비즈니스맨을 위한 생성형 AI활용법

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 실무에서 능숙하게 수행하기 위한 기본 이론과 실무 활용 능력을 동시에 기를 수 있도록 구성되었습니다. 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 흐름을 이해하고, 문제 정의 → 모델 설계 → 데이터 확보 및 전처리 → 특징 추출 → 모델 학습 및 검증까지 단계별 과정을 실습과 함께 경험하게 됩니다. 또한, 다양한 상황에서 최적의 AI 모델을 선정하고 관리하는 방법을 학습하여, 실제 비즈니스 현장에 적용할 수 있는 AI 실무 역량을 쌓을 수 있습니다. 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델링 프로젝트 전 과정을 체계적으로 이해하고, 이를 기반으로 데이터 기반 문제 해결 능력을 강화할 수 있습니다.

AWS Certified AI Practitioner 기출문제 풀이 과정은 자격증 합격을 위한 핵심 요약 과정입니다. 먼저, AI/ML 및 생성형 AI의 기본 개념을 빠르게 복습하고, 시험에 자주 나오는 AWS의 주요 AI 서비스(예: SageMaker, Rekognition, Polly 등)의 기능과 사용 사례를 학습합니다. 이를 바탕으로 다양한 실제 문제 상황에 어떤 AI 솔루션이 적합한지 판단하는 연습을 하며, AI 모델의 책임감 있는 사용과 데이터 보안 관련 내용도 다룹니다. 마지막으로, 기출문제 유형별 풀이 전략을 익히고 실전 모의고사를 통해 시험에 대비합니다. 이 과정을 통해 짧은 시간 안에 효율적으로 시험을 준비할 수 있습니다.

제조업의 디지털 전환이 가속화되면서 생산설비, 제어시스템, 산업용 네트워크가 외부 시스템과 연결되고 있습니다. 이와 함께 사이버 공격이 생산 중단, 품질 저하, 기술 유출, 안전사고로 이어질 가능성도 커지고 있습니다. [OT(제조업) 보안] 4대 제조 산업 마스터 클래스는 자동차, 반도체, 화학, 식품·의약품 산업에서 발생할 수 있는 OT 보안 위협을 실제 제조 현장의 사례를 중심으로 살펴보는 과정입니다. 각 산업의 생산공정과 설비 환경이 어떻게 다른지 이해하고, 산업별로 발생할 수 있는 주요 보안 위협과 사고 원인, 대응 방안을 체계적으로 학습합니다. 자동차 산업의 스마트공장과 공급망 보안, 반도체 산업의 핵심 공정 및 기술정보 보호, 화학 산업의 제어시스템과 안전사고 대응, 식품·의약품 산업의 품질·위생·GMP 데이터 보호까지 한 과정에서 폭넓게 다룹니다. 복잡한 기술이나 공격 기법을 단순히 나열하지 않고, “어떤 문제가 발생할 수 있는가”, “왜 발생하는가”, “현장에서는 어떻게 대응해야 하는가”를 초보자도 이해하기 쉽게 설명합니다. 이 강의를 통해 4대 제조 산업의 특성과 OT 보안의 차이점을 비교하고, 제조 현장에서 필요한 보안 점검과 사고 대응의 기본 방향을 익힐 수 있습니다.

1. 국내 유일 국가공인 AI 자격증, AICE Associate 합격을 위한 모의고사 문제풀이 2. 실제 AICE Associate 출제 문제와 동일한 유형의 모의고사 12회 풀이 강좌

"기초부터 7가지 도메인 프로젝트까지, 딥러닝의 A to Z를 완성하다 (총 41강)“ 단순히 모델을 호출하는 수준을 넘어, 현업의 트렌드인 PyTorch Lightning을 활용해 깔끔하고 효율적인 딥러닝 파이프라인을 구축하는 법을 배웁니다. 주가 예측부터 생성형 AI, 의료 영상, 사운드 분석까지 총 7개의 프로젝트를 직접 구현하며 어떤 데이터 앞에서도 당당한 AI 엔지니어로 성장하세요.

챗지피티(ChatGPT)나 클로드 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 깊이 있게 탐구하면서 개발 역량을 키울 수 있습니다. 흔히 접하기 어려운 다양한 정보와 개발 기법을 배울 수 있습니다.

