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AI 도구가 업무 전반에 자리잡은 지금, 사기업·스타트업 신입사원이 알아야 할 대면·비대면 비즈니스 매너를 실전 케이스로 배우는 과정입니다. 조직 적응부터 화상회의·메신저 예절, 보고와 피드백, 인공지능 초안 검토까지 첫 출근부터 바로 적용할 수 있는 내용으로 구성했습니다.
측정시스템분석, 관리도, 공정능력지수, 근본원인분석, 문제해결 보고서, 샘플링검사까지 통계적 공정관리(SPC) 전 과정을 인공지능과 함께 실습합니다. 가상의 제조 현장 이상 사례 하나를 8강에 걸쳐 정의부터 관리까지 다루며, 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 수준의 데이터 분석·문서 작성 능력을 기릅니다.
제조 현장의 생산일지·설비점검로그·불량이력·자재입고표 같은 실제 데이터를 인공지능 챗 도구에 붙여넣어 분석하는 방법을 배우는 실무 심화 과정입니다. 가상 제조회사의 불량 급증 사건 하나를 8강에 걸쳐 추적하며 자연어 데이터 질의, 이상탐지, 원인분석, 수요예측, 문서자동화, 리스크분석까지 실전 기법을 익힙니다.
2026년 개정된 개인정보보호법의 핵심 내용과 CI(연계정보) 안전조치 의무를 실무 관점에서 다루는 과정입니다. 최근 CI 유출 사고 사례를 통해 개정 배경을 이해하고, 업종별 대응 포인트와 유출사고 대응 절차까지 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성했습니다.
인공지능 개발 사업을 수주해 진행하는 기업의 리더를 위한 컴플라이언스 실무 과정입니다. 입찰 담합, 발주처 접대, 하도급 계약, 지식재산권, 영업비밀, 오픈소스 라이선스, 개인정보 위탁 처리, 인공지능기본법까지 실제 프로젝트 흐름을 따라가며 배웁니다.
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.