[모집 개요]

K-Digital Training
디지털 선도기업 아카데미

316,000 ~ 최대 816,000 → 훈련 장려금 지급!
18,876,000원 → 훈련비 전액지원

교육과정 [IBM] Cloud Native Dev base AI agent
개강일정 1회차 - 2025.09.02 2회차 - 2025.09.16 3회차 - 2025.09.30
프로젝트 오프라인 교육장소 하이미디어아카데미 오프라인 캠퍼스 1회차 - 강남캠퍼스 2회차 - 신촌캠퍼스 3회차 - 종로캠퍼스
학습시간 매주 월~금 (09:30 ~ 18:30까지)
교육방법 정규교과 - 비대면 라이브 수업 (총 680시간) 프로젝트 교과 - 오프라인 수업 (총 360시간)

이론은 유연하게, 실무는 실전처럼!

[IBM] Cloud Native Dev base AI Agent 훈련과정은
비대면 라이브(정규교과) + 프로젝트 (오프라인)으로 운영됩니다.

정규교과 > [비대면 라이브]

어디서든, 실시간으로 배우는 핵심 기술

"실시간 질문 + 반복 복습까지 가능한 유연한 학습 환경!"

더 이상 장소에 구애받지 마세요! 전문 강사님과 현직 엔지니어들의 실시간 수업으로 풀스택 개발, AI 모델링, DevOps 등 AI Agent 개발의 전 과정을 효율적으로 학습할 수 있습니다.

프로젝트 > [오프라인]

실전 개발은 현장에서, 팀과 함께

“회의도, 설계도, 코드 리뷰도 직접 하며 현장 감각까지 키우자!”

이론으로 익힌 기술을 실제 오프라인에서 팀 프로젝트에 적용! 기획, 설계, 개발, 배포까지 전 과정을 직접 수행하며, 현업 개발과 동일한 실전 협업 경험과 완성도 높은 포트폴리오를 완성합니다.

4차 산업혁명 시대, 준비되어 있나요?
이제는 AI를 알아야 하는 시대가 아닌, 직접 활용해야 하는 시대입니다.

🚀 최근 4년간 AI 관련 기업 수가 80% 이상 증가했어요.

인공지능 산업 관련 기업 수 증가 추이

💦 하지만, 수많은 기업들이 'AI 인력 부족'을 가장 큰 고민으로 꼽고 있어요.

인공지능 사업 운영상 느끼는 애로사항 AI 인력 부족

📌 결론은 경쟁력 있는 AI 개발자입니다.

단순히 AI Agent를 활용단계를 넘어,
만드는 사람이 될 차례입니다.

직군	현재 인력	부족 인력
개발자	3만9368	2,721
프로젝트 관리자	4,649	512
컨설턴트	2,741	414
시스템 운영/관리자	1,987	236
데이터 가공처리 종사자	2,801	251
데이터 분석가	2,493	203
종사자(합계)	5만4039	4,336

출처: 소프트웨어정책연구소(SPRI), 2024년 6월 기준

⭐️ AI 전문가가 되고 싶다면 지금이 기회!

인공지능 채용 예정 인력 증가 현황

🤖 AI Agent란?

AI Agent는 사람처럼 자율적으로 판단·행동·상호작용하는 인공지능 시스템입니다.
챗봇 같은 단순한 인공지능을 넘어서 환경을 인식 → 계획 → 실행하는 지능형 소프트웨어입니다.

🧠

지각
(Perception)

📝

추론 & 계획
(Reasoning & Planning)

📢

행동
(Action)

👨‍🏫

학습
(Learning)

생성형 AI(LLM)과 결합되어 목표 지향적 수행 가능
고객 대응, 정보 요약, 업무 자동화 등 비즈니스 전반에 적용
📈 AI가 "일을 대신 해주는" 방향으로 진화 중

💻 AI Agent가 진짜 ‘서비스’되려면?!

AI Agent, 만들 줄은 아는데…
정작 서비스를 운영하고, 배포하고, 확장하는 법은 모른다?
지금 필요한 건, AI Agent를 ‘살아있는 서비스’로 만드는 기술입니다.

애플리케이션을 신속하게 구축하고, 업데이트하면서
품질을 개선하고 오류를 줄이는 SW 개발의 새로운 패러다임,
클라우드 네이티브가 바로 그 정답입니다.

컨테이너
인프라

DevOps
프로세스

아키텍처
서비스 기반

API
아키텍처

[클라우드 네이티브 애플리케이션 개발/배포를 위한 4가지 원리]

💡AI Agent의 두뇌에, Cloud Native의 몸체를 입히는 방법을 전수해 드립니다.

수많은 사용자의 요청을 빠르게 처리하고,
다양한 데이터와 실시간으로 연결되며,
버전 업데이트와 배포도 자동화 되어야 합니다.

