기업이 먼저 뽑는 AI 인재,
AI 리서처
6개월 후 취업하기
6개월 후 취업하기
교육 기간
2026. 10. 21(수) ~ 2027. 04. 13(화)
매주 월~금 10:00 ~ 18:00 (6개월 과정)
교육 비용
15,246,000원 → 50만원
5만원으로 시작 가능!
교육 방법
100% 실시간 온라인100% 실시간 온라인
수강 혜택
훈련장려금
최대 180만원최대 180만원
논문 지원금 1편당 최대
최대 150만원 지급최대 150만원 지급
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매주 월~금 10:00 ~ 18:00 (6개월 과정)
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논문 지원금 1편당 최대
최대 150만원 지급최대 150만원 지급
AI가 틀린 답을 자신 있게
말하는 이유는 뭘까요?
AI에게 묻기 전에, 직접 대답해보세요.
AI에게 묻기 전에, 직접 대답해보세요.
AI가 틀린 답을 자신 있게
말하는 이유는 뭘까요?
AI에게 묻기 전에, 직접 대답해보세요.
대답하셨나요?
대답하셨나요?
대답하셨나요?
말문이 막힌다면 아직 내 지식이 아닙니다.
말문이 막힌다면 아직 내 지식이 아닙니다.
말문이 막힌다면 아직 내 지식이 아닙니다.
지식이 공짜가 된 시대,
정답에 익숙해지는 것은 위험합니다.
지식이 공짜가 된 시대,
정답에 익숙해지는 것은
위험합니다.
누군가 답을 알려주는 순간,
스스로 생각하는 과정은 멈추니까요
이제 필요한 건 질문하고 검증하며
스스로 답을 만들어가는 힘입니다.
이제 필요한 건 질문하고 검증하며
스스로 답을 만들어가는 힘입니다.
이제 필요한 건 질문하고 검증하며
스스로 답을 만들어가는 힘입니다.
직접 목소리를 내는 수업,
무엇을 바꿀까요?
수백 개의 STEM 수업에서
그 변화가 확인됐습니다.
전통식 강의 대비
시험 성과 평균
약 6% 향상
낙제·중도포기율
약 35% 감소
(5)
6개월 동안 수강생들은 논문 등을 통해
최신 기술을 스스로 습득하는 방법을 익혔고,
깊이 있는 전공지식을 쌓았습니다.
이 캠프는 인공지능 분야에서 고급 인력으로
성장하는 데 필요한 지식과 역량을 압축적으로
습득할 수 있도록 도와주었고,산업 전반에 이해도를 높이는 데도
큰 도움이 되었습니다.(5)
자기주도적 그리고 협동적인 학습으로
다같이 빠르고 효율적인 성장을 도모하는
훈련이었습니다. 여러 사람들과 얻는 공유된 이익은
질과 양이 다릅니다.(5)
중간중간 포기할까? 하는 어려움도 많았는데
끝까지 완주하게 되어 자랑스럽습니다.
이전에는 내가 코딩을? 게다가 AI를 한다는 것은
상상도 못했던 분야였지만
지금은 자신있게 해볼 수 있게 되었습니다.
누구나 이렇게 시작하는 것 아닐까요?
저의 한계를 벗어나 한단계 도약할 수 있는
기회를 주신 훈련기관과
모든 관계자 분들에게 감사드립니다.(5)
어려웠지만 재밌었고 제 스스로가 한 단계 성장한
느낌이 들어서 좋았습니다.
또한 이 프로그램에서 직업 관련 세미나를 진행해주셔서
취업을 하는데 더 큰 도움이 될 것 같습니다.(5)
부족했던 부분들을 깨닫고
개선해 나갈 수 있었던 시간이었습니다.(5)
처음에는 온라인의 한계로 인해
수업 운영이 잘 될까에 대한 걱정을 가진
상태로 참여를 했는데 체계적으로 잘 준비된
프로그램으로 전혀 문제 없었다.오히려 온라인으로 너무 편하게 잘 진행했다.
그리고 수업 진행해주시는 퍼실리테이터,
관리 해주시는 매니저님들도 비전공자인 내가
수업을 잘 들을 수 있게 보조해주셔서
끝까지 많이 배워갈 수 있었다.(5)
이론을 단순히 설명하는 데 그치지 않고,
실제로 적용해 볼 수 있는 예시와 실습이 함께 있어서
“배운 것을 내 것으로 만드는” 느낌이 강했어요.
무엇보다 질문을 했을 때 항상 성심껏
답변해 주시고, 스스로 생각해서
답에 도달할 수 있도록 방향을 잡아 주신 점이
정말 도움이 됐습니다.(5)
수강자가 들을 수 있는 최고의 선택
(5)
부족한 지식들을 보완할 수 있었으며
프로젝트도 다양하게 진행해서
포트폴리오로 채울 수 있는 부분들이 많았습니다.
