이 무료 AI 강좌는 실제 업무 하나씩을 중심으로 구성한 짧은 수업 모음으로, 가입 없이 오늘 바로 읽고 실습할 수 있습니다. 각 수업은 정리되지 않은 시작 자료, 단계별 방법, 미흡한 결과와 개선된 결과, 다른 사람에게 보여 주기 전 출력 내용을 검토하는 방법을 제시합니다.
이 수업을 마치면 신뢰할 수 있는 방식으로 프레젠테이션에 AI를 활용할 수 있습니다. 청중과 전달할 핵심 메시지 하나를 정하고, 보유한 자료를 바탕으로 AI에 발표 흐름과 발표자 노트 초안을 작성하게 한 뒤, 슬라이드를 만들기 전에 모든 수치를 직접 확인합니다. 이 방법은 PowerPoint 발표 자료를 만들 때 ChatGPT를 사용하든, Claude, Gemini, Copilot을 사용하든 적용할 수 있습니다.
수업 시작하기이 수업에서는 정리되지 않은 메모나 녹취록을 바탕으로 AI를 활용해 실행으로 이어지는 회의록을 만드는 방법을 설명합니다. 결정 사항, 담당자, 기한, 미해결 질문마다 실제 발언에서 근거를 확인할 수 있도록 합니다. 녹음에 동의가 필요한 경우와 발송 전에 요약을 검토하는 방법도 배웁니다.
수업 시작하기이 수업에서는 작업 지시서, 개요, 초안, 편집의 네 단계로 AI 블로그 글쓰기를 배웁니다. 글에 회사 고유의 어조를 담고 모든 주장에 근거를 댈 수 있도록 하는 방법입니다. 팀에서 사용하도록 허용된 어떤 AI 글쓰기 도구에도 적용할 수 있습니다.
수업 시작하기이 수업에서는 반복적으로 작성하는 현황 보고서에 AI 보고서 작성을 활용하는 방법을 설명합니다. 사용자가 메모와 수치를 제공하면 AI가 일관된 구조로 정리하고, 사용자는 모든 수치를 검증하고 책임집니다. 템플릿이 제대로 작동하면 매번 초안을 작성하는 수고가 크게 줄고, 매월 일관된 형식의 보고서를 만들 수 있습니다.
수업 시작하기전용 앱은 필요하지 않습니다. 적절한 프롬프트만 있으면 어떤 AI 도우미든 AI SOP 생성기로 활용할 수 있으며, 녹화된 업무 시연이나 대략적인 메모를 단계, 담당자, 확인 사항, 예외 사항이 포함된 표준 운영 절차로 바꿀 수 있습니다. 이 수업에서는 그 방법과 실제 작성 예시를 보여 주고, 누군가 해당 절차에 의존하기 전에 테스트하는 방법을 설명합니다.
수업 시작하기이 수업은 관리자가 ChatGPT 성과 평가 프롬프트를 사용하거나 Claude, Gemini, Copilot에서 같은 방법을 적용해, 이미 수집한 근거를 균형 잡히고 구체적인 피드백으로 정리하는 방법을 설명합니다. AI는 피드백을 지어내지 않으며, 회사가 승인한 도구에서 허용하는 범위를 넘는 개인정보를 제공받지 않고, 평가 등급을 결정하지도 않습니다.
수업 시작하기이 수업에서는 AI를 활용해 일반적인 설명이 아닌 실제 업무를 반영하는 직무 기술서를 작성하고, 같은 도구로 적합한 지원자의 지원을 막을 수 있는 표현을 찾는 방법을 설명합니다. ChatGPT 직무 기술서 프롬프트로 활용하거나 Claude, Gemini, Copilot에 같은 방법을 적용할 수 있으며, 마지막에는 인사 담당자가 법률 관련 사항을 모두 확인합니다.
수업 시작하기이 수업에서는 소셜 미디어 게시물 작성에 AI를 활용하는 신뢰할 수 있는 방법을 배웁니다. 실제 출처에서 나온 아이디어 하나로 시작해 AI가 브랜드의 어조에 맞춰 플랫폼별로 조정하게 하고, 입증할 수 있는 주장만 게시합니다. 소셜 미디어에 ChatGPT를 사용하든 다른 AI 도우미를 사용하든 방법은 같습니다.
