코스 개요
1단계 – 공동 기반 마련 (1일차~2일차)
1일차 오전: AI 도입 과정에서의 인간적 요소
• 신뢰와 의존도 조절법: 언제 AI를 활용하고 어디서 멈춰야 하는가.
• 팀 간 합의 구조 설정(트리거, 행동 방안, 증빙 자료, 담당자).
• 프롬프트 큐레이터 역할: 검증 및 의사결정, 최종 승인 과정. AI 사고 대응 계획도 함께 논의됩니다.
1일차 오후: 제약조건, 위험 요소 및 규제 준수
• 실제 LLM의 기능 범위와 프롬프트 관련 리스크(주입 공격, 데이터 유출, 환각 현상 등).
• 법적 기준: GDPR, EU AI Act, 그리고 의료 및 정보기술 분야 표준(DICOM, HL7, HIPAA)에 대해서도 다룹니다.
• 실습 과제: 업계 표준을 프롬프트 보안 가이드라인으로 변환하는 방법 연습.
2일차 오전: 프롬프트의 기술적 구조
• 에이전트 아키텍처에 대한 이해: 메모리, 맥락 및 목표 설정 – 이는 프롬프트 설계 측면에서 매우 중요합니다.
• API 통합과 도메인 내 데이터 소스 활용법, 다중 에이전트 연동 및 프롬프트 체인 구조에 대해서도 살펴봅니다.
2일차 오후: 기업용 프롬프트의 구성 요소
• 총 6개 층위로 이루어진 설계 구조: 역할, 맥락, 제약사항, 도메인 표준, 형식, 예시입니다.
• 프롬프트 계층 구조: 조직 전체용 시스템 수준 – 팀별 도메인 기반 – 개인별 작업 단위로 정리됩니다.
• 데모 시연을 통해 단순한 프롬프트를 분석해 다시 재구성하는 과정을 보여줍니다. 3일차부터 5일차까지의 팀 활동 방향도 설명됩니다.
2단계 – 공동 구축 워크숍 (3일차~5일차)
3일차 – 현황 파악 및 표준 검토
- 아키텍트, 도메인 전문 개발자, 백엔드 및 QA 담당자가 별도 그룹으로 나뉘어 워크숍을 진행합니다.
- 기업 내부의 표준과 각종 제약조건들을 파악하고 팀 간에 발생하는 상충점들도 식별하게 됩니다.
- 3일차 결과물: ‘표준 매핑도’와 이에 따른 영향 및 소요 노력 평가 행렬입니다.
4일차 – 명명 규칙 설계 및 템플릿 개발
- 팀, 도메인 및 사용 대상 도구에 따라 일관된 명명법, 버전 관리 시스템, 태그 체계를 정의합니다.
- 최초 검증 완료된 템플릿 개발도 이어집니다. 여기에는 TypeScript 기반 DICOM 구현체, 코드 리뷰 가이드라인, QA 테스트 시나리오, API 문서 템플릿 등이 포함됩니다.
- 4일차 결과물: 4종 이상의 실무 가능한 템플릿과 명명 및 활용 방안에 대한 가이드북입니다.
5일차 – 라이브러리 조직화, 거버넌스 수립 및 최종 인수
- 프롬프트 라이브러리 구조 설정과 GitHub Copilot, Cursor 또는 내부 LLM API와의 연동 작업도 진행됩니다.
- 프롬프트 큐레이터 역할 정의 및 품질 측정 기준 수립, 팀별 운영 의식 함양 방안, 30일간의 도입 계획이 구체적으로 마련됩니다.
- 5일차 최종 결과물: ‘라이브러리 v1.0’ 설명서, ‘거버넌스 헌장’, 그리고 세부적인 ‘30일간의 실행 계획’입니다.
요건
- 최소 한 차례 이상의 AI 관련 교육(입문 또는 심화 과정)을 이수한 경험이 있어야 합니다.
- 기술 담당자는 회사에서 사용하는 개발 스택에 대한 실무 경험이 필요합니다.
- 관리직 참가자는 ChatGPT, Copilot 등 주요 AI 도구들에 대해 기본적인 이해를 갖추어야 합니다.
- 조직 차원에서는 팀 리더들이 3일차부터 5일차까지 적극적으로 참여해야 합니다.
- 사전 준비로서 기업 내부의 표준 문서들(README 파일, 코딩 가이드라인 등)이 이미 존재해야 합니다.
교육 대상자
- 소프트웨어 아키텍트
- 도메인 전문 개발자, 백엔드 및 프론트엔드 개발자
- QA 엔지니어 / 코드 기술 담당자
- 팀 리더 및 중간 관리자들
- IT 관리자, 의사결정권자, AI 프로젝트 책임자
회원 평가 (1)
저는 파이썬의 스트림릿 라이브러리에 대한 지식을 얻었으며, 확실하게 제 팀에서 R 셔니로 만든 애플리케이션들을 개선하기 위해 이를 활용해볼 것입니다.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
코스 - GitHub Copilot for Developers
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