용도별 생성형 AI 추천과 활용 전략 총정리

  • 비환급(상시)과정이란 지원/환급금 없이 수강생 본인이 수강료를 전액 부담하는 학습유형
  • 수강생이 국가지원제도 및 회사의 지원을 받지 않고 자기개발 및 스스로의 직무능력 향상을 위해서 100% 자비부담금으로 수강신청을하는 과정
학습유형
학습시작일
학습기간

1개월 + 무료 추가복습기간 제공

수료기준 진도 80% 이상 , 시험 0회 , 과제 1회 상세보기
교육비정가 87,780원
실결제금액 87,780원
  • 과정소개
  • 학습대상
  • 학습목표
  • 교수소개
  • 교재정보
  • 학습내용
  • 평가기준
과정 소개

1. 생성형 AI의 개념과 기존 AI와의 차이를 이해하고, 기업 실무 적용 가능성을 파악할 수 있다.

2. 산업 구조 변화, 조직 전략, 도입 리스크 등 AI 전사 도입 과정의 핵심 요소를 분석할 수 있다.

3. 텍스트, 이미지, 영상, 코딩, 데이터 분석 등 용도별 생성형 AI 툴의 특징과 활용 방법을 습득할 수 있다.

4. 성능 검증, 품질 평가, 비용 분석, API 연동 등 실무 적용 시 필요한 기준과 전략을 수립할 수 있다.​ 

학습 대상

생성형 AI의 기초 개념부터 산업별 활용, 도입 전략과 리스크까지 용도별 추천 툴과 실무 활용법을 학습하고자 하는 임직원 

학습 목표

1. 생성형 AI의 개념과 기존 AI와의 차이를 이해하고, 기업 실무 적용 가능성을 파악할 수 있다.

2. 산업 구조 변화, 조직 전략, 도입 리스크 등 AI 전사 도입 과정의 핵심 요소를 분석할 수 있다.

3. 텍스트, 이미지, 영상, 코딩, 데이터 분석 등 용도별 생성형 AI 툴의 특징과 활용 방법을 습득할 수 있다.

4. 성능 검증, 품질 평가, 비용 분석, API 연동 등 실무 적용 시 필요한 기준과 전략을 수립할 수 있다.​ 

교수 소개

한동욱

 

<학력>

- 한국과학기술원(KAIST) 경영공학전공( 박사졸업 )

 

<경력>

총 경력 : 15년 5개월

- 전주대학교 문화융합대학 스마트미디어학과 교수 ( 15 년 5 개월 )

교재 정보
학습내용
차시 내용
1차시 생성형 AI, 기업 실무에 어떻게 쓰이나
2차시 기존 AI vs 생성형 AI, 차이는 이것!
3차시 생성형 AI 기능, 이렇게 활용한다
4차시 산업 구조와 조직 전략, AI가 흔드는 판
5차시 전사 도입 리스크, 왜 AI는 미룰 수 없는가
6차시 생성형 AI 선택 기준, 실무 결정의 핵심
7차시 자동화할 업무, AI로 고르는 법
8차시 성능 검증과 품질 평가, AI 제대로 쓰는 법
9차시 무료 유료 생성형 AI 비용 고민 끝내기
10차시 API 연동과 시스템 통합, AI 연결의 기술
11차시 기능과 비용, AI 도입에서 무엇을 잡을까
12차시 용도별 생성형 AI TOP 실무 추천 리스트
13차시 텍스트 생성 AI, ChatGPT·Claude·Gemini 한눈에
14차시 Gemini 실무 활용, 검색과 분석이 강한 이유
15차시 이미지 생성 AI, Midjourney vs Stable Diffusion vs DALL·E
16차시 Stable Diffusion Online! 무료로 뽑아내는 실무 팁
17차시 영상 생성 AI, Runway·Pika로 만드는 차별화
18차시 코딩 AI, Copilot과 Windsurf로 개발 바꾸기
19차시 DataRobot, 데이터 분석 실무에 쓰는 방법
20차시 요약 AI, 어떤 툴이 진짜 유용한가
평가기준
평가항목 진도율 시험 과제 진행단계평가 수료기준
평가비율 - 60% 40% 0% -
수료조건 80% 이상 0점 이상 0점 이상 0점 이상 60점 이상