수업 시작하기상관관계가 인과관계는 아니라는 말은 두 수치가 함께 움직인다고 해서 하나가 다른 하나를 일으킨다는 증거는 아니라는 뜻입니다. 이 수업에서는 오해를 부르는 패턴의 대표적인 세 가지 원인인 교란 요인, 역인과관계, 우연을 살펴보고, 간단한 실험으로 실제 원인을 확인하는 방법을 배웁니다.
수업 시작하기신경망은 서로 연결된 단순한 처리 단위들이 여러 층을 이루는 모델입니다. 오류를 줄이도록 연결 강도를 반복해서 조정하며 패턴을 학습합니다. 이 수업에서는 수식 없이 신경망의 작동 원리, 많은 데이터가 필요한 이유, 사용 분야와 한계를 설명합니다. 이를 바탕으로 공급업체나 동료에게 자신 있게 질문할 수 있습니다.
수업 시작하기과적합은 모델이 학습 데이터를 지나치게 세세하게 학습해 새로운 데이터에서는 제대로 작동하지 못하는 현상입니다. 과소적합은 모델이 너무 단순해서 학습 데이터의 패턴조차 학습하지 못하는 현상입니다. 이 수업에서는 가상의 고객 이탈 예측 모델을 사용해 학습 결과와 테스트 결과를 비교하며 두 현상을 구별하는 방법과 각각의 대응 방법을 알아봅니다.
수업 시작하기추천 시스템은 항목 자체의 특성, 비슷한 사람들이 선택한 항목, 또는 이 둘을 바탕으로 특정 사람이 가장 원할 만한 항목을 예측하는 모델입니다. 이 수업에서는 두 가지 주요 접근법, 신제품과 신규 고객을 다루기 어려운 이유, 추천이 사람들이 접하는 선택지를 눈에 띄지 않게 좁힐 수 있는 방식을 설명합니다.
수업 시작하기좋은 대시보드와 KPI는 추적할 수 있는 모든 수치가 아니라, 누군가 내릴 의사결정과 연결된 소수의 지표를 보여 줍니다. 이 수업에서는 지표를 선정하고, 선행 지표와 후행 지표를 조합하고, 사람들이 실제로 읽는 대시보드를 구성하는 방법을 다룹니다. 또한 AI가 설명을 지어내지 않도록 하면서 해설 초안을 작성하는 방법을 배웁니다.
수업 시작하기Google 스프레드시트의 조회 수식, FILTER, QUERY, ARRAYFORMULA, 몇 가지 텍스트 함수만으로도 매주 스프레드시트에서 하는 복사·붙여넣기 작업의 대부분을 대체할 수 있습니다. 이 수업에서는 각 수식과 함수의 기능, 사용 시점, Gemini나 다른 AI 도우미에게 수식 초안을 작성하게 한 뒤 직접 검토하는 방법을 쉬운 말로 설명합니다.
수업 시작하기pandas를 활용한 데이터 정제는 정리되지 않은 파일을 DataFrame으로 불러온 뒤, 결측값, 중복, 정돈되지 않은 텍스트, 텍스트로 저장된 숫자, 일관되지 않은 날짜를 반복 가능한 순서로 바로잡는 작업입니다. 이 수업에서는 각 단계를 쉬운 말로 설명하고 해당 단계에 쓰이는 pandas 함수를 알려 줍니다. 따라서 직접 어떤 코드를 작성해야 하는지, 또는 AI 도우미에게 어떤 코드 작성을 요청해야 하는지 알 수 있습니다.
수업 시작하기직장에서 윤리적으로 AI를 사용한다는 것은 AI 결과물을 실행에 옮기기 전에 다음을 확인하는 것입니다. 공정한지, 만들어진 과정이 투명하게 공개되어 있는지, 개인의 데이터를 존중하는지, 책임자가 명확히 지정되어 있는지, 피해를 일으킬 가능성이 낮은지 확인합니다. 이 수업에서는 일상적인 업무 의사결정을 바탕으로 이 다섯 가지 원칙을 몇 분 안에 답할 수 있는 질문으로 바꿔 살펴봅니다.
