AI 에이전트 보안 실무: 프롬프트 인젝션부터 권한 오남용까지

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.

AI 에이전트는 데이터 오류, 보안 위협, 비용 증가, 시스템 연동 문제 등 다양한 원인으로 실패할 수 있습니다. 본 과정은 AI 에이전트 도입 과정에서 발생하는 주요 장애와 실패 사례를 살펴보고, 이를 예방하기 위한 설계·점검·운영 전략을 실무 중심으로 설명합니다. 이를 통해 AI 에이전트의 위험과 한계를 이해하고, 조직에 적합한 도입 방향과 안정적인 운영 기준을 수립할 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.

식품·의약품 산업의 생산 현장에서 발생할 수 있는 주요 OT 보안 위협을 실제 사례 중심으로 살펴봅니다. 스마트공장, 생산설비, 품질관리 시스템, 이력정보 관리 과정에서 어떤 보안 문제가 발생할 수 있는지 이해하고, 생산 중단과 데이터 위변조를 예방하기 위한 기본 대응 방법을 초보자도 쉽게 배울 수 있습니다.

화학 산업의 공정제어 환경에서 발생할 수 있는 주요 보안 위협과 사고 사례를 살펴보고, AI 기반 이상 징후 탐지와 대응 방안을 쉽게 이해하는 과정입니다. 생산 중단, 공정값 조작, 유해물질 누출 등 화학 산업 특유의 위험을 중심으로 실무형 OT 보안을 학습합니다.

반도체 산업은 생산 설비, 제어 시스템, 협력사, 데이터가 긴밀하게 연결된 대표적인 제조업 분야입니다. 이 때문에 작은 보안 사고나 시스템 장애도 생산 중단, 품질 문제, 납기 지연, 기술 유출로 이어질 수 있습니다. 이 강의는 반도체 제조 현장에서 발생할 수 있는 OT 보안 위협을 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다. 복잡한 기술 설명보다는 실제 현장에서 어떤 보안 문제가 발생할 수 있는지, 왜 반도체 산업이 공격 대상이 되는지, 보안 사고가 기업에 어떤 영향을 주는지를 중심으로 다룹니다. 또한 AI와 스마트팩토리 확산으로 제조 환경이 지능화되면서 보안 위협이 어떻게 변화하고 있는지도 함께 살펴봅니다.

스마트 팩토리와 자율주행의 시대, 우리의 생산 라인은 과연 안전할까요? 인공지능(AI)의 눈부신 발전은 자동차 제조업에 혁신적인 생산성과 효율성을 가져왔지만, 동시에 공장 내 생산 기술(OT, Operational Technology) 환경에 전례 없는 보안 위협을 야기하고 있습니다. 본 강의는 막연하고 어렵게 느껴지는 'OT 보안'을 자동차 산업 현장의 생생한 실제 사례를 통해 쉽고 명확하게 풀어냅니다.

"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.

[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.

AI 시대, 제조업 보안 현장 사례 중심으로 이해하기는 스마트팩토리와 AI 기반 제조 환경에서 중요성이 커지고 있는 OT 보안을 현장 사례 중심으로 쉽게 이해할 수 있도록 구성한 과정입니다. 이 강의에서는 OT, ICS, PLC, SCADA, HMI, MES 등 제조 현장에서 자주 등장하는 핵심 개념을 설명하고, IT 보안과 OT 보안의 차이를 비교합니다. 또한 랜섬웨어, 원격접속 악용, 협력사 계정 탈취, 생산라인 중단, 설비 오작동, 데이터 위변조 등 제조 현장에서 발생할 수 있는 보안 위협을 사례 중심으로 살펴봅니다. 수강생은 이 과정을 통해 제조업 OT 보안의 기본 구조를 이해하고, 생산설비와 산업제어시스템을 보호하기 위해 어떤 보안 관점이 필요한지 파악할 수 있습니다. 또한 이후 산업별 제조업 보안 과정을 학습하기 위한 공통 기반을 마련할 수 있습니다.

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.

"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.

