Your Personal AI Assistant for Email, Calendar and Research 교육 과정

이 교육 과정은 대한민국의 실시간 인스트럭터 주도형 학습으로, 중급 전문가들이 비즈니스 자동화를 위한 에이전틱 AI를 설계하고 확장하는 방법을 안내합니다. 워크플로우 매핑, 도구 통합, 고객 서비스 및 공급망, 마케팅 분야의 실질적 사용 사례 구축을 통해 측정 가능한 성과를 확보하세요.

이 강좌는 대한민국에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 프로젝트 관리 및 애자일 방법론에 인공지능을 도입하고자 하는 초급자부터 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다. 기존의 수동적인 협업 방식을 데이터 중심의 체계로 전환하는 것이 목적입니다. 특히 머신러닝과 대규모 언어 모델을 활용해 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 내에서 흔히 발생하던 병목 현상을 해소할 수 있습니다. GitOps, 용량 계획 및 요구사항 분석 등의 영역에 AI를 적용함으로써 예측 정확도를 높이고 행정적 업무 부담을 크게 줄일 수 있으며, 이로 인해 팀원들은 창의적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다.

강좌 종료 시 참가자분들께서는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 트랜스포머 모델, 대규모 언어 모델(LLM), 소규모 언어 모델(SLM)의 기술적 기초 이해
• 비용, 지연 시간, 데이터 프라이버시, 벤더 종속성 등을 고려한 AI 도구의 비판적 평가 능력
• 전문적인 환경에서 활용 가능한 고급 프롬프트 엔지니어링 및 RAG 기법 습득
• 아이디어 도출부터 백로그 정제, 리스크 관리까지 애자일 라이프사이클 전반에 AI를 통합하는 방법
• AI 윤리, 편향성, 환각 현상 및 ‘모델 붕괴’와 관련된 위험 요소 식별 및 대응 방안 수립
• 복잡한 엔지니어링 및 관리 과제 해결을 위한 ‘모델 기반 문제 해결 접근법’ 활용 가능성

대한민국에서의 인structor 주도 실시간 트레이닝(온라인 또는 현장)은 전통적인 건축 워크플로우를 AI 네이티브 프로세스로 전환하고자 하는 초급 / 중급 / 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다. 아키텍트의 창의성을 대체하는 것이 아니라 증강시키는 데 중점을 둡니다. 즉, 반복적인 작업을 처리하고 개념화 속도를 높이며 관리적 부담을 자동화하기 위해 인공지능을 활용합니다. 이 워크숍은/raw 스케치와 고품질 전문적인プレゼンテーション 사이의 격차를 해소합니다.

이 트레이닝이 끝날 때까지 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 기존에 하나의 개념을 만들던 시간의 3분의 1 이내에 3~5개의 개념 변형안을 생성할 수 있습니다.
• 사소하고 경미한 수정 작업을 위해 외부 아웃소싱에 의존하지 않고도 독립적으로 고품질 후기 제작(post-production)을 수행할 수 있습니다.
• 복잡한 법적 건축 코드와 기술 문서를 분석하기 위해 멀티모달 AI(Gemini/GPT)를 활용합니다.
• 주간 몇 시간의 수동 작업을 절약할 수 있도록 자동화된 관리 워크플로우를 구현합니다.

본 강사 주도형 실습 교육 과정은 대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행됩니다. 다양한 부서에 근무하는 초급 및 중급 수준의 직원들을 대상으로 하며, 일상 업무에 AI 도구를 효과적으로 활용해 시간을 절약하고 생산성을 높이는 방법을 배우게 됩니다.

교육 과정을 마친 후 참가자들은 다음 역량들을 갖추게 됩니다:

• 각각의 업무에 적합한 AI 기반 도구를 선별할 수 있습니다.
• 반복적인 작업을 자동화하여 업무 흐름의 효율성을 높일 수 있습니다.
• AI를 활용해 원활한 커뮤니케이션, 보고서 작성 및 의사결정 능력을 강화할 수 있습니다.
• 직장 내에서 책임감 있고 윤리적인 방식으로 AI를 사용할 수 있게 됩니다.

This instructor-led, live training in 대한민국 is aimed at: Mixed teams from business and IT.

By the end of this training, participants will be able to:

• Find and prioritise AI use cases
• Build working prototypes in small teams
• Present results and next steps
• Take prototypes into the AI roadmap