수업 시작하기책임 있는 AI란 AI에 대한 좋은 의도가 매번 실제로 이행되도록 하는 실천 체계입니다. 명확한 정책, 검토 단계, 간단한 문서화, 지속적인 모니터링, 실수 대응 방식이 여기에 포함됩니다. 이 수업에서는 규정 준수 전담 부서가 없는 소규모 팀이 실제 AI 활용 사례 하나에 이러한 관리 절차를 마련하는 방법을 배웁니다.
수업 시작하기사람이 검토 과정에 참여한다는 것은 아직 결과를 바꿀 수 있는 시점에 AI의 작업을 검토하며, 그에 필요한 시간과 정보, 권한을 갖는다는 뜻입니다. 이 수업에서는 그 시점을 어디에 두어야 하는지, 작업별로 어떤 검토 방식이 적합한지, 검토 단계가 습관적으로 승인 버튼만 누르는 절차로 변하지 않게 하려면 어떻게 해야 하는지 알아봅니다.
수업 시작하기출처 평가란 주장을 제시한 주체, 정보의 최신성, 이를 뒷받침하는 근거, 영향을 미쳤을 수 있는 편향을 살펴본 뒤, 사용하기 전에 다른 출처에서도 확인하는 것입니다. 이 수업에서는 AI 어시스턴트가 제시한 통계에 이러한 확인 절차를 적용합니다. AI가 제시한 인용 출처도 일반 웹페이지와 똑같이, 때로는 더 엄격하게 검토해야 하기 때문입니다.
수업 시작하기생성형 AI는 방대한 양의 데이터에서 패턴을 학습한 뒤 그 패턴에 맞는 새로운 텍스트나 이미지를 작은 단계로 나누어 생성합니다. 챗봇이 사실을 찾아보는 것이 아니라 다음에 올 가능성이 높은 텍스트 조각을 예측한다는 점을 이해하면, 챗봇의 강점과 매번 달라지는 답변, 지어내는 세부 내용이 모두 이해됩니다.
수업 시작하기검색 증강 생성은 보통 RAG라고 줄여 부르며, AI 도우미가 먼저 문서 모음에서 관련 구절을 찾은 다음 해당 구절을 바탕으로 답변을 작성하도록 만드는 방식입니다. 이 수업에서는 코드를 사용하지 않고도 작동 원리, 적합한 사용 상황, 실패 양상을 이해할 수 있도록 설명합니다.
수업 시작하기구조화된 출력이란 AI 모델에 고정된 형태로 데이터를 반환하도록 요청하는 것을 말합니다. 대개 사용자가 정의한 스키마를 따르는 JSON 형식을 사용하므로, 앱이 추측 없이 데이터를 읽을 수 있습니다. 이 수업에서는 구조화된 출력이 중요한 이유, 주요 모델 API의 지원 방식, 결과를 검증하고 실패 시 복구하는 방법을 코드 예시 없이 글로 설명합니다.
수업 시작하기사고 대응은 이상 징후가 보이는 순간부터 정상 업무가 재개될 때까지 수행하는 일련의 조치로, 인지, 확산 방지, 보고, 복구, 학습으로 이루어집니다. 이 수업에서는 영국 NCSC와 미국 CISA의 공식 지침을 바탕으로 소규모 팀이 첫 1시간 동안 해야 할 일을 살펴봅니다. 직원과 관리자의 기본적인 이해를 돕는 수업이며, 전문 사고 대응 훈련은 아닙니다.
수업 시작하기악성코드는 기기에 피해를 주거나 기기에서 정보를 훔치도록 설계된 모든 소프트웨어를 말하며, 랜섬웨어는 파일을 잠그거나 훔친 뒤 금전을 요구하는 종류입니다. 이 학습에서는 주요 유형, 경고 신호, 그리고 예방에 가장 큰 도움이 되는 세 가지 습관인 업데이트, 오프라인 백업, 다중 요소 인증을 다룹니다. NCSC와 CISA의 지침을 바탕으로 합니다.