"4차 산업혁명, AI 공장... 단어는 익숙한데 구조는 안 그려지시나요?" 제조업의 미래라고 불리는 스마트팩토리(Smart Factory). 관련 기사는 쏟아지고, 취업 공고에는 필수 역량으로 등장하지만 비전공자에게 그 장벽은 너무나 높게만 느껴집니다. "PLC? MES? ERP? 외계어 같은 약어들 때문에 포기하셨나요?" "코딩이나 공학 지식이 없어서 시작조차 두려우신가요?" 걱정 마세요. 이 강의는 '공학'이 아니라 '구조'를 다룹니다. 복잡한 텍스트 대신 직관적인 그림과 도해를 통해, 마치 레고 블록을 맞추듯 스마트팩토리의 전체 지도를 머릿속에 완성해 드립니다.

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.

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.

AI가 일상과 산업 전반에 빠르게 스며들면서, 이를 노리는 공격 기법 또한 함께 진화하고 있습니다. 이 강의는 생성형 AI와 LLM을 둘러싼 최신 보안 위협을 이해하고, AI를 활용해 보안 업무를 자동화하며, LLM 탈옥 공격과 방어까지 실습으로 경험하는 실전 중심 과정입니다.

지난 20개월간 AI 도구를 활용한 블로그 운영 실무 경험을 집약한 강의! Perplexity, ChatGPT, Midjourney로 주제 선정부터 콘텐츠 제작까지 단계별 활용법을 제공합니다.

화학 산업의 공정제어 환경에서 발생할 수 있는 주요 보안 위협과 사고 사례를 살펴보고, AI 기반 이상 징후 탐지와 대응 방안을 쉽게 이해하는 과정입니다. 생산 중단, 공정값 조작, 유해물질 누출 등 화학 산업 특유의 위험을 중심으로 실무형 OT 보안을 학습합니다.

식품·의약품 산업의 생산 현장에서 발생할 수 있는 주요 OT 보안 위협을 실제 사례 중심으로 살펴봅니다. 스마트공장, 생산설비, 품질관리 시스템, 이력정보 관리 과정에서 어떤 보안 문제가 발생할 수 있는지 이해하고, 생산 중단과 데이터 위변조를 예방하기 위한 기본 대응 방법을 초보자도 쉽게 배울 수 있습니다.

스마트 팩토리와 자율주행의 시대, 우리의 생산 라인은 과연 안전할까요? 인공지능(AI)의 눈부신 발전은 자동차 제조업에 혁신적인 생산성과 효율성을 가져왔지만, 동시에 공장 내 생산 기술(OT, Operational Technology) 환경에 전례 없는 보안 위협을 야기하고 있습니다. 본 강의는 막연하고 어렵게 느껴지는 'OT 보안'을 자동차 산업 현장의 생생한 실제 사례를 통해 쉽고 명확하게 풀어냅니다.

실습을 통해 고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering) 기법들을 학습해봅니다.

ChatGPT와 같은 AI의 근본이 되는 기술 LLM 과 Agent. LLM은 현 시점에 AGI에 가장 가까이 다가간 기술입니다. 이 강의에서는 일반인의 시선으로 LLM 과 Agent 기술에 대해 알아봅니다.

생성형 AI 도입이 가속화되면서 기업 기밀정보 유출, 프롬프트 인젝션 등 새로운 보안 위협이 급증하고 있습니다. 본 과정은 국정원 가이드라인 기반 30대 핵심 보안대책과 15가지 실무 위협 사례를 통해 AI 수명주기 전반의 보안 내재화 전략을 학습합니다. 에이전틱 AI, 피지컬 AI 등 최신 AI 트렌드의 보안 이슈까지 다루며, 실무에 바로 적용 가능한 거버넌스 체계 구축 방법을 제시합니다.

본 강의에서는 Microsoft 365 생태계의 스마트한 업무 파트너인 M365 Copilot을 중심으로, 보안과 저작권이 보호된 환경에서 AI를 활용해 업무 혁신을 실현하는 방법을 다룹니다. Copilot의 주요 기능과 다양한 Microsoft 365 서비스와의 연계 활용 방안을 소개하며, 정확하고 효과적인 답변을 이끌어내기 위한 프롬프팅 기법 또한 함께 제시합니다.

