LLM 기반 스마트팩토리 AI Assistant 개발

PART 1 · 웹 기반 AI 서비스 개발 기초 (120h)

HTML·CSS·JavaScript로 웹의 기초 다지기. 비동기 처리와 API 호출까지, AI 서비스 개발의 토대 구축.

• 학습 목표: 개발 환경·Git·GitHub 세팅 / HTML 문서 구조와 시맨틱 태그 / CSS 레이아웃·반응형·애니메이션 / JavaScript 문법·DOM·이벤트 처리 / 프론트엔드·백엔드 구조와 API 이해 / fetch·async/await 비동기 처리와 Open API 호출 실습
• 활용 도구: VSCode, Git, GitHub, HTML, CSS, JavaScript, Postman

PART 2 · 웹프레임워크 기반 서비스 구현 (40h)

React로 컴포넌트 기반 UI 구현. 상태 관리·라우팅·스타일링으로 동적인 웹 서비스 제작.

• 학습 목표: React 개념과 JSX·props / useState 상태 관리와 이벤트 처리 / useEffect·useRef로 사이드이펙트 다루기 / React Router 페이지 이동·URL 파라미터 / 컴포넌트 단위 스타일링
• 활용 도구: React, Vite, Node.js, React Router, CSS Module / styled-components

PART 3 · 제조 문서 및 현장 업무 이해 (40h)

제조 현장 문서를 이해하고, 문서를 올리는 화면과 받아주는 서버를 직접 구현.

• 학습 목표: 스마트 팩토리와 현장 문서 종류 이해 / 파일 업로드 UI와 useForm·FormData / Node.js·Express 서버와 라우트 구성 / multer 파일 업로드와 CORS / 프론트-백엔드 연동으로 문서 업로드·조회 기능 완성
• 활용 도구: React, Node.js, Express, multer, Postman

PART 4 · 클라우드 기반 서비스 운영 기초 (40h)

내 PC에서만 돌던 서비스를 클라우드로. MVC 리팩토링·DB 연동·AWS 배포로 인터넷에 올리기.

• 학습 목표: MVC 패턴과 라우터 분리 리팩토링 / 환경변수 안전 관리 / 관계형 DB·SQL 기초와 Supabase 연동 / EC2·리눅스 명령어·SSH 접속 / S3 파일 저장과 PM2 무중단 운영 / React 빌드·정적 호스팅 배포
• 활용 도구: AWS EC2, AWS S3, Supabase, PM2, Express, Linux

PART 5 · LLM API 활용 및 프롬프트 설계 (40h)

업로드한 문서를 AI가 읽고 답하게. AWS Bedrock과 프롬프트 설계로 제조 문서 기반 Q&A Assistant 구현.

• 학습 목표: LLM 개념·토큰·컨텍스트 윈도우·비용 구조 이해 / AWS Bedrock 연동과 채팅 기능 구현 / 시스템 프롬프트·멀티턴 대화 설계 / 제조 문서 기반 Q&A 구현 / 스트리밍 응답 처리 / 예외 처리·Rate limiting과 배포
• 활용 도구: AWS Bedrock, AWS SDK, React, Express, AWS

PART 6 · 통합 프로젝트 (120h)

1~5단원 역량을 모아 실제 제조 문서 기반 AI Assistant 웹서비스를 팀 단위로 구현. 설계부터 배포·발표까지 취업용 포트폴리오 완성.

• 학습 목표: 전체 아키텍처 설계와 팀 역할 분담 / 문서 업로드·텍스트 추출·검색 구현 / LLM API 연동·프롬프트 설계 / 채팅형 질의응답·관리자 대시보드 통합 구현 / EC2·S3 배포와 서비스 운영 / QA 기반 응답 품질 개선 / 라이브 시연 발표와 기술적 의사결정 설명
• 활용 도구: React 프론트엔드 + Node.js·Express 백엔드 + AWS(EC2·S3·Bedrock) + Supabase + GitHub

PART 7 · 취업 경쟁력 강화 & 산업 이해 (160h)

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

• 학습 목표: 품질·공정·설비 데이터 직무 이해로 지원 방향 구체화 / 제조 현장 안전·실무 감각 습득 / 협업·소통 역량과 자기 이해(MBTI·DISC) 강화 / 데이터 분석 프로젝트 기반 이력서·자기소개서 완성 / 직무별 면접 대응 전략 수립
• 활용 도구: 이력서·자기소개서 클리닉, 모의 면접, MBTI·DISC 진단, 직무·산업 사례 분석

과정 소개

• 제조 매뉴얼·작업지시서를
• LLM이 읽고 답하는
• 스팩 AI Assistant 제작.
• 웹 개발 기초 → React → AWS → 제조 문서 → LLM API 까지 직무 400시간 + 비직무 160시간 K-뉴딜 아카데미 과정.
• 400h
• 직무 시간
• 160h
• 비직무 시간

이런 고민을 하고 있다면

• ChatGPT는 매일 쓰는데, 그걸로 뭘 "만들어본" 적은 한 번도 없다
• 강의는 얕고 넓게 반복했는데, 처음부터 끝까지 완성한 프로젝트가 없다
• 비전공이라, "내가 이걸 진짜 따라갈 수 있을까" 첫 발이 안 떨어진다
• 만들어는 봤어도, 실제 인터넷에 배포까지 해본 적은 없다

교육 안내

• 교육 안내
• 교육 기간
• 2026.07.21 (화) ~ 2026.11.03 (화)
• 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

