①/② AI 시대의 비전공자도 그림으로 이해하는 스마트팩토리 구조 한 번에 이해하기 (입문 과정)

"스마트팩토리, 이름은 멋진데 머릿속엔 안 그려지시나요?" 뉴스에서는 연일 4차 산업혁명과 AI 공장을 말하지만, 막상 관련 자료를 찾아보면 PLC, MES, ERP, 엣지 컴퓨팅 같은 외계어(?)만 가득합니다. 비전공자에게 필요한 건 복잡한 회로도가 아니라, 전체가 어떻게 돌아가는지 보여주는 '지도'입니다. 본 강의는 어려운 공학 용어를 걷어내고, 누구나 이해할 수 있는 직관적인 그림과 비유로 스마트팩토리의 모든 것을 설명합니다.

[웹 서버 해킹·랜섬웨어·계정 탈취를 시나리오로 따라가며 배우는 보안 사고 대응 입문] 이 강의는 웹 서버 해킹, 랜섬웨어, 계정 탈취, 내부 침투 등 다양한 정보보안 사고가 왜 발생하고 어떻게 확산되는지를 사고 유형별로 살펴보는 과정입니다. 수강생은 각 사고 시나리오를 따라가며 공격 흐름을 이해하고, 사고의 핵심 원인을 분석한 뒤, 방화벽, DMZ, 접근제어, 권한 관리, 백업, 로그 모니터링 등 보안 구조를 통해 어떻게 해결하고 재발을 방지할 수 있는지 학습하게 됩니다. 단순한 보안 개념 설명이 아니라, 보안 사고의 원인 분석부터 해결 방향까지 한 번에 이해하는 시나리오형 정보보안 입문 강의입니다.

AI를 사용하는 시대를 넘어, 이제는 AI를 설계하는 사람이 필요한 시대입니다. 이 과정은 "입문 → 구조 → 설계 → 운영"까지, AI 에이전트의 전체 설계 지도를 체계적으로 정리한 마스터 로드맵입니다. RAG, Tool Calling, Memory, Multi-Agent 구조를 기반으로 AI 에이전트를 어떻게 설계하고 확장할 것인지 아키텍트 관점에서 학습합니다. AI를 “사용하는 사람”이 아니라 AI 시스템을 설계하는 사람으로 성장하고 싶다면 이 과정이 방향을 제시합니다.

이 과정은 건설 및 토목 분야에서 인공지능(AI)을 활용한 실무 적용 전략을 다루는 전문 과정입니다. 디지털 전환이 가속화되는 건설 산업에서, AI는 설계·시공·안전·품질 관리 전반에 걸쳐 혁신을 이끌고 있습니다. 본 과정에서는 실제 현장에서 활용할 수 있는 스마트 건설, 디지털 트윈, AI 기반 장비 제어, 안전 모니터링, 품질 검증 등의 실무 적용 사례를 중심으로 학습합니다.

조선·해운 산업은 전통적인 중공업의 대표 분야이지만, 디지털 전환과 인공지능(AI) 기술의 결합을 통해 새로운 경쟁력을 확보하고 있습니다. 본 강의는 AI 기반의 조선소 생산 관리, 선박 설계 자동화, 해상 물류 최적화, 예지보전 시스템 구축 등 실제 현장에서 활용되는 구체적 적용 사례를 중심으로 구성되었습니다. 현장 중심의 접근으로, 단순한 이론이 아닌 **‘조선소에서 AI가 실제로 어떻게 일하는가’**를 이해할 수 있습니다. 또한, AI 기술의 도입 단계에서 고려해야 할 데이터 인프라 구축, 모델 학습, 그리고 해양 환경 특유의 제약 사항까지 다룹니다.