텍스트 한 줄로 만드는 감각적인 영상 콘텐츠! Kling AI로 시작하는 쉽고 빠른 SNS 콘텐츠 제작 입문

LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, LangChain, AutoGen 등의 여러 에이전트 프레임워크, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만드는 방법을 탐구합니다.

트랜스포머 기반 LLM 아키텍처와 GPU 활용 전략을 이해하고, vLLM을 활용한 실제 서빙 과정까지 직접 실습합니다. AI 시스템 파이프라인 구축부터 모니터링, 멀티 GPU 활용까지 실무 흐름 전체를 다루며, 복잡한 수식 없이 그림과 실습 중심으로 직관적으로 이해할 수 있도록 구성한 강의입니다.

AI, 드디어 몸을 갖다 - 로봇 시대, 나의 생존 전략은? 피지컬 AI는 단순한 로봇이 아닙니다. 인공지능, 로봇공학, 에너지 기술의 대융합이 만들어낸 경제 패러다임의 전복입니다. 본 과정은 피지컬 AI의 등장 배경부터 글로벌 빅테크의 전략, 하드웨어 주권, 그리고 로봇세, 기본소득, 글로벌 불평등 등 미래 사회 이슈까지, 다양한 관점으로 확인할 수 있습니다.

AI 감사, 어디서부터 이해해야 할지 막막하셨나요? AI는 이제 단순한 기술 트렌드를 넘어 기업의 의사결정, 업무 자동화, 고객 응대, 채용, 보안, 리스크 관리 영역까지 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 AI를 도입하는 속도에 비해, “AI가 제대로 통제되고 있는가?”, “AI의 판단을 신뢰할 수 있는가?”, “데이터와 모델, 운영 과정에서 어떤 리스크가 발생할 수 있는가?”를 체계적으로 이해하는 사람은 아직 많지 않습니다. 특히 IT 감사, 보안, 내부통제, 프로젝트 관리 업무를 하시는 분들은 이런 고민을 하게 됩니다. AI 감사는 기존 IT 감사와 무엇이 다를까? AI 모델은 코드만 보면 되는 걸까, 데이터와 학습 과정까지 봐야 할까? AI 거버넌스, 리스크, 편향, 설명 가능성, MLOps, 인시던트 대응은 각각 어떻게 연결될까? AAIA와 같은 AI 감사 관련 자격 과정에서 다루는 개념을 실무 관점으로 이해하려면 어디서부터 시작해야 할까? 이 강의는 바로 이런 막막함을 해결하기 위해 만들었습니다. 저는 약 20년 동안 IT 서비스 기획, 개발, PM, 협업 플랫폼 운영, 그룹웨어 구축, 챗봇 서비스 기획, 보안 및 감사 관련 업무를 경험해 왔습니다. 실제 조직에서 시스템이 어떻게 기획되고 개발되고 운영되는지, 그리고 장애·변경·보안·사용자 요구사항이 어떻게 연결되는지를 실무 현장에서 직접 경험했습니다. 또한 CISA와 AAIA 학습 과정을 통해 IT 감사와 AI 감사의 관점을 함께 정리해 왔습니다. 이 강의에서는 복잡한 AI 기술을 수학이나 개발 중심으로 깊게 파고들기보다, 감사자와 IT 실무자가 반드시 이해해야 하는 핵심 개념을 중심으로 설명합니다. AI 시스템을 데이터, 모델, 운영, 보안, 거버넌스, 리스크, 감사 절차의 흐름으로 나누어 살펴보고, 각 단계에서 어떤 통제와 확인 포인트가 필요한지 정리합니다. 수강생은 이 강의를 통해 AI 감사가 단순히 “AI를 평가하는 일”이 아니라, AI가 조직 안에서 안전하고 책임 있게 사용되도록 거버넌스와 리스크, 통제 체계를 점검하는 일이라는 점을 이해하게 됩니다. 이 강의는 AI 감사가 처음인 분, IT 감사나 보안 업무를 하면서 AI 영역으로 확장하고 싶은 분, AI 거버넌스와 리스크를 실무 관점에서 정리하고 싶은 분, AAIA 등 AI 감사 관련 학습을 시작하기 전 전체 개념을 잡고 싶은 분에게 적합합니다. 강의를 마치면 다음과 같은 질문에 스스로 답할 수 있게 됩니다. AI 시스템은 어떤 구성요소로 이루어져 있는가? AI 감사자는 데이터, 모델, 운영 단계에서 무엇을 확인해야 하는가? AI 거버넌스와 책임 있는 AI는 왜 중요한가? AI 리스크, 편향, 설명 가능성, 프라이버시, 보안은 어떻게 연결되는가? AI 감사 보고서에는 어떤 관점과 근거가 담겨야 하는가? 빠르게 변하는 AI 시대에는 기술을 잘 사용하는 것만큼이나, 기술을 신뢰할 수 있게 관리하고 점검하는 역량이 중요합니다. 이 강의는 AI 감사의 전체 그림을 처음부터 차근차근 이해하고 싶은 분들을 위한 입문 과정입니다. IT와 AI를 감사 관점으로 바라보는 첫 번째 기준을 함께 만들어 보겠습니다.