딥러닝 연구에 관심이 많다면 해당 과정을
수강하는 것을 적극 추천드립니다.(5)
연구적인 관점과 실무적인 관점이 적절히
혼합되어 배워서 좋았다. 특히,
AI 기술에 대한 최근 동향을 알 수 있었고
단순한 코드 능력이 아닌 모델 기법을
배울 수 있어서 유익한 과정이었다.
지원과 가이드도 잘해줘서 좋았다.
(5)
6개월 동안 수강생들은 논문 등을 통해
최신 기술을 스스로 습득하는 방법을 익혔고,
깊이 있는 전공지식을 쌓았습니다.
이 캠프는 인공지능 분야에서 고급 인력으로
성장하는 데 필요한 지식과 역량을 압축적으로
습득할 수 있도록 도와주었고,산업 전반에 이해도를 높이는 데도
큰 도움이 되었습니다.(5)
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(5)
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다같이 빠르고 효율적인 성장을 도모하는
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누구나 이렇게 시작하는 것 아닐까요?
저의 한계를 벗어나 한단계 도약할 수 있는
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모든 관계자 분들에게 감사드립니다.(5)
어려웠지만 재밌었고 제 스스로가 한 단계 성장한
느낌이 들어서 좋았습니다.
또한 이 프로그램에서 직업 관련 세미나를 진행해주셔서
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처음에는 온라인의 한계로 인해
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상태로 참여를 했는데 체계적으로 잘 준비된
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그리고 수업 진행해주시는 퍼실리테이터,
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실제로 적용해 볼 수 있는 예시와 실습이 함께 있어서
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무엇보다 질문을 했을 때 항상 성심껏
답변해 주시고, 스스로 생각해서
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혼합되어 배워서 좋았다. 특히,
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단순한 코드 능력이 아닌 모델 기법을
배울 수 있어서 유익한 과정이었다.
지원과 가이드도 잘해줘서 좋았다.
아이펠 수강생들도
이 변화를 직접 체감했습니다.
*출처: 고용24 아이펠 딥러닝 개발자 도약 과정
(5)
6개월 동안 수강생들은 논문 등을 통해
최신 기술을 스스로 습득하는 방법을 익혔고,
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상상도 못했던 분야였지만
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누구나 이렇게 시작하는 것 아닐까요?
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기회를 주신 훈련기관과
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어려웠지만 재밌었고 제 스스로가 한 단계 성장한
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부족했던 부분들을 깨닫고
개선해 나갈 수 있었던 시간이었습니다.
*출처: 고용24 아이펠 딥러닝 개발자 도약 과정
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그래서 아이펠에는
강사가 없습니다.
그래서 아이펠에는
강사가 없습니다.
설명을 듣는 시간보다 학생들이 서로
질문하고 답하는 시간이 더 많습니다.
설명을 듣는 시간보다 학생들이 서로
질문하고 답하는 시간이 더 많습니다.
기존 주입식 학습 방식
대신 생각을 이끄는
퍼실리테이터가 있습니다.
대신 생각을 이끄는
퍼실리테이터가 있습니다.
퍼실리테이터(Facilitator)는 정답을 가르치는 대신,
질문을 확장하고 방향을 이끌며 스스로 답을 만들도록 돕습니다.
퍼실리테이터(Facilitator)는 정답을 가르치는 대신,
질문을 확장하고 방향을 이끌며
스스로 답을 만들도록 돕습니다.
아이펠 학습 방식
모두가 학생이자, 서로가 강사가 되는
액티브러닝 Active Learning
모두가 학생이자, 서로가 강사가 되는
액티브러닝
Active Learning
직접 목소리를 내는 수업,
무엇을 바꿀까요?
수백 개의 STEM 수업에서
그 변화가 확인됐습니다.
전통 강의식 대비
시험 성과 평균
약 6% 향상
낙제·중도포기율
약 35% 감소
아이펠 수강생들도
이 변화를 직접 체감했습니다.
(5)
6개월 동안 수강생들은 논문 등을 통해
최신 기술을 스스로 습득하는 방법을 익혔고,
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이 캠프는 인공지능 분야에서 고급 인력으로
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(5)
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저의 한계를 벗어나 한단계 도약할 수 있는 기회를 주신
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(5)
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(5)
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(5)
연구적인 관점과 실무적인 관점이 적절히
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배울 수 있어서 유익한 과정이었다.
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(5)
처음에는 온라인의 한계로 인해
수업 운영이 잘 될까에 대한 걱정을 가진
상태로 참여를 했는데 체계적으로 잘 준비된 프로그램으로
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*출처: 고용24 아이펠 딥러닝 개발자 도약 과정
수료생 92%가 추천한 과정,
수료생 92%가 추천한 과정,
AI 리서처 트랙
AI 리서처 트랙
수료생 92%가 추천한 과정,
AI 리서처 트랙
24주 후
24주 후
24주 후
스스로 답을 찾는
AI 리서처가 됩니다.
스스로 답을 찾는
AI 리서처가 됩니다.
