글로벌 기업 IBM과 함께하는
비대면라이브로 정규 수업 듣고, 복습 하고,
오프라인으로 Team 프로젝트까지 요즘 시대에 필요한 개발자가 되세요!
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디지털 선도기업 아카데미
[IBM] Cloud Native Dev base AI agent
[IBM] Cloud Native Dev base AI Agent 훈련과정은 비대면 라이브(정규교과) + 프로젝트(오프라인)으로 운영됩니다.
어디서든, 실시간으로 배우는 핵심 기술
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.
실전 개발은 현장에서, 팀과 함께
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.
AI Agent는 사람처럼 자율적으로 판단하고, 행동하고, 상호작용하는 인공지능 시스템입니다.
챗봇과 같은 단순한 인공지능을 넘어서, 환경을 인식하고 수행하기 위해 작업을 계획하고 실행하는 지능형 소프트웨어를 의미합니다.
이제는 단순히 AI Agent를 활용하는 사람이 아니라 만드는 사람이 될 차례입니다.
자료: 소프트웨어정책연구소(SPRI), (2024년 06월 기준)
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, 업데이트 하면서
품질을 개선하고 위험을 감소시키는 SW 개발의
새로운 패러다임, 클라우드 네이티브가 바로 그 정답입니다.
[클라우드 네이티브 애플리케이션 개발/ 배포를 위한 4가지 원리]
수많은 사용자의 요청을 빠르게 처리하고,
다양한 데이터와 실시간으로 연결되며,
버전 업데이트와 배포도 자동화 되어야 합니다.
[IBM] Cloud Native Dev base AI Agent 에서
AI Agent의 두뇌에, Cloud Native의 몸체를 입히는 방법을 전수해 드립니다.
AI Agent는 단순히 ‘잘 만들기’보다 언제 어디서든 안정적으로 동작하고 확장 가능해야 합니다.
구분
교과목
직무 역량
정규교과
(비대면 라이브)
프로젝트
(오프라인)
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)
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
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
IBM Korea 현직자를 통해 실제 진행하는 Cloud Native 프로젝트 컨설팅 사례 및 특강(2시간)
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
IBM Korea 현직자를 통한 실제 진행하는 AI Agent 프로젝트 컨설팅 사례 및 특강(2시간)
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
Red Hat 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
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.
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
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.
무엇을 할 수 있게 되나요?
· AI Agent 플랫폼을 설계하고, 사용자 맞춤형 상담 콘텐츠를 생성 및 개선할 수 있습니다.
· IBM watsonx.ai, watsonx Assistant, Code Assistant를 활용한 실전형 AI 기능을
구현할 수 있습니다.
· Spring Boot + React + Kubernetes + OpenShift 기반의 MSA 플랫폼을 개발하고
운영할 수 있습니다.
· Vector DB, STT/TTS, 다국어 번역 등 최신 AI 기술을 통합한 복합 서비스를 만들 수 있습니다.
· CI/CD 자동화, 성능 최적화, 실시간 모니터링까지 포함한 엔드투엔드 프로젝트 역량을 갖출 수
있습니다.
Cloud Native Dev
base AI Agent Project
- Cloud Native 기반 AI agent 서비스 개발
※ IBM 수행 프로젝트 기술 기반 자유 주제 선정
※ 상세 선발 일정은 서류 전형 통과자에 한해 개별 안내 예정 ※ 레벨테스트는 기초 역량을 파악하기 위한 객관식 문항 출제
내일배움카드 신청하는 방법 어렵지 않아요!
고용24 사이트 접속
개인 회원 가입 진행 후 메뉴에서
내일배움카드 신청을 선택합니다.
신청서 작성 및 제출
신청서 양식을 작성하고, 필수
서류를 첨부한 후 제출합니다.
대상자 확정 메시지 확인
개인회원 가입 진행 후 메뉴에서
내일배움카드 신청을 완료합니다.
자세한 지원 자격이 어떻게 되나요?
아래 지원 자격에 해당한다면 누구나 본 과정에 지원할 수 있습니다!
① 취업을 준비하는 대한민국 국적의 미취업 청년
- 고등학교 기졸업자
- 국내외 대학교(2,3년제 포함) 졸업(예정)자 (*전공 무관)
- 과정 시작일 이전 모든 행정처리(고용보험 해지)가 완료된 자
② 국민내일배움카드 발급 가능자
- 개강일까지 반드시 국민내일배움카드를 실물로 보유하고 있어야 함 (*잔액 1원 이상 보유)
- K-디지털 트레이닝 무료 수강 가능한 자 (*고용24 상 K-Digital Training 수강 이력 없어야 함)
※ 나이, 성별, 경력과 무관하게 지원이 가능합니다.
※ 단, 프로그램의 목표와 취업 연계성에 따라 적합한 대상자가 우선 선발됩니다.
비전공자도 참여할 수 있나요?
네, 가능합니다. 기초부터 심화까지 단계별로 진행되는 교육과정이기 때문에 하고자 하는 의지를 가지고 있다면 지원할 수 있습니다.
노트북이 별도로 필요한가요?
훈련 참여가 확정된 경우, 무상으로 노트북 대여를 해 드릴 예정입니다.
본인 부담금 없이, 전액 지원인가요?
네, 국민내일배움카드를 발급받으셨다면 교육비, 교재비, 실습비 전액 지원가능합니다.
현재 재직 중이지만 교육 시작 전에 퇴사하면 참여할 수 있나요?
교육 시작일 전에 국민내일배움카드를 발급받아야 하며, 고용보험 상실신고가 되어 있어야 합니다.
[AI Agent 1기] - 모집 마감까지 일 : : 남음