• VSCode
• Git · GitHub
• HTML · CSS
• JavaScript
• Postman
• React
• Vite
• React Router
• Node.js · Express
• multer
• Supabase
• AWS EC2 · S3
• PM2
• AWS Bedrock (LLM API)
• AWS SDK
• 코드 작성·디버깅·확장 기능까지, 전 과정의 메인 개발 환경.
• PART 1·6 · 버전 관리와 팀 협업, 통합 프로젝트 산출물·포트폴리오 저장소.
• PART 1 · 웹 문서 구조 설계와 레이아웃·반응형 스타일링.
• PART 1 · DOM 조작·이벤트·비동기 처리. 웹 동작 구현의 기본 언어.
• PART 1·3 · API 요청을 보내고 응답을 확인하는 테스트 도구.
• PART 2·3·6 · 컴포넌트 기반 UI와 상태 관리. 동적 웹 서비스 구현의 핵심 프레임워크.
• PART 2 · React 프로젝트 생성과 빠른 개발 빌드 환경.
• PART 2 · 페이지 이동과 URL 기반 라우팅 구현.
• PART 3·4·6 · 파일 업로드를 받고 API를 제공하는 백엔드 서버.
• PART 3 · 제조 문서 파일 업로드를 처리하는 서버 미들웨어.
• PART 4·6 · 문서 메타데이터를 저장·조회하는 BaaS 데이터베이스.
• PART 4·6 · 서버 운영·파일 저장·서비스 배포를 위한 클라우드 인프라.
• PART 4 · 서버를 상시 실행하고 무중단으로 운영하는 프로세스 관리 도구.
• PART 5·6 · 제조 문서를 읽고 질의에 답하는 LLM API.
• PART 5·6 · AWS Bedrock을 서버에서 호출하기 위한 개발 도구.

추천 대상

• 코딩이 처음인 완전 입문자
• AI에 끌렸지만 코딩 경험이 없어 첫 발을 못 뗀 분
• ChatGPT를 쓰기만 하던 분
• 매일 AI를 쓰지만, 직접 만들어본 적은 없는 분
• 비전공에서 AI로 전환하려는 구직자
• 전공·경력과 무관하게 AI 개발 쪽으로 방향을 바꾸려는 분
• 얕고 넓게만 배워온 분
• 여기저기 강의는 들었지만 완성한 프로젝트가 없는 분
• 배포까지 해본 결과물이 필요한 분
• "만들었다"를 넘어 실제 배포까지 해봤다고 말하고 싶은 분
• 문서 기반 AI를 만들어보고 싶은 분
• 제조 매뉴얼·문서를 LLM으로 답하게 하는 서비스를 직접 만들고 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

• Ethan
• LLM · 풀스택 AI Assistant 강사
• 웹 개발 기초부터 LLM API · RAG · 클라우드 배포까지, 비전공자도 풀스택 AI Assistant 를 직접 만들 수 있도록 끌어주는 실전형 멘토.
• LLM · RAG
• 풀스택 웹서비스
• 클라우드 배포

학습 지원

• 월 50만원 훈련장려금
• 출석 기준 충족 시 최대 50만원의 훈련장려금이 지급됩니다.
• ChatGPT Plus 지원
• 교육에서 직접 사용하지는 않지만, 교육생의 자기주도 학습을 위해 ChatGPT Plus 플랜을 추가 지원합니다.
• 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.
• ※ 제공되는 AI 지원 항목은 운영 상황에 따라 유사한 구성의 다른 AI 서비스로 대체될 수 있습니다.

참여 전 확인사항

• 수강 전 준비 사항
• 필수
• 실습용 PC
• VSCode · Node.js가 설치되어 돌아가는 PC만 있으면 충분합니다. (GPU 불필요, 사양 부담 없음)
• 권장
• 꾸준히 따라올 의지
• 사전 지식보다 끝까지 해보겠다는 마음이 중요합니다. 그 의지만 있다면 완주까지 저희가 함께합니다.
• 관심 있는 제조 문서·현장 분야
• 관심 있는 제조 현장 문서나 업무를 떠올려 두면 PART 6에서 프로젝트 주제를 고르고 방향을 잡을 때 수월합니다.
• 커리큘럼 포함
• 코딩을 몰라도 OK
• AI가 코드를 짜줘도, 기초를 모르면 고치지도 다루지도 못합니다. 그래서 PART 1에서 개발 환경부터 HTML·CSS·JavaScript까지 직접 손으로 익힙니다.
• AI·LLM 사전 지식 불필요
• LLM 개념과 프롬프트 설계는 PART 5에서 처음부터 다룹니다. 미리 공부해 올 필요 없습니다.
• 서버·클라우드도 처음부터
• 백엔드와 AWS 배포가 막막해도 괜찮습니다. PART 3~4에서 단계별로 직접 만들고 올려봅니다.

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)
• AI 지원

수료 후

• 문서 업로드 + 질의응답 기능을 포함한 웹서비스
• 작업지시 / 정비매뉴얼 지원 AI Assistant 프로토타입
• 기획부터 배포까지 직접 만든 단 하나의 포트폴리오

마무리

• 문서를 읽는 시간을 AI 에게 맡기세요.
• 베테랑의 노하우를 LLM 이 대신 답하고, 사람은 판단과 결정에 집중할 수 있습니다.
• 청년 대상 · 100% 국비지원