이 과정은 기계·금속 가공 산업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 실무 전략을 다룹니다. CNC, 용접, 절단 등 주요 공정 데이터를 분석하고, 불량률 감소·예지보전·작업자 안전 관리까지 AI 기술이 어떻게 적용되는지 실제 사례와 함께 설명합니다. 학습자는 중소기업부터 대기업까지 현장에서 바로 활용할 수 있는 AI 기반 가공 최적화 방법을 이해하고, 글로벌 경쟁 속에서 제조 혁신을 실현할 수 있는 인사이트를 얻게 됩니다.

이 과정은 식품·의약품 제조업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 방법을 다룹니다. 원자재 관리, 생산 공정, 품질 검사, 규제 준수 등 주요 단계에서 AI가 어떻게 적용되는지 실제 사례를 통해 배우며, 불량률 감소와 효율적인 운영 전략을 이해할 수 있습니다. 이 과정을 통해 학습자는 ▲식품·의약품 산업 특성과 AI 도입 필요성 ▲데이터 기반 품질 관리 ▲예측 유지보수 및 설비 효율화 ▲규제 준수 모니터링과 리스크 관리 ▲국내외 도입 사례 분석 등을 익히며, 현장에서 곧바로 적용 가능한 전략과 인사이트를 얻을 수 있습니다.

화학·정밀화학 제조업은 복잡한 공정과 높은 안전성이 요구되는 산업입니다. 본 강의는 AI를 활용해 생산성을 높이고, 비용을 절감하며, 안전을 강화하는 전략을 다룹니다. 공정 데이터 분석, 품질 예측, 설비 예지보전, 환경 규제 대응 등 실제 현장에서 바로 적용 가능한 AI 활용 사례를 중심으로 실무 역량을 체계적으로 배울 수 있습니다.

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

디지털 전환(DX)은 선택이 아닌 필수입니다. 이 과정은 모든 직원을 위한 디지털 전환의 첫걸음으로, DX의 핵심 개념부터 업무 혁신 사례까지 쉽고 명확하게 알려드립니다. 변화하는 시대에 뒤처지지 않고, 스스로 성장하며 조직의 혁신을 주도할 수 있는 힘을 길러보세요! 본 강의를 깊게 생각하지 마시고, 가벼운 마음으로 수강하세요.

아이디어의 가치를 깨우는 열쇠: 지식재산능력시험(IPAT) 강의 핵심 강의 이 강의는 단순히 시험 합격을 넘어, 눈에 보이지 않는 '아이디어'를 보호하고, 가치를 창출하며, 나아가 강력한 '자산'으로 만드는 실질적인 방법을 배우는 과정입니다. 지식재산(IP)에 대한 막연함을 없애고, 어떤 분야에서든 경쟁력을 갖춘 전문가로 성장할 수 있도록 돕습니다. 방대한 정식 교재 때문에 학습 시작조차 망설이셨나요? 이 과정은 국가공인 지식재산능력시험( IPAT) 정식 교재의 모든 내용을 다루지 않습니다. 대신, 시험에 자주 출제되는 핵심 개념과 고득점 포인트만 선별하여 구성했습니다. 시험 준비는 길게만 하면 좋은 것이 아닙니다. 필요한 것만, 정확하게, 반복해서 익히는 것이 합격의 비결입니다. 이 강의에서 그 비결을 만나보세요.

**「바이트 탐정이 알려주는 디지털 포렌식 기법: 증거 수집 및 확보」**는 사이버 범죄, 내부 정보 유출, 침해사고 발생 시 필요한 디지털 증거를 어떻게 수집하고 보존해야 하는지를 중심으로 다루는 강의입니다. 디지털 포렌식의 기본 개념부터 증거 수집의 원칙, 무결성 유지, 합법적인 증거 확보 절차까지 초보자도 이해할 수 있도록 사례 중심·절차 중심으로 설명합니다. 전문적인 분석 도구 사용 이전에 반드시 알아야 할 포렌식 사고방식과 증거 확보의 핵심 개념을 체계적으로 학습할 수 있습니다.