딥러닝 모델링부터 논문 탐구, 프로젝트 수행까지
필요한 역량을 단계적으로 완성합니다.
딥러닝 모델링부터 논문 탐구, 프로젝트 수행까지
필요한 역량을 단계적으로 완성합니다.
Core 1
딥러닝 이해·분석 역량
데이터 처리부터 모델 학습·평가까지,
딥러닝의 매커니즘을 직접 파헤칩니다.
데이터 처리
모델 학습
평가·분석
Core 2
CV·NLP 모델링 역량
CV와 NLP의 주요 모델을 이해하고,
직접 구현·학습하며 역량을 확장합니다.
Detection
Segmentation
Transformer
Core 3
AI 논문 탐구 역량
최신 AI 논문을 직접 읽고 구조를 해부하며,
핵심 아이디어를 검증합니다.
논문 읽기
트렌드 파악
논문 작성
Core 4
프로젝트 수행 역량
기업 연계 포함 3개의 프로젝트를 통해,
실험과 개선을 주도하는 역량을 기릅니다.
기업 연계 프로젝트
실무자 멘토링
Core 1
딥러닝 이해·분석 역량
데이터 처리부터 모델 학습·평가까지,
딥러닝의 매커니즘을 직접 파헤칩니다.
데이터 처리
모델 학습
평가·분석
Core 2
CV·NLP 모델링 역량
CV와 NLP의 주요 모델을 이해하고,
직접 구현·학습하며 역량을 확장합니다.Detection
Segmentation
Transformer
Core 3
AI 논문 탐구 역량
최신 AI 논문을 직접 읽고 구조를 해부하며,
핵심 아이디어를 검증합니다.논문 읽기
트렌드 파악
논문 작성
Core 4
프로젝트 수행 역량
기업 연계 포함 3개의 프로젝트를 통해,
실험과 개선을 주도하는 역량을 기릅니다.기업 연계 프로젝트
실무자 멘토링
아이펠이 설계한
24주 딥다이브 로드맵
2026년
2027년
10월
11월
12월
1월
2월
3월
4월
머신러닝·딥러닝 기초
데이터 처리 → 모델 학습 → 평가·분석
딥러닝 모델 End-to-End 학습
데이터 준비 → 모델 선정 → 성능 개선
데이터 분류 및 성능 개선 프로젝트
데이터 전처리 및 모델 성능 개선까지
CV·NLP 모델 구현
대표 모델 구현과 성능 분석
생성형 AI·모델 응용
이미지 생성모델·RAG·AI Agent 응용
자유 주제 팀 프로젝트
자유주제 기획부터 구현·발표까지
최신 AI 논문 탐구
논문 읽기 → 구조 이해 → 연구 흐름 파악
기업 연계 최종 프로젝트
내 손으로 직접 기업 문제 해결 프로젝트까지
사용 도구
GitHub
Linux
Python
학습 키워드
머신러닝
딥러닝
모델 평가
머신러닝·딥러닝 기초
1주차
온보딩
모두의연구소와 아이펠 교육 철학의 이해하기
아이펠을 AI 학교라고 부르는 이유, 커뮤니티 기반 성장형 교육이란 무엇인지 이해하기
아이펠 교육 방식 이해하기
게임형 퀘스트 유형 설명 및 실습하기
과정에서 목표로 하는 성장 이미지 공유하기
개발자의 기초 소양 갖추기
GitHub 사용 방법을 이해하고 실습하기
터미널로 배우는 리눅스 운영체제 이해하기
개발자의 글쓰기 전략과 필요성 이해하기
2-3주차
머신러닝과 딥러닝의 학습 프로세스 이해
러닝 모델 학습에서 발생 가능한 문제점을 이해하고, 해결 방안 도출하기
평가 지표를 설정하고 분석하는 법 이해하기
머신러닝과 딥러닝
머신러닝의 전반적인 프로세스와 머신러닝의 특징 및 기본 개념 이해하기
데이터 정제, 시각화, 모델 설계에 필요한 다양한 라이브러리 학습하기
인공신경망과 딥러닝
인공신경망의 구조와 딥러닝의 기본적인 원리 학습하기
10월
2026
머신러닝·딥러닝 기초
데이터 처리 → 모델 학습 → 평가·분석
11월
딥러닝 모델 End-to-End 학습
데이터 준비 → 모델 선정 → 성능 개선
1월
2027
1월
2027
Project01
데이터 분류 및 성능 개선 프로젝트
데이터 전처리 및 모델 성능 개선까지
생성형 AI·모델 응용
이미지 생성모델·RAG·AI Agent 응용
12월
CV·NLP 모델 구현
대표 모델 구현과 성능 분석
Project02
자유 주제 팀 프로젝트
자유주제 기획부터 구현·발표까지
2월
최신 AI 논문 탐구
논문 읽기 → 구조 이해 → 연구 흐름 파악
3월
4월
Project03
기업 연계 최종 프로젝트
내 손으로 직접 기업 문제 해결 프로젝트까지
AI 리서처 트랙 합류하기
실험과 실무를 잇는
3개의 프로젝트
실험과 실무를 잇는
3개의 프로젝트
신입에게 부족한 실전 경험을 채워,
면접에서 막힘없이 풀어낼 나만의 이야기를 만듭니다.
