SISA IT ACADEMY

- 자바 기본 문법 및 개념 : 변수, 조건문, 반복문, 함수 등
- 객체지향프로그래밍(OOP)개념 : 클래스, 객체, 상속, 다형성 등
- 예외처리 : try-catch문, 예외클래스 등
- 입출력(IO)처리 : 파일읽기 / 쓰기, 키보드 입력 등
- 컬렉션 프레임워크 : 리스트, 맵, Set등의 자료구조 활용

- 데이터베이스 기본 개념 : 테이블, 레코드, 필드 등
- 관계형 데이터 베이스 개요 : 테이블 간의 관계, 기본키, 외래키 등
- SQL 기본문법 : SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 등
- 데이터베이스 연동 : JDBC(Java Database Connectivity) 활용

- 웹 개발 기초 및 동작 원리와 클라이언트 - 서버 모델 이해
- HTML5+CSS3 활용 웹 페이지 구조화를 위한 태크와 요소와 스타일링과 레이아웃 디자인 구현
- JavaScript의 역할과 기본 문법 소개 및 함수 개념 이해
- JavaScript를 이용한 웹 페이지의 동적인 동작 구현
- Ajax와 비동기 통신 학습
- Ajax의 개념과 웹 애플리케이션에서의 활용 방법
- 서버 데이터를 비동기적으로 가져와 웹 페이지 업데이트
- React 개요와 특징
- JSX 문법 이해와 컴포넌트 개발 방법
- 컴포넌트의 상태(state)관리와 이벤트 처리
- React라우팅과 상태 관리
- ReactRouter활용 페이지 라우팅 구현
- 상태 관리 라이브러리 (예 : Redux,MobX) 사용법
- Axios 라이브러리를 활용한 서버와의 HTTP 통신 실습
- Node.js를 활용한 백엔드 서버 개발
- API엔드 포인트 작성 및 데이터처리 로직 구

- Spring Boot의 특징과 설정 방법 학습
- 자동 구성 및 개발 생산성 향상에 대한 이해
- SpringJDBC 또는 SpringDataJPA를 활용한 데이터베이스 연동 방법 학습
- ORM(Object-RelationalMapping) 개념과 활용 방법 학습

- 리눅스 운영체제 기본 개념 이해
- 리눅스 명령어와 파일 시스템 실습
- AWS구축및활용
- Docker기반의 가상화 및 클러스터링 기술
- Docker를 활용한 CI/CD 배포

- 주제1) 웹 기반의 커뮤니티 웹서비스 개발
- 주제2) 웹 기반의 교육관리시스템(LMS)개발
- 주제3) 웹 기반의 쇼핑몰 개발

- 파이썬 기초 및 심화
- 데이터분석기초(NumPy, Pandas 활용하여 데이터 다루기)
- 웹크롤링(BeautifulSoup,Selenium으로 데이터 수집)

- 데이터 전처리 (Preprocessing)
- 라벨링&주석달기(Annotation)
- 벡터화(WordEmbedding)

- 지도학습(분류/회귀), 비지도학습(군집화/PCA), 강화학습 개념 이해

- 트랜스포머 모델 이해
- Self-Attention, Positional Encoding, BERT/GPT 구조 이해
- PyTorh기본
- 텐서 개념, 신경망 기초, 손실 함수, 옵티마이저 학습
- 딥러닝모델구현
- CNN(이미지처리),RNN(시퀀스데이터),Transformer기반모델학습

- Google AI Studio 활용하여 Gemini 1.5 Flash(LLM) 실행
- Google AI Studio 활용하여 Gemini 1.5 Flash(LLM) 특정 지식 데이터 파인 튜닝
- Google AI Studio의 프롬프트 활용하여 파인 튜닝 결과 확인 및 개선방안 학습
- RAG 시스템 소개 및 활용 방안

- Google AI Studio 활용하여 Gemini 1.5 Flash(LLM)에 특정 지식 데이터 파인 튜닝 실습
- 오픈소스 챗봇시스템을 활용하여 챗봇 시스템 구축(예, llama-3-8b-instruct)
- LLM 설치 실습(Llama 3.1 8b 모델 설치)
- LLM 설치 후 챗봇시스템 활용하여 질문, 답변 형태로 설치 결과 테스트
- RAG 데이터 저장소(백터 DB - FAISS) 설치
- RAG 시스템 설치(도큐멘트 로더, 데이터 수집 변환 시스템, 데이터 임베딩 도구, 백터유 검색기능(FAISS내 검색기능), RAG 작업 스케쥴러)
- 데이터 임베딩 도구 활용하여 토크나이저와 백터화 결과 테스트
- LLM & RAG 다국어 최적화 시스템 설치(Meta의 NLLB 모델 설치)
- RAG 시스템의 백터 DB에 저장할 데이터 선정 작업
- RAG 데이터 저장소로 데이터 수집, 변환 및 저장
- 답변 자료 결합 처리 실습 : LLM 답변자료와 RAG시스템 답변자료를 결합하여 챗봇에서 볼 수 있도록 함
- LLM 답변과 RAG 시스템 답변자료 결합 후 다국어 변환 실습
- 이미지 LLM 설치(Llama 3.2 11b 모델 설치)
- LLM 설치 후 챗봇시스템 활용하여 질문, 답변 형태로 이미지 생성 사례 실습
- 스테이블 디퓨전 모델 설치 및 샘플 이미지 생성 실습

- 주제1) 웹기반의 커뮤니티 웹서비스 개발 + 생성형 AI 구축
- 주제2) 웹 기반의 교육 관리 시스템 (LMS)개발 + 생성형 AI 구축
- 주제3) 웹기반의 쇼핑몰 개발 + 생성형AI구축

- 기업 특강 , 채용동향 및 취업상담

- 프로젝트 발표회 / 수료식