모달까지 확장합니다. 팀별로 실제 사용자를 정의하고, React·FastAPI 기반 서비스와 배포 가능한 포트폴리오로 완성하는 것을 목표로 합니다.

아래 내용은 아직 진행 전인 프로젝트 후보입니다. 수상 이력이나 완성 사례가 아니며, 최종 주제와 기술 구성은 참여기업 수요·팀 관심사·데이터 여건에 따라 변경될 수 있습니다.
지원사업 공고 탐색과 신청서 작성을 표현한 GovFit AI 3D 이미지

GovFit AI

기업 조건에 맞는 정부지원사업을 탐색·재정렬하고, 근거를 확인하며 신청서 초안을 만드는 공공정보 에이전트입니다.

RAGCross-EncoderLangGraphFastAPI
물류 클레임 분류와 대응을 표현한 ClaimZero 3D 이미지

ClaimZero

물류 클레임을 유형·긴급도로 자동 분류하고, 사내 정책을 찾아 담당자에게 대응 초안과 근거를 전달합니다.

RAGASLangChainMCPSlack
특허 유사도 분석과 회피설계를 표현한 PatentGuard AI 3D 이미지

PatentGuard AI

선행 특허의 유사 구간을 추적하고, 핵심 청구항의 근거와 함께 차별화된 회피설계 방향을 제안합니다.

BGE-M3PineconeLangGraphReranker
기업 데이터를 활용한 제안서 생성을 표현한 SalesGPT 3D 이미지

SalesGPT

기업 공시와 고객 요구를 조사하고, 여러 도구를 연결해 맞춤형 B2B 제안서와 후속 영업 자료를 생성합니다.

AgentMCPDART APIpython-docx
회의 기록과 액션아이템 자동화를 표현한 MeetingPilot AI 3D 이미지

MeetingPilot AI

회의·고객상담의 음성과 자료를 함께 이해해 결정사항과 할 일을 정리하고 협업 도구에 자동으로 연결합니다.

MultimodalSTTMCPReact
권한 기반 문서 검색과 보안을 표현한 SecureRAG 3D 이미지

SecureRAG

권한에 따라 사내 문서를 검색하고 민감정보를 마스킹하며, 답변 근거와 보안 검사를 함께 제공하는 지식 서비스입니다.

RBACPII MaskingCitationsGuardrails

Instructors

현장에서 만들어 본 사람이
끝까지 함께 갑니다

강의 경력과 개발 경력을 함께 쌓아온 훈련교사가 입교부터 수료까지 전 과정을 책임집니다.

AI · 빅데이터 분석 개발 전문가

안화수

중앙정보기술인재개발원 훈련교사

고려대학교 대학원 컴퓨터공학 석사

기초부터 AI 실무까지, 끝까지 함께 간다면 여러분도 현장에서 인정받는 AI·SW 개발자로 반드시 성장할 수 있습니다.

주요 프로젝트 · 연구
  • 생성형 AI(ChatGPT·Claude·Gemini 등) 활용 서비스 개발 교육
  • LLM·RAG 기반 AI 챗봇 / 사내 지식검색 시스템 개발
  • LangChain·Vector DB 기반 AI Agent 개발
  • 프롬프트 엔지니어링 및 AI 업무 자동화
기업 개발 경력
  • ㈜베이스코리아아이씨 소프트웨어 개발
  • ㈜아이썬 재고 관리 시스템 개발
  • ㈜나우마케팅 고객관리 시스템 개발
  • ㈜컴위더스 ERP 시스템 개발
보유 기술 스택
LLMRAGLangChainVector DBTensorFlowPythonJavaC / C++ / C#SpringMySQL · Oracle
주요 강의 경력
  • 현) 중앙정보기술인재개발원 전임훈련교사
  • 전) 고려대학교 인문대생 대상 빅데이터 분석·시각화 강의
  • 전) 동서울대학교 전공자 대상 풀스택·클라우드 강의
  • 전) KH정보교육원 전임강사
  • 전) ㈜소소리 한국IT캠퍼스 전임교수
  • 전) 서울기술인력개발원 강사
  • 전) YTC직업전문학교 일본 해외취업과정 강사
  • 전) 대신직업전문학교 · 그린컴퓨터아트학원 강사
  • 전) 고려IT컴퓨터학원 교무실장
  • 전) 중앙정보처리학원 훈련교사
연구 · 개발 이력
  • 머신러닝·딥러닝 알고리즘, 텐서플로우 기반 모델 개발
  • 인공지능 챗봇 API 개발
  • R · 파이썬 기반 빅데이터 분석·시각화
  • 분석 → 설계 → 구현 → 테스팅 전 과정 프로젝트 지도
보유 자격증
  • 정보처리기사
  • 직업훈련교사 (정보기술개발 / 정보기술전략계획 / 인공지능 / 사무자동화)
  • 리눅스 마스터 1급 / 네트워크관리사 1급
  • 임베디드 소프트웨어 개발 전문가

After the course

수료가 끝이 아닙니다.
취업까지 이어집니다

이력서·자기소개서·포트폴리오 첨삭부터 모의면접과 채용 매칭까지,실제 취업에 필요한 과정을 단계별로 지원합니다.