신입에게 부족한 실전 경험을 채워,
면접에서 막힘없이 풀어낼 나만의 이야기를 만듭니다.
Project 01
데이터 분류 및 성능 개선 프로젝트
주어진 데이터셋으로 모델의 성능을 개선하는 프로젝트입니다.
실제 실무에서 마주할 수 있는 문제를 추가해 데이터 생성까지 직접 시도합니다.
주요 활동
• 데이터 EDA 및 전처리
• 데이터 증강, 데이터 생성
• 모델 선정 및 성능 개선 시도, 요인 분석
• 실험 내용·시각화를 담은 발표자료 제작 및 발표
기술 스택
Pytorch
자연어 이해(NLU)
텍스트 분류
프롬프트 엔지니어링
데이터 증강·생성
모델 개선·평가지표 이해
Project 02
자유 주제 팀 프로젝트
Project 03
기업 연계 최종 프로젝트
Project 01
데이터 분류 및 성능 개선 프로젝트
Project 02
자유 주제 팀 프로젝트
Project 03
기업 연계 최종 프로젝트
Project 01
데이터 분류 및 성능 개선 프로젝트
주어진 데이터셋으로 모델의 성능을 개선하는 프로젝트입니다.
실제 실무에서 마주할 수 있는 문제를 추가해 데이터 생성까지 직접 시도합니다.
주요 활동
• 데이터 EDA 및 전처리
• 데이터 증강, 데이터 생성
• 모델 선정 및 성능 개선 시도, 요인 분석
• 실험 내용·시각화를 담은 발표자료 제작 및 발표
기술 스택
Pytorch
자연어 이해(NLU)
텍스트 분류
프롬프트 엔지니어링
데이터 증강·생성
모델 개선·평가지표 이해
Project 02
자유 주제 팀 프로젝트
Project 03
기업 연계 최종 프로젝트
*클릭하면 프로젝트 상세 내용을 확인하실 수 있습니다.
딥러닝 모델 End-to-End 학습
4-7주차
다양한 딥러닝 모델 End to End 학습
• 데이터 준비와 전처리의 방법론 이해하고 실습하기
• CNN, RNN~ Transformer까지 계열별 기본 모델을 학습시키면서 원리 이해하기
• Task별 딥러닝 적용의 원인을 이해하고 구현하기
• 데이터에 적절한 방법론의 종류를 이해하고 적용하기
학습 키워드
CNN
RNN
Transformer
데이터 전처리
최신 AI 논문 탐구
14-16주차
논문 읽기
• 논문을 빠르게 읽고 효과적으로 이해하는 노하우 배우기
• 전공별 트렌드에 맞는 HOT한 모델 이해하기
• CV, NLP를 아우르는 MultiModal 모델 이해하기
• 논문 쓰는 노하우 배우기
• CV: 3D gaussian splatting - Instance segmentation - ViT - DETR (+Dino)
• NLP: Transformer-RAG Survey paper - QLoRA
(+LoRA) - Deepseek-r1(+Deepseek-v3)
• 공통: ComKD CLIP(+CLIP) - Masked
AutoEncoder • Segment anything - LLaVA (LLaVA-o1)
*논문은 트렌드를 반영하여 달라질 수 있음
사용 도구
deepseek
학습 키워드
ViT
DETR
QLoRA
CLIP
LLaVA
CV·NLP 모델 구현
8-11주차
컴퓨터비전(CV)
• Detection과 Segmentation 이론적 배경과 기술 학습하기
• CNN을 분석하기 위한 XAI Tool 구현과 적용하기
• OCR 기본 원리 이해하고 구현하기
• CV 최신 트렌드 모델 이해하기
자연어처리(NLP)
• Attention 이해하기
• Transformer / Bert 이해하고 구현하기
• Hugging Face 모델 사용법 이해하고 학습 루프 구현하기
• NLP 최신 트렌드 모델 이해하기
사용 도구
Hugging Face
학습 키워드
CV
NLP
Detection
Segmentation
OCR
Transformer
Attention
생성형 AI·모델 응용
12-13주차
이미지 생성모델
• VAE, DDPM 을 거쳐 생성모델의 발전에 이바지한
Stable Diffusion 수학적 이론과 구조 파악하기
• DiT, Flow matching 등 최신 트렌드 확인하기
모델 응용
• Langchain / RAG 등 현업에서 각광받는 기술 익히기
• Agentic AI 로 단일 모델로 불가능한 태스크 해결하기
사용 도구
