대한민국 인공 지능 과정

이 온라인 또는 현장에서 제공되는 강사 주도 라이브 교육은 AI 시스템에서 윤리적 실천을 이해하고 구현하고자 하는 중간 수준의 AI 전문가, 비즈니스 리더, 그리고 준수 담당자에게 적합합니다. 이 과정은 EU AI 법 등의 주요 윤리적 프레임워크, 규제 기준, 그리고 편향을 완화하고 투명성을 강화하기 위한 AI 시스템 감사 실습 기법을 다룹니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 공정성, 책임성, 투명성 등 책임 있는 AI의 핵심 원칙을 이해합니다.
• AI 시스템 내의 편향을 식별하고 완화합니다.
• 윤리적 프레임워크를 구현하고 AI 감사를 준수 위해 진행합니다.
• AI 배포에서 윤리적 위험을 관리하기 위한 통치 전략을 적용합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI와 행정 업무에서의 적용에 대한 기본적인 이해를 원하는 초급 행정 직원을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Artificial Intelligence (AI)의 기본을 이해합니다.
• AI가 일상적인 관리 작업에 어떻게 통합될 수 있는지 알아보세요.
• AI 도구를 통해 이메일 전송, 설문 조사 수행, 지표 관리, 기록 유지 및 수동 검증 수행의 효율성을 향상시킵니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 혁신적인 미디어 제작 및 비즈니스 성장을 위해 AI의 힘을 활용하고자 하는 초급부터 중급 수준의 콘텐츠 제작자, 기업가 및 기술 애호가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 애플리케이션을 위한 사실적인 음성 클론을 만듭니다.
• 창의적이거나 교육적인 목적으로 DeepFake 기술을 사용하여 비디오 콘텐츠를 조작합니다.
• 콘텐츠 제작을 위해 윤리적인 AI 관행을 채택하세요.
• 비즈니스 및 창의적 향상을 위해 AI 도구를 활용하세요.
• 고급 애플리케이션을 위한 AI 미디어 기술을 마스터하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AWS 도구 및 서비스를 활용하여 AI 모델을 효율적으로 구축, 교육 및 배포하는 방법을 배우고자 하는 중급 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS에서 제공하는 AI/ML 서비스를 이해합니다.
• AWS에서 AI/ML 환경을 설정하고 관리할 수 있습니다.
• Amazon SageMaker를 사용하여 AI 모델을 구축, 교육 및 배포하는 실무 경험을 쌓으세요.
• 특정 사용 사례에 맞게 다양한 AWS AI 서비스를 활용하는 방법을 알아보세요.

AI 도구는 계약 검토, 법률 연구, 법률 문서 작성 등 법적 업무를 간소화하여 법무 전문가의 생산성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

이 강좌는 AI 도구를 사용하여 일상적인 법률 업무를 간소화하고 가속화하며 강화하고자 하는 초급부터 중급 수준의 법무 전문가를 대상으로 합니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• AI 도구를 사용하여 위험하거나 누락된 조항을 검토합니다.
• 생성형 AI 보조자를 사용하여 법률 문서의 초안을 생성합니다.
• 법률 연구를 자동화하고 판례 요약을 효율적으로 작성합니다.
• AI 기반 도구를 활용하여 작업을 조직화하고 마감일, 법률 파일을 관리합니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 실제 법적 예시를 활용한 실습.
• 법률 업무에 AI 도구를 적용하는 데모 및 안내.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 조율하세요.

