LG헬로비전_올인원 AI 에이전트 전문가과정 6기
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모집 마감
LG헬로비전
LG헬로비전_올인원 AI 에이전트 전문가과정 6기
브랜드: LG헬로비전, 과정명: LG헬로비전_올인원 AI 에이전트 전문가과정 6기모집개요
프로그램 요약
서울
에서오프라인, 풀타임
으로 진행되는내일배움카드(KDT)
AI서비스
🔥 부트캠프
입니다.채용 관련
🎁 인재추천
혜택이 있으며,선발절차에 코딩테스트는 없습니다.
👩💻 기초부터 취업까지 효율적으로 준비하고싶으신 분께 추천드리며,
- AI업무자동화(RAG)
- 바이브코딩
- AI모델설계
- AI모델구현
- 취업캠프
- AI웹서비스구축
- AIAgent
- AI프로젝트
- AI신기술
- 취업전략컨설팅
- 등을 배울 수 있습니다.
일정 & 수업
변경 가능성이 있으므로, 정확한 정보는 홈페이지에서 확인해주세요.
- 모집마감
- 2025.12.10모집 마감
- 수업일정
- 2025.12.16 ~ 2026.06.25약 6.5개월 여정
- 요일시간
- 월, 화, 수, 목, 금 / 9:00 ~ 18:00
- 모집정원
- 32명
- 수업방식
- 오프라인 현장 강의, 녹화본 미제공
- 학습장비
- 학습 장비 제공
- 수업형태
- 오프라인
- 학습장소
- 서울
서울특별시 종각역 근처
💡 이번 일정을 놓치셨다면?
이 교육과정은 약 1개월 마다 개강하니 참고하세요.
이런 분들이 신청하면 좋아요.
- 01폭넓은 취업/이직을 위한 생성형AI를 마스터 하실분
- 02전 분야가 활용하는 AI업무 자동화를 마스터 하실분
- 03머신러닝 모델개발을 준비하신는 분
이렇게 성장할 수 있어요.
- 01모든 업계에 통하는 AI 숙련자가 될수 있습니다.
- 02현 시대에 맞는 AI 데이터사이언티스트가 될수 있습니다.
- 03바이브코딩을 활용해서 풀스택 개발자가 될수 있습니다.
수강료 & 지원금
- 내배카
- 내일배움카드가 필요해요.💳
- 자부담
- 지원금
- 훈련장려금 월 30만원
- 최대 60만원
- 특별지원
- 수료시 LG헬로비전 신입사원 서류접수시 가산점 부여 , 프로젝트 팀 최우수 및 개인 최우수상 장학금 , 프로젝트 실습비용 전액지원
💡 이 교육은 KDT(K-Digital Training) 과정이에요.
K-디지털 트레이닝 과정을 참여한 적이 없고, 내일 배움 카드 잔액이 1원 이상 남아 있다면 참여 가능합니다. 지원 자격 및 수강 신청에 대한 문의는 고용센터(대표번호 1350)로 문의해 주세요 :) * 2026년 1월 과정부터 자기부담금이 발생될 수 있습니다. (최대 60만원)
수강 후에 주어지는 혜택이에요.
- 01취업시 취업키트 전달
- 02수료시 취업캠프 참여자격
- 03LG헬로비전 및 관계사 수료증 직접발급
지원자격을 꼭 확인해주세요.
- 필수국민내일배움카드 발급 가능자 졸업 후 미취업자 혹은 졸업예정자 학력 및 전공 무관 만 35세 이하 대졸 및 초대졸 or 졸업예정자
- 우대프로그래밍 , 데이터분석에 대해 관심이 있거나 개념을 이해하고 있는분
사전 지식이 필요해요.
필수
-필수 사전지식은 수강생에게 수업전 LG헬로비전 아카데미에서 가이드 안내
권장
- Python 기초
사전 지식 공부가 필요한 수강생을 위해 제공되는 자료 목록이다.
💡 사전 지식 공부가 필요하신 분들을 위해 다음을 제공해요.
- VOD 강의 제공
학습하며 생활하게 될 공간이에요.
교육 환경 사진 목록
이런 프로젝트를 해요.
- 👥 팀프로젝트
- 👤 개인프로젝트
- 🏢 기업프로젝트
취업을 적극적으로 지원해드려요
- 📝 이력서/자기소개서 첨삭
- 🗣 포트폴리오 피드백
- ⏰ 취업 및 커리어 특강
- 💎 현직자 멘토링
- 📖 스터디지원
- 🎤 프로젝트 발표회,데모데이
- 🎖 자격증 취득 지원
- 💁♀️ 커리어컨설팅
- 🪑 모의면접
- 🏬 기업 채용설명회,네트워킹
- 👨👩👧👦 수강생 커뮤니티를 통한 네트워킹
- 🏆 해커톤
- 🧑💻 알고리즘 스터디, 코딩테스트
- 💻 코드리뷰
채용연계 혜택을 드려요.
파트너사, 협약기업
- ✓ 인재추천
자사, 그룹사, 계열사
- ✓ 인재추천
추가설명
- 개인 별 프라이빗 AI를 생성해서 개인비서로 활용 , 본인이 직접 전문지식의 AI비서를 운영할 수 있습니다.