생성형 AI의 발전으로 많은 기업이 AX(AI Transformation)를 추진하고 있지만, 실제 현장에서는 "AX를 해야 한다"는 요구에 비해 무엇을, 어떻게 추진해야 하는지 체계적으로 알려주는 교육은 많지 않습니다. 대부분의 AI 교육이 생성형 AI 활용법이나 프롬프트 작성에 집중되어 있다면, 본 과정은 기업의 업무와 서비스를 AI 기반으로 전환하기 위한 "AX 전략 기획 방법론"에 초점을 맞추고 있습니다. 본 과정은 실제 IT 현장에서 대기업, 금융권, 공공기관 및 다양한 기업을 대상으로 DX/AX 컨설팅과 교육을 수행해 온 25년 차 전문가의 실무 경험을 바탕으로 구성되었습니다. 단순히 AI를 잘 사용하는 방법이 아니라, 어떤 업무를 AX 해야 하는지, AI가 어디까지 판단해야 하는지, 위험은 어떻게 통제해야 하는지, 그리고 AX 프로젝트를 어떻게 설계하고 검증해야 하는지를 실무 관점에서 학습할 수 있도록 합니다. 또한 AX의 본질 이해부터 AI 사고 체계, AX 설계 방법론, Human-AI 역할 분리, Guardrail 설계, KPI 및 검증 구조까지 실제 AX 추진에 필요한 핵심 내용을 체계적으로 다룹니다. 특히 단순 이론 교육에 그치지 않고 보험 심사, 고객 상담, 제조 품질, 사내 업무 지원, 마케팅 추천, 개발 생산성, 경영 의사결정 등 실제 기업 사례를 기반으로 AX 문제 정의서, AX 가설 정의서, AX 성과 설계서, AX 서비스 구조도, Guardrail 설계서, AX 검증 계획서까지 직접 확인하고 활용할 수 있도록 가이드 양식 및 샘플 자료까지 구성되어 있어, 수강 후 실제 AX 과제를 쉽게 기획하고 추진할 수 있는 실무 역량을 확보할 수 있습니다. 이 강의의 가장 큰 차별점은 실제 AX 프로젝트를 수행하는 사람의 관점에서 AX를 어떻게 기획하고 설계해야 하는지를 알려준다는 점입니다. 특히 실제 현업에서 사용할 수 있는 AX 전략 기획 산출물 템플릿과 7개의 산업별 AX 사례를 함께 제공하여, 수강생이 자신의 업무와 가장 유사한 사례를 참고하고 이를 자신의 환경에 맞게 수정하여 바로 적용할 수 있도록 설계했습니다. 즉, 이 강의는 AI 사용자(User)를 만드는 강의가 아니라, 기업의 AX를 설계하고 실행할 수 있는 AX 전략 기획자를 만드는 과정입니다.

이 강의에서는 추천 시스템의 핵심 알고리즘부터 실전 구현까지 다룹니다. - 컨텐츠 기반 필터링 - 협업 필터링, 딥러닝 기반 추천 모델 구현 - Two-step recommender systems 구현 - PyTorch/RecBole 활용한 실습 - 현업 노하우와 추천 결과 시각화까지

딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, Pytorch 기반의 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

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엑셀과 Orange로 끝내는 고객 분석, 교차판매부터 A/B 테스트, 이탈 리스크 관리까지 한 번에

데이터가 폭발적으로 증가하고 실시간 처리가 중요해지는 시대에 엣지 컴퓨팅은 더 이상 선택이 아닌 필수 기술로 자리매김하고 있습니다. 본 강의는 엣지 컴퓨팅의 핵심 개념부터 실제 비즈니스 환경에 적용하기 위한 구축 전략까지, 모든 것을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 본 강의를 통해 수강생 여러분은 엣지 컴퓨팅의 기본 원리를 탄탄히 다지고, 실제 업무 및 프로젝트에 적용할 수 있는 실질적인 지식과 노하우를 습득하게 됩니다. 미래 IT 환경의 핵심 기술인 엣지 컴퓨팅 전문가로 성장하기 위한 가장 확실한 첫걸음을 내딛어 보세요!

이 강의는 확산모델(Diffusion Model)의 진화 과정을 논문과 코드로 완전 정복하는 실전 중심 마스터클래스입니다. DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)과 DDIM 등, 생성 AI의 핵심 모델들을 논문 원리부터 직접 구현하며 학습합니다. 각 모델의 등장 배경, 수식, 네트워크 구조(U-Net, VAE, Transformer), 학습 과정(Noise Schedule, Denoising Step), 그리고 성능 향상을 이끈 아이디어들을 단계별로 분석합니다.수강생은 모든 모델을 PyTorch 기반으로 직접 코딩하며, 논문을 이해하는 것에 그치지 않고 ‘재현하고 응용할 수 있는 실무 능력’을 얻게 됩니다. 또한, 모델 간의 차이와 발전 흐름을 비교하며, 어떻게 확장되는지를 명확히 이해하게 됩니다. 이 강의는 이론·코드·실습을 하나로, 연구자·개발자·창작자 모두에게 생성모델의 진화를 체계적으로 익힐 수 있는 여정을 제공합니다. 논문을 ‘읽는 것’을 넘어, 직접 구현하며 ‘이해하고 재창조’하는 경험을 지금 시작하세요.