Langchain
학습 키워드
Diffusion
RAG
AI Agent
DiT
Flow Matching
머신러닝·딥러닝 기초
1주차
온보딩
• 모두의연구소와 아이펠 교육 철학의 이해
• 아이펠을 AI 학교라고 부르는 이유, 커뮤니티 기반 성장형 교육이란 무엇인지 이해하기
아이펠 교육 방식 이해하기
• 게임형 퀘스트 유형 설명 및 실습하기
• 과정에서 목표로 하는 성장 이미지 공유하기
개발자의 기초 소양 갖추기
• GitHub 사용 방법을 이해하고 실습하기
• 터미널로 배우는 리눅스 운형체제 이해하기
• 개발자의 글쓰기 전략과 필요성 이해하기
2-3주차
머신러닝과 딥러닝
• 머신러닝의 전반적인 프로세스와 머신러닝의 특징 및 기본 개념 이해하기
• 데이터 정제, 시각화, 모델 설계에 필요한 다양한 라이브러리 학습하기
인공신경망과 딥러닝
• 인공신경망의 구조와 딥러닝의 기본적인 원리 학습하기
머신러닝과 딥러닝의 학습 프로세스 이해
• 러닝 모델 학습에서 발생 가능한 문제점을 이해하고, 해결 방안 도출하기
• 평가 지표를 설정하고 분석하는 법 이해하기
사용 도구
GitHub
Linux
Python
학습 키워드
머신러닝
딥러닝
모델 평가
Project03
기업 연계 최종 프로젝트
17-24주차
프로젝트 기획 및 PoC LAB
• 아이디어를 구현하기 위한 합리적인 프로젝트 계획하기
• 계획의 구현 가능성과 문제점을 파악하고, 주어진 환경 자원에 맞춰 고도화하기
프로젝트 관리
• 팀장, 팀원으로 기한 내 계획된 프로젝트를 완수하기 위한 시간관리, 자원 배분 등 매니징 능력 등 소프트스킬 기르기
프로젝트 실행 및 문제 해결 역량 기르기
• 파이프라인 구성과 커스텀 함수 등 다양한 구현 능력 기르기
• 구현 중 발생하는 다양한 문제 해결 능력 기르기
Project02
자유 주제 팀 프로젝트
해결하고자 하는 task로 팀 프로젝트 수행
• 목표 정의 및 자료 확보를 통한 연구 계획 수립하기
• 주제에 적합한 데이터 탐색과 가공 진행하기
• 최적의 알고리즘 결정하기
• 검증을 위한 메트릭 선정과 산출물 해석하기
• 효율 개선을 위한 체계적인 접근법 채택하기
• 평가를 통해 최종 결과물 리뷰 받기
Project01
데이터 분류 및 성능 개선 프로젝트
주어진 task로 팀 프로젝트 수행
• Task에 맞는 EDA와 전처리 실습하기
• 적절한 모델 선정하기
• 평가를 위한 지표 설정과 결과 분석하기
• 성능향상을 위한 논리적인 방법론 선택하기
• 심사를 통해 프로젝트 결과물 피드백 받기
배운 것을 완벽하게 내 것으로!
액티브러닝은 이렇게 실현됩니다.
액티브러닝은 이렇게 실현됩니다.
배운 것을 완벽하게 내 것으로!
액티브러닝은
이렇게 실현됩니다.
취업 경쟁력을 만드는
아이펠의 네 가지 학습 방식
학습 방식 1
인터랙티브 LMS 노드
질문에 답하고 코드를 단계별로 실행하며,
AI 모델을 처음부터 끝까지 직접 완성합니다.
학습 방식 2
퀘스트 기반 학습
배운 내용을 모두가 이해할 수 있도록 설명하며,
스스로 지식을 체화합니다.학습 방식 3
논문 탐구, 슬로우 페이퍼
최신 AI 논문을 함께 파고들며,
모델의 핵심 구조와 원리를 깊이 이해합니다.학습 방식 4
자유 연구, 365 Challenge
직접 탐구하고 싶은 주제를 정하고,
365달러를 지원받아 아이디어를 실현합니다.
학습 방식 1
인터랙티브 LMS 노드
질문에 답하고 코드를 단계별로 실행하며,
AI 모델을 처음부터 끝까지 직접 완성합니다.
학습 방식 2
퀘스트 기반 학습
배운 내용을 모두가 이해할 수 있도록 설명하며,
스스로 지식을 체화합니다.학습 방식 3
논문 탐구, 슬로우 페이퍼
최신 AI 논문을 함께 파고들며,
모델의 핵심 구조와 원리를 깊이 이해합니다.학습 방식 4
자유 연구, 365 Challenge
직접 탐구하고 싶은 주제를 정하고,
365달러를 지원받아 아이디어를 실현합니다.
교육·강의 평균 경력 약 9년!
교육·강의 평균 경력 약 9년!
이 모든 과정을 함께하는
전담 퍼실리테이터팀
이 모든 과정을 함께하는
전담 퍼실리테이터팀
아이펠은 전담 팀으로 운영되어
필요한 콘텐츠는 더 빠르게,
학습 퀄리티는 더 안정적으로 유지합니다.