AI 도구는 산업 전반에서 생산성과 창의력을 혁신하고 있으며, 특히 커뮤니케이션, 디자인, 오디오비주얼 제작 분야에서 그 영향이 크다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)는 AI 도구를 활용하여 콘텐츠 제작을 간소화하고, 워크플로우를 자동화하며, 일상 업무에서 창의적인 출력을 향상시키고자 하는 중급 전문가를 대상으로 한다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 된다:

• ChatGPT과 다른 LLMs를 사용하여 효과적인 프롬프트 기법을 활용하여 작성, 요약, 아이디어 생성 및 작업 자동화.
• Docs, Sheets, Gmail에서 Google AI Ultra(Gemini) 기능을 적용하여 생산성을 향상.
• 전문적인 용도로 적합한 도구를 사용하여 AI로 생성된 이미지와 영상을 생성.
• Microsoft Copilot을 Office 365에 통합하여 문서, 스프레드시트, 이메일 워크플로우를 더 스마트하게 처리.
• 사이버 보안 고려 사항을 포함한 윤리적인 AI 사용 방법 이해 및 적용.
• 커뮤니케이션, 디자인, 오디오비주얼 제작 분야에서 AI 도구를 활용한 실제 사례 탐구.
• 현대 직장에서 관련성 있는 무료 AI 도구 평가 및 실험.

교육 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

교육 커스터마이징 옵션

• 이 교육에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 협의하기 위해 문의.

인공지능(AI) 기반 도구인 ChatGPT, Gemini, Microsoft 365 Copilot 등이 구매 전문가들이 조사, 문서 작성, 공급업체 데이터 분석 및 계약 관리 작업을 어떻게 변혁하고 있는지 살펴봅니다.

이 온라인 또는 현장 강의는 AI 도구를 안전하게 그리고 효과적으로 활용하여 의사결정을 강화하고, 운영 작업을 자동화하며, 미래의 구매 과제를 준비하는 중급 구매 전문가를 대상으로 합니다.

이 강의를 마치면, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 주요 AI 도구와 그 구매 작업에 대한 관련성을 이해하고 구분합니다.
• AI 정확도를 높이고 오용 위험을 줄이기 위해 효과적인 프롬프트를 작성합니다.
• AI를 활용하여 소싱, 계약 초안 작성, 시장 분석 및 공급업체 평가에 지원합니다.
• AI 생성 출력을 책임감 있게 해석하고 편견 또는 환각을 식별합니다.
• AI를 구매에 사용할 때 개인 정보 보호, 기밀 유지 및 윤리적 문제를 인식합니다.
• IT, IFM, Marketing, HR 등 실제 구매 범주에 AI 도구를 적용합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 실제 구매 사례를 활용한 실습.
• 실시간 AI 도구 사용 및 프롬프트 작성 연습.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 위한 커스터마이즈된 교육을 요청하려면, 커스터마이징을 협의하기 위해 연락 주십시오.

Artificial Intelligence (AI) 기업 전문가들을 위한 입문 코스는 AI가 기업 환경 내 부서 전반에 걸쳐 안전하고 효과적으로 적용되어 생산성을 높이고, 커뮤니케이션을 강화하며, 운영을 간소화할 수 있는 방법을 탐구합니다.

이 강사 주도의 라이브 교육 (온라인 또는 현장)는 AI 도구인 ChatGPT, Gemini, 그리고 Copilot를 사용하여 일상적인 워크플로우를 개선하고자 하는 비기술적 기업 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI 기본 원리, 위험 요인, 그리고 윤리적 고려사항 이해.
• AI를 사용하여 작업을 자동화하고 커뮤니케이션 및 연구를 지원.
• 실제 업무 작업에 맞춘 구조화된 프롬프트를 작성.
• 팀 내에서 AI 도구의 안전하고 확장 가능한 도입 계획 수립.

코스 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 기업 시나리오에서의 AI 도구 활용.
• 프로세스 개선 및 커뮤니케이션에 중점을 둔 지도 연습.

