AI 융합 풀스택 개발자 로드맵

하루 8시간, 총 25주 집중 교육을 통해 엔터프라이즈 기술과 AI 서비스를 모두 마스터하는 전문가 양성 과정

기존 교육의 한계와 새로운 접근

사례 1: 일반 부트캠프

❌ 한계점: 프레임워크 '사용법'에 치중하여 '왜'에 대한 근본 원리 이해가 부족합니다. ❌ 결과: AI/데이터 기술과의 단절로 인해, 지능형 서비스 구축 역량이 부족한 '기능 구현' 개발자를 양성할 수 있습니다.

구체적 실패 사례:

  • `@Autowired`는 알지만 의존성 주입(DI) 원리를 몰라, 순환 참조 오류 발생 시 디버깅에 어려움을 겪음.
  • CRUD API는 만들지만, 성능 개선을 위한 캐시(Redis) 적용이나 비동기 처리 개념을 이해하지 못함.

사례 2: 전통적 AI 교육

❌ 한계점: 모델과 알고리즘 이론에 집중하여, 소프트웨어 공학적 품질이 부족한 '연구용 코드'를 작성합니다. ❌ 결과: 실제 서비스에 통합하고 운영하기 어려운 '노트북' 데이터 과학자를 양성할 위험이 있습니다.

구체적 실패 사례:

  • Jupyter Notebook에서만 실행되는, 함수나 클래스 없이 긴 스크립트로 작성된 모델 코드.
  • 의존성 버전 관리가 없어(`requirements.txt` 부재), 다른 환경에서 재현 및 배포가 불가능한 코드.

해결책: '퓨전(Fusion)' 커리큘럼

본 커리큘럼은 위 두 사례의 한계를 극복합니다. 안정적인 엔터프라이즈 시스템 구축 능력과 프로덕션 레벨의 AI 서비스 개발 능력을 융합하여, 실제 비즈니스 가치를 창출하는 'AI 증강 풀스택 개발자'를 양성하는 가장 효과적인 경로를 제시합니다.

전체 학습 과정 (1000시간)

주차별 상세 커리큘럼

Part 1. 엔터프라이즈 초석 다지기

(1-9주차 / 360시간)

1-2주차
Java Core & Software Craftsmanship
  • 최신 Java(17+) 기능: Records, Sealed Classes, Pattern Matching
  • 객체 지향 설계 원칙(SOLID) 심화 및 실제 적용
  • 고급 Git 워크플로우: GitFlow 브랜칭 전략, Interactive Rebase
3주차
빌드 도구 & TDD
  • Maven/Gradle 빌드 생명주기 및 의존성 관리
  • 테스트 주도 개발(TDD) 사이클: JUnit 5, Mockito를 활용한 단위/통합 테스트
4-5주차
데이터베이스 & 영속성
  • PostgreSQL 기반 관계형 데이터베이스 설계 (정규화, 인덱싱)
  • Spring Data JPA & Hibernate: ORM, Entity 생명주기, 로딩 전략(Lazy/Eager)
  • Querydsl을 이용한 타입-세이프(Type-safe) 동적 쿼리 작성
6-7주차
Spring Boot & REST API
  • Spring 핵심: IoC/DI, AOP, 자동 구성(Auto-configuration)
  • Spring MVC를 이용한 RESTful API 개발 (@RestController, @RequestBody)
  • Spring Security & JWT: 인증/인가, 암호화, 토큰 기반 보안 구현
8주차
프론트엔드 & React
  • 최신 JavaScript(ES6+), HTML5, CSS3(Flexbox, Grid)
  • React: 함수형 컴포넌트, Hooks(useState, useEffect), React Router
  • Axios를 사용한 백엔드 API 비동기 통신 및 상태 관리
9주차
프로덕션 준비
  • Docker: Dockerfile 작성, 이미지 빌드, 컨테이너 실행
  • Docker Compose를 이용한 다중 컨테이너 환경 구성
  • CI/CD 기초: GitHub Actions를 이용한 자동 빌드/테스트 파이프라인

Project 1. 핵심 서비스 플랫폼 구축

(10-13주차 / 160시간)

10-13주차
"MovieHub" 풀스택 플랫폼 개발

사용자가 영화 정보를 탐색하고, 평점과 리뷰를 남길 수 있는 소셜 영화 평점 플랫폼입니다. 이 프로젝트는 이후 AI 추천 기능의 기반이 됩니다.

  • 요구사항 분석 및 애자일 스프린트 계획
  • API 명세서 작성 및 데이터베이스 스키마 설계
  • 백엔드/프론트엔드 기능 구현 및 통합 테스트
  • AWS EC2/Beanstalk 환경에 최종 애플리케이션 배포 및 모니터링

Part 2. 인텔리전스 계층 설계

(14-19주차 / 240시간)

14주차
Python 속성 과정
  • Java 개발자를 위한 Python: 동적 타이핑, 리스트 컴프리헨션
  • Python 개발 환경: venv, pip, requirements.txt
  • 테스트 프레임워크 pytest 및 코드 스타일(PEP 8, black)
15-16주차
AI 툴킷 마스터리
  • NumPy: 벡터화 연산, 브로드캐스팅
  • Pandas: DataFrame/Series 조작, 데이터 정제, 그룹화(groupby), 병합(merge)
  • Matplotlib/Seaborn을 이용한 탐색적 데이터 분석(EDA)
17주차
머신러닝 모델링
  • Scikit-learn API: fit/transform/predict 파이프라인
  • 협업 필터링(Collaborative Filtering) 알고리즘 원리 이해
  • 사용자-아이템 행렬 생성 및 코사인 유사도(Cosine Similarity) 계산
18-19주차
고성능 AI 서비스
  • FastAPI: Flask 대비 장점, ASGI 동작 원리
  • Pydantic: 타입 힌트를 이용한 자동 데이터 유효성 검사
  • Uvicorn을 이용한 모델 서빙 및 Swagger UI 자동 API 문서화

Part 3 & 4. 융합 및 전략 확장

(20-22주차 / 120시간)

20주차
리액티브 브리지
  • 리액티브 프로그래밍: 블로킹 vs 논블로킹, Project Reactor
  • Spring WebClient: Mono/Flux를 이용한 비동기 HTTP 요청
  • 타임아웃, 재시도 등 회복탄력성 패턴 적용
21주차
엔드투엔드 통합 & 관리형 AI
  • Spring과 Python 서비스 간 API 호출 연동
  • Java용 AWS SDK를 이용한 AWS Rekognition 연동 (이미지 태깅)
22주차
관리형 AI 심화
  • 네이버 CLOVA API 연동 (리뷰 감성 분석)
  • AI 전략 토론: '구축(Build) vs 구매(Buy)' 의사결정 프레임워크

Final Project. AI 증강 애플리케이션 완성

(23-26주차 / 120시간)

23-26주차
포트폴리오 프로젝트 고도화
  • Redis를 이용한 추천 결과 캐싱으로 API 호출 최적화
  • Docker-Compose를 이용한 전체 서비스(Java, Python, DB, Redis) 관리
  • MLOps 기초: 모델 재학습 및 서빙 파이프라인 개념
  • 최종 프로젝트 발표 및 포트폴리오 정리

성공으로 이끄는 '퓨전 개발자' 로드맵

이 집중 과정을 통해 당신은 두 기술 세계의 언어를 모두 구사하며, 비즈니스 가치를 극대화하는 최적의 기술 솔루션을 설계하고 구현할 수 있는 핵심 인재로 거듭납니다.