침해사고 대응은 도구를 잘 다루는 문제보다, 먼저 무엇을 판단해야 하는지 아는 문제입니다. 이 과정은 악성코드를 어떻게 분석하는지보다, **“지금 이 상황이 침해사고인지, 무엇부터 조치해야 하는지”**를 현실적인 사고 흐름으로 설명합니다. 웹툰 기반의 실제 현장 상황을 통해 침입 징후 식별 → 사고 판단 → 초기 대응 → 확산 방지 → 분석·포렌식 단계로 이어지는 침해사고의 전체 흐름을 비전공자도 이해할 수 있도록 정리했습니다. 단편적인 기술 설명이 아니라, 실무자가 현장에서 바로 써먹을 수 있는 판단 기준과 대응 관점을 배우는 과정입니다.

이 강의는 복잡한 사이버 공격 기법을 영화처럼 쉽고 흥미롭게 풀어내는 정보보안 입문형 강의입니다. 전통적인 해킹 방식부터 최신 클라우드 환경에서 벌어지는 공격 기법까지, 실제 사례와 시나리오 기반으로 이해하기 쉽게 정리했습니다. 기술 용어를 몰라도 누구나 따라올 수 있도록 비유·시각자료·스토리텔링을 적극 활용하며, 막연했던 보안 개념이 명확하게 머리에 남도록 구성했습니다. “보안에 대해 막연하게만 알고 있던 분들이 ‘해킹의 원리와 흐름 → 실제 공격 방식 → 대응 방법’까지 한 번에 이해하도록 설계된 강의입니다.”

정보보안을 공부하다 보면 이런 생각, 한 번쯤 해보셨을 거예요. “방화벽, CSPM, SIEM… 이름은 들어봤는데 정확히 뭐 하는 건지는 잘 모르겠다.” 이 강의는 정보보안에 입문한 분들이 '보안 솔루션의 지형도'를 확실히 개념을 익힐 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 솔루션의 개념, 주요 기능, 장단점, 사례, 최신 트렌드까지… 총 23강으로, 지금 바로 보안 솔루션에 대한 막연함을 걷어내 보는 것은 어떠실까요?

『바이트 탐정이 알려주는 취약점 분석 기법: 실전 이해와 진단 전략』은 보안 기초를 넘어 실제 환경에서 발생하는 취약점을 발견 → 분석 → 진단 전략 수립까지 연결하는 과정을 다룹니다. 이 강의는 어려운 보안 개념을 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 풀어내며, 실무에서 바로 적용할 수 있는 절차, 예시, 사례 중심 설명으로 구성되었습니다. 보안 담당자, IT 실무자, 그리고 보안 분야를 준비하는 분들에게 취약점 분석의 핵심 원리와 실전 감각을 길러주는 과정이 될 것입니다.

"AI 시대를 이끌어갈 미래 인재, 지금 바로 준비하세요!" 인공지능(AI)은 이제 우리 삶과 산업 전반에 혁신을 가져오는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 다양한 기업과 기관이 AI 기술을 적극적으로 도입하며 관련 직무에 대한 수요가 급증하고 있으며, 이는 취업 시장에서도 큰 기회로 작용하고 있습니다. 하지만 AI 분야에 진출하기 위해 무엇을, 어떻게 준비해야 할지 막막하게 느끼는 분들이 많습니다. "AI 분야 취업 로드맵" 이러닝 강의는 AI 분야에 진입하고자 하는 취업 준비생, 이직 희망자, 비전공자를 위해 체계적이고 실질적인 취업 전략을 제시합니다. 기초 개념부터 실습 프로젝트, 취업 준비에 이르기까지 AI 분야의 모든 것을 한눈에 정리하였습니다. 이 강의를 통해 AI 분야의 기술 역량을 탄탄히 쌓고, 나만의 강력한 포트폴리오를 완성하여 AI 산업에서 필요로 하는 핵심 인재로 성장할 수 있습니다.

