AI가 판단·반응하는 제어 시스템 구현

PART 1 · Python 기반 산업용 소프트웨어 기초 (160h)

Python 기초부터 제조데이터 처리와 컴퓨터 비전까지, Edge AI 시스템 개발의 토대 구축.

• 학습 목표: 개발 환경·Git·GitHub 세팅 / Python 문법·자료구조·오류 처리·logging / CSV·JSON 제조데이터 처리 / NumPy·Pandas로 필터링·집계·불량률 계산 / Matplotlib·Seaborn 시각화 / CSV·JSON·SQL 데이터 저장·조회 / OpenCV 이미지 처리와 웹캠 실시간 영상 / CNN·전이학습 개념 이해
• 활용 도구: Python, VSCode, Git, GitHub, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, OpenCV

PART 2 · 클라우드 기반 제조 시스템 이해 (40h)

제조 데이터가 클라우드 DB와 MES 관점에서 저장·조회·시각화되는 흐름을 이해.

• 학습 목표: 현장 장비 → Edge → Cloud/MES 데이터 흐름 이해 / Aiven Managed DB 생성·연결·적재 / SQL 조회·필터링·집계 / 장비 상태값(WAIT·RUN·OK·NG·ERROR)과 이벤트 로그 이해 / MQTT Pub/Sub로 AI 판정 결과 송수신 / MQTT 메시지를 DB에 적재 / Streamlit으로 MES형 대시보드 구성
• 활용 도구: Python, Aiven for MySQL, pymysql, SQLAlchemy, MQTT(paho-mqtt), HiveMQ Cloud, Streamlit

PART 3 · 산업 시스템 및 제어 구조 이해 (40h)

산업 시스템 구조를 이해하고, AI 판단이 실제 장비 제어로 이어지는 흐름을 Jetson으로 직접 구현.

• 학습 목표: 센서·카메라·Edge 장비·출력 장치의 역할과 입력-판단-출력 구조 이해 / GPIO 직접 제어와 MQTT 통신의 역할 차이 / Jetson 부팅·터미널·SSH 원격 접속·파일 전송 / 카메라·USB 장치 연결과 장비 상태 확인(tegrastats) / Jetson.GPIO로 LED·부저 제어 / 상태값에 따른 출력 분기 / 카메라 입력 + GPIO 출력 동시 동작 구현
• 활용 도구: Python, NVIDIA Jetson Orin Nano Super, Jetson.GPIO, OpenCV, SSH·scp, tegrastats

PART 4 · Edge AI(온디바이스 AI) 구현 (40h)

Jetson에서 YOLOv8 분류 모델을 직접 fine-tuning하고 실시간 추론하는 온디바이스 AI 구현.

• 학습 목표: 클라우드 AI와 온디바이스 AI의 차이 이해 / YOLOv8 classification 모델 구조 이해 / 정상·불량 데이터 준비와 폴더 구조 구성 / CLI로 모델 fine-tuning과 학습 로그 확인 / Python으로 추론 결과·confidence를 상태값으로 변환 / Jetson에서 30+ FPS 실시간 추론 루프 실행 / TensorRT 변환과 변환 전후 FPS·정확도 비교
• 활용 도구: Python, Ultralytics YOLO, PyTorch, NVIDIA TensorRT, OpenCV, NVIDIA Jetson Orin Nano Super

PART 5 · 통합 프로젝트 (120h)

PART 1~4의 모든 기술을 통합해 팀별로 산업용 Edge AI 품질검사 시스템을 처음부터 끝까지 구현.

• 학습 목표: 팀 데이터로 모델 fine-tuning과 데이터 품질 영향 체득 / Jetson 실시간 추론을 GPIO와 MQTT로 분기 전송 / 시스템 아키텍처 다이어그램 작성 / Git 기반 팀 협업과 역할 분담 / 동작 데모와 발표 자료 준비 / GitHub 팀 저장소·개인 포트폴리오 정리
• 활용 도구: Jetson, YOLO, TensorRT, Jetson.GPIO, MQTT, Aiven DB, Streamlit, Git/GitHub (전 과정 통합)

PART 6 · 취업 경쟁력 강화 & 산업 이해 (160h)

배운 역량을 합격으로 연결하는 마무리 단계. 산업 이해와 서류·면접 경쟁력 강화.