매일 반복되는 자료 조사와 문서 작성, 언제까지 붙잡고 계실 건가요? 저 역시 넘쳐나는 정보 속에서 핵심을 찾느라 매일 야근하던 평범한 직장인이었습니다. 하지만 제미나이 3를 실무 프로세스에 도입한 후, 업무 속도가 빨라지는 경험을 했습니다. 제미나이를 활용한 업무의 생산성을 높여보세요.

문학, 영화, 음악, 역사 등 인문학적 관점에서 생성형 AI의 개념과 원리를 쉽게 이해하고, AI가 가져올 문화적 영향과 삶의 변화를 탐구합니다. 개인과 기업이 AI 시대에 어떻게 대응하고 준비해야 할지에 대한 실질적인 통찰과 전략을 제공합니다.

AI 기술의 현재와 미래를 이해하고, 머신러닝 등 AI 모델의 테스트 과정을 체험하며 테스터의 역할을 배우게 됩니다. AI 기반 시스템 테스트 전략 수립부터 테스트 케이스 설계 · 실행, 또 테스트 지원을 위한 AI 활용 방법까지 폭넓게 익힙니다. 본 과정을 ISTQB의 AI Testing 실러버스를 기반으로 진행되며, ISTQB AI Testing 자격시험을 완벽하게 준비할 수 있는 기회를 제공합니다.

사용자 질문에 대해 실시간으로 SQL문을 만들어 조회하는 Text-To-SQL시스템에 대해 배울수 있습니다.

"유튜브에 널린 뻔한 AI 이론과 챗봇 예제는 이제 쓰레기통에 버리십시오. 제조업의 언어를 알고, 공정의 본질을 꿰뚫는 대한민국 유일무이한 '7대 산업군 통합 제조 AI 바이블'입니다." 안녕하세요, 지식공유자 바이트탐정입니다. 현재 수많은 기업과 실무자들이 '제조 DX(디지털 트랜스포메이션)'와 'AI 도입'을 외치고 있습니다. 하지만 시중의 대다수 강의는 제조업의 척박한 현장 실무를 전혀 모르는 IT 개발자나 컨설턴트들의 뜬구름 잡는 이론에 그치고 있습니다. 본 과정은 이론을 위한 강의가 아닙니다. 대한민국 국가대표 7대 제조 산업군의 실제 도메인 지식(Domain Knowledge)과 최신 AI 프레임워크를 유기적으로 결합하여, 내일 당장 현업에 적용할 수 있는 '실전형 제조 DX 시나리오 아키텍처'를 제공합니다.

이 강의는 ChatGPT가 단순한 대화형 AI에서 벗어나 실제 업무를 수행하는 지능형 AI Agent로 발전하는 모든 과정을 다룹니다. LangChain, LangGraph, LangSmith 세 가지 핵심 프레임워크를 활용하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 AI Agent를 직접 만들어보니다.

월1회 또는 연1회 등 정보보안의날 또는 개인정보보호의날 등 행사 및 캠페인의 실적 다소 저조해져가는 현상황에서 규정에 정의되어 있지 않고, 사은품 나눠주기로 끝나버리는 인식제고 캠페인을 다양한 기관의 우수사례를 참고하여 적용하여 작년대비 개선하기 위함에 있음 이제는 정보보안팀 주관 사은품 나눠주기 행사에서 임직원이 함께 지켜나가는 행사로 이어져야하며 보안 내재화를 위한 소통체계 마련을 통해 이해관계를 쌓을 필요가 있음 결국에는 임직원이 정보보안과 개보법 등을 잘알아야 해킹으로부터 내부자 위협으로부터 지켜낼 수 있는 현실적인 상황이며, 각종 사업의 발주부터 수탁자 관리, 응용프로그램 통제 및 보안설정, 각종 정보화 사업 기획 및 IT감사자 등 보안팀이 아닌 부서에서 담당/책임자가 총괄책임지도록 되어 있는 만큼 보안팀은 업무를 각 부서에 나눠주고 있지만 각 부서는 불만만 표출하고 있는 현상태를 탈피하기 위한 시간으로 사용해야할 필요가 있음 (내부 협의체로는 부족) 막강한 인사평가 시 보안에 대한 점수체계가 반영되어야 하며, 불시감사를 통해 지키지 않은 자는 징계를 하여 감봉 및 정직을 해야하며, 반대로 보안을 잘지키고 보안을 위해 성과를 입증한 자에게는 인센티브 제도를 통해 큰 금액을 지급하여, 임직원이 스스로 나서는 보안 내재화를 할 필요가 있음. 이에 CISO주재하에 CEO보고를 통해 부서평가/개인평가 KPI를 조정해야하며 또한 부서별 정보보안책임자/담당자 지정제도를 통해 직책수당을 통해 부서에서 관리하는 문서유출/용역업체 관리 등 해킹 및 유출로 부터 보호할 수 있는 인적보안체계를 강화해야함