코스 커스터마이징 옵션

• 부서의 워크플로우나 내부 도구에 맞춘 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤형 교육을 진행하기 위해 문의해 주세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 라이브 교육으로, 디지털 저널리즘에서 AI 도구를 사용하여 콘텐츠를 생성하고, 사실을 확인하며, 편집 작업을 자동화하고, 워크플로우를 최적화하기를 원하는 중급 미디어 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 뉴스 기사, 헤드라인, 요약 작성에 AI 도구를 활용합니다.
• AI를 사용하여 사실을 확인하고, 편견을 감지하며, 톤과 명료도에 대한 개선 사항을 제안합니다.
• 전사 및 태그와 같은 반복적인 뉴스룸 작업을 자동화합니다.
• AI 보조 콘텐츠 생산에 윤리적 및 편집 기준을 적용합니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝 (온라인 또는 현장)은 모든 수준의 행정 전문가가 AI 도구를 활용하여 반복적인 작업을 자동화하고, 문서 처리 능력을 향상시키며, 프레젠테이션을 개선하고, 사무실 환경을 최적화하려는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI의 기본 개념과 행정 역할에 적용되는 방법을 이해합니다.
• 생성형 AI 도구를 사용하여 글 작성, 요약, 번역을 수행합니다.
• 일정 관리, 이메일, 반복적인 작업을 자동화합니다.
• 역할에 맞춘 AI 지원 워크플로우를 설계하고 구현합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육은 중급부터 고급 사이버 보안 전문가 및 기술 리드를 대상으로 하며, AI 모델을 구현하여 보안 프로세스를 개선하고 위협 감지를 자동화하며 예측 분석을 수행하는 방법을 이해하려는 사람들에게 적합합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 현대 사이버 보안에서 AI의 역할을 이해합니다.
• 이상 및 위협 감지를 위한 머신 러닝 모델을 개발합니다.
• 사건 대응과 보안 운영을 자동화하기 위해 AI를 구현합니다.
• 사이버 보안에서의 AI의 윤리적이고 운영적인 고려 사항을 평가합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 인공 지능의 기본 사항을 배우고 조직에서 AI 프로젝트를 관리하려는 관리자와 비즈니스 리더를 대상으로 합니다.

본 교육을 마치면 참가자는 기술적인 수준에서 AI를 이해하고 조직의 데이터와 리소스를 활용하여 AI 프로젝트를 성공적으로 관리하는 전략을 수립할 수 있게 됩니다.

이 강사 지도형 라이브 교육은 온라인 또는 오프라인에서 제공되며, 인공지능의 기본 개념을 학습하고 조직 내에서 AI 프로젝트를 관리하고자 하는 관리자 및 경영진을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 기술적 수준에서 AI를 이해하고 조직의 데이터를 활용하여 AI 프로젝트를 성공적으로 관리할 수 있는 전략을 세울 수 있게 됩니다.

이 인스트럭터-리드, 라이브 트레이닝은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 AI의 가치를 실제 사례와 실습을 통해 탐구하고자 하는 초급에서 중급 수준의 비즈니스 전문가와 팀 리더를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 자신의 산업에 관련된 핵심 AI 개념을 이해합니다.
• AI가 운영이나 고객 경험을 개선할 수 있는 기회를 파악합니다.
• 가이드된 실습 활동을 통해 기본 AI 도구를 실험합니다.
• 자신의 직장에서 AI를 소규모로 시작하는 방법을 평가합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Generative AI을 활용하여 교육을 개인화하고 학습 경험을 향상시키려는 중급 교육자와 교육 기술 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 교육의 맥락에서 Generative AI의 원리와 적용을 이해합니다.
• AI를 활용해 맞춤형 학습 자료와 경로를 만들어보세요.
• 수업 관리 및 콘텐츠 제작에 AI 도구를 활용하세요.
• 교육에 AI를 사용할 때 윤리적 고려 사항을 다루세요.
• AI를 교육 커리큘럼 및 행정 프로세스에 통합하기 위한 전략을 개발합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 일상 업무에 AI 도구를 효율적으로 사용하여 시간을 절약하고 생산성을 개선하는 방법을 배우고자 하는 다양한 부서의 초급에서 중급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 작업에 적합한 AI 기반 도구를 식별합니다.
• 반복적인 프로세스를 자동화하여 워크플로 효율성을 개선합니다.
• AI를 활용해 더 나은 커뮤니케이션, 보고, 의사 결정을 실현하세요.
• 직장에서 책임감 있고 윤리적인 AI 사용을 보장하세요.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
• Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
• Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
• Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

