넥스탑 - AI 인공지능 교육과정

넥스탑 코딩 정보보안 학원

TRACK 01. 교과 전문

TRACK 02. 실무 개발

Academic Track

AI 교과 전문 지도

고등학교 '인공지능 기초/수학' 교과를 완벽 대비하는 학업 중심 과정입니다.
대학 입시를 위한 세특 및 탐구 보고서 역량을 키웁니다.

STEP

01

인공지능의 이해와 윤리

AI의 기본 개념을 정립하고 올바른 활용 윤리를 배우는 입문 단계

인공지능의 정의(강/약 AI), 역사 및 튜링 테스트
AI 윤리: 데이터 편향성, 딥페이크, 저작권 이슈
사회적 영향과 인공지능 시대의 직업 변화 탐구

STEP

02

인공지능과 수학

고교 [인공지능 수학] 교과와 연계하여 AI의 수학적 원리를 이해

자료의 표현: 벡터, 행렬을 통한 데이터 표현
확률과 통계: 조건부 확률, 베이즈 정리
최적화: 함수의 미분과 손실 함수, 경사하강법 기초

STEP

03

데이터 과학과 프로그래밍

Python 라이브러리를 활용한 데이터 수집 및 시각화

Python 기초 문법 및 Pandas 데이터 처리
공공데이터 포털 활용 및 결측치 정제
Matplotlib/Seaborn 정보 시각화 및 인사이트 도출

STEP

04

인공지능 모델링 실습

지도학습/비지도학습 알고리즘을 직접 구현해보는 심화 단계

분류/회귀: k-NN 알고리즘, 선형 회귀 분석
군집화: k-Means 알고리즘 그룹핑
이미지(CNN)/텍스트(RNN) 기초 모델 체험

Professional Dev

AI 전문 개발자 과정

오픈소스와 최신 딥러닝 기술로 실제 서비스를 만드는 프로젝트 과정입니다.
SW특기자 전형 및 취업을 위한 포트폴리오를 완성합니다.

STEP

01

Vibe Coding (바이브 코딩)

문법 공부 없이 AI 도구를 활용해 즉시 결과물을 만드는 흥미 유발 단계

Cursor, ChatGPT를 활용한 노코드/로우코드 기초
프롬프트 엔지니어링: AI와 협업하여 코드 생성하기
실습: 웹사이트, 간단한 게임/앱 1시간 만에 구현

STEP

02

오픈소스 모델 & API

Python과 오픈소스 도구들을 조립하여 지능형 기능을 구현

Python 핵심 문법 및 Hugging Face 모델 탐색
OpenAI API 등 외부 AI 서비스 연동 실습
실습: 나만의 챗봇, 자동 이미지 분류기 제작

STEP

03

머신러닝 심화 (Machine Learning)

데이터 전처리부터 모델 튜닝까지 머신러닝의 전체 파이프라인 경험

탐색적 데이터 분석(EDA) 및 Scikit-learn 활용
의사결정트리, 랜덤포레스트, SVM 핵심 알고리즘
Kaggle 데이터셋을 활용한 실전 문제 해결

STEP

04

딥러닝 서비스 배포

최신 딥러닝 기술을 학습하고 실제 상용화 가능한 수준의 AI 구현

CNN / Transformer 아키텍처 이해
생성형 AI (LLM) 및 RAG(검색증강) 구현
Streamlit을 활용한 웹 서비스 배포 및 포트폴리오