30개 기업

채용 연계 기업

총 30개 기업에서 약 50명 채용 예정입니다. 연계 기업은 지금도 꾸준히 발굴하고 있습니다.

9,000여 개사

한국SW산업협회 채용 추천

수료 후 협회 회원사를 대상으로 채용 추천을 진행합니다.

6개월

수료 후 사후관리

수료했다고 관리가 끝나지 않습니다. 6개월간 서류 첨삭과 취업 지원 프로그램이 이어집니다.

이력서 첨삭자기소개서 첨삭포트폴리오 점검모의면접JOB매칭취업상담

※ 채용 예정 인원은 연계 기업과의 협의 기준이며, 개인의 채용 확정을 보장하지 않습니다.
※ 한국SW산업협회 회원사 대상 채용 추천은 지원 프로그램이며, 채용 여부는 각 기업의 심사에 따라 결정됩니다.

Admission

모집 요강

정원 30명이 채워지면 조기 마감될 수 있습니다. 상담 후 선발까지는 서류 확인과 인터뷰 일정에 따라 진행됩니다.

훈련 개요D-14
과정명
AI 에이전트 서비스 개발자 부트캠프
필수 사항
국민내일배움카드 소지자개인별 카드 상태와 참여 이력은 상담 시 확인
훈련 기간
2026.08.25 ~ 2026.12.04총 560시간 · 훈련 70일 · 약 3.5개월
훈련 시간
월~금 09:00 ~ 18:001일 8시간 · 점심 13:00 ~ 14:00
수업 방식
100% 오프라인 대면 수업중앙정보기술인재개발원(이대역 6번출구 직진 5M)
수업 녹화본
훈련 70일 전 과목 매일 제공놓친 수업과 이해가 덜 된 구간 다시보기
모집 정원
30명정원 마감 시 조기 종료
수강료
국비지원 95%기존 수강료 4,819,360원 · 자부담 30만원
훈련장려금
최대 900,000원 지급월 최대 30만원 · 단위기간 출석률 80% 이상 충족 시
KDT 재수강
중도포기·조기취업자 상담 가능카드 잔액과 기존 참여 이력에 따라 적용 조건 확인
취업 지원
서류 첨삭·모의면접·채용 매칭이력서·자기소개서·포트폴리오 개별 점검
문의
02-313-1711평일·토요일 9:00 - 18:00 · 일요일·공휴일 휴무
지원 자격
  • 국민내일배움카드를 소지한 분
  • 고등학교 졸업 이상이며 AI 서비스 개발 분야에 관심 있는 분
  • 전공과 개발 경험은 무관하며 직무전환 희망자도 지원 가능
  • KDT 중도포기·조기취업 후 재수강 희망자도 상담 가능

※ 국민내일배움카드 상태와 KDT 재수강 가능 여부는 개인의 기존 훈련 이력에 따라 달라질 수 있습니다.
※ 훈련 일정과 정원은 기관 및 정부 정책 사정에 따라 변경될 수 있습니다.

Application Process

지원 절차

처음 문의하는 순간부터 고용24 수강신청과 최종 선발까지 담당자가 단계별로 안내합니다.

01

상담·신청 접수

온라인 신청폼 또는
전화·카카오톡으로 접수

02

카드·자격 확인

국민내일배움카드 상태와
기존 훈련 이력 확인

03

상담 인터뷰

학습 목표·참여 의지와
희망 진로 방향 확인

04

고용24 수강신청

고용24에서 과정 검색 후
온라인 수강신청 진행

05

최종 선발

합격 및 준비사항 안내 후
오프라인 교육 시작

국민내일배움카드를 아직 발급받지 않았다면 먼저 상담해 주세요. 발급 가능 여부 확인과 신청 순서를 함께 안내합니다.
중앙정보기술인재개발원

이대역 6번출구 직진 5M
문의 02-313-1711 (평일·토요일 9:00 - 18:00 · 일요일·공휴일 휴무) · einfo1@choongang.co.kr

FAQ

자주 묻는 질문

네. 본 과정은 국비지원 훈련으로 국민내일배움카드 소지자를 대상으로 합니다. 카드 발급 여부와 현재 상태는 고용24에서 확인할 수 있으며, 신청 전에 담당자에게 문의하시면 참여 가능 여부를 함께 확인해 드립니다.

네. KDT 과정을 중도에 포기했거나 조기취업으로 수료한 분도 재수강 상담이 가능합니다. 다만 실제 참여 가능 여부는 국민내일배움카드 상태, 잔액, 이전 훈련 이력에 따라 달라질 수 있으므로 접수 전에 전화 또는 카카오톡으로 개별 확인해 주세요.