강의에서는 Claude Code architecture를 통해 왜 모델보다 하네스가 중요한지 설명합니다. 그리고 Context Harness, Permission Harness, Verification Harness, Tool Harness, Subagent & Worktree Harness, Debugging Harness라는 6가지 구조로 Claude Code 작업 시스템을 설계하는 방법을 다룹니다. 이후에는 CLAUDE.md, 세션 관리, 큰 코드베이스 제어, worktree 병렬 운영, 에러 로그 분석, 환경변수 및 설정 스코프 문제 추적까지 연결하면서, 실제 백엔드·DevOps 실무에서 Claude Code를 계속 쓸 수 있는 기준을 잡아드립니다.

하루 종일 붙잡고 있던 반복 업무, 이제 AI 비서에게 맡길 수 있다면? 매번 처음부터 설명해야 하는 GPT 채팅이 아니라, 나를 기억하고 내 스타일로 일하며 슬랙으로 보고까지 해주는 나만의 AI 업무 비서 구축법을 소개합니다. 설치와 슬랙 연동부터 스킬 설치, 노션·캘린더·메일 자동화, 보안과 비용 관리까지! 코딩을 몰라도 따라 할 수 있는 방식으로 회사에서 바로 써먹을 수 있는 AI 업무 시스템을 완성해보세요. Point 1. GPT 채팅과는 다른, ‘나를 기억하는 AI 비서’를 직접 세팅하자 - 오픈클로 설치부터 슬랙 연동까지 따라 하며 AI 비서 기본 환경 구축 - 성격과 규칙을 세팅해 내 업무 스타일에 맞게 일하는 비서 만들기 Point 2. 반복 업무를 줄이는 실전 자동화 패턴을 익히자 - 스킬 설치로 노션·캘린더·메일 등 실제 업무 도구와 연동 - 모닝 브리핑, 업무일지 작성, 메일 발송, 일정 관리 등 바로 쓰는 자동화 실습 Point 3. 회사에서도 안심하고 쓰는 AI 업무 시스템을 완성하자 - 권한 관리, 보안 설정, 비용 관리까지 실무자가 꼭 알아야 할 체크포인트 정리 - 1명의 AI 비서에서 여러 에이전트로 확장하는 업무 시스템 구축법 학습

'딸깍' 자동화로 뽑기만 반복하는 양산형 쇼츠는 그만! 촬영·편집을 몰라도 AI가 영상을 만드는 원리부터 이해해, Veo·Runway·Kling·HeyGen·CapCut으로 유튜브 영상 1편을 완성하고, LLM 기획으로 시청자가 끝까지 보는 '살아남는 AI 쇼츠'까지 만드는 입문+실전 통합 과정입니다.

