교육 목표
AI·Cloud 기초를 차근차근 쌓고, 팀 프로젝트로 실제 서비스 프로토타입을 완성합니다.
01 COURSE INFO
Oracle University 공식 교육 과정으로, 공통 커리큘럼을 지역별 장소와 일정에 맞춰 운영합니다.
02 PROGRAM
AI·Cloud 기초를 차근차근 쌓고, 팀 프로젝트로 실제 서비스 프로토타입을 완성합니다.
AI·Cloud 기초를 차근차근 쌓고, 팀 프로젝트로 실제 서비스 프로토타입을 완성합니다.
전용 학습 공간과 팀 활동을 기반으로 이론, 실습, 멘토링, 발표를 반복합니다.
코딩을 처음 접하는 학습자도 개념에서 구현까지 이어갈 수 있도록 학습 난이도를 조정합니다.
우석대학교의 교육 인프라와 지역 산학 네트워크를 연결해 결과물의 확장을 돕습니다.
03 SCHEDULE
공통 커리큘럼을 기준으로 구성한 지역별 세부 학습 흐름입니다.
| 번호 | 교육 내용 | 세부 교육 내용 | 시간 |
|---|---|---|---|
| 01 | OT | 프로그램 소개와 학습 흐름 안내 | 4 |
| 02 | Python 기반 AI 바이브 코딩 | 생성형 AI 이해, Python 코드 생성, AI Pair Programming, 프로토타입 구현 | 52 |
| 03 | LLM API 활용 및 AI 기능 연계 | LLM API 호출, Prompt·응답 처리, 대화형 AI 기능 연계 | 32 |
| 04 | AI Agent 아키텍처 및 Workflow | Agent 구조, Tool Calling, 외부 서비스 연계, 업무 자동화 흐름 구현 | 32 |
| 05 | RAG 기반 AI 검색 서비스 | 임베딩, Vector Search, 문서 기반 응답 생성, 검색형 AI 서비스 구현 | 32 |
| 06 | OCI 기반 AI 서비스 배포 | OCI 환경 이해, Linux·SSH, Docker 기반 서비스 배포 | 16 |
| 07 | 디자인씽킹 기반 비즈니스 플래닝 | 문제 정의, 고객 관점 아이디어 발굴, 비즈니스 모델 설계 | 40 |
| 08 | 프로젝트 OT | 프로젝트 목표, 팀 구성, 진행 방식 안내 | 8 |
| 09 | 특강 | 창업 사례와 사업화 관점, 서비스 운영의 법률 이슈 | 12 |
| 10 | 팀 프로젝트 | AI 서비스 프로토타입 구현, 멘토링, 고도화 | 164 |
| 11 | 발표회 및 성과 공유회 | 프로젝트 발표와 성과 공유 | 8 |
| 총 교육 시간 | 400 | ||