아이펠은 전담 팀으로 운영되어
필요한 콘텐츠는 더 빠르게,
학습 퀄리티는 더 안정적으로 유지합니다.
대표 이력
대표 이력
· 주요 글로벌 AI 학회 Workshop 논문 채택
· 주요 글로벌 AI 학회 Workshop 논문 채택
- MICCAI 2026 · ICML 2026 · NeurIPS 2024 등
· 대기업·대학·공공기관 AI 교육 경험
· 대기업·대학·공공기관 AI 교육 경험
- LG · 삼성 · SK · 연세대 · 새싹 청년취업사관학교 등
· AI·로보틱스 산업 실무 경험
· AI·로보틱스 산업 실무 경험
- 자율주행 로봇 · LLMOps · AI 서비스 운영 등
· 연구·교육 전문성
· 연구·교육 전문성
- 박사·박사과정 수료·석사 학위 보유 구성원 포함
Al 리서처 수강생이 직접 평가한
아이펠 퍼실리테이터 추천지수
*아이펠 내부 설문 기준, 2026년 3~6월 평균
-100-75-65-250+25+65+75+100
우수 기준
아이펠 최고
-100-75-65-250+25+65+75+100
우수 기준
아이펠 최고
커리큘럼·콘텐츠 설계
교육팀이 목표와 학습 단계에 맞춰
커리큘럼을 설계하고, 필요한 학습
콘텐츠를 직접 제작합니다.
교육팀이 목표와 학습 단계에 맞춰
커리큘럼을 설계 하고, 필요한 학습 콘텐츠를
직접 제작합니다.
팀 기반 학습 운영
개인별 진도와 학습 상태를 살피고,
문제 해결형 과제, 논문 읽기, 토론 등으로
학습 전 과정을 지원합니다.
개인별 진도와 학습 상태를 살피고,
문제 해결형 과제, 논문 읽기, 토론 등으로
학습 전 과정을 지원합니다.
개인별 진도와 학습 상태를 살피고,
문제 해결형 과제, 논문 읽기, 토론 등으로 학습 전 과정을 지원합니다.
SOTA 콘텐츠 업데이트
SOTA 논문과 최신 AI 기술을 반영해,
학습 자료·실습 과제·AI 뉴스 등 콘텐츠를
지속 업데이트합니다.
SOTA 논문과 최신 AI 기술을 반영해,
학습 자료·실습 과제·AI 뉴스 등 콘텐츠를
지속 업데이트합니다.
SOTA 논문과 최신 AI 기술을 반영해, 학습 자료·실습 과제·AI 뉴스 등 콘텐츠를 지속 업데이트합니다.
24주 후
스스로 답을 찾아낸
수료생들의 AI 연구 성과
스스로 답을 찾아낸
수료생들의 AI 연구 성과
아이펠 수료생들의 연구 논문은 매년
세계 TOP3 AI 학회에 채택되고 있습니다.
아이펠 수료생들의 연구 논문은 매년
세계 TOP3 AI 학회에 채택되고 있습니다.
RESEARCH PUBLICATIONS
논문 다운로드
MICCAI 2026
Workshop MSB EMERGE
GPT-DBR: Decoding-Based Language-Model Regression for CT-Derived Lung-Function Estimation
ICML 2026
Culture x AI
What Gets Lost When Memory Becomes Media? Evaluating AI-Generated Oral History Visualization
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MICCAI 2026
Workshop MSB EMERGE
GPT-DBR: Decoding-Based Language-Model Regression for CT-Derived Lung-Function Estimation
ICML 2026
Culture x AI
What Gets Lost When Memory Becomes Media? Evaluating AI-Generated Oral History Visualization
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MICCAI 2026
Workshop MSB EMERGE
GPT-DBR: Decoding-Based Language-Model Regression for CT-Derived Lung-Function Estimation
ICML 2026
Culture x AI
What Gets Lost When Memory Becomes Media? Evaluating AI-Generated Oral History Visualization
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이 연구 경험은
채용공고 속 우대조건이 됩니다.
이 연구 경험은 채용공고 속
우대조건이 됩니다.
