코딩교육 커리큘럼 | 초중고 기초부터 실무형 AI 코딩학원

Paradigm Shift

단편적 코딩에서 실무형 AI 서비스로

AS-IS (단편적 코딩/알고리즘)

TO-BE (실무형 AI 서비스 / System)

단순 문법 습득 및 알고리즘 문제 풀이, 코딩 대회 입상 위주

실제 동작하는 시스템 구축 및 엔드투엔드(E2E) AI 서비스 구현

스크래치, 엔트리, 파이썬 기초 예제 실습 (PC 로컬 환경)

라즈베리파이, 젯슨 나노, ESP32 등 H/W 제어 및 클라우드 연동

정적 데이터 및 정해진 결과물 도출

센서 실시간 데이터 수집, REST API 및 MQTT 통신 활용

독립적인 프로그램 개발 (단일 언어)

엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 및 프론트/백엔드 풀스택 아키텍처

Core Components

6대 핵심 컴포넌트 및 실습 하드웨어

초음파 거리 센서 (HC-SR04)

물체의 근접 및 거리를 실시간으로 측정하여 데이터 포인트로 변환합니다.

서보 모터 (SG90)

AI 비전 분석 결과에 따라 카메라의 각도(Pan/Tilt)를 물리적으로 정밀 제어합니다.

온습도 센서 (DHT11)

현장의 환경 데이터를 지속적으로 수집하여 대시보드 시각화에 활용합니다.

ESP32 IoT 노드

Wi-Fi가 내장된 고성능 마이크로컨트롤러로 센서 제어 및 MQTT 통신을 담당합니다.

카메라 모듈 (ESP32-CAM)

실시간 영상 스트리밍을 통해 AI 엣지 서버로 시각 데이터를 전송합니다.

AI 엣지 서버 (라즈베리/젯슨)

Ubuntu 기반 서버에서 YOLO 등 딥러닝 모델을 구동하여 객체를 인식하고 추적합니다.

Server Architecture

AI 및 서버 스택 설계도 (Ubuntu 클라우드 코어)

System Loop

플래그십 설계도: AI 사물 추적 서보 키트 시스템 루프

Phased Learning

4단계 실무 교육 커리큘럼 로드맵

1

디바이스 제어 및 센서 기초 (IoT Node)

C/C++ 및 MicroPython을 활용하여 ESP32 마이크로컨트롤러를 제어합니다. 초음파, 온습도 센서 데이터를 읽고 서보 모터를 물리적으로 제어하는 하드웨어 기초 역량을 다집니다.

2

네트워크 통신 및 데이터 파이프라인 (MQTT & JSON)

로컬 네트워크 환경에서 Mosquitto 브로커를 구축하고, 센서 데이터를 JSON 포맷으로 패키징하여 발행(Publish) 및 구독(Subscribe)하는 실시간 데이터 파이프라인을 구성합니다.

3

엣지 컴퓨팅 및 AI 비전 인식 (AI Edge Server)

라즈베리파이 또는 Ubuntu 환경에서 파이썬(Python)과 OpenCV, YOLO 객체 인식 모델을 활용하여 카메라 영상을 실시간 분석하고, 추적 대상의 좌표를 계산하는 AI 로직을 개발합니다.

4

앱/웹 인터페이스 및 클라우드 연동 (Full-stack UI)

React Native 또는 웹 프론트엔드 기술을 사용하여 스마트폰에서 센서 데이터를 시각적으로 모니터링하고 서보 모터를 원격 제어할 수 있는 사용자 대시보드를 완성합니다.

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Future Roadmap

AI 핵심 실무 역량
창의 교육 패러다임의 변화