AI 활용 영상 제작 워크플로우: 비전공자를 위한 원클릭 자동화 시스템

이 강의는 영상 편집 경험이 없어도 괜찮습니다. 캡컷의 기본 기능부터 차근차근 익히면서, 숏폼 광고를 어떻게 분석하고 기획하는지까지 함께 배우는 실전 과정입니다. 단순히 자막 넣고 컷 편집하는 방법만 배우는 것이 아니라, 광고의 구조를 이해하고, 사람들이 멈춰보는 영상이 어떻게 만들어지는지 직접 따라 하며 완성합니다. 광고 분석 → 기획 설계 → 캡컷 제작까지 초보자도 그대로 따라오면 한 편의 숏폼 광고를 완성할 수 있도록 구성했습니다. 영상 제작이 처음인 마케터, 이제는 직접 만들고 싶은 마케터를 위한 강의입니다.

마케터가 되기 위해 반드시 알아야 하는 개념 총정리 ! 그리고 회사가 아니더라도 경험과 역량을 쌓을 수 있는 꿀팁까지!

강사님께서 가공하여 만든 각 분야의 문서 예제를 보고 문서를 보는 관점을 기르는 방법을 연습합니다.

신입·예비 신입에게 필요한 인사, 이메일, 전화, 보고, 메신저 등 핵심 매너를 1시간 안에 정리해 실무에서 바로 적용할 수 있도록 돕는 강의입니다.

궁극의 생산성 도구, 노션! 제대로 활용하는 법!

AI와 구글 앱스스크립트를 활용하여 복잡한 코딩 지식 없이도 업무 자동화 시스템을 구축하는 방법을 다룹니다.

숫자만 보면 머리가 하얘지는 수포자 마케터를 위한 2시간의 데이터 리터러시 입문 강의

단 3시간이면 SQL 기초를 완성할 수 있는 실무 입문 강의

진짜 마케터가 알아야 할 SEO 근본부터 최신 AI 활용까지

똥손도 그럴싸한 이미지를 만들 수 있는 최소한의 피그마 기능과 디자인 공식 그리고 광고 기획법과 이미지 제작 실습 까지

자소서의 방향성과 포트폴리오의 틀을 동시에 잡을 수 있습니다

고객의 입장에서 제품을 볼 수 있게 하고 비즈니스로 연결하는 역할인 PO/PM 및 기획자에 대한 컨퍼런스입니다.

R과 파이썬 없이도 가능한, 엑셀로 고객/매출 데이터 분석 클래스!

엑셀을 이미 잘 활용하는 분들이 구글 스프레드시트를 쓰면 더 효과적이고 효율적이고 시간을 아껴 일할 수 있습니다.

AI 리터러시는 'AI를 기술자가 아닌 일반 사용자도 실무와 일상에 효과적으로 활용할 수 있는 능력', 그리고 'AI를 비판적으로 평가하는 역량'을 말합니다. AI를 잘 '활용'하기 위한 핵심 지식인 프롬프트 엔지니어링 → 보안 이해 → 확장 → 자동화 → 언어모델 구조까지, 비전공자도 이해할 수 있도록 설계된 실용 중심의 리터러시 강의입니다.

[소스코드 제공] 코딩 몰라도 OK. 구글 최신 툴(IDX)로 설치 없이 브라우저에서 뚝딱 완성! 코딩 문법 공부는 이제 그만! AI와 대화하며(Vibe Coding) 구글 IDX 환경에서 사내 문서를 완벽히 이해하는 RAG 챗봇을 구축하고 웹으로 실시간 배포하는 초고속 실전 과정입니다.

