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AI 서비스
대화형 AI, 이미지·영상 생성, 음성 합성과 인식, 검색과 코딩 보조까지 실제로 쓸 수 있는 AI 서비스를 용도별로 비교합니다. 무엇을 잘하고 무엇을 못하는지, 어떤 작업에 어떤 도구가 맞는지 판단 기준을 제시합니다.
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대화형 AI 고르는 기준: 무엇을 비교해야 하는가
AI 챗봇 서비스를 선택할 때 실제로 확인해야 할 항목을 정리합니다. 문서 처리, 코드, 검색 연동, 데이터 취급 정책부터 직접 비교 테스트를 설계하는 방법까지 다룹니다.
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이미지 생성 AI 원리부터 프롬프트 작성법까지: 실무 가이드
이미지 생성 AI의 핵심 원리인 확산 모델부터 효과적인 프롬프트 구조, 재현성 확보 방법까지 체계적으로 학습합니다. AI 이미지를 업무에 적용하는 실질적인 지식을 얻으실 수 있습니다.
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코딩 보조 AI 활용 가이드: 자동완성부터 에이전트까지, 검토가 필요한 영역
코딩 보조 AI의 작동 원리와 자동완성, 에이전트의 차이점을 이해합니다. AI가 놓치기 쉬운 보안, 라이선스, 로직 검토 영역을 파악하여 안전하게 AI를 활용하는 방법을 제시합니다.
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AI 검색의 이해: RAG 구조와 출처 표기로 정확도를 높이는 방법
기존 검색 엔진과 AI 검색의 차이점을 이해합니다. 검색 증강 구조(RAG)의 원리, 출처 표기 방식, 그리고 AI가 생성한 답변의 오답을 확인하는 방법을 학습합니다.
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음성 AI 활용 가이드: STT, TTS 구조부터 실시간 처리 및 품질 판단 기준까지
음성 AI의 핵심 구성 요소인 STT와 TTS의 작동 원리를 이해합니다. 실시간 음성 처리의 기술적 배경과 실제 서비스에서 품질을 판단하는 기준을 학습합니다.
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AI 에이전트 설계 원칙: 계획 수립과 도구 사용의 구조 이해하기
AI 에이전트가 목표를 달성하는 과정을 이해합니다. 계획 수립부터 외부 도구 사용 원리까지, 에이전트의 핵심 구조를 명확히 설명합니다.
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AI 에이전트 계획 수립과 메모리 구조: 복잡한 작업 수행 원리
AI 에이전트가 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 목표 설정부터 계획 수립, 도구 사용, 행동 기억에 이르는 복잡한 작업 수행 원리를 이해합니다. 에이전트 시스템의 핵심 구조를 파악하는 데 도움을 드립니다.
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AI 워크플로우 오케스트레이션: 여러 AI 모듈과 외부 도구 연결 원리
단순한 API 호출을 넘어, 여러 AI 모듈과 외부 도구를 연결하여 복잡한 업무 흐름을 만드는 원리를 설명합니다. AI 에이전트 시스템의 구조와 설계 기준을 이해할 수 있습니다.
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AI 워크플로우 설계 원칙: 여러 단계를 연결하는 구조 이해하기
AI 워크플로우가 여러 모듈과 도구를 순차적으로 연결하는 구조임을 이해합니다. 각 단계의 데이터 흐름과 설계 원칙을 학습하여 안정적인 AI 시스템을 구축하는 방법을 배웁니다.
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AI 워크플로우 설계 심화: 모듈 연결과 데이터 흐름 관리 원리
AI 워크플로우가 여러 모듈을 연결하고 데이터를 전달하는 과정을 학습합니다. 데이터 흐름을 명확히 정의하고 상태를 효과적으로 관리하는 원리를 이해할 수 있습니다.