**"AI 철학 - 인공지능 시대의 윤리와 도전"**은 인공지능(AI)의 발전과 그것이 인간 사회와 문화에 미치는 영향에 대한 윤리적, 철학적 탐구를 다룬 주제입니다. 이 주제는 단순히 기술적 발전을 넘어서, AI가 인간의 삶에 어떻게 영향을 미치고, 그에 따라 우리가 어떤 윤리적 결정을 내려야 하는지에 대해 깊이 있는 논의를 합니다.

AI 기술이 빠르게 발전하면서 기존 직업의 형태가 변화하고 새로운 기회가 창출되고 있습니다. 이에 따라 데이터 분석가, AI 엔지니어, 클라우드 아키텍트와 같은 기술 중심 직업뿐만 아니라, AI 윤리 전문가, 디지털 트윈 디자이너, 감성 데이터 분석가와 같은 융합형 직업도 주목받고 있습니다. 또한, 에듀테크 전문가, 디지털 헬스케어 컨설턴트, 가상현실 크리에이터처럼 기술을 활용한 창의적 직업군도 부상하고 있습니다. AI가 인간의 업무를 보조하고 확장시키는 도구로 자리 잡으면서, 지속적 학습 능력과 창의적 사고를 갖춘 인재가 성공을 이끌 핵심 요인이 될 것입니다.

"스마트팩토리, 이름은 멋진데 머릿속엔 안 그려지시나요?" 뉴스에서는 연일 4차 산업혁명과 AI 공장을 말하지만, 막상 관련 자료를 찾아보면 PLC, MES, ERP, 엣지 컴퓨팅 같은 외계어(?)만 가득합니다. 비전공자에게 필요한 건 복잡한 회로도가 아니라, 전체가 어떻게 돌아가는지 보여주는 '지도'입니다. 본 강의는 어려운 공학 용어를 걷어내고, 누구나 이해할 수 있는 직관적인 그림과 비유로 스마트팩토리의 모든 것을 설명합니다.

