AI & practice.

AI EDUCATOR & SOFTWARE ENGINEER

AI를 이해하는 것에서,
직접 구현하는 것까지.

비전공자를 위한 생성형 AI 활용부터
개발자를 위한 AI 에이전트 엔지니어링까지.
기술에 대한 깊은 이해와 현장 경험을 바탕으로,
교육 대상과 목적에 맞는 실무 중심 프로그램을 설계합니다.

강의 문의하기 강의 프로그램 살펴보기

대학 · 기업 · 공공기관을 위한 맞춤형 AI 교육

자연광이 들어오는 도서관의 책장과 학습 공간THE PRACTICE OF LEARNING
KNOWLEDGE INTO PRACTICE

이해를 넘어,
스스로 만들 수 있는 배움.

교육 공간 이미지 · Unsplash
GENERATIVE AISOFTWARE ENGINEERINGAI AGENTSCUSTOM EDUCATION

경험에서 출발하는 교육

샘플 데이터아래 수치는 샘플 데이터입니다. 실제 실적이 아닙니다.

대학 강의 경험
6년
정규 교과목과 실습 수업
누적 교육 시간
240시간
특강부터 집중 워크숍까지
누적 수강생
1,200명
대학생부터 현업 엔지니어까지
소프트웨어 개발·연구
8년
기술의 원리와 현장의 연결

01EDUCATION PROGRAMS

출발점은 달라도,
배움은 나의 일이 되도록.

하나의 정해진 강의 대신,
대상의 기술 수준과 교육 목표에 맞춰
커리큘럼을 설계합니다.

01

AI for Everyone

AI를 일상의 도구로.

처음 만나는 AI도, 내 업무에 맞게 활용할 수 있도록.

FOR비전공자 · 사무직 · 대학생 · 교직원

  • 생성형 AI 이해와 프롬프트 설계
  • 문서 작성과 데이터 분석
  • 업무 자동화와 생산성 향상
  • AI를 활용한 실무 문제 해결
나의 업무에 적용하는 AI 활용법강의 사례 보기
02

AI for Builders

아이디어를 작동하는 결과로.

AI와 함께 만들며, 생각을 눈앞의 서비스로 바꿉니다.

FOR실무자 · 예비 개발자 · 디지털 전환 담당자

  • 바이브코딩과 AI 기반 개발
  • 웹사이트 및 업무 도구 제작
  • AI 서비스 프로토타이핑
  • 자동화 워크플로와 프로젝트 실습
직접 만든 웹서비스와 업무 도구강의 사례 보기
03

AI for Engineers

기술을 이해하고, 깊이 구현하다.

원리부터 아키텍처까지, 실제 서비스에 필요한 기술을 다룹니다.

FOR개발자 · 엔지니어 · 기술 조직

  • LLM 애플리케이션 아키텍처
  • RAG 및 검색 시스템
  • AI 에이전트 설계와 구현
  • 에이전트 기반 소프트웨어 엔지니어링
서비스에 연결하는 AI 시스템강의 사례 보기

02SELECTED LECTURES

배움의 과정을,
구체적인 결과로.

주제부터 실습 결과물까지.
우리 조직에 맞는 강의의 모습을 살펴보세요.

강의를 선택하면 상세 내용을 볼 수 있습니다

01 AI for Everyone비전공자를 위한 생성형 AI 활용과 업무 자동화반복 업무를 줄이고, 내 일에 맞는 AI 활용 방식을 찾습니다. 실습 워크숍6시간

교육 대상

일반 사무직 · 교직원 · 비전공자

교육 목표

업무를 단계별로 나누고, 생성형 AI를 적용할 수 있는 지점을 찾습니다.

준비 사항

개인 노트북과 웹 브라우저. 코딩 경험은 필요하지 않습니다.