• AI와 머신러닝의 정보 관리 맥락에서의 핵심 개념을 이해합니다.
• 조직에서 AI/ML이 일반적으로 배포되는 영역과 관련된 정보 관리 위험을 식별합니다.
• AI/ML이 Data Protection원칙, 기록 관리 및 데이터 품질과 어떻게 상호작용하는지 평가합니다.
• DPIA, 정보 관리 프레임워크 및 위험 완화 접근 방식을 AI/ML 프로젝트에 적용합니다.

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 실제 사례 예시 및 프레임워크 분석.
• 그룹 활동 및 안내된 문서 탐구.

• 이 강의를 맞춤형 교육으로 요청하려면 연락주시기 바랍니다.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
• Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
• Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
• Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation is an in-depth course focused on diagnosing, testing, and measuring model behavior when running local or private Ollama deployments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI engineers, ML Ops professionals, and QA practitioners who wish to ensure reliability, fidelity, and operational readiness of Ollama-based models in production.

By the end of this training, participants will be able to:

• Perform systematic debugging of Ollama-hosted models and reproduce failure modes reliably.
• Design and execute robust evaluation pipelines with quantitative and qualitative metrics.
• Implement observability (logs, traces, metrics) to monitor model health and drift.
• Automate testing, validation, and regression checks integrated into CI/CD pipelines.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs and debugging exercises using Ollama deployments.
• Case studies, group troubleshooting sessions, and automation workshops.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

• AI의 기본 개념과 기능 이해.
• AI가 다양한 비즈니스 영역을 어떻게 변화시키는지 인식.
• 일상적인 작업 흐름을 향상시킬 수 있는 AI 도구 식별.
• 의사결정과 효율성을 향상시키기 위해 간단한 AI 파워드 프로세스 통합.

과정 형식

• 상호작용형 강의와 논의.
• AI 도구를 사용하여 직접 체험하는 데모.
• 시나리오 기반 연습과 사례 탐구.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정의 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주세요.

LangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
• Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
• Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises with real-world case studies.
• Implementation practice in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
• Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
• Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
• Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 에이전트를 게임 애플리케이션에 효과적으로 통합하려는 중급 수준의 게임 개발자와 AI 애호가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 현대 게임에서 AI 에이전트의 역할을 알아보세요.
• 의사결정 트리와 유한 상태 머신을 활용하여 의사 결정 시스템을 개발합니다.
• 게임 내 탐색을 위해 A*와 같은 경로 찾기 알고리즘을 구현합니다.
• 강화 학습 기술을 적용하여 적응형 AI 행동을 생성합니다.
• 실시간 게임 환경에 맞춰 AI 성능을 최적화하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI와 자동화를 활용하여 고객 관리 운영을 최적화하고 팀에 최신 도구와 전략을 제공하고자 하는 중급에서 고급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고객 관리 및 고객 성공의 최신 동향을 파악하세요.
• AI와 자동화를 활용해 고객 만족도를 높이고 업무 부담을 줄이세요.
• 고급 자동화를 활용해 영업 워크플로와 고객 참여를 최적화하세요.
• 고객 성공과 판매를 위한 최신 도구와 전략에 대해 팀을 원격으로 교육합니다.
• 확장 가능한 솔루션을 만들어 고객 경험을 개선하고 매출 성장을 촉진합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습형 교육으로, AI 모델의 성능을 최적화하고 도메인 특화 애플리케이션을 위해 Ollama에서 조정하고 사용자화하는 방법을 익히고자 하는 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Ollama에서 AI 모델을 조정하기 위한 효율적인 환경을 설정합니다.
• 지도 학습 및 강화 학습을 위한 데이터셋을 준비합니다.
• AI 모델을 성능, 정확도 및 효율성을 위해 최적화합니다.
• 사용자화된 모델을 생산 환경에 배포합니다.
• 모델 개선 사항을 평가하고 강건성을 보장합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 제공하는 실시간 강좌로, AI 시나리오에서 Milvus의 실제 적용을 배우고자 하는 초급에서 중급 수준의 데이터 과학자 및 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

