| 학습유형 | |
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| 학습시작일 |
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| 학습기간 |
1개월 + 무료 추가복습기간 제공 |
| 수료기준 | 진도 80% 이상 , 시험 0회 , 과제 1회 상세보기 |
| 교육비정가 | 87,780원 |
| 실결제금액 | 교육원 문의 |
| 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. |
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| 학습 대상 | 생성형 AI의 기초 개념부터 산업별 활용, 도입 전략과 리스크까지 용도별 추천 툴과 실무 활용법을 학습하고자 하는 임직원 |
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| 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. |
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| 교수 소개 | 한동욱
<학력> - 한국과학기술원(KAIST) 경영공학전공( 박사졸업 )
<경력> 총 경력 : 15년 5개월 - 전주대학교 문화융합대학 스마트미디어학과 교수 ( 15 년 5 개월 ) |
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