자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

[공학적 직관의 시스템화 및 지능형 문제 해결 방법론 로드맵] 1. 서론: 문제 해결 패러다임의 전환 (Problem Architect의 탄생) 현대 산업의 복잡성은 개별 엔지니어의 인지적 역량을 초과하는 수준에 도달하였으며, 이는 단순한 사후 대응식 수리인 '트러블슈팅'의 한계를 명확히 드러내고 있습니다. 수만 개의 변수가 얽힌 제조 및 R&D 현장에서 유의미한 해결책을 도출하기 위해서는, 발생한 문제를 해결하는 것을 넘어 문제의 발생 구조 자체를 설계 단계에서 소멸시키는 '문제 아키텍트(Problem Architect)'로의 진화가 필수적입니다. 본 마스터클래스는 40년의 공학적 직관을 최첨단 인공지능 기술과 결합하여, 불확실성을 공학적 필연성으로 전환하는 구체적인 지능형 문제 해결 기법들을 제시합니다. 2. 단계별 지능형 문제 해결 기법 (The Methodology) ① 데이터 기반의 인과관계 규명 기법: DMAIC 4.0 식스시그마의 정통 방법론인 Define(정의), Measure(측정), Analyze(분석), Improve(개선), Control(관리)을 현대적 인공지능의 연산 능력과 결합하여 고도화합니다. 주요 공정 입력 변수(Key Process Input Variable, KPIV) 선별: 인공지능 알고리즘을 활용하여 수천 개의 변수 중 상관관계가 아닌 실질적 인과관계를 지닌 핵심 인자를 추출합니다. 통계적 정합성 확보: 공정 능력 지수(Process Capability Index, Cpk) 1.33 이상의 역량을 데이터로 입증하며, '우연한 양품'이 아닌 '통계적 필연성에 의한 무결점'을 구현하는 분석 프로세스를 정립합니다. ② 가상 검증 및 리드타임 단축 기법: Zero-Trial 전략 물리적 시행착오를 최소화하기 위해 현실의 공정을 디지털 공간에 완벽히 복제한 디지털 트윈(Digital Twin) 환경에서의 검증 기법을 도입합니다. 무비용 한계 테스트: 실제 생산 라인의 중단이나 시제품 파괴 없이 가상 환경에서 수만 번의 시뮬레이션을 수행하여 최적의 공정 조건을 도출합니다. 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System) 기반 RCA: 검색, 추론, 교차 검증을 동시에 수행하는 다수의 인공지능 에이전트를 투입하여, 근본 원인 분석(Root Cause Analysis, RCA)에 소요되는 리드타임을 혁신적으로 단축하는 '시간의 레버리지' 기법을 적용합니다. ③ 논리적 사고 및 지식 자산화 기법: 피라미드 서사 및 지식 그래프 현장의 해결 경험이 개인의 기억에 머물지 않고 조직 전체의 지능으로 확산되도록 하는 지식 구조화 기법입니다. 피라미드 원칙 및 SCQA 프레임워크: 바바라 민토의 피라미드 원칙과 Situation(상황), Complication(전개), Question(질문), Answer(답변) 구조를 결합하여, 복잡한 기술적 현안을 경영진이 즉각 수용할 수 있는 논리적 서사로 재구성합니다. 지식 그래프(Knowledge Graph) 구축: 파편화된 기술 보고서와 도면 데이터를 실시간 추론이 가능한 그래프 구조로 변환합니다. 이를 통해 특정 지점의 문제 해결 사례가 전 세계 생산 거점으로 즉각 전파(Yokoten)되는 조직적 학습 시스템을 구축합니다. ④ 투명성 기반의 의사결정 지원 기법: 설명 가능한 AI(XAI) 인공지능의 결과값을 맹목적으로 수용하지 않고, 공학적 논리에 근거하여 검증하는 기법입니다. 생각의 사슬(Chain of Thought) 시각화: 인공지능이 최종 결론에 도달하기까지 거친 단계별 논리 전개 과정을 투명하게 공개(Glass Box)함으로써 의사결정의 근거를 확보합니다. 인간 중심 거버넌스(Human-in-the-Loop): 인공지능은 최적의 대안을 제안하는 조종사(Co-pilot)의 역할을 수행하며, 최종적인 방아쇠는 인간의 공학적 통찰과 윤리적 판단에 의해 승인되도록 설계합니다. 3. 인간 중심의 인지적 주권 확보 기법 시스템의 자동화율이 높아질수록 이를 운용하는 인간의 인지 역량 저하를 방지하기 위한 능동적 대응 기법이 요구됩니다. 샌드위치 워크플로우(Sandwich Workflow): 업무의 전 과정을 인공지능에 위임하지 않고, 맥락 설계(Top Bun)와 최종 가치 판단(Bottom Bun)을 인간이 선제적으로 점유하여 인지적 마비를 방지하는 구조적 작업 기법을 적용합니다. RQTDW 학습 프토토콜: 읽기(Read), 질문(Question), 모순 직시(Think), 가상 토론(Discuss), 직접 쓰기(Write)의 5단계를 실무 프로세스에 강제하여, 정보의 단순 수용을 거부하고 지식을 뇌에 능동적으로 내재화합니다. 의도적 인지 마찰(Cognitive Friction): 인공지능이 제공하는 지나치게 매끄러운 답안에 비판적 거리두기를 유지하기 위해, 비평 에이전트(Critique Agent)를 활용한 대항적 검증 과정을 거칩니다. 4. 실전 적용: 문제 소멸(Designing Out)을 위한 초격차 리더십 문제 해결의 궁극적인 성숙도는 발생한 문제를 잘 해결하는 것이 아니라, 문제가 발생할 수 없는 시스템 구조를 설계(Designing Out)하는 데 있습니다. 데이터 인프라 및 자율 운영 설계: 실시간 데이터 수집부터 피드백 루프 기반의 보정까지 이어지는 자율 운영 체계를 구축하여 휴먼 에러의 개입 가능성을 차단합니다. 조직적 지능(Organizational Intelligence)화: 개인의 숙련된 노하우를 표준화된 알고리즘과 지식 그래프로 변환하여, 조직 전체의 상향 평준화된 문제 해결 역량을 확보합니다. 5. 결론: 공학적 엄밀함이 완성하는 미래 경쟁력 지능은 인공지능 기술에서 발현되지만, 그 지능을 가두고 목적에 맞게 작동시키는 그릇은 오직 엄밀하고 정교한 공학적 문제 해결 기법뿐입니다. 본 마스터클래스는 요행이나 확률에 기대는 기술 도입에서 벗어나, 데이터와 논리로 시스템을 완벽히 장악하는 '진정한 AI 아키텍트'로 거듭나는 길을 제시할 것입니다. 기술을 지배하고 문제를 소멸시키는 초지능형 조타수로서의 위상을 확립하시길 바랍니다.

