An AI Assistant on Your Company Knowledge, Without Code 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육은 AI 엔지니어링의 기본 원칙과 실무 방법을 배우고자 하는 초급 및 중급 수준의 AI 엔지니어와 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI 및 머신러닝 뒤에 숨겨진 핵심 개념과 기술을 이해합니다.
• TensorFlow와 PyTorch를 활용하여 기본적인 머신러닝 모델을 구현할 수 있습니다.
• 소프트웨어 개발 분야에서 실질적인 문제 해결을 위해 AI 기법을 적용할 수 있습니다.
• AI 엔지니어링의 우수 사례를 활용해 AI 프로젝트를 관리하고 유지보수합니다.
• AI 시스템 개발 시 고려해야 할 윤리적 측면과 책임을 인식할 수 있습니다.

이 2일짜리 실습 중심 프로그램은 참여자들이 생성형 AI 도구를 기술적 및 운영 업무에서 효과적, 안전하고 일관되게 활용할 수 있는 실질적 역량을 갖추도록 돕습니다. 본 교육은 AI를 문서 작성 및 개선, 요구사항 구조화, 분석 및 보고 과정의 가속화, 문제 해결 지원, 그리고 부서 간 소통 최적화에 사용할 수 있는 신뢰할 수 있는 일상 업무 보조자로 전환시키는 데 초점을 맞춥니다. 참여자들은 검증된 프롬프트 패턴, 오류와 '환각(Hallucination)'을 줄이는 검증 기법, 그리고 기밀 정보 및 지식 재산권을 보호하기 위한 경량화된 거버넌스 실무에 대해 학습합니다. 이 과정은 즉시 사용 가능한 템플릿, 워크플로우, 그리고 AI 지원 업무에 대한 반복 가능한 접근 방식을 산출하는 것을 목표로 설계되었습니다.

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도 실시간 훈련(온라인 또는 오프라인)은 AI와 머신러닝을 이용해 지능형 애플리케이션 개발에 관심 있는 중급 이상 수준의 AI 전문가 및 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI와 머신러닝의 고급 개념 및 기술을 정확히 이해합니다.
• 데이터 분석과 시각화를 통해 AI/머신러닝 모델 개발에 필요한 정보를 도출할 수 있습니다.
• AI/머신러닝 모델을 효과적으로 구축, 학습 및 배포할 수 있습니다.
• 실제 사회적 문제를 해결하는 데 활용 가능한 지능형 애플리케이션을 제작할 수 있습니다.
• 다양한 산업 분야에서 AI 애플리케이션 사용이 가져올 윤리적 측면들을 평가할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 본 실시간 교육은 지능형 애플리케이션에 대한 기초 지식을 습득하고 이를 다양한 산업 분야에 적용할 방법을 알고자 하는 초급 단계의 IT 전문가들을 위한 과정입니다.

강의 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 인공지능의 역사, 원리 및 영향력에 대한 이해
• 다양한 머신러닝 알고리즘을 식별하고 활용하는 능력
• AI 애플리케이션 개발을 위해 데이터를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있는 역량
• 여러 분야에서 AI의 실제적 활용 사례와 한계점을 인식할 수 있음
• AI 기술이 가져올 윤리적 문제 및 사회적 영향에 대해 논의 가능

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 교육은 중급 이상 수준의 데이터 과학자, 엔지니어 및 AI 전문가들을 대상으로 하며, 이들이 지능형 애플리케이션 관련 핵심 기술을 체계적으로 습득하여 실제 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 설계되었습니다.

강의 종료 시점에는 참가자들이 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 딥러닝 아키텍처 구현 및 분석 능력
• 분산 컴퓨팅 환경에서 머신러닝 기법을 대규모로 적용하는 능력
• 의사결정을 위해 강화학습 모델을 설계하고 실행할 수 있는 역량
• 언어 이해를 위한 고도화된 NLP 시스템 개발 능력
• 이미지 및 비디오 분석을 위한 컴퓨터 비전 기법 활용 능력
• AI 시스템 개발 및 배포 시 발생할 수 있는 윤리적 이슈들을 다룰 수 있는 이해력

이 강사 주도의 실시간 교육 과정은 대한민국에서 온라인 또는 현장으로 진행되며, Milvus와 그 활용법을 배우고자 하는 초급 수준부터 중급 수준까지의 데이터 사이언티스트 및 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

강의 종료 시점에 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Milvus의 아키텍처 및 기능을 이해할 수 있습니다.
• 다양한 AI 애플리케이션에 벡터 데이터베이스를 구현할 수 있습니다.
• 높은 정확도와 빠른 속도로 유사도 검색을 수행할 수 있습니다.
• 실제 AI 관련 문제 해결에 Milvus를 적용할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실습 과정은 대한민국 환경(온라인 또는 오프라인)에서 진행되며, Pinecone을 의미 기반 검색 및 개인화 등 다양한 AI 시나리오에 적용하는 방법을 배우고자 하는 초급~중급 수준의 데이터 과학자 및 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

이 훈련을 수료한 후에는 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다.

