매일 쏟아지는 업무와 끝없는 반복 작업 속에서 "이 일을 좀 더 스마트하고 효율적으로 할 수 없을까?" 고민하셨을 겁니다. 보고서 초안 작성에 시간을 낭비하고, 아이디어 회의에서 번번이 새로운 인사이트를 찾지 못하고, 경쟁사의 속도를 따라잡기 힘들어 막막하지 않으셨나요? 바로 지금, 그 고민을 해결해줄 가장 강력한 도구가 등장했습니다. 바로 생성형 AI(Generative AI)입니다. 이는 단순히 유행하는 기술이 아닙니다. 우리 시대의 가장 근본적인 생산성 혁신이며, 이 변화를 먼저 포착하고 활용하는 사람이 미래 비즈니스의 승자가 될 것입니다. 이 강의는 당신의 책상 위 가장 유능한 비서가 되어줄 생성형 AI를 실제 업무에 곧바로 적용하는 법을 알려드립니다. 복잡한 이론은 잠시 접어두세요. 우리는 **"그래서 이 기술로 당장 내일 무엇을 할 수 있는가?"**에 집중합니다. 💡 당신의 시간과 창의력을 되찾아 드립니다. 우리의 핵심 목표는 당신의 **'업무 자동화'**와 **'창의성 극대화'**입니다. 보고서 작성 시간 90% 단축: 매주 당신의 귀한 시간을 잡아먹는 보고서, 기획안, 이메일 초안 작성을 AI에 맡기는 법을 배웁니다. 핵심 데이터와 방향만 입력하면, AI가 곧바로 프로페셔널한 문서를 완성해줍니다. 당신은 이제 문서 작성자가 아닌, 전략적 사고를 하는 리더에 집중할 수 있습니다. 경쟁사를 앞서는 아이디어 발상: 새로운 마케팅 캠페인, 혁신적인 제품 디자인, 고객을 사로잡을 콘텐츠 아이디어가 필요하신가요? AI를 파트너 삼아 순식간에 수십 개의 창의적인 대안을 도출하고, 시장 반응을 예측하는 방법을 실습합니다. 데이터 기반의 현명한 의사 결정: 수많은 자료 속에서 헤매지 마세요. AI가 방대한 데이터를 빠르게 요약하고 핵심적인 인사이트를 제공하여, 직관이 아닌 데이터에 근거한 전략적 판단을 내리도록 돕습니다. 🛠️ '프롬프트'는 새로운 언어입니다. 생성형 AI를 잘 활용한다는 것은 결국 **'프롬프트 엔지니어링'**을 잘한다는 의미입니다. 마치 유능한 직원을 지휘하듯, AI에게 명확하고 구체적으로 지시하는 기술이 성패를 좌우합니다. 본 강의에서는 **"어떻게 질문해야 원하는 결과물을 얻을 수 있는지"**에 대한 핵심 공식을 전수합니다. 마케터, 개발자, 기획자 등 당신의 직무에 최적화된 맞춤형 프롬프트를 직접 작성하고, 그 결과가 얼마나 달라지는지 체감하게 될 것입니다. 이 지식은 어떤 새로운 AI 툴이 등장해도 흔들리지 않는 미래의 핵심 역량이 될 것입니다. 🏆 강의를 통해 당신은 '미래의 비즈니스맨'이 됩니다. 생성형 AI는 더 이상 '선택'이 아닌 '필수'입니다. 이 기술을 거부하면 당신의 경쟁자는 매일 10배 빠르게 일할 것입니다. 하지만 이 기회를 잡는다면, 당신은 생산성을 극대화하고, 창의적인 혁신을 주도하며, 비즈니스 성과를 압도적으로 끌어올리는 '미래형 인재'로 거듭날 수 있습니다. 생성형 AI, 두려워하지 마세요. 잘 활용하는 법을 아는 것이 중요합니다. 이 강의를 통해 당신의 업무 혁신 여정을 시작하세요. 당신의 비즈니스 잠재력을 폭발시킬 단 하나의 결정이 될 것입니다. 지금 바로 등록하고, 더 적게 일하고 더 많이 성취하는 새로운 업무 방식을 경험하십시오.

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.

왜 Attention이 필요했는지, 그리고 어떻게 동작하는지 ‘코드로 직접 구현하며’ 이해합니다. 이 강의는 RNN과 Seq2Seq 모델의 구조적 한계에서 출발하여, 고정된 컨텍스트 벡터가 만들어내는 정보 병목 문제, 장기 의존성 문제를 실험으로 검증하고 그 한계를 해결하기 위해 Attention이 어떻게 등장했는지를 자연스럽게 이어서 설명합니다. 단순히 개념을 소개하는 것이 아니라, RNN의 구조적 한계와 Seq2Seq의 정보 병목 문제를 직접 실험으로 확인하고, 이를 해결하기 위해 등장한 **Bahdanau Attention(가산적 어텐션)**과 **Luong Attention(점곱 어텐션)**을 하나씩 구현하며 그 차이를 명확하게 이해합니다. 각 어텐션이 어떤 방식으로 Query–Key–Value 관계를 형성하고, 가중치를 계산하는 과정에서 어떤 수학적·직관적 차이를 가지며, 왜 후대 모델로 이어질 수밖에 없었는지 그 특성과 진화 흐름까지 자연스럽게 연결됩니다. Attention이 문장과 단어를 어떻게 바라보고, 각 단어가 어떤 방식으로 중요도를 부여받아 정보를 통합하는지를 수식 → 직관 → 코드 → 실험이 하나로 이어진 형태로 학습합니다. 이 강의는 Transformer를 제대로 이해하기 위한 ‘기초 체력’을 쌓는 과정으로, Attention이라는 개념이 왜 혁명적이었는지, 그리고 이후의 모든 최신 NLP 모델(Transformer, BERT, GPT 등)이 왜 Attention을 핵심 구성요소로 삼는지를 깊이 있게 이해하게 됩니다. RNN → Seq2Seq → Attention으로 이어지는 흐름을 개념이 아니라 코드와 실험으로 체화하고 싶은 학습자에게 최적화된 강의입니다.