생성형 AI는 세상이 돌아가는 방식을 새롭게 쓰고 있으며, 지금 이를 배우는 사람들이 향후 10년을 주도하게 될 것입니다. 모든 산업이 실시간으로 재편되고 있습니다. 마케터는 몇 분 만에 캠페인을 만들고, 개발자는 그 어느 때보다 빠르게 코드를 배포합니다. 팀 전체가 며칠씩 걸리던 업무를 자동화하고 있습니다. 그리고 이 모든 것의 중심에는 뒤처지는 사람과 앞서가는 사람을 가르는 단 하나의 기술, 즉 생성형 AI를 실제로 사용하는 법을 아는 능력이 자리 잡고 있습니다. 문제는 무엇일까요? 대부분의 사람들은 여전히 겉핥기식으로만 사용하고 있다는 점입니다. ChatGPT에 질문을 입력하고 평범한 답변을 얻은 뒤, 그것이 전부라고 생각합니다. 하지만 그 단순한 채팅창 너머에는 인류가 만든 가장 강력한 기술 중 하나가 숨어 있습니다. 이 기술이 어떻게 작동하고 어떻게 지시해야 하는지 이해하고 나면, 당신의 업무 방식은 영원히 바뀔 것입니다. 이 코스는 바로 그 목적을 위해 만들어졌습니다. '생성형 AI 입문(Introduction to Generative AI)' 과정은 완전한 초보자를 자신감 있고 유능한 AI 사용자로 만들어 드립니다. 코딩도, 수학도, 사전 경험도 필요하지 않습니다. 전문 용어 없는 명확한 언어로 생성형 AI의 진정한 정체와 내부 작동 원리, 그리고 이를 업무와 비즈니스, 일상생활에 적용하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정은 지루하고 이론적인 강의 시리즈가 아닙니다. 즉시 따라 하고 복사해서 쓸 수 있는 실제 사례들로 가득 찬 실용적이고 데모 중심적인 여정입니다. 먼저 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 진정한 의미와 생성형 AI가 전체 그림에서 어디에 위치하는지 기초부터 시작합니다. ChatGPT의 기능과 역량을 직접 탐구하고, 왜 이 기술이 이토록 빠르게 폭발했는지 이해하며, 그 놀라운 진화 과정을 추적해 봅니다. 그다음에는 이 모든 것을 움직이는 엔진인 대규모 언어 모델(LLM)의 신비함을 파헤칩니다. 다음 단어 예측, 임베딩, 미세 조정(fine-tuning)이 정확히 어떻게 작동하는지 확인하고, 검색 증강 생성(RAG) 및 에이전트형 AI(Agentic AI)의 부상과 같은 게임 체인저 개념을 이해하게 될 것입니다. 이는 단순히 대답하는 비서와 스스로 행동하는 비서의 차이를 의미합니다. 그다음에는 진정한 초능력인 프롬프트 엔지니어링이 등장합니다. 여기서 대부분의 학습자는 "AI는 흥미롭다"는 단계에서 "AI는 필수적이다"라는 단계로 넘어갑니다. 단순히 프롬프트가 무엇인지 배우는 데 그치지 않고, 전문가들이 매일 사용하는 12가지 이상의 검증된 기술을 마스터하게 됩니다. 여기에는 생각의 사슬(chain-of-thought) 프롬프팅, 제로/원/퓨샷(zero/one/few-shot) 프롬프팅, 표 형식(tabular) 프롬프팅, 관점(perspective) 프롬프팅, 비교(comparative) 프롬프팅, 역(reverse) 프롬프팅, RGC 프레임워크 등이 포함됩니다. 즉시 사용 가능한 프롬프트 스타터를 제공받고, 훨씬 더 나은 결과를 위해 프롬프트를 수정하고 정교화하는 법을 배우며, 새로운 아이디어, 마케팅 문구, 고객 이메일 및 콘텐츠를 대규모로 생성하는 방법을 발견하게 될 것입니다. 과정을 마칠 때쯤이면 AI가 당신이 원하는 것을 일관되게 수행하도록 만드는 법을 알게 됩니다. 이 모든 과정은 실제 작동 모습으로 확인하게 됩니다. 