본 과정은 AI 모델링 및 서비스 기획을 실무에 적용하기 위해 필요한 기본 이론과 실무 프로세스를 학습하는 과정입니다. 학습자는 AI 모델링 프로젝트를 능숙하게 수행하기 위해 필수적인 기초 지식을 습득하고, 실제 현업에서 활용되는 다양한 실무 절차를 경험할 수 있습니다. 특히 AI 서비스의 환경 분석 → 목표 수립 → 요구사항 분석 → 서비스 모델 설계 → 시나리오 기획 → 활용 기획 → 실행 계획 수립 → 성과 평가 기획까지 이어지는 전체 흐름을 단계적으로 학습하도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 단순히 기술적인 관점의 학습에 그치지 않고, 비즈니스와 서비스 기획 차원에서 AI를 어떻게 도입하고 활용할 것인지에 대한 체계적인 사고와 실무 적용 능력을 기를 수 있습니다. 본 과정을 마친 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 기획과 실행 과정을 이해하고, 실제 기업 환경에서 AI 서비스 기획자·PM·데이터 기반 전략가로서 역량을 강화할 수 있을 것입니다.

구글 드라이브를 넘나들며 일하는 Gemini 에이전트! 압도적인 생산성으로 구글 AI 실무의 마침표를 찍으세요.

“DX/AX 해야 합니다.” 회의실에서는 늘 진지한데, 막상 현장에 내려오면 무엇부터, 어떻게 해야 할지 막막하지 않으신가요? PoC는 몇 번 했는데, 정작 정규 운영으로 안 이어지고 솔루션·장비는 샀는데, 현장에서는 번거로운 툴 취급을 받고 데이터·시스템 이야기는 많은데, 지금 내 라인·공정에 어떻게 적용해야 할지 감이 안 오고 TFT·전담조직이 따로 없어서, 본업 + DX/AX까지 떠맡은 실무자 입장인… 이 강의는 바로 그런 분들을 위해 만들었습니다.

시험 유형과 출제 경향을 한눈에! 약 100문제로 실전 감각을 강화하세요. 혼자 준비해도, 체계적으로 학습할 수 있는 AWS AI Practitioner 실전 시험 완벽 대비

보고서를 쓸 때마다 막막하지 않으신가요? 무엇을 써야 할지 몰라 시간을 허비하고, 논리가 정리되지 않아 몇 번이고 수정하며, 결국 마감 직전에 겨우 완성하는 경험. 많은 직장인과 학생들이 반복하는 일상입니다. ChatGPT를 사용해보았지만, 단순히 문장을 대신 써주는 수준에 그쳐 “그럴듯한 글”은 나와도 “성과를 만드는 보고서”는 완성되지 않습니다. 이 강의는 다릅니다. ChatGPT를 업무 대행 도구가 아니라, 당신의 기획력을 증폭시키는 전략 파트너로 활용하는 방법을 알려드립니다. ✔ 문제 정의를 명확하게 구조화하는 법 ✔ 논리 흐름을 설계하는 프레임워크 적용법 ✔ 데이터를 근거로 설득력을 강화하는 방법 ✔ 성과 중심 보고서로 업그레이드하는 전략 강의를 듣는 동안 실제로 자신의 업무 보고서 하나를 완성하게 되며, 단순 이론이 아닌 즉시 결과로 이어지는 실전 경험을 제공합니다. 또한 최신 기능인 Canvas와 파일 업로드 분석 기능까지 활용하여, 빠르게 진화하는 생성형 AI 환경에서도 뒤처지지 않는 AI 리터러시를 갖출 수 있도록 돕습니다. 이 강의를 수강한 후, 보고서 작성 시간은 줄어들고, 논리는 더 단단해지며, 성과는 더 선명해집니다. 보고서가 더 이상 부담이 아닌, 당신의 역량을 증명하는 무기가 되는 순간을 경험해보세요.

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.