커리큘럼
교육과정의 커리큘럼 정보를 안내한다.
커리큘럼
| 생성형 AI 전략 및 고급 프롬프트 엔지니어링 | - LLM 아키텍처 및 생성형 AI 생태계 이해 - Prompt Engineering (Zero-shot, Few-shot, CoT, ReAct)- Domain - specific 프롬프트 설계 및 최적화 - Python 기반 프롬프트 자동화 (OpenAI API, HuggingFace Hub) - 멀티모달 프롬프트 기초 (텍스트+이미지 입력) → 바이브코딩: 프롬프트 실습 즉시 공유 & 개선 피드백 | 120시간 |
| AI 서비스 연동형 웹 프로그래밍 | - React 기반 프론트엔드 - Python (FastAPI/Flask) 백엔드 API 서버 구축 - AI API 연계 및 배포- 이미지 업로드/처리 기능 포함 AI 웹 서비스 개발 → 바이브코딩: API 호출 에러 디버깅, 실시간 코드 공유 | 120시간 |
| Casestudy ① | 비즈니스 사례 중심의 분석 기회 | 8시간 |
| AI 웹 서비스구축 프로젝트 (바이브코딩) | - Jupyter Notebook / Google Colab 활용법 (실습 환경 공유) - Git & GitHub 기본 (코드 버전 관리, 협업 브랜치 전략) - Notion AI를 통한 학습/아이디어 정리 - 실시간 코드 리뷰 방식 소개 (Pull Request, 코드 비교) | 80시간 |
| 데이터 과학 (머신러닝·딥러닝 심화 모델링) DATA 콘텐츠플렛폼, 제조 , 유통 , 금융 | - 통계기반 분석 - Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn 데이터 분석 - Scikit-learn 기반 ML 모델링 - 딥러닝 : PyTorch/TensorFlow 기반 ANN, CNN, RNN- Vision AI: ResNet, EfficientNet, YOLO, Faster R-CNN - 멀티모달 모델링: CLIP, BLIP ==> 바이브코등관련 내용들은 모두 제거 | 160시간 |
| 머신러닝·딥러닝 프로젝트 | 산업 별 머신러닝,딥러닝 프로젝트 <LG헬로비전 프로젝트 예시> ** 제조(Manufacturing) 1) 불량품 탐지: 생산 라인에서 카메라로 찍은 이미지 분석 → CNN 기반 결함 분류<이상감지> 2) 품질 관리 자동화: 딥러닝 기반 이상치 탐지로 공정 품질 보증 ** 에너지(Energy) 3) 전력 수요 예측: 스마트 미터 데이터를 기반으로 전력 소비 패턴 예측 (LSTM, Transformer) ** 금융(Finance) 4) 이상 거래 탐지(Fraud Detection): 신용카드 사용 패턴 분석 → 이상치 탐지 알고리즘, GNN 기반 사기 탐지 ** 농업 5) 작물 병충해 탐지: 드론·이미지로 작물 상태 분석 → CNN 기반 이미지 분류 2,추천시스템 1) 개인화된 콘텐츠 추천: 시청/청취 이력, 재생 시간, 클릭 로그를 기반으로 맞춤형 콘텐츠 추천 2) 기계 고장 진단 후, 가장 효과적인 유지보수 절차 추천 3) 고객의 소비 패턴과 신용 점수를 기반으로 대출, 예금, 보험 상품 맞춤 추천 4) 고객 행동 분석 및 추천 - 온라인 뱅킹 접속 로그, 상품 조회 기록 분석해 개인화된 금융 상품 추천 5) 유통/IT 서비스 : 사용자 행동 로그 기반 추천 시스템 - 클릭 로그, 검색 로그, 구매 로그 활용 6) 제조 : 예지 보수(Predictive Maintenance) - 장비 로그 데이터를 바탕으로 고장 발생 시점을 예측해 사전 유지보수 추천 | 80시간 |
| Casestudy ② | 현업 AI 모델 개발 방법 | 8시간 |
| 지식 확장형 RAG 및 지능형 에이전트 설계 | - RAG 아키텍처 및 지식 확장형 서비스 설계 - VectorDB 기반 검색·인덱싱 기법 - 지능형 에이전트(Agent) 설계 - 멀티모달 RAG: 이미지+텍스트 질의응답 - LangChain/LlamaIndex 기반Agent - Document QA + 이미지 기반 지식 확장 | 120시간 |
| Casestudy ③ | - 양자컴퓨팅 , 에이전틱AI , 피지컬 AI 사례학습 | 8시간 |
| 통합 캡스톤 프로젝트 및 산업 응용 (Vision·멀티모달 AI 프로젝트) | - 프로젝트 기획: Vision 문제 정의 (예: OCR 검색, 이미지 QA 챗봇, 추천시스템) - Python 데이터 파이프라인 구축- Vision AI + LLM + RAG/Agent 통합 애플리케이션 개발 - 성능 검증 및 사용자 테스트 - 최종 Demo Day 발표 및 피드백 | 320시간 |