이 코스는 실제 비즈니스 시나리오를 바탕으로 한 실습 데모로 가득 차 있습니다. AI 노트 필기 도구로 회의를 요약하고 통찰력을 추출하며, 세련된 이메일 답장을 몇 초 만에 작성하고, 단 하나의 제품 이미지에서 여러 가지 마케팅 헤드라인 변형을 만들어내는 모습을 지켜보세요. 생성형 AI가 소프트웨어 개발, 리테일, 마케팅을 어떻게 변화시키고 있는지 탐구하고, GitHub Copilot으로 작동하는 코드를 생성하거나 Amazon Nova와 같은 최첨단 도구로 이미지와 비디오를 만드는 실제 도구의 활용 사례를 보게 될 것입니다. 이는 가상의 시나리오가 아닙니다. 강의를 마치는 즉시 시작할 수 있는 워크플로우입니다. 하지만 큰 힘에는 책임이 따릅니다. 이 코스는 어려운 부분도 피하지 않습니다. 책임감 있는 AI(Responsible AI)를 깊이 있게 다루며, 환각(hallucination), 사실적 오류, 편향성 및 공정성 문제를 식별하고 관리하는 방법을 배웁니다. 오늘날 모델의 실제적인 기술적 한계와 숙련된 사용자들이 의존하는 실질적인 해결책을 이해하게 됩니다. 안전 거부 사례와 편향 수정 재작성 등 실제 예시를 통해, 전문가와 조직이 기대하는 방식대로 이 도구들을 현명하고 윤리적이며 자신 있게 사용하는 법을 배우게 됩니다. 또한 단순히 오늘에 머물지 않고 미래를 내다보며 마무리하게 됩니다. 생성형 AI가 검색을 어떻게 혁신하고 세상이 정보를 찾는 방식을 어떻게 재편하고 있는지 발견하고, 범용 인공지능(AGI)을 향한 여정을 탐구하며, 이 분야가 창출하고 있는 직업, 자격증 및 빠르게 성장하는 커리어 기회에 대한 명확한 시각을 갖게 될 것입니다. 커리어의 미래를 대비하고 싶든, 생산성을 높이고 싶든, 새로운 것을 구축하고 싶든, 이 기술이 어디로 향하고 있으며 어떻게 그 파도를 탈 수 있는지 정확히 알고 과정을 마치게 될 것입니다. 왜 이 코스에서 배워야 할까요? 당신은 주요 플랫폼에서 207,000명 이상의 학생이 수강하고, 강사 평점 4.6점과 13,000개 이상의 리뷰로 검증된 커뮤니티에 합류하게 됩니다. 모든 개념은 쉽게 설명되고, 모든 기술은 실습으로 보여주며, 모든 레슨은 AI에 대한 진정한 자신감에 한 걸음 더 다가갈 수 있도록 설계되었습니다. 불필요한 내용은 뺐습니다. 막막함도 없습니다. 당신의 시간을 존중하는 명확하고 실용적이며 최신 정보를 담은 학습만이 있을 뿐입니다. 이 코스는 AI에 호기심이 있는 초보자, 더 빠르고 스마트하게 일하고 싶은 전문가, 마케터, 크리에이터, 개발자, 기업가, 또는 우리 세대 최대의 기술적 변화에서 뒤처지기를 거부하는 모든 분을 위한 것입니다. 웹 브라우저를 사용할 줄 안다면 이 코스를 수강할 수 있으며, 바로 오늘 시작할 수 있습니다. AI를 사용하는 사람과 AI를 마스터하는 사람 사이의 격차는 매일 벌어지고 있습니다. 도구는 준비되었습니다. 기회는 지금입니다. 유일한 질문은 당신이 그 격차의 어느 쪽에 서고 싶은가 하는 것입니다. 오늘 등록하고, 실용적이고 강력한 레슨을 하나씩 정복하며 'AI 호기심' 단계에서 'AI 자신감' 단계로의 여정을 시작하세요.

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.

Codex를 활용해 비즈니스 기획, 홈페이지 제작, 마케팅 자료, 업무 정리, 이메일 자동화까지 연결해보는 실무형 강의입니다. 개발자가 아니어도 AI에게 일을 맡기고 결과물을 다듬는 방식을 익힐 수 있도록, 노션·리니어·피그마·구글 워크스페이스를 실제 업무 순서대로 다룹니다.