[맥킨지 출신 김재성의 문제해결 즉문즉답 : 당신의 문제를 함께 해결해 드립니다] 필수! 선 수강 강의 : 맥킨지 출신 김재성의 AI로 앞서가는 문제 해결력 & 리서치 특강 https://inf.run/LmvrD '이론만 있는 강의는 가라!' 실제 실전 문제를 그 자리에서 즉시 함께 해결하는 마법의 솔루션 비디오! 맥킨지 출신이자, AI 전문가 김재성 님이 직접 한 분 한 분과 만나 1:1로 즉문 즉답 하는 형태로 당신의 문제를 구조화 하고 해결해 드리는 비디오 영상입니다. 진로나 사소한 고민부터, 세계를 뒤흔드는 AI와 산업 전반에 대한 개선 방향성과 같은 초 거대한 이야기까지! 비디오 1편씩 단 건으로 구매가 가능한 형태로 업로드 됩니다. 유료 결제 수강생 대상 분기 별로 특정 인원을 추첨하여 실제 참여하실 수 있는 기회도 제공합니다! (김재성 님의 강의를 모두 다양하게 수강할 수록 당첨 확률 Up!) [컨셉] 한 분과 만나 1:1로 즉문 즉답 하는 형식이며, 산업 전문가와 전략 전문가가 만나서 함께 정답에 접근해 간다는 컨셉입니다. 실제 참여하신 분들의 만족도도 굉장히 높았습니다. (소감에서 보고 들으실 수 있어요!) 이 시리즈 영상의 핵심은 전략 전문가이신 김재성님이 미리 주제를 건네 받지 않지만 전략 관점으로 서로 질문과 답을 해가며 정답에 가까워 진다는 것에 있습니다. 감과 경험에 의존하지 않고 전략과 구조화를 기반으로 "이게 되네요?" ㅎㅎㅎ 라는 반응이 절로 나오게 되는 마법의 솔루션을 경험하세요! 무료 버전(~10분)은 모두에게 공개되고, 풀 버전은 인프런 강의 수강생 또는 유튜브 채널 [김재성의 문제 해결] '프리미엄 멤버십' 가입자들에게 공개 될 예정입니다. 참여를 원하시는 분은 jaesung_kim@jcurvepartners.ai 로 [커피챗 신청] 이라는 제목으로 메일을 보내주세요 메일에는 이름, 나이, 연락처(휴대폰번호) 직업 및 연차(학생도 무관합니다), 신청하는 이유를 상세히 적어주시고 김재성 님이 강의하시는 인프런 강의 수강 캡쳐 화면을 첨부하여 전달 주시면 당첨 시, 연락을 드립니다. (당첨되지 않으신 분의 개인정보는 3개월 뒤 즉시 폐기합니다) 영상 출연 시, 가명은 회사명을 밝히지 않는 것은 가능하나 얼굴 모자이크, 음성변조 등의 가공을 원하실 경우 출연이 불가합니다. 영상 촬영 동의 시, 영상이 재가공되어 인프런 및 김재성의 유튜브 채널에 활용되는 것에 동의 한 것으로 간주됩니다.