kakao mobility
머신러닝
Research Scientist
• 관련 분야 석·박사 또는 연구 경험
• CVPR·ICCV·NeurIPS 등
저서·학술활동 우대
kakao mobility
머신러닝 Research Scientist
관련 분야 석·박사 또는 연구 CVPR·ICCV·NeurIPS 등 저서·학술활동 우대
kakao mobility
머신러닝 Research Scientist
• 관련 분야 석·박사 또는 연구 경험
• CVPR·ICCV·NeurIPS 등 저서·학술활동 우대
우아한형제들
데이터 엔지니어링
(딜리버리 MLOps)
• 주요 AI·ML 학회 논문 게재 경험 우대
우아한형제들
데이터 엔지니어링 (딜리버리 MLOps)
주요 AI·ML 학회 논문 게재 경험 우대
우아한형제들
데이터 엔지니어링 (딜리버리 MLOps)
주요 AI·ML 학회 논문 게재 경험 우대
컬리
데이터
사이언티스트
• 관련 분야 국제 학술대회 또는
국제학술논문 게재 경험 우대
컬리
데이터 사이언티스트
관련 분야 국제 학술대회 또는
국제학술논문 게재 경험 우대
컬리
데이터 사이언티스트
관련 분야 국제 학술대회 또는
국제학술논문 게재 경험 우대
미리디
ML
Engineer
• 컴퓨터공학·머신러닝 관련 연구 역량
• Top-tier 학회 논문 게재
및 제출 경험 우대
미리디
ML Engineer
컴퓨터공학·머신러닝 관련 연구 역량 Top-tier 학회 논문 게재 및 제출 경험 우대
미리디
ML Engineer
컴퓨터공학·머신러닝 관련 연구 역량 Top-tier 학회 논문 게재 및 제출 경험 우대
문제 정의
연구·기술 탐색
실험과 검증
분석과 개선
연구 경험이 보여주는 건 [문제 해결 역량] 입니다.
채용 우대조건 갖추기
아이펠에서의 경험이
취업 경쟁력이 되도록
프로젝트로 쌓은 실전 역량을
채용 시장에서 통하는 포트폴리오와 답변으로 만들어드립니다.
수강 중
수료 후
STEP 01
|
1:1 커리어 상담 및 채용 정보 제공
경험과 역량을 잇는 맞춤형 커리어 설계
1:1 오픈 채팅방 운영 상담
최신 채용 정보 제공
1:1 진로·직무 상담 : 교육 중 2회의 정기 상담과 상시 상담을 통해 나에게 맞는 진로·직무 방향을 구체화합니다.
채용 정보 제공 : 최신 채용 정보를 정기적으로 공유해 체계적인 취업 준비를 할 수 있도록 지원합니다.
STEP 02
|
모두멘토의 1:1 취업 멘토링
현직자와 함께 설계하는 커리어 로드맵
커리어 로드맵 수립
액션 플랜 설계
아이펠 수강생만을 위해 구성된 50여 명의 현직자 네트 워크를 통해 맞춤형 멘토링을 제공합니다.
총 4회에 걸쳐 취업•창업•대학원 진학까지, 개인 목표에 맞춘 고밀도 가이드를 제시합니다.
STEP 03
|
1% 현직자의 실무 인사이트 특강
실무 인사이트 기반 개인 맞춤형 취업 역량 코칭
최신 AI·데이터 트렌드
이력서·포트폴리오 정밀 첨삭
모의면접 특강 및 코칭
평균 만족도 4.5! 최신 AI·데이터 트렌드부터 실무에서 바로 통하는 인사이트까지 제공합니다.
현직자가 채용 공고를 기반으로 직접 이력서·포트폴리오 작성 노하우를 전수하고,
1:1 첨삭을 통해 실전 취업 역량을 극대화합니다.
수강 중
수료 후
STEP 01
|
1:1 커리어 상담 및 채용 정보 제공
경험과 역량을 잇는 맞춤형 커리어 설계
1:1 오픈 채팅방 운영 상담
최신 채용 정보 제공
• 1:1 진로·직무 상담 : 교육 중 2회의 정기 상담과
상시 상담을 통해 나에게 맞는 진로·직무 방향을
구체화합니다.
• 채용 정보 제공 : 최신 채용 정보를 정기적으로 공
유해 체계적인
취업 준비를 할 수 있도록 지원합
니다.
STEP 02
|
모두멘토의 1:1 취업 멘토링
현직자와 함께 설계하는 커리어 로드맵
커리어 로드맵 수립
액션 플랜 설계
• 아이펠 수강생만을 위해 구성된 50여 명의 현직
자 네트 워크를 통해 맞춤형 멘토링을 제공합니다.
• 총 4회에 걸쳐 취업•창업•대학원 진학까지,
개인 목표에 맞춘 고밀도 가이드를 제시합니다.
STEP 03
|
1% 현직자의 실무 인사이트 특강
실무 인사이트 기반
개인 맞춤형 취업 역량 코칭
최신 AI·데이터 트렌드
이력서·포트폴리오 정밀 첨삭
모의면접 특강 및 코칭
• 평균 만족도 4.5! 최신 AI·데이터 트렌드부터
실무에서 바로 통하는 인사이트까지 제공합니다.
• 현직자가 채용 공고를 기반으로 직접 이력서·포트
폴리오 작성 노하우를 전수하고, 1:1 첨삭을 통해
실전 취업 역량을 극대화합니다.
수강 중
수료 후
STEP 01
|
1:1 커리어 상담 및 채용 정보 제공
경험과 역량을 잇는 맞춤형 커리어 설계
1:1 오픈 채팅방 운영 상담
최신 채용 정보 제공
1:1 진로·직무 상담 : 교육 중 2회의 정기 상담과 상시 상담을 통해 나에게 맞는 진로·직무 방향을 구체화합니다.