주요 학습 내용

  • AI의 기능과 한계 이해
  • 목적과 맥락을 담은 프롬프트 작성
  • 문서 초안 작성과 결과 검토
  • 반복 업무 자동화 흐름 구성

함께 만드는 결과물

업무용 프롬프트 모음과 개인 업무 자동화 시나리오

PART 01

이해

생성형 AI의 기본 개념과 안전한 활용 원칙

PART 02

실습

내 업무 자료로 문서 작성 및 반복 작업 개선

PART 03

적용

업무 시나리오 발표와 개선 피드백

이 강의 문의하기

02 AI for EveryoneChatGPT를 활용한 데이터 분석 및 시각화분석 질문을 세우고, 데이터를 해석해 명확한 보고서를 만듭니다. 실습 워크숍4시간

교육 대상

기획자 · 실무 담당자 · 대학생

교육 목표

분석 목적에 맞는 데이터를 선택합니다. 분석 결과를 확인하고 보고서에 사용합니다.

준비 사항

개인 노트북. 실습에는 공개 데이터 또는 샘플 데이터를 사용합니다.

주요 학습 내용

  • 데이터 구조와 결측값 확인
  • 분석 질문 작성
  • 표와 차트 생성
  • 계산 결과와 해석 검증

함께 만드는 결과물

샘플 데이터로 만든 분석 보고서와 차트

PART 01

확인

열의 의미와 데이터 품질 확인

PART 02

분석

질문에 맞는 계산과 차트 작성

PART 03

검증

원본 데이터와 분석 결과 비교

이 강의 문의하기

03 AI for Builders바이브코딩 기반 웹서비스 개발아이디어를 구체화하고, AI와 함께 첫 웹서비스를 구현합니다. 프로젝트 과정12시간

교육 대상

실무자 · 예비 개발자 · 서비스 기획자

교육 목표

작은 문제를 해결하는 웹서비스를 기획하고, 구현과 검증을 경험합니다.

준비 사항

개인 노트북. 개발 환경은 사전 안내에 따라 준비합니다.

주요 학습 내용

  • 문제 정의와 요구사항 작성
  • AI 코딩 도구와 협업
  • 화면 및 기능 구현
  • 테스트와 배포 흐름 이해

함께 만드는 결과물

직접 실행할 수 있는 웹서비스 프로토타입

PART 01

기획

사용자 문제와 최소 기능 정의

PART 02

구현

AI와 함께 화면 및 핵심 기능 제작

PART 03

개선

동작 확인과 사용자 피드백 반영

이 강의 문의하기

04 AI for Engineers개발자를 위한 AI 에이전트 설계와 구현도구를 사용하는 에이전트를 만들고, 신뢰할 수 있는 실행 흐름을 설계합니다. 심화 기술 과정16시간

교육 대상

소프트웨어 개발자 · 엔지니어 · 기술 조직

교육 목표

LLM, 검색, 외부 도구를 연결한 에이전트를 구현하고 동작을 평가합니다.

준비 사항

Python 또는 JavaScript 기본 문법과 API 사용 경험이 필요합니다.

주요 학습 내용

  • LLM 애플리케이션 구조
  • RAG와 검색 품질 평가
  • 도구 호출과 상태 관리
  • 에이전트 평가 및 실패 처리

함께 만드는 결과물

검색과 도구 호출을 포함한 에이전트 애플리케이션

PART 01

설계

문제 범위와 에이전트 실행 구조 정의

PART 02

구현

검색, 도구 호출, 상태 관리 연결

PART 03

평가

실행 기록 분석과 실패 시나리오 검증

이 강의 문의하기

05 AI for Builders대학 정규 교과목 기반 소프트웨어 프로그래밍프로그래밍의 기초를 쌓고, 한 학기 동안 하나의 프로젝트를 완성합니다. 대학 정규 교과목15주

교육 대상

대학생 · 프로그래밍 입문자

교육 목표

기초 문법과 문제 해결 방법을 익히고, 스스로 코드를 설명할 수 있도록 합니다.

준비 사항

전공 및 선수 과목에 맞춰 사전 수준을 확인합니다.

주요 학습 내용

  • 기본 문법과 자료구조
  • 문제 분해와 알고리즘
  • 코드 읽기와 디버깅
  • 팀 프로젝트와 코드 리뷰

함께 만드는 결과물

단계별 실습 기록과 팀 소프트웨어 프로젝트

PART 01

기초

문법과 작은 문제 풀이 반복

PART 02

응용

자료구조와 모듈 설계 적용

PART 03

프로젝트

팀 개발, 검증, 결과 발표

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06 AI for Everyone조직을 위한 실무형 AI 전환 워크숍우리 팀의 업무에서 시작해, 실제로 적용할 수 있는 작은 변화를 설계합니다. 맞춤 워크숍8시간

교육 대상

기업·공공기관 실무자 · 디지털 전환 담당자

교육 목표

조직의 업무 흐름을 점검하고, AI 적용 과제와 실행 계획을 정의합니다.

