강좌소개
본 강좌는 클라우드 환경에서 AI Native 애플리케이션을 설계·개발하기 위한 핵심 기술을 학습하는 과정이다.
클라우드·AI 인프라부터 데이터 엔지니어링, LLM·RAG, 프롬프트 및 컨텍스트 엔지니어링을 단계적으로 학습한다.
또한 AI 에이전트, MCP, 멀티에이전트, 멀티모달 등 최신 AI 애플리케이션 개발 기술을 실습한다.
Claude Code 등 AI 개발 도구를 활용하여 실제 애플리케이션을 설계·구현하고 프로젝트를 수행한다.
학습목표
클라우드와 AI 패러다임 전환
클라우드 서비스 모델(IaaS·PaaS·SaaS)과 AI Native 아키텍처의 특징을 설명하고, 실습용 AI 개발 환경을 직접 구성할 수 있다.
AI 기반 인프라·앱·데이터
활용 기초
AI 인프라를 IaC로 선언하고, 명세 우선(SDD)·EARS 패턴으로 검증 가능한 요구사항과 데이터
품질 기준을 작성할 수 있다.
AI 개발 기초와 데이터 엔지니어링
오류에 대응하는 AI API 호출
코드를 구현하고, 전처리·청킹과 Embedding·Vector DB로 의미 기반 유사도 검색을 구현할 수 있다.
LLM·RAG·프롬프트 엔지니어링 기초
Transformer 기반 LLM과 RAG의 동작 원리를 설명하고, 프롬프트 설계와 Hybrid RAG를 적용하여 검색 품질을 개선할 수 있다.
Multi-Agent·MCP·멀티모달 활용
에이전트와 워크플로를 구분하여 선택하고, 프레임워크·MCP·멀티모달 API로 멀티에이전트 챗봇 웹앱을 구현할 수 있다.
Azure AI 융합 미니 프로젝트
1~5주차 학습 요소를 통합하여 문서 기반
Q&A 챗봇을 설계·구현하고, 결과물을
시연하며 설계 의도를 설명할 수 있다.
이수조건
※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.