이 강좌를 마친 후, 참여자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Milvus의 아키텍처와 특징을 이해합니다.
• 다양한 AI 응용 프로그램에 벡터 데이터베이스를 구현합니다.
• 높은 정확도와 속도로 유사성 검색을 수행합니다.
• Milvus를 실제 AI 문제 해결에 적용합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행하는 실시간 교육과정은 Ollama을 사용하여 안전하고 효율적인 AI 기반 워크플로를 구현하고자 하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• Ollama을 사용하여 개인용 AI 처리 환경을 배포하고 구성합니다.
• AI 모델을 안전한 기업 워크플로우에 통합합니다.
• 데이터 프라이버시를 유지하면서 AI 성능을 최적화합니다.
• 온프레미스 AI 기능을 사용하여 비즈니스 프로세스를 자동화합니다.
• 기업 보안 및 관리에 준수합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 지능형 운전의 기본 사항과 이를 실제 시나리오에 적용하는 방법을 배우고자 하는 초급부터 중급 개발자 및 설계자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI의 기본 개념과 원리를 설명하고, 운전에 어떻게 적용할 수 있는지 설명합니다.
• 지능형 운전 시스템의 아키텍처와 구성 요소를 이해합니다.
• 다양한 설계 분야에서 복합 주행 모델을 생성하고 시각화합니다.
• 모델 내에서 문제와 피드백을 전달하고 주석을 답니다.
• 운전 시나리오 간 충돌 감지 및 해결을 수행합니다.
• 운전 일정과 비용을 시뮬레이션하고 제어합니다.

LangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
• Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
• Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
• Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.

Format of the Course

• Interactive lectures and group discussions.
• Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
• Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 라이브 교육으로, 다양한 AI 시나리오에서 Pinecone을 적용하고 싶으며, 의미 검색부터 개인화까지 다양한 AI 시나리오에 적용하고자 하는 초보자 수준부터 중급 수준의 데이터 과학자와 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• Pinecone의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• 다양한 AI 애플리케이션에서 벡터 데이터베이스를 구현합니다.
• 높은 정확성과 속도로 유사도 검색을 수행합니다.
• Pinecone을 실제 세계의 AI 도전에 적용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 개념과 이를 효과적이고 책임감 있게 사용하는 방법을 배우고 이해하고자 하는 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Artificial Intelligence (AI)의 개념을 알아보세요.
• AI의 한계와 위험을 이해하고 책임감 있게 사용하세요.
• 실제 상황에서 AI를 효과적으로 사용하는 방법을 알고 있습니다.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육은 n8n에서 고급 AI 워크플로를 생성하려는 중급~고급 개발자 및 AI 취미 사용자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• n8n 워크플로와 AI 서비스의 통합을 이해합니다.
• 자동화된 프로세스에서 AI 기반 의사결정을 구현합니다.
• 맞춤형 AI 노드를 생성하고 n8n에서 사전 구축된 AI 노드를 사용하세요.
• AI 워크플로우의 성능을 분석하고 최적화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Ollama를 사용하여 LLM을 배포, 최적화 및 통합하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Ollama를 사용하여 LLM을 설정하고 배포합니다.
• 성능과 효율성을 위해 AI 모델을 최적화합니다.
• 추론 속도를 개선하기 위해 GPU 가속을 활용하세요.
• Ollama를 워크플로 및 애플리케이션에 통합합니다.
• 시간 경과에 따라 AI 모델 성능을 모니터링하고 유지관리합니다.

LangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
• Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
• Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
• Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based design exercises and peer reviews.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

이 온라인 또는 현장 강사 주도 라이브 교육은 중간 수준에서 고급 수준의 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어를 대상으로 하며, 이들은 스케일 가능하고 고성능 AI 애플리케이션을 위해 벡터 데이터베이스를 마스터하고자 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• 벡터 데이터베이스의 원리를 이해합니다.
• 벡터 임베딩을 생성하고 관리하는 기술을 배웁니다.
• 고차원 데이터의 인덱싱 전략을 탐구합니다.
• 효율적인 유사성 검색을 수행하는 기술을 개발합니다.
• 벡터 데이터베이스 지식을 머신러닝 프로젝트에 적용합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI가 검색 엔진에 미치는 영향을 이해하고, Bing AI의 기능을 탐색하고, 챗봇에 대해 배우고자 하는 디지털 마케팅 담당자, 콘텐츠 제작자 및 개발자를 대상으로 합니다. 기술과 그 응용.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Bing AI의 원리와 이점을 이해합니다.
• Bing 및 해당 애플리케이션 내에서 AI 기반 기능을 식별합니다.
• Bing AI를 활용하여 검색 결과와 사용자 경험을 향상하세요.
• 검색 엔진 최적화(SEO) 및 콘텐츠 제작에서 AI의 잠재력을 평가합니다.
• Bing AI Chatbot을 포함한 챗봇 기술과 해당 애플리케이션을 살펴보세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 위주의 교육으로, 조직 조직, 혈액 세포, 조류 및 기타 생물학적 샘플에 관련된 이미지를 처리하고 분석하고자 하는 초급자에서 중급자 수준의 연구자 및 실험실 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들이 할 수 있는 것:

• Fiji 인터페이스를 탐색하고 ImageJ의 기본 기능을 활용합니다.
• 과학 이미지를 분석하기 위해 전처리하고 향상시킵니다.
• 세포 계산 및 면적 측정을 포함한 이미지를 정량적으로 분석합니다.
• 매크로와 플러그인을 사용하여 반복적인 작업을 자동화합니다.
• 생물학적 연구의 특정 이미지 분석 요구 사항에 맞게 워크플로를 사용자 정의합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Grok AI의 기능, 사용 사례 및 잠재적 응용 프로그램을 이해하고자 하는 초보 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Grok AI이 무엇이고 다른 챗봇과 어떻게 다른지 알아보세요.
• Grok AI의 주요 기능과 기능을 살펴보세요.
• Grok AI을 개인 및 비즈니스 용도로 효과적으로 상호 작용하세요.
• 생산성, 창의성 및 문제 해결을 위한 레버리지Grok AI
• AI 챗봇의 윤리적 고려사항과 한계를 인식하세요.

LangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
• Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
• Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
• Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 초급 전문가를 위한 실시간 교육입니다. 이 교육은 로컬 머신에서 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설치, 구성 및 사용하는 방법을 학습하고자 하는 분들을 위한 것입니다.

이 교육을 마치면, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Ollama의 기본 개념과 기능을 이해합니다.
• Ollama을 사용하여 로컬 AI 모델을 설정합니다.
• Ollama을 사용하여 LLMs를 배포하고 상호작용합니다.
• AI 워크로드에 대한 성능과 리소스 사용을 최적화합니다.
• 다양한 산업에서의 로컬 AI 배포 사례를 탐구합니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI의 기본을 이해하고 Perplexity AI를 효과적으로 사용하는 방법을 배우고자 하는 초급 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 인공지능의 기본 개념을 설명한다.
• 정보 검색을 위해 Perplexity AI 플랫폼을 탐색하고 활용하세요.
• 다양한 실제 시나리오에 Perplexity AI를 적용해 보세요.
• AI 기술의 윤리적 고려 사항과 사회적 영향을 이해합니다.