🤹‍♂️ AI Agent x Cloud = 실전형 AI 서비스

AI Agent는 단순히 ‘잘 만들기’보다
언제 어디서든 안정적으로 동작하고 확장 가능해야 합니다.

☝️AI Agent의 똑똑함에
✌️Cloud Native의 유연함을 더한
🤟 온 / 오프라인 = 하이브리드 학습

💥 기업은 AI Agent 도입을 서두르지만, 직접 만들 수 있는 개발자는 부족합니다.

인공지능 사업 운영상 느끼는 애로사항 ➡️ AI 인력 부족

🏆 기업이 찾는 AI 인재, 바로 당신이 될 수 있습니다!

Cloud-Native 기반 MSA 설계부터 AI 서비스 운영까지 전 과정 경험
AI Agent 실전 프로젝트를 통한 포트폴리오 확보
IBM 실무 기술 기반 프로젝트 설계/개발/운영 역량 확보
DevOps 및 CI/CD 자동화 환경 경험으로 기업 실무 적응력 강화

지금 바로 신청하세요.

꿈꾸던 AI 전문가,
글로벌 기업 IBM과 함께라면 현실이 돼요!

📌 IBM 정규 교육 & 프로젝트 커리큘럼

구분

교과목

직무역량

정규교과
(비대면 라이브)

교과목

IBM Application 개발
(Frontend Development)

직무역량

◦ JavaScript & React
◦ Git & 버전 관리

교과목

IBM Application 개발
(Backend Development)

직무역량

◦ Java 프로그래밍
◦ Spring Boot
◦ 데이터베이스 (SQL & NoSQL)
◦ Microservice Architecture & Spring Cloud

교과목

IBM DevOps & Cloud Native 환경 구축

직무역량

◦ 리눅스 & 네트워크 기초
◦ Docker & Kubernetes
◦ CI/CD 파이프라인 구축
◦ AWS Cloud

교과목

IBM AI Agent

직무역량

◦ Python 기본 문법
◦ FastAPI
◦ 데이터 처리 & 분석
◦ LLM & LMM
◦ 음성 인식 & 텍스트 분석
◦ AI 모델 배포 & 운영

교과목

IBM Course

직무역량

◦ IBM Cloud
◦ Red Hat OpenShift on IBM Cloud
◦ IBM watsonx.ai
◦ IBM watsonx Assistant
◦ IBM watsonx Code Assistant

프로젝트
(오프라인)

교과목

Cloud Native Dev Project

직무역량

◦ Cloud Native 기반 공유 주거(Co-Living) 플랫폼 개발
◦ Cloud Native 기반 통합 이벤트 관리 플랫폼 개발

교과목

Cloud Native Dev base AI Agent Project

직무역량

◦ Cloud Native 기반 AI agent 서비스 개발

📝 커리큘럼 상세

IBM Application 개발 (Frontend Development)

왜 배우나요?

AI와 클라우드 서비스는 사용자와의 접점을 웹 프론트엔드를 통해 제공합니다. React와 JavaScript는 이에 최적화된 기술로, AI Agent와의 연동, 직관적인 UI 구현, API 통신에 필수입니다. 또한 Git은 협업과 버전 관리를 위한 실무 필수 도구입니다.

무엇을 할 수 있게 되나요?

React 기반 웹앱을 개발하고, REST API 및 GraphQL로 AI 서비스와 연동할 수 있습니다.
TailwindCSS 또는 MUI로 반응형 UI를 구현할 수 있습니다.
Git과 GitHub Flow를 활용해 실무 프로젝트에 참여할 수 있습니다.

JavaScript & React

JavaScript 기초 (변수, 함수, 객체, 비동기 처리)
ES6+ 문법 (Arrow Function, Spread Operator, Destructuring, Modules)
React 기본 (컴포넌트, Props, State, Hooks)
React Router & SPA 구조
상태 관리 (Context API, Redux Toolkit, Zustand)
REST API, GraphQL 연동
React + TailwindCSS or MUI 활용

Git & 버전 관리

Git 기본 개념과 명령어
로컬 저장소와 원격 저장소
브랜치와 병합 전략
협업을 위한 Git Workflow (GitHub Flow, Git Flow)

IBM Application 개발 (Backend Development)

왜 배우나요?

AI와 클라우드 네이티브 환경에서 백엔드 시스템은 데이터 처리와 서비스 로직의 중심입니다. Java와 Spring Boot는 안정성과 확장성을 바탕으로 전 세계에서 가장 널리 쓰이는 백엔드 기술이며, MSA, 보안, 인증, API 연동 등 실무에 꼭 필요한 핵심 역량을 갖추는 데 필수입니다.

무엇을 할 수 있게 되나요?

