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기간 14 시간
코스 개요
생성형 AI의 기초 및 신뢰성 있는 활용
- AI 및 생성형 AI 기초: 정의, 작동 방식, 가치 창출 영역 및 한계점
- 실용적 프롬팅: 재사용 가능한 프롬프트 구조, 명확한 입력값, 제약 조건, 출력 형식
- 반복 기법: 피드백 루프와 구조화된 지시를 통한 결과물 최적화
- 출력 품질 및 검증: 체크리스트, 교차 검증, 전제 조건 추적, 추적 가능성, 수용 기준
- 산출물 표준화: 기술 노트, 요약, 보고서, 조치 항목을 위한 템플릿
- 문서화 및 요구사항: 초안 작성, 재작성, 구조화, 요약, 변경사항/요구사항 문서화
- 책임 있는 사용 및 데이터 보안: 기밀성, 지식 재산 보호, 거버넌스 원칙, 안전 사용 규칙
- 현실적이고 익명화된 시나리오를 활용한 실습
응용 사례, 생산성 및 워크플로우 통합
- 분석 및 보고: 원시 입력값을 구조화된 인사이트 및 경영진 수준의 요약으로 전환
- 문제 해결 및 트러블슈팅: AI 기반 근본 원인 분석 및 액션 플랜 수립
- 부서 간 소통: 의사결정 명확성, 업무 인계, 회의록, 이해관계자 정렬
- 코드 및 자동화를 위한 AI 코파일럿: 스니펫, 의사 코드, 테스트 로직의 안전 생성 및 리뷰
- 지식 업무 가속화: 재사용 가능한 절차, 내부 표준, 지식 베이스 콘텐츠 구축
- 워크플로우 통합: 요청부터 산출물까지 검증 단계를 포함한 반복 가능한 엔드투엔드 프로세스
- 프롬프트 라이브러리 및 체크리스트: 일관성 및 도입률을 높이는 역할 기반 컬렉션
- 최종 실습 및 30일 도입 계획: 참여자당 하나의 실용 사례를 반복 가능한 워크플로로 전환, 빠른 성과 달성 및 단순한 측정 지표 적용
요건
이 교육은 문서화, 구조화된 프로세스, 데이터 기반 의사결정, 팀 간 협업 등을 다루는 엔지니어링, 기술, 운영 환경에서 근무하는 전문가들을 위해 설계되었습니다. 고급 프로그래밍 또는 데이터 과학 경력이 필요 없이, 일상적인 업무에서 생성형 AI를 활용해 생산성과 산출물 품질을 높이고자 하는 전문가 및 팀 리더들에게 적합합니다. 또한 기술 정보와 자주 상호작용하며 더 명확하고 빠르며 일관된 산출물이 필요한 운영 또는 비즈니스 지원 직위에도 관련성이 높습니다.
회원 평가 (3)
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교육 스타일, 준비의 질, 중요하고 관련 있는 부분에 대한 초점, 유익한 팁, 모든 질문에 대한 명확한 답변, 정보 공유 의지, 그리고 전반적으로 강사의 높은 전문성과 교육 방식의 조화.
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