(기획자를 위한) LLM의 기초와 LLM 기반 서비스 기획의 이해
아리가람
LLM이 필요한 이유와 기술적 배경 및 기본 개념을 설명합니다.
입문
NLP, gpt, 인공지능(AI)
문제화(Problematization)는 문제 제기, 문제짜기 등으로도 번역되는 용어입니다. 그리고 문제 설정이나 문제 정의로도 번역될 수 있습니다. 요청 사항이나 상식 같은 알려진 사실에 대해 새로운 관점에서 의문을 제기하고, 문제를 정의하고, 이 문제를 해결하는 방식을 짜 나가는 과정이 포함되어 있는 개념입니다. 문제화는 모든 개발의 출발점이 되어야 하지만 아직까지 개발 분야에서 충분히 논의되지 않은 주제입니다. 프로젝트를 수행하는 일이나 프로그램을 개발하는 일도 사실 문제를 해결하는 계획을 세우는 일입니다. 즉, 문제화와 관련이 있다는 말입니다. 문제를 해결하려면 먼저 문제가 명확히 정의되어 있어야 합니다. 그런데 대부분 애매한 요청 형태로 문제가 주어지게 됩니다. 그러므로 애매한 요청을 명확한 문제로 바꾸는 힘이 있어야 불필요한 '개발 낭비'를 줄이고, 협업은 원활해지며, 사용자의 진짜 필요를 제대로 파악할 수 있습니다. 이 강의는 실전 사례와 도구를 통해 문제를 ‘구성하는 사고’를 훈련하도록 돕습니다.
요청, 요구사항, 사용자 반응, 코드 리뷰 속에 숨은 진짜 문제를 찾는 방법
진짜 문제를 문제 진술 공식 등을 사용해 구조화된 문제로 표현하는 방법
문제의 근본 원인을 찾는 방법
현상에서 본질을 통찰하는 '문제화'라는 철학적 개념
'문제화'를 수행하기 위한 여러 가지 도구
학습 대상은
누구일까요?
주어진 요청을 그대로 구현하기보다, 무엇이 진짜 문제인지 스스로 사고하고 판단하는 역량을 키우고 싶은 개발자
모호한 요구와 의견 속에서 팀의 방향을 정하고, 개발자와 원활하게 소통하고 싶은 기획자, 디자이너, PM/PO
전체
72개 ∙ (17시간 16분)
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₩55,000
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