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코스 개요
모듈 1: 소개 및 AI 이론
- 모델 기반 접근 방식: AI를 엔지니어링 문제로 바라보기
- ‘기계 속의 영혼’에 대한 진실: AI의 실체와 한계점
- 기술 발전의 역사: BERT에서 트랜스포머 모델까지
- 생성형 AI 분야: 분석, 창작, 연구, 이미지 및 비디오 생성
- 데이터 거버넌스: 핵심 원칙과 감사 체계, 그리고 최신 동향(멀티모달리티, 에이전트 시스템, RAG, LLM vs SLM)
- 어두운 면: 윤리 문제, 지식재산권, 편향성, 환각 현상 및 사회공학적 위험
- 리스크 평가: 데이터 오염, 네펜테스 공격, 인력 역량 저하 가능성
- 모델 분류 체계: 기초 모델 vs 특화형 모델; 폐쇄형 및 개방형 모델의 차이점
모듈 2: 현재 기술 환경 및 도구 세트
- 언어 모델 시장 현황: 성능과 벤치마크 비교 분석
- 전문가용 구매 기준: 비용, 지연 시간, 개인정보 보호 및 벤더 종속성 고려 사항
- 주요 대형 모델 개요: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini, Grok 등
- 특화 및 소규모 모델: Manus, SpecKit와 같은 툴들에 대해 알아보기
- 그래픽 생성 도구: Perchance 활용법
- 기술적 제약 사항: 컨텍스트 손실과 토큰 비용의 상관관계
모듈 3: 상호작용 – 프롬프트 및 맥락 엔지니어링
- 검증 체계 구축: 완전성, 일관성 및 검증 가능성 확보 방안
- RAG 전략 수립: 검색 증강 생성과 파인튜닝의 적용 시점 식별
- AI 활용의 ROI 분석: 유지보수 비용 대비 업무 생산성 향상 효과
- 20개 이상의 고급 프롬프트 및 RAG 기법 실습과 현실 적용 사례들
- 혁신적 접근 방식: 삼각측량법, 지도와 지형 모델링 개요, 그리고 모델 기반 생성 기술 활용법
모듈 4: 애자일 프로젝트 관리에서의 AI 활용
- 슈퍼컴퓨터 기반 파일럿 시스템: 자동화 엔진으로서의 AI 기능 이해
- 의사결정 과정: 인간 주도성과 AI 지원 역할의 균형 유지 방법
- AIOps 및 GitOps: 운영 업무에 AI를 통합하는 전략적 접근법
- 툴체인 및 파이프라인 구축: AI 기반 환경 구현을 위한 절차 설명
- 애자일 산출물 관리: 백로그, 로드맵 및 요구사항 정의와 관련된 내용들
- 정밀한 계획 수립: 용량 예측 및 추정 기법(정확도 vs 정밀도)
- 제품 책임자 역할 강화: 아이디어 도출, 기능 분석 및 ‘바이브 코딩’의 위험성 인식
- 리스크 관리 체계 수립: ‘만약에 그랬다면?’ 시나리오 분석과 자동화된 대응 방안 개발
- 요구사항 정제 과정: 활용 사례 및 사용자 스토리 명세서의 작성 및 개선 방법
요건
- 애자일 매니페스토 및 스크럼 프레임워크에 대한 기본적인 이해
- 프로젝트 관리, 제품 책임자 역할 혹은 팀 리더십 경험
- 프로그래밍이나 AI 엔지니어링 관련 경험은 필수 사항이 아니지만, 디지털 도구에 대한 기본적인 친숙함이 권장됩니다.
대상자
- 애자일 프로젝트 관리자 및 스크럼 마스터
- 제품 책임자 및 제품 매니저
- IT 팀 리더 및 배포 관리자
- 애자일 환경에서 활동하는 비즈니스 분석가
- AIOps에 관심이 있는 운영 관리자
7 시간
회원 평가 (1)
AI 기능과 도구를 이해하여 업무를 보다 쉽게 수행하세요. 분석 수행 및 프레젠테이션 제작과 같은 AI Chubb를 개선해야 합니다.
Tri wulandari - PT Chubb Life Insurance Indonesia
코스 - AI Literacy & Productivity
기계 번역됨