이것은 5 일 동안 Data Science 및 AI를 소개합니다.

이 과정은 Python 을 사용한 예제 및 연습과 함께 제공됩니다.

미래의 도시는 어떤 모습일까요? 도시 계획을 개선하기 위해 Artificial Intelligence (AI)을 어떻게 사용할 수 있습니까? 도시를 더욱 효율적이고, 살기 좋고, 안전하고, 환경 친화적으로 만들기 위해 AI를 어떻게 사용할 수 있습니까?

이 강사가 진행하는 실시간 교육(현장 또는 원격)에서는 AI를 구성하는 다양한 기술뿐만 아니라 이를 도시 계획에 사용하는 데 필요한 기술 세트와 정신적 프레임워크도 검토합니다. 또한 데이터 마이닝을 포함하여 AI에 사용할 관련 데이터를 수집하고 구성하기 위한 도구와 접근 방식도 다룹니다.

청중

• 도시 계획가
• 건축가
• 개발자
• 교통 관계자

코스의 형식

• 부분 강의, 부분 토론 및 일련의 대화형 연습입니다.

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 기본 AI 방법을 통해 로봇을 프로그래밍하고 제작하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 로봇이 주변 환경에서 움직이는 물체를 찾을 수 있도록 필터(칼만 및 입자)를 구현합니다.
• 검색 알고리즘과 동작 계획을 구현합니다.
• 환경 내에서 로봇의 움직임을 조절하기 위해 PID 제어를 구현합니다.
• 로봇이 알려지지 않은 환경을 매핑할 수 있도록 SLAM 알고리즘을 구현합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 핵 기술 및 환경 시스템 분야에서 사용되는 다양한 유형의 로봇을 프로그래밍하기 위한 다양한 기술, 프레임워크 및 기법을 학습합니다.

6주 과정은 주 5일 진행됩니다. 매일 4시간씩 진행되며, 라이브 랩 환경에서 강의, 토론, 실습 로봇 개발로 구성됩니다. 참가자는 습득한 지식을 연습하기 위해 업무에 적용할 수 있는 다양한 실제 프로젝트를 완료합니다.

이 과정의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. 로봇 프로그래밍에는 ROS (로봇 운영 체제) 오픈 소스 프레임워크, C++ 및 Python가 사용됩니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 로봇 기술에 사용되는 핵심 개념을 이해합니다.
• 로봇 시스템에서 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호작용을 이해하고 관리합니다.
• 로봇공학의 기반이 되는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
• 사람을 보고, 감지하고, 처리하고, 이동하고, 음성으로 사람과 상호 작용할 수 있는 시뮬레이션된 기계 로봇을 만들고 작동해보세요.
• 스마트 로봇을 만드는 데 적용 가능한 인공지능(머신러닝, 딥러닝 등)의 필수 요소를 이해합니다.
• 로봇이 주변 환경에서 움직이는 물체를 찾을 수 있도록 필터(칼만과 파티클)를 구현합니다.
• 검색 알고리즘과 동작 계획을 구현합니다.
• 환경 내에서 로봇의 움직임을 조절하기 위해 PID 제어를 구현합니다.
• 로봇이 알려지지 않은 환경을 매핑할 수 있도록 SLAM 알고리즘을 구현합니다.
• Deep Learning을 통해 로봇이 복잡한 작업을 수행하는 능력을 확장합니다.
• 현실적인 시나리오에서 로봇을 테스트하고 문제를 해결합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 핵 기술 및 환경 시스템 분야에서 사용되는 다양한 유형의 로봇을 프로그래밍하기 위한 다양한 기술, 프레임워크 및 기법을 학습합니다.