이 과정은 식품·의약품 제조업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 방법을 다룹니다. 원자재 관리, 생산 공정, 품질 검사, 규제 준수 등 주요 단계에서 AI가 어떻게 적용되는지 실제 사례를 통해 배우며, 불량률 감소와 효율적인 운영 전략을 이해할 수 있습니다. 이 과정을 통해 학습자는 ▲식품·의약품 산업 특성과 AI 도입 필요성 ▲데이터 기반 품질 관리 ▲예측 유지보수 및 설비 효율화 ▲규제 준수 모니터링과 리스크 관리 ▲국내외 도입 사례 분석 등을 익히며, 현장에서 곧바로 적용 가능한 전략과 인사이트를 얻을 수 있습니다.

1. AI 자격증, AICE Associate를 취득하기 위한 파이썬 코딩 학습 2. 기초부터 응용까지 단계적인 파이썬 코딩 학습 3. AI 분야 석학 고려대학교 김중헌 교수의 강의

어려운 용어설명, 어려운 수학공식 없는 인공지능 강의! 인공지능 이론을 소스코드로 이해할 수 있게 도와드립니다.

AI를 사용하는 시대를 넘어, 이제는 AI를 설계하는 사람이 필요한 시대입니다. 이 과정은 "입문 → 구조 → 설계 → 운영"까지, AI 에이전트의 전체 설계 지도를 체계적으로 정리한 마스터 로드맵입니다. RAG, Tool Calling, Memory, Multi-Agent 구조를 기반으로 AI 에이전트를 어떻게 설계하고 확장할 것인지 아키텍트 관점에서 학습합니다. AI를 “사용하는 사람”이 아니라 AI 시스템을 설계하는 사람으로 성장하고 싶다면 이 과정이 방향을 제시합니다.

[똑똑한 사람은 어떻게 생각하고 질문하는가] 저자가 쉽게 풀어주는 강의! 생성형 AI의 시대, 제대로 된 질문이 정답보다 중요합니다.

챗GPT의 프롬프트를 만드는 "공식"을 알려드립니다. 이 공식에만 적용하면 좋은 프롬프트가 쏟아져 나옵니다.

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필수적인 ‘AI 학습 데이터 구축’ 전 과정을 학습하는 과정입니다. 학습자는 단순히 이론적인 지식에 머무르지 않고, 실제 실무에서 요구되는 데이터 구축 프로세스를 단계별로 경험하게 됩니다. 구체적으로 AI 학습 데이터의 기획 → 획득 → 저장 → 정제 → 라벨링 → 가명정보 결합 및 변환에 이르는 전 과정을 실습 중심으로 다루어, 현업에서 바로 적용 가능한 실무 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한 데이터의 품질 관리와 보안 이슈, 개인정보 비식별화 처리, 데이터셋 최적화와 같은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 데이터 관리 역량을 체계적으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 학습자는 단순한 데이터 수집자가 아닌, AI 프로젝트를 주도적으로 기획하고 실행할 수 있는 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다. 👉 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델 성능을 좌우하는 양질의 학습 데이터 구축법을 이해하고, 이를 실무 환경에 효과적으로 적용할 수 있는 실질적인 역량을 확보하게 될 것입니다.