• 학습 목표: Edge AI·비전 AI·스마트팩토리 직무 이해로 지원 방향 구체화 / 제조 현장의 품질검사·안전·실무 감각 습득 / 협업·소통 역량과 자기 이해(MBTI·DISC) 강화 / PART 5에서 만든 AI 품질검사 시스템을 이력서·자기소개서·기술 포트폴리오로 정리 / 직무별 면접 대응 전략과 본인 시스템 설명·시연 연습
• 활용 도구: 이력서·자기소개서 클리닉, 모의 면접, MBTI·DISC 진단, 직무·산업 사례 분석

과정 소개

• Jetson·Edge AI 디바이스로
• 직접 설계하고 배포하는
• 산업용 AI 제어 시스템 개발.
• Python · 제조데이터 처리 → 클라우드·MES 연동 → 온디바이스AI 배포까지 직무 400시간 + 비직무 160시간 K-뉴딜 아카데미 과정.
• 400h
• 직무 시간
• 160h
• 비직무 시간

이런 고민을 하고 있다면

• 개념은 배웠는데, 처음부터 끝까지 완성한 프로젝트가 없다
• 만들다 멈춘 프로젝트만 쌓여 있다
• 화면 속 데모 말고, 실제 기기 위에서 돌아가는 걸 만들고 싶다
• 비전공에서 AI 개발로 넘어가고 싶은데, 어디서 시작할지 막막하다

교육 안내

• 교육 안내
• 교육 기간
• 2026.07.21 (화) ~ 2026.11.03 (화)
• 직무 400h + 비직무 160h
• 강의 시간
• 월~금 09~18시
• 하루 8h · 점심시간 휴게 1h
• 지원 자격
• 만 15세~34세 구직자
• 내일배움카드 필요 X
• 교육 장소
• 오프라인
• 포항 포스코 인재창조원 (지곡로 120, 세부 교육장 미정)
• 훈련을 위한 장비 대여 필요 시, 내부 대여 절차를 통해 대여가 가능합니다.
• 2026.7.21 (화) 개강
• 포항 포스코 인재창조원 (지곡로 120)

사용 도구

• Python
• VSCode
• Git · GitHub
• NumPy · Pandas
• Matplotlib · Seaborn
• OpenCV
• Aiven for MySQL
• MQTT (paho-mqtt)
• Streamlit
• NVIDIA Jetson Orin Nano Super
• Jetson.GPIO
• tegrastats
• Ultralytics YOLO
• PyTorch
• NVIDIA TensorRT
• 데이터 처리부터 AI 추론까지, 전 과정의 메인 언어.
• 코드 작성·디버깅·확장 기능까지, 전 과정의 메인 개발 환경.
• 버전 관리와 팀 협업, 통합 프로젝트 결과물 저장소.
• 제조데이터를 불러와 필터링·집계하고 불량률을 계산하는 데이터 처리 도구.
• 생산량·불량률 등 산업 데이터를 그래프로 시각화.
• 카메라 영상 처리와 이미지 위 판정 결과 표시를 담당하는 컴퓨터 비전 라이브러리.
• 검사 결과를 저장·조회하는 클라우드 관리형 데이터베이스.
• AI 판정 결과를 클라우드로 전송하는 산업 IoT 표준 메시징.
• 검사 이력·불량률·장비 상태를 보여주는 실시간 대시보드.
• 카메라 입력부터 실시간 AI 추론까지 직접 돌리는 Edge AI 디바이스.
• 판정 결과에 따라 LED·부저를 켜고 끄는 GPIO 제어 라이브러리.
• Jetson의 GPU·CPU·메모리 사용량을 실시간 모니터링하는 도구.
• 정상·불량 이미지를 학습해 품질을 판정하는 비전 AI 모델.
• YOLO 모델 학습과 추론을 구동하는 딥러닝 프레임워크.
• 모델을 Jetson에서 더 빠르게 추론하도록 가속·최적화하는 도구.
• ※ 커리큘럼과 도구 스택은 교육 상황에 따라 달라질 수 있습니다.

추천 대상

• 완성작이 없는 실무 공백 개발자
• 관련 전공·수업은 들었지만, 내세울 완성 프로젝트가 없는 분
• 만들다 멈춘 걸 끝내고 싶은 분
• 시작만 하고 완성 못 한 프로젝트를 이번엔 끝내고 싶은 분
• 화면 밖 실제 기기에서 동작시키고 싶은 분
• 데모를 넘어, 디바이스 위에서 실제 돌아가는 걸 만들고 싶은 분
• AI 개발로 전환하려는 커리어체인저
• 비전공·타 직무에서 AI 소프트웨어 개발로 넘어가려는 분
• 진로 방향을 검증하려는 분
• 이 길이 나에게 맞는지 직접 만들어보며 확인하려는 분
• 온디바이스 심화로 도약하려는 분
• 어느 정도 배경 위에 Edge AI라는 실무 전문성을 쌓고 싶은 분

지원 방법

• 모집 절차
• 1
• 서류 지원
• ~ 7.15 (수)
• 지원 동기와 학습 계획을 간단히 작성해주세요.
• 2
• 온라인 인터뷰
• 상시 진행
• 인터뷰 희망자 대상으로 개별 안내해드려요.
• 3
• 결과 발표
• 개인별 상시 안내
• 꼼꼼히 살펴보고 빠르게 결과를 알려드릴게요.
• 4
• 최종 합류
• 7.21 (화) 개강
• 안내 카카오톡과 함께 본 과정 여정이 시작돼요.