4주 과정은 주 5일 진행됩니다. 매일 4시간씩 진행되며, 라이브 랩 환경에서 강의, 토론, 실습 로봇 개발로 구성됩니다. 참가자는 습득한 지식을 연습하기 위해 업무에 적용할 수 있는 다양한 실제 프로젝트를 완료합니다.

이 과정의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. 그런 다음 코드는 최종 배포 테스트를 위해 물리적 하드웨어(Arduino 또는 기타)에 로드됩니다. 로봇 프로그래밍에는 ROS(로봇 운영 체제) 오픈 소스 프레임워크, C++ 및 Python가 사용됩니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 로봇 기술에 사용되는 핵심 개념을 이해합니다.
• 로봇 시스템에서 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호작용을 이해하고 관리합니다.
• 로봇공학의 기반이 되는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
• 사람을 보고, 감지하고, 처리하고, 이동하고, 음성으로 사람과 상호 작용할 수 있는 시뮬레이션된 기계 로봇을 만들고 작동해보세요.
• 스마트 로봇을 만드는 데 적용 가능한 인공지능(머신러닝, 딥러닝 등)의 필수 요소를 이해합니다.
• 로봇이 주변 환경에서 움직이는 물체를 찾을 수 있도록 필터(칼만과 파티클)를 구현합니다.
• 검색 알고리즘과 동작 계획을 구현합니다.
• 환경 내에서 로봇의 움직임을 조절하기 위해 PID 제어를 구현합니다.
• 로봇이 알려지지 않은 환경을 매핑할 수 있도록 SLAM 알고리즘을 구현합니다.
• 현실적인 시나리오에서 로봇을 테스트하고 문제를 해결합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI가 기업, 사회 및 미래 발전에 미치는 역할을 알아보고자 하는 중급에서 고급 수준의 전문가, 비즈니스 리더, 정책 입안자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI가 비즈니스, 경제, 노동력 역학에 어떤 영향을 미치는지 알아보세요.
• AI 도입에 따른 윤리적, 법적, 사회적 과제를 인식합니다.
• 개인정보 보호, 거버넌스, 포용성 측면에서 AI의 역할을 분석합니다.
• AI 편견과 윤리적 문제를 해결하기 위한 전략을 평가합니다.
• AI의 미래 잠재력과 새로운 과제에 대해 논의해 보세요.

대표자들은 다음 방법을 배울 것입니다.

• AIGP 교육은 새로운 법률 및 정책에 따라 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 개발, 통합 및 배포하는 방법을 가르칩니다. 커리큘럼은 AI 기술 개요, 현행 법률 조사, 위험 관리 전략, 보안 및 안전 고려 사항, 개인 정보 보호 및 기타 주제를 제공합니다.
• AI 시스템과 그 사용 사례, AI의 영향에 대한 기초적인 지식을 쌓고 책임 있는 AI 원칙에 대한 이해를 도모합니다.
• 현재 및 새로운 법률이 AI 시스템에 어떻게 적용되는지, 주요 프레임워크를 책임감 있게 거버넌스할 수 있는 방법에 대한 이해를 보여줍니다.
• AI 수명 주기, AI 위험이 관리되는 맥락, 책임 있는 AI 거버넌스 구현에 대한 이해를 보여주세요.
• AI에 대한 예상치 못한 우려에 대한 인식과 AI 거버넌스를 둘러싼 논쟁적인 문제에 대한 지식을 제공합니다.
• 이 교육은 AIGP 인증 시험에도 필수적인 중요한 AI 거버넌스 개념을 가르칩니다. 단순히 "시험 준비" 과정은 아니지만, 이 교육은 인증을 계획하는 전문가와 AI 거버넌스 지식을 심화하고자 하는 전문가에게 적합합니다. 교육과 시험은 모두 동일한 지식 체계를 기반으로 합니다.

이 과정은 OptaPlanner 를 가르치기위한 실질적인 접근법을 사용합니다. 참가자들에게이 도구의 기본 기능을 수행하는 데 필요한 도구를 제공합니다.