Spring Boot 기반의 RESTful API를 개발하고, 데이터베이스와 연동할 수 있습니다.
JWT, OAuth2를 활용한 사용자 인증/보안을 구현할 수 있습니다.
Kafka, Redis 등과 연계한 *확장 가능한 마이크로서비스 아키텍처(MSA)*를 설계할 수 있습니다.
gRPC, API Gateway, 서비스 디스커버리를 통해 AI Agent와의 통신 환경을 구축할 수 있습니다.

Java 프로그래밍

Java 기본 문법
객체지향 프로그래밍 (OOP)
컬렉션 프레임워크
람다 표현식 & 스트림 API
동시성 프로그래밍 (멀티스레드, CompletableFuture)
예외 처리 & 입출력 (I/O)

Spring Boot

Spring Boot 기본 개념
RESTful API 개발
예외 처리 & 로깅 (SLF4J, Logback)
API 문서화 (Swagger / OpenAPI 3.0)
데이터베이스 연동 (JPA & Spring Data JPA)
Spring Security (JWT 기반 인증, OAuth2 & OpenID Connect)
Rate Limiting & Throttling (Redis 연동)

데이터베이스 (SQL & NoSQL)

데이터베이스 개념 (DBMS & RDBMS)
SQL 기본 문법 (SELECT, JOIN, GROUP BY, 인덱스)
트랜잭션 관리
데이터 암호화 & 보안
NoSQL (MongoDB, Redis)

Microservice Architecture & Spring Cloud

MSA 개념과 Monolithic과 비교
도메인 주도 설계 (DDD)
서비스 간 통신 (gRPC, Kafka)
API Gateway (Kong / Spring Cloud Gateway)
서비스 디스커버리 (Eureka)
서킷 브레이커 패턴

IBM DevOps & Cloud Native 환경 구축

왜 배우나요?

AI 서비스가 실환경에서 안정적으로 운영되기 위해선 DevOps와 클라우드 네이티브 환경에 대한 이해와 활용 능력이 필수입니다. Docker, Kubernetes, CI/CD, AWS는 현업에서 가장 많이 사용되는 기술 스택으로, AI Agent 서비스의 배포와 운영 자동화를 실현하는 핵심 도구입니다. IBM 현직자의 실무 사례 특강을 통해 효과적인 Cloud Native 프로젝트 컨설팅 현장 중심의 인사이트도 함께 얻을 수 있습니다.

무엇을 할 수 있게 되나요?

Docker & Kubernetes를 활용한 AI Agent 배포 환경을 구축할 수 있습니다.
Jenkins, GitHub Actions, Argo CD를 이용해 코드 변경부터 배포까지 자동화할 수 있습니다.
AWS EC2, S3, RDS, Lambda 등 주요 클라우드 서비스를 활용한 애플리케이션 운영이 가능합니다.
실무 특강을 통해 클라우드 네이티브 프로젝트 기획과 운영 경험을 체득할 수 있습니다.

리눅스 & 네트워크 기초

리눅스 명령어 & 쉘 스크립트
네트워크 설정 (TCP/IP, VPN, 방화벽 설정)

Docker & Kubernetes

Docker 컨테이너 개념 & 이미지 관리
Docker Compose 활용
Kubernetes 클러스터 구성 & 배포
Helm을 활용한 패키지 관리
서비스 디스커버리 & 로드 밸런싱

CI/CD 파이프라인 구축

CI/CD 개념 및 중요성
Jenkins & Argo CD & GitHub Actions 활용
CI/CD 파이프라인 자동화
빌드 및 배포 자동화

AWS Cloud

EC2, S3, RDS, Lambda, API Gateway

✨ Special Lecture

IBM Korea 현직자를 통한 실제 진행하는 Cloud Native 프로젝트 컨설팅 사례 및 특강 (2시간)

IBM AI Agent

왜 배우나요?

AI 서비스는 이제 단순한 분석을 넘어 자연어 이해, 음성 인식, 생성형 응답까지 요구됩니다. Python과 FastAPI, LLM/음성 모델 기술을 활용해 실제로 작동하는 AI Agent를 개발하고 배포할 수 있는 역량은 현업에서 매우 높은 수요를 보이고 있습니다. IBM의 AI Agent 프로젝트 실무 사례 특강을 통해 최신 산업 트렌드와 실전 노하우도 함께 익힐 수 있습니다.

무엇을 할 수 있게 되나요?

Python과 FastAPI로 AI 기능이 탑재된 API를 개발할 수 있습니다.
LLM, LangChain, Vector DB(Milvus) 등을 활용해 검색 기반 생성형 AI Agent를 구현할 수 있습니다.
Whisper와 Hugging Face 모델로 음성 인식 및 감성 분석이 가능합니다.
ONNX, TensorRT, Kubernetes를 활용해 AI 모델을 경량화하고 실제 서비스에 배포할 수 있습니다.

