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AI-based multimodal & MCP project

AI활용 멀티모달 & MCP 프로젝트
텍스트 이미지 음성까지! 멀티모달 AI와 MCP기반 협업 프로젝트

이 과정은 인공지능을 처음 배우는 사람도 쉽게 시작할 수 있도록 설계된 실습 중심 프로그램입니다.
파이썬 기초부터 데이터 분석, 그리고 텍스트·이미지·음성을 동시에 다루는 멀티모달 AI 기술까지 단계적으로 학습합니다. 실시간 실습 환경에서 챗GPT 활용, AI 웹서비스 제작, 지식 검색 시스템 개발 등 실무 기술을 직접 경험합니다. 특히 MCP(Model-Coding-Prompt) 구조를 기반으로 모델 설계, API 연동, 프론트엔드 구현까지 이어지는 통합 프로젝트를 수행합니다. 또한 **AI 에이전트(AI Agent)**를 활용해 자동화와 협업 기능을 체험하며, 실제 서비스 개발과 유사한 실무 감각을 익힐 수 있습니다. 마지막에는 프로젝트 성과를 GitHub 포트폴리오로 완성해 커리어와 취업 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

  • 교육기간
    6개월
  • 강의시간
    3시간
  • 난이도
    입문~고급
  • 정원
    30명 내외
  • 전화상담(주말 · 공휴일 상담 및 접수가능)
    02-6203-9409

이런 분들께 추천해요!

  • 멀티모달 AI(텍스트·이미지·음성 등)를 실무에 적용하고 싶은 취업 준비생 및 현업 개발자
  • 생성형 AI, 챗GPT, 에이전트 기반 서비스 개발에 관심 있는 학습자
  • LLM API, 프롬프트 엔지니어링, RAG 시스템 등 최신 기술을 프로젝트에 접목하고 싶은 분
  • 졸업작품, 스타트업 기획, 기업 서비스 개발에 활용할 AI 프로젝트 경험이 필요한 분

AI활용 멀티모달&MCP 프로젝트과정의 핵심 포인트

  • POINT.01

    AI 핵심 기초부터 실습 시작
    파이썬 프로그래밍, 데이터 분석·시각화 등 기본기를 다지고 Colab 환경에서 실시간 실습

  • POINT.02

    머신러닝·딥러닝 모델링 체계적 학습
    Scikit-learn, CNN, 전이학습 등 다양한 알고리즘과 프레임워크(PyTorch·TensorFlow) 실습

  • POINT.03

    NLP·컴퓨터비전·멀티모달 통합 이해
    텍스트 처리, 이미지·음성 인식, CLIP·BLIP 기반 멀티모달 모델까지 폭넓은 경험

  • POINT.04

    RAG 기반 생성형 AI 실무 적용
    LLM API 활용, 프롬프트 엔지니어링, 벡터DB 검색, LangChain·LangGraph로 RAG 파이프라인 구축

  • POINT.05

    MCP(Model-Coding-Prompt) 기반 통합 프로젝트
    파일·API 연동, context 관리, 메모리 구조 설계 등 실제 서비스 수준의 MCP 설계와 구현

  • POINT.06

    포트폴리오와 실무 역량 강화
    개발된 프로젝트를 GitHub에 정리·문서화하여, 취업과 커리어에 활용 가능한 포트폴리오 완성

무엇이든 물어보세요

전문 멘토님들을 통해 정확하고 유익한 정보를 확인 할 수 있습니다.

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AI활용 멀티모달&MCP 프로젝트 커리큘럼 안내

텍스트·이미지·음성을 한 번에 다루는 멀티모달 AI와 MCP 기반 프로젝트! 최신 생성형 AI 기술을 직접 구현하며 실무에 바로 적용할 수 있는 실전형 교육 과정입니다.

  • Chapter.01

    Python 기초

    - Colab 환경 세팅부터 Python 기본 문법, 자료형, 제어문까지 단계별 학습
    - 함수, 람다, 객체지향(클래스/상속) 개념을 이해하고 활용
    - 파일 입출력과 예외처리로 실무형 코드 작성 경험
    - 모듈·패키지 구조까지 익혀 파이썬 프로그래밍 기초 완성
  • Chapter.02

    데이터 분석 기초

    - NumPy, Pandas를 활용한 데이터 처리와 기본 통계 분석
    - 시각화(Plot, Histogram, Heatmap 등)로 데이터 이해 능력 강화
    - 웹 크롤링(BeautifulSoup, Selenium)과 전처리 실습으로 실무 데이터 수집 경험
    - 결측치/이상치 처리, 인코딩, EDA 등 분석 전 과정 체험
    - Git & GitHub 활용법 학습으로 협업과 포트폴리오 준비
  • Chapter.03

    머신러닝·딥러닝

    - 지도학습/비지도학습 구조와 평가 지표 이해
    - 회귀·분류 모델, 앙상블(XGBoost, LightGBM)까지 주요 알고리즘 학습
    - End-to-End 머신러닝 프로젝트로 전처리~튜닝 실습
    - 딥러닝 기본 개념(퍼셉트론, 텐서 연산, 신경망 학습 루프) 습득
    - CNN 활용 이미지 분류 및 PyTorch·TensorFlow 비교
  • Chapter.04

    NLP & 컴퓨터비전

    - 텍스트 전처리와 임베딩(BOW, TF-IDF, Word2Vec) 기초 학습
    - Transformer, BERT, GPT 등 최신 언어 모델 이해와 활용
    - OpenCV 기초부터 CNN 기반 이미지 분류, 전이학습까지 실습
    - 멀티모달 AI(CLIP, BLIP) 개념 소개 및 실습 경험
    - Hugging Face 라이브러리로 NLP·CV 통합 모델 활용
  • Chapter.05

    RAG 기반 생성형 AI

    - LLM 구조 이해 및 API 호출 실습(OpenAI 등)
    - 프롬프트 엔지니어링 기법과 응답 품질 비교 실습
    - RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조와 파이프라인 설계
    - 벡터DB, 임베딩, 문서 Chunking 등 검색 기반 기술 실습
    - LangChain·LangGraph를 활용한 RAG 시스템 구축 및 평가
  • Chapter.06

    통합 프로젝트 (MCP)

    - MCP(Model-Coding-Prompt) 개념과 활용 사례 이해
    - 파일·API 기반 context 구성 및 외부 연동 실습
    - 메모리 관리, 역할 기반 context 전략 등 확장된 MCP 구조 적용
    - 프롬프트 최적화와 MCP 통합 설계로 서비스 품질 개선
    - 프로젝트 전체를 시스템화하고 문서화·포트폴리오로 정리

취업의 핵심
실무 기반 프로젝트로 완성하는 포트폴리오

실제 수료생들의 프로젝트 결과물을 보고, 기업이 원하는 포트폴리오 기준을 확인해 보세요

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