매번 “요약해줘”라고 말하지 않아도 됩니다. 이 강의에서는 Antigravity에서 나만의 AI 에이전트를 만들고, 반복 설명 없이 바로 쓰는 방법을 배웁니다. 초보자도 따라 할 수 있도록 실습 중심으로 구성했습니다. https://antigravity.google/download (반중력 에디터 다운로드 받으시면 됩니다 :))

Chat GPT로 누구나 데이터 분석을 배울수 있어요. 다양한 분석 실습을 통한 실무 적용 방법에 대해 알 수 있어요. (꼭!! ChatGPT 유료 버전이 필요합니다!)

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

[요즘 필요한 요즘지식] 1. AX, ChatGPT와 로봇 기술이 가져온 변화. 2. 블록버스터-코닥필름-노키아 공통점. 3. 요즘 AX 키워드 5가지. - 달러 패권 유지 OOOO코인. - 머스크 OOOO으로 정부운영비 절감. - 트럼프 OOOO 전략 비축. - 중국 OO유치원, 사교육 받는 OO. - 중국 OO팩토리, 노동자가 없으니 OO이 필요 없어졌다. 4. ChatGPT/Gemini/Grok - 앞서 학습한 내용으로 프롬프트 작성하여 결과 비교 - 클레이모션 인포그래픽으로 이미지 생성

AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들면서 실용적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 만드는 방법을 학습하는 강의입니다.

모델료 0원, 나노바나나로 완성하는 무한한 비주얼 다양한 콘텐츠 디자인을 만드는 올인원 비주얼 크리에이팅

본 강의 영상에서는 회사 내부 데이터를 sLM에 연결하는 효과적인 방법, 그리고 sLM 도입 시 발생하는 각종 이슈들을 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 현실적인 방안을 소개합니다.

본 강의는 인프런과 뤼튼이 합작한 ‘뤼튼 AI 리터러시 바우처 프로그램’ 대상 강의로, AI 취약계층인 소상공인은 전액 무료로 수강할 수 있습니다. 하루 종일 가게 보느라 바쁜데, 네이버 리뷰 답글부터 인스타 게시물까지 마케팅까지 떠안고 계신가요? 이 강의는 “사장님이 직접 하는 마케팅”을 AI가 함께 나눠 들도록 설계한 소상공인 전용 AI 리터러시 입문 강의예요. 생성형 AI와 이미지·영상·노코드 툴을 활용해, 포스터·메뉴판·인스타 콘텐츠·리뷰 답글·DM 응대까지 한 번에 다뤄요. 어려운 코딩 없이, 구글시트와 자동화 툴(Make, Manychat 등)로 리뷰·체험단·DM 응대 자동화도 직접 만들어보세요!

현업 컨설턴트가 ChatGPT를 “기본 분석” → “아이디어 도출” → “보고서 작성”으로 풀가동하는 전 과정을 2시간 안에 체득하도록 설계된 VOD입니다. 여행 일정부터 미래 비즈니스 시나리오까지… 흥미로운 예시로 시작해 당장 적용할 수 있는 프롬프트 템플릿으로 끝나는, “보고 싶다”가 아니라 “써먹어야 한다”는 확신을 주는 실전형 강좌입니다.

디지털 전환(DX)은 선택이 아닌 필수입니다. 이 과정은 모든 직원을 위한 디지털 전환의 첫걸음으로, DX의 핵심 개념부터 업무 혁신 사례까지 쉽고 명확하게 알려드립니다. 변화하는 시대에 뒤처지지 않고, 스스로 성장하며 조직의 혁신을 주도할 수 있는 힘을 길러보세요! 본 강의를 깊게 생각하지 마시고, 가벼운 마음으로 수강하세요.