채용 정보 제공 : 최신 채용 정보를 정기적으로 공유해 체계적인 취업 준비를 할 수 있도록 지원합니다.
STEP 02
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모두멘토의 1:1 취업 멘토링
현직자와 함께 설계하는 커리어 로드맵
커리어 로드맵 수립
액션 플랜 설계
아이펠 수강생만을 위해 구성된 50여 명의 현직자 네트 워크를 통해 맞춤형 멘토링을 제공합니다.
총 4회에 걸쳐 취업•창업•대학원 진학까지, 개인 목표에 맞춘 고밀도 가이드를 제시합니다.
STEP 03
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1% 현직자의 실무 인사이트 특강
실무 인사이트 기반 개인 맞춤형 취업 역량 코칭
최신 AI·데이터 트렌드
이력서·포트폴리오 정밀 첨삭
모의면접 특강 및 코칭
평균 만족도 4.5! 최신 AI·데이터 트렌드부터 실무에서 바로 통하는 인사이트까지 제공합니다.
현직자가 채용 공고를 기반으로 직접 이력서·포트폴리오 작성 노하우를 전수하고,
1:1 첨삭을 통해 실전 취업 역량을 극대화합니다.
아이펠 수강생만
누릴 수 있는 혜택
학습 환경부터 취업 준비,
수료 후 커리어까지 빈틈없이 지원합니다.
자유 연구비 365달러 지원
자유 연구비 365달러 지원
관심 주제의 자유 연구·프로젝트비 (약 50만원)
관심 주제의 자유 연구·프로젝트비
(약 50만원)
논문 채택 지원금
논문 채택 지원금
채용 우대조건
해외 학회 1편당 150만 원
국내 학회 1편당 30만 원
해외 학회 1편당 150만 원
국내 학회 1편당 30만 원
GPU·클라우드 지원
GPU·클라우드 지원
고성능 실습 환경
고성능 실습 환경
실전 프로젝트 3회
실전 프로젝트 3회
팀·기업 연계 프로젝트
팀·기업 연계 프로젝트
현직자 1:1 커피챗
현직자 1:1 커피챗
개인 맞춤 인사이트 제공
개인 맞춤 인사이트 제공
서류·면접 코칭
서류·면접 코칭
현직자가 직접 자소서,
포트폴리오, 면접 코칭
현직자가 직접 자소서,
포트폴리오, 면접 코칭
모두연 AI 네트워크
모두연 AI 네트워크
수료 후에도 이어지는
동료·현직자 AI 커뮤니티
수료 후에도 이어지는
동료·현직자 AI 커뮤니티
훈련장려금 지급
훈련장려금 지급
6개월 간 최대 180만원
6개월 간 최대 180만원
AI 리서처 20기
AI 리서처 20기
AI 리서처 20기
모집개요
수강료
지원금
15,246,000원
약 97% 정부지원
50만원
*10% 선결제 후 잔여 금액은 분할 납부 가능
훈련장려금 지급
최대
180만원
모집 기간
2026. 10. 16(금)까지
선착순 20명
교육 기간
2026. 10. 21(수) ~ 2027. 04. 13(화)
6개월 과정
교육 시간·방법
매주 월~금 10:00 ~ 18:00, 실시간 온라인 100%
*학교 및 직장 병행 불가
매주 월~금 10:00 ~ 18:00,
실시간 온라인 100%
*학교 또는 직장 병행 불가
지원 자격
내일배움카드 발급이 가능한 분
최근 5년 이내 KDT 수강 이력이 없는 분
지원 절차
지원서 제출
1일 이내 연락
서면 인터뷰 진행
최종 합격 안내
1일 이내
고용24 수강신청
신청하기
FAQ
많은 분들이 문의하는 내용이에요.
궁금한 점이 있다면 아래 내용을 확인하세요!
제가 이 교육을 들을 수 있나요?
비전공자도 교육을 따라갈 수 있을까요?
이 교육은 어떤 목표를 가진 사람에게 적합한가요?
학교, 직장을 다니면서 교육을 병행할 수 있을까요?
교육참여를 위한 준비물이 있나요?
교육 수료생들의 수료 이후는 어떤가요?
실제 부담해야 하는 수강료와 무료 수강 대상이 궁금해요.
교육 수강 시, 받을 수 있는 혜택이 있을까요?
제가 이 교육을 들을 수 있나요?
비전공자도 교육을 따라갈 수 있을까요?
이 교육은 어떤 목표를 가진 사람에게 적합한가요?
학교, 직장을 다니면서 교육을 병행할 수 있을까요?
교육참여를 위한 준비물이 있나요?
교육 수료생들의 수료 이후는 어떤가요?
실제 부담해야 하는 수강료와 무료 수강 대상이 궁금해요.
교육 수강 시, 받을 수 있는 혜택이 있을까요?
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