현대 비즈니스와 기술 환경에서 인공지능(AI) 및 프롬프트 엔지니어링은 필수적인 역량으로 자리 잡고 있습니다.
본 과정은 AI의 기본 개념부터 프롬프트 엔지니어링의 실무 적용까지 다루며, 데이터 분석과 최신 프레임워크, 글로벌 기업 사례 연구를 포함하여, AI 및 프롬프트 엔지니어링 시대의 도래와 그 영향, 그리고 이에 대한 대응 전략을 체계적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다.
✅ 13주 과정, 주 1회 3시간 강의 (1시간 × 3가지 소재)
✅ 배경, 필수 이론(프레임워크 포함), 방법론(정량·정성·데이터 분석), 사례 연구(미국·중국 기업 포함)
✅ AI 및 프롬프트 엔지니어링의 개념과 실무 적용
✅ AI가 경제·사회·비즈니스에 미치는 영향과 대응 전략 분석
✅ 미국(오픈AI, 구글) 및 중국(텐센트, 바이두) 기업 사례 연구
📌 13주 과정 커리큘럼
| 주차 | 주제 (3시간 강의) | 1시간차 (배경 및 개념) | 2시간차 (이론 및 프레임워크) | 3시간차 (방법론 및 사례 연구) |
|---|---|---|---|---|
| 1주차 | AI 및 프롬프트 엔지니어링 개요 | AI와 프롬프트 엔지니어링이란? | AI 발전 역사 및 주요 프레임워크 (Transformer, GPT, BERT) | 미국 오픈AI vs 중국 바이두의 AI 개발 전략 |
| 2주차 | AI의 발전과 경제·사회 변화 | AI 기술 발전이 경제·사회에 미치는 영향 | AI 기반 자동화와 일자리 변화 | AI 도입 전략: 미국 테슬라 vs 중국 니오(NIO) |
| 3주차 | 프롬프트 엔지니어링의 기본 원리 | 프롬프트 설계 개념 및 유형 | 최적의 프롬프트 설계 프레임워크 (Few-shot, Zero-shot, Chain-of-Thought) | 미국 구글 vs 중국 텐센트의 AI 인터페이스 전략 |
| 4주차 | AI 및 프롬프트의 핵심 모델 | 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 개요 | AI 모델 학습 구조 (Supervised vs Unsupervised Learning) | 미국 아마존 AWS AI vs 중국 알리바바 클라우드 AI 비교 |
| 5주차 | 데이터 리터러시와 AI 데이터 분석 | 데이터의 중요성과 데이터 리터러시 | AI 데이터 분석 기법 (EDA, 데이터 정제, Feature Engineering) | AI 기반 추천 시스템: 미국 넷플릭스 vs 중국 아이치이(iQIYI) |
| 6주차 | AI 윤리와 프롬프트의 책임성 | AI 윤리 및 편향 문제 | AI 규제 및 프라이버시 보호 (GDPR, 중국 AI 규제) | 미국 페이스북(메타) vs 중국 틱톡의 AI 윤리 논란 사례 |
| 7주차 | 멀티모달 AI와 프롬프트 확장 | 텍스트-이미지, 텍스트-비디오 AI 개요 | DALL·E, Stable Diffusion, RunwayML 등의 활용 | AI 콘텐츠 생성: 미국 미드저니 vs 중국 바이두의 이미지 생성 AI 비교 |
| 8주차 | AI 및 프롬프트 엔지니어링의 비즈니스 적용 | AI 기반 비즈니스 모델 분석 | AI+프롬프트를 활용한 자동화와 비용 절감 전략 | AI 채팅봇: 미국 챗GPT vs 중국 위챗 AI 비교 |
| 9주차 | AI 및 프롬프트와 UX/UI 혁신 | AI가 UX/UI에 미치는 영향 | AI 기반 인터페이스 설계 및 음성 인식 기술 | AI 음성 비서: 미국 애플 시리 vs 중국 샤오미 AI 비교 |
| 10주차 | AI 및 프롬프트의 정량 분석 | AI 모델 성능 평가 지표 (BLEU, ROUGE, perplexity) | AI 모델의 데이터 활용과 분석 기법 | AI 모델 성능 비교: 미국 구글 바드 vs 중국 바이두 어니(ERNIE) |
| 11주차 | AI 및 프롬프트의 정성 분석 | 인간-AI 인터랙션과 사용자 경험 | AI 피드백 루프 및 Reinforcement Learning 적용 | AI 기반 교육: 미국 듀오링고 vs 중국 VIPKid |
| 12주차 | AI 및 프롬프트의 글로벌 경쟁과 정책 | 국가별 AI 경쟁력 및 AI 정책 비교 | AI 규제 및 윤리적 방향성 | AI 경쟁 구도: 미국 vs 중국 AI 패권 경쟁 분석 |
| 13주차 | 미래 AI 및 프롬프트 엔지니어링 전망 | AI의 미래 트렌드 (AGI, Web3, Quantum AI) | AI와 프롬프트의 지속적 학습과 연구 방향 | 종합 사례 분석 및 최종 프로젝트 발표 |
📌 과정의 특징 및 학습 목표
✅ AI 및 프롬프트 엔지니어링 개념과 실무 적용 능력 배양
✅ 필수 AI 전략 프레임워크 학습 (GPT, Transformer, Reinforcement Learning 등)
✅ 정량(데이터 분석) 및 정성(AI 윤리, UX/UI) 방법론 습득
✅ 미국과 중국의 대표 기업 사례 분석 (오픈AI, 구글, 바이두, 텐센트 등)
✅ AI가 경제·사회에 미치는 영향과 대응 전략 이해
이 과정을 통해 수강생들은 AI 및 프롬프트 엔지니어링의 핵심 원리와 실무 기술을 익히고, 비즈니스와 연구에서 AI를 효과적으로 활용하는 역량을 갖출 수 있습니다. 🚀
🚀 AI 시대를 주도할 실무 필수 과정!
본 과정은 AI 및 프롬프트 엔지니어링의 핵심 기술과 실전 응용 사례를 통해 전략적 사고와 실무 역량을 강화할 수 있도록 설계되었습니다.
개발자, 데이터 분석가, 비즈니스 전략가, AI 연구자, UX 디자이너 등 AI에 관심 있는 모든 분들에게 강력 추천합니다!