[인공지능 시대의 시스템 통제 및 인지적 퇴화 방지를 위한 전략적 로드맵] 1. 서론: 기술적 주도권과 전략적 지휘권 (Strategic Command vs. Passive Dependence) 지난 40년간의 자동차 R&D 및 기업 경영을 통해 도출된 핵심적 통찰은, 기술적 통제권을 상실한 주체는 시스템의 수혜자가 아닌 종속자로 전락할 가능성이 높다는 점입니다. 특히 고성능 엔진에 비견되는 인공지능(AI) 기술의 확산은 인간으로 하여금 기술적 '수동적 승객'에 머물게 하거나, 혹은 시스템을 장악하는 '전략적 지휘관'으로 도약하게 하는 기로를 제시하고 있습니다. 현재 관찰되는 무분별한 AI 의존은 인간 고유의 사고 및 분석 기제를 기계에 전적으로 위임하는 '인지적 오프로딩(Cognitive Offloading)' 현상을 가속화하고 있습니다. 이는 뇌의 실행 제어 네트워크(ECN) 비활성화를 유도하며, 장기적으로는 전두엽의 기능적 저하를 초래하는 '인지적 퇴화(Cognitive Atrophy)'라는 구조적 위기를 동반할 우려가 있습니다. 본 과정은 이러한 지적 위기 상황에 대응하여 인간의 인지적 역량을 강화하고 지적 주권을 수호하기 위한 전략적 방법론을 제시하고자 합니다. 2. 인지적 주권 수호를 위한 5대 핵심 방법론 ① 인지적 가소성 유지 및 의도적 인지 부하의 설계 (Cognitive Gym) 사용자에게 즉각적이고 매끄러운 해답을 제공하는 AI의 편의성은 사고의 단절과 비판적 검토 과정의 생략을 야기할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 업무 프로세스 내에 의도적인 '인지적 마찰(Cognitive Friction)'을 설계하는 과정이 요구됩니다. AI의 자동화 기능을 역이용하여 인간의 사고 과정을 강제로 지연시키고 심화함으로써, 뇌의 신경가소성(Neuroplasticity)을 자극하고 사고의 임계치를 상향 조정하는 고도화된 훈련이 병행되어야 합니다. ② 다중 에이전트 시스템(MAS) 기반의 대항적 검증 체계 구축 인간의 인지 체계는 AI 산출물을 무비판적으로 수용하려는 '자동화 편향(Automation Bias)'에 노출되기 쉽습니다. 이러한 편향을 상쇄하기 위해 사용자의 지시에 충실한 주 모델과는 별도로, 해당 논리의 취약점을 분석하고 공격하는 '비평 에이전트(Critique Agent)' 혹은 가상의 '레드팀(Red Team)'을 운용하는 전략이 유효합니다. 이는 지속적인 방어 논리 구축 과정을 강제함으로써 대니얼 카너먼이 정의한 '시스템 2(숙고적 사고)' 기능을 활성화하는 효과를 제공합니다. ③ 문해력 기반의 이중 트랙(Dual-Track) 및 RQTDW 학습법 이행 디지털 도구에 대한 검증 역량은 아날로그적 기초 사고 체계에 정비례합니다. 텍스트의 맥락을 심층적으로 파악하는 문해력을 견지한 상태에서, 다음과 같은 RQTDW 5단계 로드맵을 체화하는 것이 권고됩니다. Read (심층 독해): 정보의 원천에 대한 다각적인 파악을 수행합니다. Question (의문 제기): 논리적 정합성 및 전제 조건의 타당성에 대해 비판적 질문을 던집니다. Think (모순 직시): 정보 간의 상충 관계 및 논리적 공백을 분석하고 숙고합니다. Discuss (심층 토론): 가상적 혹은 실질적 토론을 통해 논점을 다각화합니다. Write (재구성): 확장된 사고의 결과를 인간 고유의 언어로 정제하여 시스템적으로 내재화합니다. ④ 책임 소재 명확화를 위한 샌드위치 워크플로우(Sandwich Workflow) 적용 업무의 전 과정을 AI에 위임하는 것은 인지적 마비를 초래할 위험이 크므로, 인간과 AI의 역할을 구조적으로 분리하는 엄밀한 워크플로우 확립이 필수적입니다. 맥락 설계 단계 (Top Bun): 업무의 목적 설정, 제약 조건 부여, 전체 아키텍처 설계는 반드시 인간의 주도하에 수행되어야 합니다. 데이터 처리 단계 (Meat): 방대한 데이터의 연산, 정렬 및 초안 작성 등 반복적이고 대규모 리소스가 투입되는 과업을 AI에 위임합니다. 최종 검증 단계 (Bottom Bun): 윤리적 판단, 사실 관계의 정밀 교차 검증(Fact-check) 및 최종 가치 부여는 다시 인간의 책임 영역으로 귀속시켜 시스템의 안정성을 확보합니다. ⑤ SIFT 모델을 통한 환각 제어 및 인식적 경계 강화 AI는 의미에 대한 실질적 이해 없이 확률적 빈도에 기반하여 토큰을 조합하는 '확률적 앵무새'의 속성을 지닙니다. 따라서 AI의 유창한 출력물에 현혹되는 '지식의 환영'을 경계해야 하며, 이를 위해 3단계 팩트체크 프로토콜과 SIFT 모델을 실무에 엄격히 적용해야 합니다. 원천 소스를 추적하고 외부 데이터와 대조하는 횡적 읽기(Lateral Reading) 습관은 기술적 편의성에 안주하는 지적 무임승차를 방지하는 핵심 기제가 됩니다. 3. 결론: 초지능형 조타수의 전략적 사명 지능이라는 현상은 공학적 설계를 통해 발현되나, 이를 유의미한 방향으로 제어하고 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 주체는 여전히 인간의 엄밀한 사고력입니다. 본 마스터클래스는 수강생이 AI라는 강력한 동력원을 통제하며 조직의 시스템을 설계하는 '초지능형 조타수'로서의 역량을 확보하도록 설계되었습니다. 개별 구성원의 인지적 근력을 강화하고 기술적 도전에 능동적으로 응전하십시오. 엄밀한 공학적 통제와 고도화된 인지 능력이 결합될 때, 인공지능은 비로소 구성원과 조직의 지속 가능한 성장을 견인하는 전략적 자산으로 기능할 것입니다.

