OpenRouter 기반 AI 서비스 개발 챌린지
OpenRouter API와 Streamlit을 활용하여 텍스트·멀티모달 기반 AI 서비스를 직접 설계하고 구현하며, 팀 프로젝트를 통해 아이디어 기획부터 서비스 구현·발표까지 경험하는 실습 중심의 교육 과정입니다.
수강생은 LLM API 연동과 프롬프트 엔지니어링의 기본 원리를 익히고, Streamlit을 활용하여 챗봇 UI와 Vision API 기반 멀티모달 기능을 구현합니다. 이후 구조화 출력, UI 고도화, 예외 처리 등 실제 서비스 구현에 필요한 요소를 적용하고, 주어진 기술 스택 안에서 구현 가능한 서비스 범위와 시스템 구조를 스스로 판단하고 설계하는 능력을 기릅니다. 마지막으로 팀별 프로젝트를 통해 서비스 아이디어를 구체화하고 시스템 프롬프트와 기능을 설계한 뒤, 실제 구현·시연·발표까지 수행함으로써 AI 서비스 기획 → API 연동 → 기능 구현 → 서비스 고도화 → 프로젝트 발표로 이어지는 전체 개발 과정을 경험합니다.
강의 시간
5차시 과정 · 2일 집중 교육
강의 계획서
| 차시 | 주제 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | OpenRouter API를 활용한 AI 서비스 설계 | – 개발 환경 구성 및 OpenRouter 기반 LLM API 연동 – 프롬프트 엔지니어링 기본 기법 이해 및 실습 – Streamlit 기반 챗봇 UI 구현 |
| 2 | AI 서비스 기능 확장 및 프로젝트 설계 | – Vision API를 활용한 멀티모달 기능 구현 – 구조화 출력 처리 및 UI 고도화 – AI 서비스 아키텍처와 구현 범위 설계 |
| 3 | AI 서비스 기획 및 프롬프트 설계 | – 서비스 유형별 프롬프트 아키텍처 분석 – 프롬프트 고도화 기법 적용 – 팀별 시스템 프롬프트 설계 및 피드백 |
| 4 | AI 서비스 구현 및 시연 파이프라인 설계 | – 팀별 서비스 구현 방향 점검 – 프롬프트 및 코드 개선 – 서비스 안정성을 위한 예외 처리 적용 – 시연을 위한 서비스 흐름 점검 |
| 5 | AI 프로젝트 발표 및 피드백 | – 해커톤 방식의 팀 프로젝트 구현 및 기술 지원 – 팀별 AI 서비스 시연 및 발표 – 구현 결과에 대한 종합 피드백 – 향후 서비스 발전 방향 도출 |