수업 시작하기피싱과 사회공학은 생각하기 전에 행동하도록 압박하는 방식으로 작동하므로, 방어를 위해서는 습관이 중요합니다. 멈추고, 이미 신뢰하는 채널로 확인한 뒤, 신고합니다. 이 수업에서는 NCSC와 CISA 지침을 바탕으로 이메일, 문자, 음성, AI로 작성한 유인 메시지와 이들이 공통으로 사용하는 압박 수법을 다룹니다.
수업 시작하기일반 사용자를 위한 AI 에이전트 보안은 한 가지 원칙으로 정리됩니다. 에이전트는 작업에 필요한 일만 할 수 있어야 하며, 위험한 작업은 사용자의 승인을 기다려야 합니다. 이 수업에서는 OWASP Top 10 for LLM Applications를 바탕으로 프롬프트 인젝션, 과도한 권한, 데이터 유출을 쉬운 말로 설명하고, 승인과 로그를 통해 사용자가 통제권을 유지하는 방법을 보여 줍니다.
수업 시작하기스마트 계약은 블록체인에 저장된 프로그램으로, 누군가 적절한 트랜잭션을 보내면 작성된 코드 그대로 실행되며 결과는 모두에게 공개됩니다. 이 수업에서는 ethereum.org의 문서를 바탕으로 스마트 계약의 작동 방식, 용도, 한계를 설명합니다. 교육용 수업이며, 투자 또는 법률 자문이 아닙니다.
수업 시작하기스마트 계약 보안은 배포 전에 결함을 찾는 활동입니다. 배포된 계약은 대개 패치할 수 없고 누구나 호출할 수 있기 때문입니다. 이 코드 수업에서는 ethereum.org와 OWASP 스마트 계약 상위 10대 위험 목록을 바탕으로 주요 취약점 유형을 글로 설명한 다음, 이를 발견하기 위한 테스트, 검토, 감사 절차를 다룹니다. 교육 목적의 내용이며 투자 조언이 아닙니다.
수업 시작하기프로세스 맵은 누가 무엇을 어떤 순서로 하는지, 어디에서 업무가 인계되는지, 어디에서 의사결정에 따라 경로가 달라지는지를 보여 줍니다. 이 수업에서는 간단한 메모를 바탕으로 AI로 프로세스 맵 초안을 작성한 뒤, 실제 업무 담당자와 함께 확인하는 방법을 다룹니다. 누구도 실제 업무와 맞는다고 인정하지 않는 맵은 없는 것보다 못하기 때문입니다.
수업 시작하기좋은 릴리스 노트는 각 독자에게 무엇이 달라졌는지, 언제까지 무엇을 해야 하는지 이해하기 쉬운 말로 알려 줍니다. 이 수업에서는 AI로 작업 티켓을 바탕으로 고객, 사내 팀, 개발자를 위한 릴리스 노트 초안을 작성하고, 모든 문장이 실제로 출시된 내용을 설명하는지 확인하는 방법을 배웁니다.
수업 시작하기유용한 경쟁사 조사는 동료가 열어서 확인할 수 있는 근거를 모든 셀에 연결한 비교표로 특정 의사결정에 답을 제공합니다. 이 수업에서는 AI가 빈틈을 확신에 찬 추측으로 채우지 않도록 하면서, AI를 활용해 질문을 구성하고 공식 자료를 읽고 표를 채우는 방법을 알아봅니다.
수업 시작하기각 수업은 하나의 과제에 사용할 하나의 방법을 가르칩니다. 예를 들어 회의 메모에서 결정 사항과 담당자를 정리하거나, 배제적인 표현 없이 직무 기술서를 작성하거나, 슬라이드를 만들기 전에 발표 개요를 구성하는 방법을 배웁니다. 상황 설명, 방법, 가상 기업을 활용한 풀이 예제, 점검 절차, 흔한 실수, 평가 기준이 포함된 연습 과제, 복사해서 사용할 수 있는 프롬프트 몇 가지를 제공합니다.
수업은 특정 도구에 종속되지 않습니다. 이 방법들은 특정 기능이 아니라 도구에 무엇을 제공하고 그 결과를 어떻게 확인하는지에 기반하므로 ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot 모두에서 사용할 수 있습니다. 대부분 한 수업을 10~15분 안에 마치며, 배운 방법을 당일 업무에 적용할 수 있습니다.
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