Python 기본 문법

데이터 타입, 리스트, 딕셔너리, 제어문
함수형 프로그래밍
객체지향 프로그래밍 (OOP)
파일 입출력 & 예외 처리

FastAPI

Python 비동기 API 개발 (FastAPI)
Pydantic & 데이터 검증
OAuth2 & JWT 인증

데이터 처리 & 분석

Vector DB (Milvus)
Pandas & NumPy 활용
데이터 전처리 & 분석

LLM & LMM

생성형 AI 모델 활용
LLM 및 LMM 활용 (Hugging Face)
LangChain 활용
LlamaIndex 활용

음성 인식 & 텍스트 분석

Speech-to-Text (Whisper, Deepgram)
Sentiment Analysis (감성 분석)

AI 모델 배포 & 운영

FastAPI로 AI API 개발
AI 모델 경량화 (ONNX, TensorRT)
Kubernetes에서 AI 모델 서빙

✨ Special Lecture

IBM Korea 현직자를 통한 실제 진행하는 AI Agent 프로젝트 컨설팅 사례 및 특강 (2시간)

IBM Course

왜 배우나요?

AI와 클라우드 기술이 결합된 IBM의 플랫폼은 기업의 디지털 전환과 AI 서비스 구현에 필수적인 도구입니다. 특히 watsonx 시리즈는 생성형 AI, 챗봇, 코드 자동화 등 실제 비즈니스에 적용 가능한 AI 솔루션을 제공합니다. OpenShift 기반의 컨테이너 관리와 IBM Cloud 환경을 통해 엔터프라이즈 수준의 실무 환경 경험을 쌓을 수 있습니다.

무엇을 할 수 있게 되나요?

IBM Cloud와 OpenShift를 활용해 AI 서비스의 인프라를 직접 구축하고 운영할 수 있습니다.
watsonx.ai를 통해 생성형 AI 모델을 실습하고, 데이터 기반의 Fine-tuning을 이해할 수 있습니다.
watsonx Assistant로 음성 및 텍스트 기반의 챗봇을 구성할 수 있습니다.
watsonx Code Assistant를 활용해 코딩을 자동화하고 코드 품질을 향상시킬 수 있습니다.

IBM Cloud

IBM Cloud 개요 및 서비스 소개
IBM Cloud Console & CLI 실습

OpenShift on IBM Cloud

IBM Cloud에서 OpenShift 클러스터 생성 및 기본 배포
OpenShift에서 컨테이너 배포 & 관리

IBM watsonx.ai

Generative AI 및 Watsonx.ai 기본 개념
Watsonx.ai Studio에서 AI 모델 실습
Watsonx.ai에서 데이터 업로드 및 Fine-tuning 개념

IBM watsonx Assistant

Watsonx Assistant 개념
IBM Watson Speech-to-Text & Text-to-Speech 개념

IBM watsonx Code Assistant

AI 기반 코드 자동화 및 코드 품질 개선
Watsonx Code Assistant를 활용한 코드 자동 생성

프로젝트 1

왜 배우나요?

클라우드 네이티브 환경에서 실제 서비스 수준의 플랫폼을 개발하는 종합 실습 프로젝트입니다. DevOps, MSA, 데이터 처리 등 훈련 과정을 기반으로 기획부터 배포까지 전 과정을 실무처럼 수행합니다.

무엇을 할 수 있게 되나요?

MSA 기반의 웹 플랫폼을 설계하고 구축할 수 있습니다.
Spring Boot, React, FastAPI를 활용해 요구사항에 적합한 서비스를 개발할 수 있습니다.
Docker, Kubernetes, OpenShift 기반의 클라우드 환경에서 서비스를 배포하고 운영할 수 있습니다.
CI/CD 자동화 파이프라인을 구축하고 실시간 모니터링 시스템까지 구성할 수 있습니다.
JWT 인증, API 보안, 성능 최적화 기술을 적용해 안정적인 서비스를 구현할 수 있습니다.

상세 프로젝트

Cloud Native Dev Project

[Team A] Cloud Native 기반 공유 주거(Co-Living) 플랫폼 개발
[Team B] Cloud Native 기반 통합 이벤트 관리 플랫폼 개발

프로젝트 2

왜 배우나요?

AI와 클라우드 네이티브 기술은 단순한 개발을 넘어 비즈니스 가치 창출에 직결되는 핵심 역량입니다. 이 프로젝트는 IBM의 실제 사례를 기반으로, AI Agent의 기획, 학습, 구현, 배포 전 과정을 경험하며 실무에서 요구되는 AI 융합 서비스 설계 및 운영 능력을 체득하는 것을 목표로 합니다.