강사

• 미정
• K-뉴딜 아카데미 · PADDLE 트랙 리드 강사
• 포스코가 제작한 K-뉴딜 아카데미 과정입니다. NVIDIA Jetson으로 직접 동작하는 AI 품질검사 시스템을 만들며, 제조 도메인과 비전공자 교육을 모두 이해하는 강사진이 "기초가 잡혀야 AI도 도구가 된다"는 관점으로 설계했습니다.
• 온디바이스 AI
• 컴퓨터비전 / Vision AI
• NVIDIA Jetson · Edge AI
• 직접 만드는 실습 중심

학습 지원

• 월 50만원 훈련장려금
• 출석 기준 충족 시 최대 50만원의 훈련장려금이 지급됩니다.
• NVIDIA 정품 Jetson Orin Nano Super 실물 활용
• 카메라 입력부터 실시간 AI 추론까지, 전세계가 주목하는 NVIDIA의 AI 컴퓨터 실물로 직접 구현하며 실습합니다.
• 기숙사 지원
• 포항 외 거주자를 대상으로 기숙사를 지원합니다. (정원 한정)
• 현장 밀착 코칭
• 교육 기간 내내 강사진에게 코드 리뷰·디버깅·도메인 질문을 상시 할 수 있습니다.

참여 전 확인사항

• 수강 전 준비 사항
• 필수
• 실습용 PC
• VSCode가 돌아가는 PC면 충분합니다. 무거운 AI 작업은 NVIDIA Jetson과 클라우드에서 하니, 고사양 PC도 GPU도 필요 없습니다.
• 끝까지 해보겠다는 의지
• 이 과정은 "AI가 다 해주니 쉽다"가 아닙니다. 기초부터 직접 손으로 익히는 만큼, 완주 의지가 가장 중요한 준비물입니다.
• 권장
• 손으로 만드는 걸 좋아하는 마음
• 카메라로 찍고, AI로 판정하고, LED를 켜는 화면 안에 머물지 않고 실제로 동작하는 걸 만드는 과정입니다. 결과물이 눈앞에서 움직이는 데서 재미를 느낀다면 잘 맞습니다.
• 커리큘럼 포함
• 코딩·AI 사전 지식
• Python도, 딥러닝도, Jetson도 전부 PART 1부터 처음 다룹니다. 미리 공부해 올 필요 없습니다. 기초가 없다는 게 이 과정에선 단점이 아닙니다.
• 검사해보고 싶은 제품
• 평소 "이런 불량은 어떻게 잡지?" 싶은 제품이 있다면 떠올려 두세요. PART 5 팀 프로젝트 주제를 고를 때 그대로 출발점이 됩니다.
• NVIDIA Jetson을 만져보고 싶은 호기심
• 요즘 가장 주목받는 NVIDIA의 AI 컴퓨터를 직접 다뤄보고 싶었다면, 이 과정이 그 기회입니다.

수강료·수료 혜택

• 전액 국비지원
• 전액 국비 지원 (자비부담 0원)
• 월 50만원 훈련수당 지급
• 내일배움카드 필요 X
• 수강 가능 대상: 만 15세~34세 구직자
• 기숙사 지원 (포항 외 거주자 한정)
• 강사진에게 상시 질문 가능 (코드 리뷰 · 도메인 · 진로 상담)

수료 후

• 카메라로 제품을 비추면 AI가 정상·불량을 실시간으로 판정하는 시스템을, 처음부터 끝까지 직접 만들 수 있습니다.
• NVIDIA Jetson 위에서 직접 학습시킨 AI 모델을 돌리고, 30FPS 이상 실시간으로 추론하는 온디바이스 AI를 구현할 수 있습니다.
• AI의 판정 결과를 LED·부저로 출력하고, 클라우드 DB와 실시간 대시보드까지 연결하는 산업 현장형 전체 흐름을 다룰 수 있습니다.
• "AI를 배웠다"가 아니라 "공장에서 돌아가는 AI 시스템을 만들어 봤다"고 말할 수 있습니다.
• 세계가 주목하는 NVIDIA의 AI 장비를 직접 다뤄본 경험을, 당신의 것으로 가질 수 있습니다.

마무리

• 현장에서 AI가 직접 판단·반응하게 만드세요.
• 온디바이스AI는 클라우드가 닿지 않는 곳에서도 실시간으로 작동하는 산업 현장의 두뇌입니다.
• 청년 대상 · 100% 국비지원