AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(조선/해운 분야)

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.

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?

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.

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.

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.”

『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.

국가공인 SMAT(서비스경영자격, Service Management Ability Test)는 한국생산성본부(KPC)에서 주관하며, 서비스 산업의 핵심 인재 양성을 목표로 하는 국가공인 민간자격입니다. 단순한 이론 평가를 넘어, 실제 서비스 현장에서 발생하는 다양한 상황에 대처하고 관리할 수 있는 실무 중심의 역량을 검증하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 본 강의에서는 실제로 중요하고 시험에서 자주 출제되는 항목 위주로 핵심 정리 하였습니다.

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.

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.

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.

실무에서 가장 많이 활용되는 분야(파일 및 폴더, 엑셀, 파워포인트, 워드, PDF, 데이터 분석)의 업무자동화를 위한 ChatGPT 프롬프트 사용법을 다양한 실습예제를 통해 알려드립니다.

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.

chatGPT를 통해 업무에서 가장 많이 사용하는 MS Office업무를 자동화 하여 업무 생산성을 획기적으로 높이는 방법을 학습합니다.

UX 디자이너의 경쟁력을 가르는 AI 활용 능력, 어떻게 키울 수 있을까요? 문제 정의부터 솔루션 도출, 프로토타이핑까지 AI를 활용하여 UX/UI 디자인 포트폴리오를 완성해보세요!

이 강의는 LDM(Latent Diffusion Model)부터 DiT(Diffusion Transformer)까지, 생성형 AI의 핵심 기술 발전을 완전 해부하는 실전형 마스터클래스입니다. LDM의 잠재 공간 기반 학습 원리와 Stable Diffusion의 구조, 그리고 최신 Diffusion Transformer의 구현 방식을 논문과 코드로 직접 분석합니다. 수강생은 PyTorch 기반으로 LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT 모델을 직접 구현하며, 생성 모델의 최신 트렌드와 구조적 진화를 체계적으로 익힙니다.

인공지능에 관심을 갖게 되었지만 항상 똑같은 주제의 강의를 듣는 데 지치셨나요? 사람 이미지 및 비디오에서 3D 포즈를 생성, 추정 공부해보고 실제 코드를 실행하며 이미지에서 나만의 데이터를 구축하는 실전 프로젝트를 진행하는 강의입니다.

현업에서 진짜 쓰이는 OCR 기술, 제대로 배워보고 싶다면 이 강의 하나로 끝! 비정형 문서와 복잡한 레이아웃에서도 98% 이상의 정확도를 목표로, 최신 SOTA 모델과 실전 노하우를 바탕으로 기업 수준의 OCR 프로젝트를 함께 만들어갑니다.

현장에서 오프라인 환경에서도 얼굴인식이 어떻게 동작하는지 궁금했던 경험을 바탕으로, 이 강의에서는 React + Electron과 Python의 FastAPI 기반으로 구동되는 DeepFace를 활용해 얼굴인식 기반 출입·출결 관리의 기본 구조를 함께 만들어봅니다. 완성도보다는 동작 원리 이해와 개인 프로젝트로 확장할 수 있는 기초 다지기에 초점을 둡니다.

명함인식을 구현하는 실전을 통해 OpenCV를 활용하고 이미지를 처리하는 방법을 배웁니다. OpenCV에 대해서는 간략히 설명하며, 명함인식을 구현하기 위해 필요한 OpenCV 함수들은 좀 더 자세히 설명하는 방식입니다. 즉 기초강좌라기 보다는 명함인식이라는 실전을 위한 엑기스를 제공합니다. Tesseract 및 Microsoft의 OCR엔진을 활용하는 방안도 포함됩니다. 본 강의의 소스코드는 Python기반이지만, 활용하는 OpenCV 클래스 및 함수와 이미지 인식 및 처리기술을 익히기 때문에, 이를 바탕으로 안드로이드와 iOS에 적용하는 것은 무리가 없을 것입니다. 수강하시는 분은 강의 슬라이드, 실제 동작하는 명함 인식 소스 코드를 제공합니다. 2017년 1월과 2월에 3회의 오프라인 세미나를 하면서 더욱 개선되고 검증된 강의 내용을 강사가 정성들여 온라인용으로 다시 녹음한 것입니다. 본 강의에서 활용되는 OpenCV 함수들입니다. cv2.Canny() cv2.GaussianBlur() cv2.VideoCapture() cv2.adaptiveThreshold() cv2.approxPolyDP() cv2.arcLength() cv2.boundingRect() cv2.boxPoints() cv2.contourArea() cv2.convertScaleAbs() cv2.createTrackbar() cv2.cvtColor() cv2.destroyAllWindows() cv2.dilate() cv2.drawContours() cv2.findContours() cv2.getAffineTransform() cv2.getPerspectiveTransform() cv2.getTrackbarPos() cv2.imread() cv2.imshow() cv2.imwrite() cv2.minAreaRect() cv2.namedWindow() cv2.rectangle() cv2.resize() cv2.threshold() cv2.waitKey() cv2.warpAffine() cv2.warpPerspective()

챗지피티(ChatGPT) 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 이론 중심으로 설명합니다.

안녕하세요 여러분. 제 풀 AI 코스 2026: ChatGPT, Google Gemini, Midjourney, Firefly에 오신 것을 환영합니다. 제 강의에서는 모든 AI 도구에 대한 모든 것을 배우게 됩니다. 저는 이러한 AI 도구의 모든 기능에 대한 비디오 강의를 만들었습니다. 이 도구들의 모든 기능을 사용하는 방법에 대한 실제 실용적인 구현을 보실 수 있습니다.

실제 업무 상황에 맞는 AI 활용법과 성과 향상법을 배웁니다. (즉, 쇼츠 자동 생성 같은 것은 배우지 않습니다.) AI를 단순한 툴이 아닌, 극강의 업무 효율성 도구로 활용하는 법을 배우는 실전형 강의입니다. ChatGPT, Gemini, NotebookLM, Gesnpark, Skywork 등 다양한 생성형 AI 와 최신 AI 에이전트를 활용해 AI 프롬프트 활용 → AI 데이터 분석 → AI 업무 자동화 구현까지 한 번에 마스터합니다. 기획자, 마케터, 관리자, 창업자 등 바로 실무에 적용할 수 있는 업무 생산성과 성과 향상 전략을 익히고 싶은 분께 최적화된 클래스입니다.

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 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.

다양한 로컬 LLM(Qwen, Gemma)을 활용하는 방법을 학습하고, LLM 시스템의 성능을 효율적으로 평가(Evaluation)하고 개선하는 다양한 기법들을 살펴봅니다.

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

MS 오피스에 Copilot을 더하면? 업무 생산성을 극대화해주는 완벽한 가이드! M365 Copilot을 실무에 제대로 활용하기 위한 체계적인 학습 과정을 제공합니다.