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생성형 인공지능을 업무와 일상에서 안전하게 활용하기 위한 인공지능(AI) 윤리 교육 과정입니다. 실제 있었던 인공지능 환각 판례, 채용 인공지능의 편향 사례, 이루다 개인정보 유출 사건, 저작권 분쟁, 딥페이크 피해 사례를 통해 확인하고 검증하고 책임지는 습관을 배웁니다.
생성형 인공지능을 업무에 활용할 때 개인정보, 고객정보, 회사 기밀, 계약자료, 소스코드, 기술자료 등을 그대로 입력해 발생할 수 있는 데이터 유출을 예방하는 과정입니다. 업무 자료를 삭제, 치환, 범위화, 요약 방식으로 안전하게 바꾸고, 외부 인공지능·사내 인공지능·로컬 인공지능의 차이를 이해해 자료 민감도에 맞는 도구를 선택하는 방법을 학습합니다.
식품 제품개발 업무에서 원료명, 배합비, 원료 단가 같은 기업기밀 때문에 인공지능을 활용하기 어려웠던 실무자를 위한 과정입니다. 가상 배합표와 범위값, 원료 치환, 단가 지수화 방식으로 실제 정보를 노출하지 않고도 제품 콘셉트 기획, 원료 후보 비교, 배합 실험 가설 수립, 영양성분과 원가 구조 검토, 관능평가, 표시·광고 문구 검토, 제품개발 보고서 작성까지 실습합니다.
제조업부터 건설, 의료기관, 금융기관, 공공기관, 인사·노무, 고객지원·영업, 연구개발, 소상공인까지 아홉 개 업종의 실제 사례를 통해 LLM Wiki를 각자의 업무 현장에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보는 과정입니다. 원자료 보존, 위키 갱신, 스키마 통제라는 공통 원리가 업종마다 어떻게 다르게 구현되는지 확인하고, 업종을 넘어서는 성공과 실패의 패턴을 정리합니다.
문서는 쌓이는데 지식은 흩어지는 문제를 LLM Wiki로 어떻게 풀 수 있는지 8강에 걸쳐 살펴봅니다. 원자료 보존, 위키 갱신, 스키마 통제로 이루어지는 3층 구조부터 RAG·노트앱·일반 위키와의 차이, ingest·query·lint·review 운영 방법, 보안·저작권·개인정보 리스크까지 실무에 바로 적용할 수 있는 지식관리 방식을 배우는 이론 개론 과정입니다.
금융보안원 「금융분야 인공지능 보안 안내서」(2026.6.)를 해설하는 실무 강의입니다. 금융 AI 시스템에 특화된 회피 공격·추출 공격·오염 공격의 원리부터 입출력 필터링, 자산 보호, 공급망 보안, 보안성 검증까지 8강에 걸쳐 단계별로 학습합니다. 출처 : https://www.fsec.or.kr/bbs/detail?menuNo=222&bbsNo=11977
건축·기계·인테리어·제품 설계 종사자를 위한 생성형 AI 실무 활용 공통 과정입니다. 프롬프트 작성, 기획 분석, 문서 자동화, 이미지 생성, CAD·BIM 자동화, 결과물 검증, 팀 워크플로우 구축까지 설계 실무 전 단계를 다룹니다.
접근성 설정부터 시작해 챗지피티를 처음 사용하는 장애인과 고령층을 위한 8강 입문 과정입니다. 기기 설정, 첫 질문, 사진·음성 활용, 복지·의료·교통 문제 해결, 안전한 사용 습관까지 단계별로 익힙니다.
2026년 1월 22일 시행된 인공지능기본법(법률 제21311호)의 핵심 내용을 실무 관점에서 완전히 이해합니다. 고영향 AI 판단 기준, 투명성·안전성 의무, 6대 사업자 책무, 과태료 기준, 컴플라이언스 체계 구축 방법을 8강에 걸쳐 체계적으로 학습합니다.
생성형 인공지능과 바이브코딩으로 코딩 지식 없이 나만의 홈페이지를 직접 만들고 배포하는 실전 과정입니다. 청첩장, 행사 안내, 포트폴리오 등 실제 사용 가능한 웹사이트 3종을 완성합니다.