실제 리눅스 운영 환경에서 발생하는 대표적인 장애 5가지를 그대로 재현한 Docker 실습 환경을 기반으로, 생성형 AI와 함께 문제를 분석하고 해결하는 '실전형 리눅스 트러블슈팅 강의' 입니다. 어디서부터 문제를 살펴봐야 할지 막막했던 분도, AI의 안내를 통해 현업 엔지니어의 문제 접근 방식과 사고 흐름을 그대로 익힐 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.

인공지능과 데이터의 다양한 요소들을 이해하고 Chat GPT와 코딩 단계 없는 프로그래밍을 활용해 실생활 문제를 해결함으로써 수학적 사고를 바탕으로 한 합리적 의사 결정 모델을 찾는 역량을 키워보자!

많은 예비 창업가들이 '무엇(Idea)'은 있지만 '어떻게(Plan)' 고도화 할 지 몰라 탈락의 고배를 마십니다. 글솜씨가 부족해서, 시장 데이터를 못 찾아서 포기하지 마세요. 정부지원사업 합격자가 직접 검증한 스타트업 빌드업을 통해, 여러분의 아이디어를 합격하는 비즈니스 언어로 번역해 드립니다.

AI, 그 중에서도 ChatGPT와 같은 Generative AI에 대해 다방면으로 학습하고, 이를 바탕으로 실무에 활용할 수 있는 AI툴을 사용하는 방법을 알려드립니다. 생성형 AI를 활용한 마케팅 기획, 마케팅 콘텐츠 개발에 도움되는 생성형 AI툴 소개 및 활용(ChatGPT, 이미지 생성형 AI) 등의 내용으로 구성되어 있습니다.

"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 강의는 달리3(DALL-E)를 활용해 이미지를 생성하는 방법을 배웁니다. 기본 기능, 3단계 프롬프트 전략, 그리고 실제 이미지 생성 실습을 통해 참가자들은 창의적인 이미지 제작자가 될 수 있습니다.

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.

DALL-E 3 활용한 블로그 이미지를 제작 강좌입니다. 이 강의는 이미지 생성 기술의 기초부터 고급 활용 기법, 문제 해결 전략에 이르기까지 실용적인 지식과 실습 기회를 제공합니다.

카카오 AI TOP 100 1등, 베스트셀러 《최고의 프롬프트 엔지니어링 강의》 저자 골빈해커가 직접 운영하는 AI Native 회사의 실제 이야기. 개발자 단 2명이 서비스를 만들고 운영하는 방법, AI 시대 개발자와 조직이 갖춰야 할 새로운 역량을 실전 사례로 풀어냅니다.