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코스 개요

생성형 AI 및 프롬프트 엔지니어링 입문

  • 생성형 AI란 무엇인지, 그리고 기존 자동화 방식과의 차이점
  • AI 출력 품질을 결정하는 프롬프트 엔지니어링의 역할
  • 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 도구 생태계 개요
  • 프롬프트 엔지니어링이 비즈니스 가치를 창출하는 영역

텍스트 및 이미지 생성을 위한 AI 모델의 기초

  • 거대 언어 모델과 확산 모델(diffusion models)의 작동 원리, 평이한 언어로 설명
  • 학습 데이터, 파인튜닝, 프롬프팅 간의 차이
  • 사전 학습된 모델의 강점과 한계
  • 모델 아키텍처가 프롬프트 작성 방식에 미치는 영향

선도적인 AI 어시스턴트 비교 분석

  • Microsoft Copilot: Microsoft 365 통합, Word, Excel, Outlook, Teams 워크플로, 엔터프라이즈 데이터 기반 처리에서의 강점, 그리고 동료 제품 대비 크리에이티브 범위 및 추론 깊이에서의 약점
  • Google Gemini: 네이티브 멀티모달 지원, Workspace 통합, 실시간 검색 기반 처리에서의 강점, 그리고 일관성 부족, 지역 가용성, 복잡한 작업에서의 지시 이행 능력에서의 약점
  • ChatGPT: 생태계 성숙도, 맞춤형 GPT, DALL-E를 통한 이미지 생성, 음성 모드에서의 강점, 그리고 기반 데이터 없는 사실 신뢰성 부족, 프리미엄 기능 사용 제한에서의 약점
  • Claude: 긴 컨텍스트 처리, 세분화된 추론, 롱폼 작성, 명확한 분석에서의 강점, 그리고 도구 생태계 범위 및 이미지 생성에서의 약점
  • 특정 작업, 청중, 또는 컴플라이언스 제약 조건에 맞는 올바른 도구 선택
  • 동일한 프롬프트를 네 가지 어시스턴트에서 비교 수행하는 워크스루

효과적인 프롬프트 설계의 원리

  • 명확성, 구체성, 컨텍스트: 훌륭한 프롬프트의 세 가지 기둥
  • 지시사항, 톤, 형식, 제약 조건 구조화
  • 초보자가 흔히 범하는 실수와 이를 인지하는 방법
  • 약한 프롬프트에서 높은 성능을 내는 프롬프트로 반복 개선하기

Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot 프롬프팅

  • 세 가지 접근법의 차이점 및 각 기법의 적정 사용 시점
  • 모델의 동작 방식 파악 및 이에 따른 예시 조정
  • 잘 선정된 소수의 샘플만으로 모델에 새 작업을 학습시키는 방법
  • ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude에 걸친 실습 연습

고급 프롬프트 엔지니어링 기법

  • 세분화된 출력을 위한 조건부 및 컨텍스트 인지형 프롬프트
  • 스타일 전이, 페르소나 프롬프팅, 크리에이티브 디렉션
  • Chain-of-thought 및 단계별 추론 프롬프트
  • 응답에서의 환각(hallucination), 모호성, 편향 감소

코딩 없이 Few-Shot 파인튜닝

  • Few-shot 파인튜닝이란 무엇인지, 그리고 전체 모델 학습과의 차이점
  • 예시 기반 프롬프트를 사용하여 니치 작업에 모델을 적응시키는 방법
  • 프롬프트 엔지니어링이 적합한 경우와 파인튜닝이 더 나은 투자인 경우 구분
  • 출력 품질 평가 및 반복적 개선

초현실적인 텍스트 생성

  • 조절된 톤, 목소리, 길이로 텍스트 생성
  • 롱폼 콘텐츠, 요약, 보고서, 구조화된 문서 작성
  • 멀티스테프 생성 동안 일관성 유지
  • 재현 가능하고 브랜드에 부합하는 결과를 위한 프롬프트 패턴 조합

비즈니스 워크플로에 프롬프트 엔지니어링 적용

  • 루틴 초안 작성, 리서치, 정보 분류 자동화
  • 고객 지원 및 챗봇 사용 사례에 대한 간략한 살펴보기
  • 재학습 없이 팀이 재사용할 수 있는 프롬프트 템플릿 설계
  • 품질 관리, 에스컬레이션 로직, 인간 개입 체크포인트(Human-in-the-loop)

이미지 생성 및 조작

  • DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney, Leonardo AI 비교
  • 스타일, 구성, 조명, 주제를 제어하는 프롬프트 작성
  • 네거티브 프롬프트, 가중치 지정, 반복적 개선
  • 프롬프트를 통한 이미지-이미지 변환 및 편집

AI를 활용한 오디오 및 음성

  • 텍스트 프롬프트에서 자연스러운 음성 생성
  • 개념적 수준의 음성 클로닝 및 합성
  • 교육 콘텐츠, 접근성, 마케팅에서의 사용 사례

생성형 AI를 통한 비디오 콘텐츠 제작

  • 현재 텍스트-비디오 도구 개요 및 현실적으로 기대할 수 있는 결과
  • 프롬프트 시퀀스를 통한 스크립트 작성 및 스토리보드 구성
  • AI 생성 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 단일 에셋으로 결합
  • AI 제작 비디오 출력물 편집 및 개선

멀티모달 AI 및 통합 워크플로

  • 멀티모달 모델이 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 추론을 통합하는 방식
  • 코딩 없이 끝에서 끝까지의 콘텐츠 파이프라인 구축
  • 마케팅, 디자인, 교육, 광고 분야의 실전 사례 연구

윤리, 책임 있는 사용 및 미래 전망

  • 편향, 저작권, 출처 명시, 콘텐츠 모니터링
  • 생성형 플랫폼 사용 시 개인정보 및 데이터 보호 고려 사항
  • 최종 고객에 대한 고지, 투명성, 신뢰 구축
  • 향후 12개월간 주목해야 할 등장하고 있는 도구, 모델, 트렌드

요건

대상 청중

AI 지원 콘텐츠 제작을 탐구하고 있는 마케팅, 커뮤니케이션, 크리에이티브 전문가. 프롬프트 기반 도구를 통해 반복적인 상호작용을 자동화하고자 하는 비즈니스 운영 및 고객 응대 팀. AI나 프로그래밍 경험이 없는 초보자로, 생성형 AI에 대한 체계적이고 도구 중심의 진입점을 원하는 분.

 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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