준비 사항

대표 업무 사례를 준비합니다. 민감한 내부 자료는 사용하지 않습니다.

주요 학습 내용

  • 업무 현황과 반복 작업 확인
  • AI 활용 과제 선정
  • 정보 보호와 결과 검증
  • 팀별 시나리오 설계와 피드백

함께 만드는 결과물

팀별 AI 활용 시나리오와 실행 계획

PART 01

진단

반복 업무와 현장의 요구 확인

PART 02

실습

팀별 업무 사례에 AI 적용

PART 03

계획

실행 범위와 검증 기준 정리

이 강의 문의하기

커리큘럼 예시커리큘럼 예시입니다. 실제 강의 수행 이력이 아닙니다.

03ABOUT & EXPERIENCE

기술을 만드는 경험을,
가르치는 일에 연결합니다.

기술의 원리를 이해하는 일과 실제로 만드는 일. 두 경험이 만날 때, 배움은 현장에서 쓸 수 있는 역량이 됩니다.

컴퓨터공학 연구와 소프트웨어 개발에서 얻은 경험을 교육에 연결합니다. 어려운 개념은 명확하게 설명하고, 실습은 교육 대상이 마주하는 문제에서 시작합니다.

김도현 샘플 프로필

AI 교육 · 소프트웨어 엔지니어링

Generative AISoftware EngineeringAI AgentsEducation Design
01

ACADEMIC FOUNDATION

원리를 설명하는 연구의 깊이

컴퓨터공학 석·박사 과정에서 쌓은 연구 경험을 바탕으로, AI와 소프트웨어의 핵심 원리를 구조적으로 설명합니다.

컴퓨터공학 전공 · AI 및 소프트웨어 연구
02

TEACHING EXPERIENCE

다양한 학습자를 만난 교육 경험

대학 정규 교과목과 기관 워크숍을 통해, 비전공자와 개발자에게 필요한 설명과 실습의 차이를 이해합니다.

대학 정규 강의 · 기업 및 기관 실습 교육
03

ENGINEERING PRACTICE

직접 만들며 얻은 현장의 관점

웹서비스 개발과 LLM 애플리케이션 구현 경험을 연결합니다. 기능을 만드는 방법과 함께 설계의 이유를 다룹니다.

소프트웨어 개발 · LLM 애플리케이션 · AI 에이전트

이름·학력·경력은 구성 예시입니다. 실제 인물의 이력이 아닙니다.

04CUSTOM EDUCATION

교육의 목적이 다르면,
커리큘럼도 달라져야 합니다.

우리 조직에 맞는 교육 논의하기

대학 정규 교과목부터 기업 실무 교육,
공공기관 워크숍과 개발 조직의 심화 교육까지.

교육 대상, 시간, 기술 수준, 기대 성과에 맞춰
필요한 배움의 과정을 함께 구성합니다.

  • 특강 및 세미나
  • 단기 실습 워크숍
  • 다회차 집중 교육
  • 대학 정규 교과목
  • 기업·기관 맞춤 교육
  1. 01

    교육 목표 확인

    교육 후 달라질 모습을 정의합니다.

  2. 02

    대상 및 수준 분석

    학습자의 경험과 업무를 살핍니다.

  3. 03

    커리큘럼 설계

    시간과 목표에 맞게 구성합니다.

  4. 04

    강의 및 실습

    직접 만들고 적용하며 배웁니다.

05LET’S TALK

함께 만들 교육을
이야기해 보세요.

교육 대상과 목적을 알려주세요.
적합한 강의 방향과 구성을 함께 논의합니다.

현재는 데모 페이지입니다.

문의 초안을 작성하고 복사할 수 있습니다.
작성한 내용은 전송되거나 서버에 저장되지 않습니다.

어떤 교육을 생각하고 계신가요?

초안을 복사합니다. 문의가 접수되는 기능은 아닙니다.