기존 수강료는 4,819,360원이며, 국민내일배움카드를 통해 수강료의 95%를 국비로 지원받습니다. 개인별 실제 납부액과 결제 시점은 카드 상태 및 고용24 적용 기준에 따라 상담 시 안내드립니다. 교재와 정보처리기사 실기대비 특강은 별도 비용 없이 제공됩니다.

월 최대 30만원씩 지급되며, 단위기간 출석률 80% 이상을 충족해야 해당 기간분이 지급됩니다. 고용노동부 지급 기준을 따르므로 개인의 출결 상황이나 중복 수급 여부에 따라 실제 지급액이 달라질 수 있습니다.

네. 고등학교 졸업 이상이면 지원할 수 있습니다. 최근 3년 이내 졸업했거나 2027년 2월 졸업 예정이면 학력 구분 없이 접수 가능하며, 전문대졸 이상은 선발 시 우대됩니다. 실제 수업은 파이썬 기초 문법부터 시작하기 때문에 전공이나 학력보다 끝까지 나올 수 있는지가 더 중요합니다.

수업 참여는 100% 오프라인 대면입니다. 강의실에서 강사와 같은 공간에서 코드를 쓰고, 팀원과 얼굴을 맞대고 프로젝트를 진행합니다. 막히는 지점을 그 자리에서 바로 물어보고 넘어갈 수 있다는 점이 이 방식의 가장 큰 이유입니다. 대신 훈련 70일 동안의 모든 수업을 녹화해 매일 올려 드립니다. 특정 과목만 골라서가 아니라 전 과목이 대상이라, 그날 따라가지 못한 구간은 집에서 다시 보면 됩니다.

그날 수업 녹화본이 그대로 올라오기 때문에 놓친 구간을 다시 볼 수 있고, 다음 수업 때 강사에게 이어서 질문하면 됩니다. 다만 출석률은 훈련장려금 지급 기준(단위기간 80% 이상)과 직접 연결되므로, 녹화본은 어디까지나 복습 수단으로 활용해 주세요.

어렵습니다. 월~금 09:00~18:00에 캠퍼스에 직접 나와서 듣는 대면 수업이라 근무와 겹칩니다. 퇴사 후 직종을 바꾸려는 분들이 많이 오시는 이유이기도 합니다. 일정 조정이 가능한지 먼저 확인하고 상담을 신청해 주세요.

커리큘럼이 파이썬 기초 문법과 개발 환경 구성에서 시작합니다. Git·GitHub 협업, 리눅스 명령어처럼 현업에서 바로 쓰는 기본기부터 다지기 때문에 개발이 처음이어도 순서대로 따라올 수 있습니다.

아닙니다. 직접 손으로 만드는 핵심 기술과, 구조 이해와 시연 위주로 다루는 활용 기술을 구분해 두었습니다. Python·FastAPI·React·RAG·LangGraph·MCP·Docker는 매일 코드로 다루고, Kubernetes·MLOps·클라우드 도구는 개념과 활용 수준으로 경험합니다. 커리큘럼 각 과목의 활용 표시를 확인해 주세요.

아닙니다. 페이지의 사례는 중앙 수료생들이 실제로 수행하고 수상한 프로젝트 아카이브입니다. 이번 과정에서는 참여기업 수요와 팀 관심사에 따라 사내 문서 검색, 상담 자동응대, 리포트 생성, 멀티에이전트 업무 자동화 등 새로운 주제를 정하며, 팀이 직접 제안한 아이디어로 진행할 수도 있습니다.

총 30개 기업에서 약 50명 채용 예정이며, 연계 기업은 꾸준히 발굴 중입니다. 기관에 접수되는 다수의 구인의뢰와 협력기업 채용 정보를 바탕으로 적합한 기업을 안내하고, 이력서·자기소개서·포트폴리오 첨삭과 모의면접도 함께 지원합니다. 수료 전 프로젝트 성과 발표회에는 참여기업 임직원과 채용 담당자가 참석합니다. 다만 개인의 채용 확정을 보장하는 것은 아닙니다.

168시간 실무 프로젝트를 통해 GitHub 저장소, 실제 접속 가능한 배포 URL, README와 발표자료가 남습니다. 기획·설계부터 개발, 컨테이너 배포, CI/CD 파이프라인 구축까지 직접 수행한 기록이 그대로 근거가 됩니다.

중앙정보기술인재개발원(이대역 6번출구 직진 5M)에서 진행합니다. 역에서 나와 직진하면 바로 보이는 거리라 처음 오셔도 헤맬 일이 없습니다.

카카오톡 채널로 문의하시면 가장 빠르게 답변드립니다. 전화 상담은 평일·토요일 9:00 - 18:00에 02-313-1711로 연락 주세요. 일요일과 공휴일은 휴무입니다.

개강까지D-14· 2026.08.25

AI 에이전트 개발자,
중앙에서 시작하세요

3.5개월 뒤, 이력서에 적을 것이 아니라 보여줄 것이 생깁니다.
정원 30명이 차기 전에 신청하세요.

수강신청 D-14