스크린을 벗어나 로봇, 자율주행차, 드론으로 구현되는 피지컬 AI의 핵심 개념과 작동 원리를 학습합니다. 감지-인식-행동 메커니즘, 디지털 트윈 기반 학습, 체화된 데이터의 중요성을 이해하고, 제조·모빌리티·농업 등 산업 현장의 실제 사례를 통해 글로벌 기술 경쟁 구도와 한국의 전략적 방향성을 탐색합니다.

코딩 몰라도 OK, Google Stitch로 완성하는 나만의 첫 번째 서비스 기획부터 배포까지 하나의 흐름으로 연결하는 올인원 AI 개발 워크플로우

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.

Classic RAG, Graph RAG, Agentic RAG의 핵심 원리와 실전 구현을 학습합니다. 토큰 효율과 지연 시간을 최적화하는 동적 라우팅 시스템을 설계하고, GraphRAG의 관계망 추론과 Agentic RAG의 자기 평가 루프를 결합한 장기 기억 시스템을 구축합니다. 실무에서 바로 활용 가능한 고급 RAG 아키텍처 설계 역량을 완성하는 과정입니다.

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.

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.

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.

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.

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.

SwiftUI 중급까지 마친 당신께, 이제는 AI를 앱에 녹여낼 차례입니다. Apple Intelligence와 FoundationModels 프레임워크로 인터넷 없이 기기 안에서 동작하는 온디바이스 AI 앱을 완성합니다.

이 강의는 AI를 쓰고는 있지만, 어디까지 믿고 써야 할지 헷갈리는 사람을 위해 AI를 일이나 작업 과정에 과하지 않게, 그러나 실제로 도움이 되게 사용하는 방법을 다룹니다. 전문적인 개발 지식이나 복잡한 도구를 전제로 하지 않고, 누구나 자신의 작업 흐름 속에서 AI를 어떻게 활용하면 좋은지에 초점을 맞춥니다. 프롬프트를 복잡하게 작성하는 법보다, **어떤 순간에 AI를 써야 하고 언제는 쓰지 않는 게 나은지**, AI의 결과를 그대로 믿지 않고 **확인하고 다듬는 사고 방식**을 중심으로 설명합니다. 이 강의를 통해 AI를 모든 것을 대신해 주는 자동화 도구가 아니라, 함께 생각을 정리하고 작업을 보조해 주는 **실용적인 파트너**로 활용하는 기준을 익히게 됩니다.

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.

■ 코스 개요 3D 영상 제작에 관심은 있지만, 어렵게 느껴지지는 않으신가요? 또한, 남들과는 다른 개성 있는 영상을 만들고 싶지는 않으신가요? CreateStudio3를 사용하면 노코드로 간편하게 전문적인 3D 애니메이션 영상을 제작할 수 있습니다. 이 코스에서는 초보자도 이해하기 쉬운 단계별 설명을 통해 영상 제작의 기초를 배웁니다. 이 코스를 통해 단기간에 CreateStudio3의 기본 조작을 마스터하고, 자신만의 독창적인 3D 애니메이션 영상을 만들 수 있게 됩니다. ■ 코스 수강 후 할 수 있는 일 이 코스를 수강하면 다음과 같은 것들이 가능해집니다. - CreateStudio3의 기본 조작을 경험을 통해 체득할 수 있음 - 유니크한 3D 애니메이션 영상을 제작할 수 있음 - 시점이나 앵글을 움직여 자유도 높은 장면을 만들 수 있음 - 영상을 활용한 마케팅 및 프로모션 효과를 실현할 수 있음 - 간단한 영상 제작 기술을 습득할 수 있음 ■ 이런 분들께 추천합니다 - Blender와 같은 복잡한 소프트웨어에 도전했다가 좌절하신 분 - VYOND와 같은 유료 툴이 너무 비싸다고 느끼시는 분 - 노코드로 간편하게 영상을 제작하고 싶은 분 - SNS나 YouTube에 개성 있는 3D 영상을 올리고 싶은 분 - 얼굴 노출 없이 영상을 공개하고 싶은 분 ■ 필요한 도구 및 비용 - PC ※강사는 Mac PC를 사용하여 설명하지만, Windows에서도 대응 가능합니다. - CreateStudio3 구매가 필요합니다. 알뜰하게 구매하는 방법에 대해서도 강의 내에서 자세히 설명합니다. 이번 기회에 CreateStudio(크리에이트 스튜디오)를 능숙하게 다루는 기술을 익혀, 전문적인 3D 애니메이션 영상을 제작해 보지 않겠습니까? 이 경험은 여러분의 커리어에도 큰 플러스가 될 것입니다. 이 코스 본편의 내용은 다음과 같습니다. - CreateStudio3의 기본 조작 - 3D 애니메이션의 기본 테크닉 - 캐릭터 애니메이션 제작 - 이펙트 활용 방법 - 장면 설정 및 영상 업데이트 - 시점(카메라) 이동 방법 - 영상 내보내기 및 구체적인 출력 방법 여러분의 수강을 진심으로 기다리고 있겠습니다. 와다 히로시 (和田 博)

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!

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.

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.

뼛속까지 문과생의 눈높이에 맞춘 수식 없이 이해하는 쉬운 말로 이야기처럼 풀어 쓴 머신러닝 강의입니다!