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코스 개요

1일차

생성형 AI 및 프롬프트 엔지니어링 소개

  • 생성형 AI란 무엇이며 기존 자동화와 어떻게 다른가
  • AI 출력 품질을 결정하는 데 있어 프롬프트 엔지니어링의 역할
  • 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 도구의 현재 생태계 개요
  • 프롬프트 엔지니어링이 비즈니스 가치를 창출하는 지점

텍스트 및 이미지 생성을 위한 AI 모델 기초

  • 대규모 언어 모델(LLM)과 확산 모델(Diffusion Model)이 실제로 어떻게 작동하는지, 알기 쉽게 설명
  • 훈련 데이터, 파인튜닝(Fine-tuning), 프롬프팅(Prompting)의 차이점
  • 사전 훈련된 모델의 강점과 한계
  • 모델 아키텍처가 프롬프트 작성 방식에 미치는 영향

주요 AI 어시스턴트 비교

  • Microsoft Copilot: Microsoft 365 통합, Word, Excel, Outlook, Teams 워크플로우에 강점이 있으며, 기업 데이터 기반 처리가 가능함. 단, 창의적 범위와 추론 깊이 측면에서 동종 제품 대비 한계가 있음
  • Google Gemini: 내장 멀티모달성, Workspace 통합, 실시간 검색 기반 처리에 강점이 있음. 단, 일관성 부족, 지역별 이용 가능성 차이, 복잡한 작업에서의 지시 준수 어려움 등의 단점이 있음
  • ChatGPT: 생태계의 성숙도, 커스텀 GPT, DALL-E를 통한 이미지 생성, 음성 모드에 강점이 있음. 단, 기반 데이터 없이는 사실적 신뢰도가 떨어지며 프리미엄 기능에 대한 사용 제한이 엄격함
  • Claude: 긴 컨텍스트 처리, 미묘한 추론, 장문 작성, 명확한 분석에 강점이 있음. 단, 도구 생태계의 폭과 이미지 생성 기능에서 한계가 있음
  • 주어진 작업, 대상 독자 또는 규정 준수 제약 조건에 맞는 적절한 도구 선택
  • 네 가지 주요 어시스턴트 모두에서 동일한 프롬프트를 비교 실행하는 사이드바이 walkthrough

효과적인 프롬프트 디자인 원칙

  • 명확성, 구체성, 문맥이 훌륭한 프롬프트를 구성하는 세 가지 기둥
  • 지시문, 톤, 형식, 제약 조건을 구조화하는 방법
  • 초보자가 흔히 저지르는 실수와 이를 식별하는 방법
  • 약한 프롬프트에서 고성능 프롬프트로 다듬는 과정

2일차

제로샷(Zero-Shot), 원샷(One-Shot) 및 퓨샷(Few-Shot) 프롬프팅

  • 세 가지 접근 방식의 차이점과 각각이 적합한 상황
  • 모델의 행동을 읽고 이에 맞춰 예시를 조정하는 방법
  • 잘 선택된 몇 가지 샘플만으로 모델에게 새로운 작업을 가르치는 방법
  • ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude에서 실시하는 실습 활동

고급 프롬프트 엔지니어링 기법

  • 미묘한 출력을 위한 조건부 및 컨텍스트 인지형 프롬프트
  • 스타일 전환, 페르소나 프롬프팅 및 크리에이티브 디렉션
  • 사고의 연쇄(Chain-of-thought) 및 단계별 추론 프롬프트
  • 응답에서 환각(Hallucination), 모호함, 편향을 줄이는 방법

코드 없는 퓨샷 파인튜닝

  • 퓨샷 파인튜닝이 무엇이며 전량 모델 학습과 어떻게 다른가
  • 예시 기반 프롬프트를 사용하여 모델을 특화된 작업에 적응시키기
  • 언제 프롬프트 엔지니어링을 하고, 언제 파인튜닝이 더 나은 투자인지 판단하기
  • 출력 품질 평가 및 반복적인 다듬기

하이퍼리얼(초현실적) 텍스트 생성

  • 통제된 톤, 보이스, 길이를 가진 텍스트 생성
  • 장문 콘텐츠, 요약, 보고서, 구조화된 문서 생성
  • 다단계 생성 과정에서 일관성 유지
  • 반복 가능하고 브랜드 정체성에 맞는 결과를 위한 프롬프트 패턴 결합

프롬프트 엔지니어링을 비즈니스 워크플로우에 적용하기

  • 일상적인 문서 초안 작성, 조사, 정보 선별 자동화
  • 고객 지원 및 챗봇 사용 사례 살펴보기
  • 재학습 없이 팀이 재사용할 수 있는 프롬프트 템플릿 설계
  • 품질 관리, 에스컬레이션 로직 및 사람의 개입(Human-in-the-loop) 체크포인트

3일차

이미지 생성 및 조작

  • DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney, Leonardo AI 비교
  • 스타일, 구성, 조명, 피사체를 제어하는 프롬프트 작성
  • 네거티브 프롬프트, 가중치 부여, 반복적인 정교화
  • 프롬프트를 통한 이미지에서 이미지(Image-to-Image) 변환 및 편집

AI를 이용한 오디오 및 음성 생성

  • 텍스트 프롬프트에서 자연스러운 음성 생성
  • 음성 복제 및 합성의 개념적 이해
  • 교육 콘텐츠, 접근성, 마케팅 분야에서의 활용 사례

생성형 AI를 통한 비디오 콘텐츠 제작

  • 현재 텍스트-비디오(Text-to-Video) 도구의 개요와 실제적으로 제공 가능한 결과물
  • 프롬프트 시퀀스를 통한 대본 작성 및 스토리보드 구성
  • AI 생성 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 하나의 아셋으로 결합
  • AI 생성 비디오 출력물 편집 및 정교화

멀티모달 AI 및 통합 워크플로우

  • 멀티모달 모델이 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 추론을 어떻게 통합하는가
  • 코드 작성 없이 엔드투엔드 콘텐츠 파이프라인 구축
  • 마케팅, 디자인, 교육, 광고 분야의 실제 사례 연구

윤리, 책임 있는 사용 및 향후 전망

  • 편향, 저작권, 출처 표기, 콘텐츠 검열
  • 생성형 플랫폼 사용 시 고려해야 할 개인정보 및 데이터 보호 사항
  • 최종 고객에 대한 공개성, 투명성 및 신뢰 구축
  • 향후 12개월간 주목해야 할 신규 도구, 모델 및 트렌드
  • 요약 및 다음 단계

요건

대상 수강생

AI 보조 콘텐츠 제작을 탐구하는 마케팅, 커뮤니케이션 및 크리에이티브 전문가. 프롬프트 기반 도구를 통해 반복적인 업무를 자동화하려는 비즈니스 운영 및 고객 응대 팀. 생성형 AI에 대한 구조적이고 도구 중심의 진입점을 원하는, AI나 프로그래밍 경험이 없는 초보자.

 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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