• Pinecone의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• 다양한 AI 애플리케이션에 벡터 데이터베이스를 구현합니다.
• 높은 정확도와 속도로 유사성 검색을 수행합니다.
• 실제 환경의 AI 과제에 Pinecone을 적용합니다.

AI는 현대 제품 관리의 기반이 되며 빠르게 자리 잡고 있습니다. 고객 수요 파악, 솔루션 정의, 의사결정 방식을 혁신하고 있죠. 전기가 산업계를 변화시켰듯, 인공지능은 제품이 구축되고, 검증되며, 진화하는 방식을 재정의하고 있습니다.

이 과정은 강사 주도로 진행되는 라이브 트레이닝(온라인 또는 온사이트)으로, 제품 오너, 스크럼 마스터, 애질 코치 중 AI가 제품 소유권을 어떻게 강화하고 의사결정을 어떻게 개선할 수 있는지 이해하고자 하는 분들을 위한 것입니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 인공지능의 기초를 이해하고, 전통적인 AI와 생성형 AI(GenAI)의 차이를 구분할 수 있습니다.
• 제품 오너의 7가지 핵심 자세(새로운 오케스트레이터 자세 포함)를 적용하고, 비전가(Visionary), 실험가(Experimenter), 고객 대변인(Customer Representative) 등 각 자세를 AI를 활용해 강화합니다.
• 효과적인 프롬프트 작성법을 숙달하고, AI 도구를 전문적인 기술을 갖춘 지능형 협업 파트너로 활용합니다.
• 고객에 대한 이해를 심화하고, 가설 검증 및 탐색을 위해 AI 기반 페르소나를 생성하되, 진정성 있는 고객 접점을 유지합니다.
• 3x3 프레임워크와 같은 구조화된 프레임워크를 사용하여 명확한 제품 비전을 수립하고 소통하며, AI를 활용해 내러티브를 정립하고 시각화합니다.
• 모의 디자인 생성이나 제품 개념 도출 등 생성형 AI 도구를 활용하여 프로토타이핑과 가설 검증 속도를 높입니다.
• AI 도구를 활용하여 가치, 실현 가능성, 사용자 영향력 측면에서 기능의 분석, 우선순위 설정 및 평가를 수행함으로써 제품 의사결정을 지원합니다.
• 이메일, 이해관계자 관리, 메모 작성 등 일상적인 업무에 AI를 적용하여 자동화하거나 위임하고, 전략적 및 창의적 업무에 집중합니다.
• AI 윤리, 편향, 데이터 보안에 대한 논의를 주도하여 책임감 있고 지속 가능한 AI 도입을 보장합니다.
• 특정 제품 및 조직의 맥락에 맞춘 가치 있는 AI 활용 사례를 식별하고 설계합니다.
• 생산성 어시스턴트, 프로토타이핑 플랫폼, 생성형 비디오, 이미지, 코딩 솔루션 등 약 20개의 다양한 AI 도구와 모델을 탐색하고 실험합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육은 벡터 데이터베이스의 구조와 작동 방식, 활용 사례 등 기초 지식을 습득하고자 하는 초보 수준의 소프트웨어 개발자 및 데이터베이스 관리자를 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 벡터 데이터베이스의 개념 및 목적을 이해합니다.
• 벡터 데이터베이스와 기존 데이터베이스 간의 차이점을 파악합니다.
• 벡터 데이터 생성 및 관리를 위한 기초 기술을 습득합니다.
• 간단한 유사도 검색을 수행할 수 있습니다.
• AI 애플리케이션에서 벡터 데이터베이스가 갖는 역할을 인지하게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 교육은 확장 가능하고 고성능의 AI 애플리케이션 구축에 벡터 데이터베이스를 활용하기를 원하는 중급 이상 수준의 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들을 위한 과정입니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• 벡터 데이터베이스의 기본 원리를 이해합니다.
• 벡터 임베딩을 생성하고 관리하는 기술을 익힙니다.
• 고차원 데이터에 적합한 인덱싱 전략들을 탐구합니다.
• 효율적인 유사도 검색을 수행하는 능력을 기릅니다.
• 머신러닝 프로젝트에 벡터 데이터베이스 지식을 적용할 수 있습니다.