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직장인을 위한 생성형 AI 실무
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LANGTAILOR OPEN EDUCATION
소개 공개 · 공개강의 준비 중
직장인을 위한 생성형 AI 실무
모든 직무의 AI 기초
문서 작성과 데이터 분석부터 업무자동화·Agent·RAG까지, 직장인이 자기 업무에 맞게 생성형 AI를 활용하고 결과를 검증하는 공개교육을 준비합니다.
무료 공개강의를 준비하고 있습니다. 영상이 공개되면 이 페이지에서 안내합니다.
WHY THIS PROJECT
어떤 업무 문제에서 시작하나요?
도구 사용법을 알아도 실제 업무에 적용하고 답변의 정확성을 판단하기는 어렵습니다. 작은 업무를 정하고 직접 실습하는 과정으로 연결합니다.
반복되는 보고서 작성에서 어떤 단계부터 AI를 활용할까요?
PLANNED SCOPE
공개교육에서 다룰 내용
아래 항목은 교육 구성안입니다.
- 01
생성형 AI와 LLM의 원리·한계 이해
- 02
업무 목적·자료·출력 형식을 담은 프롬프트 작성
- 03
문서 초안 작성과 데이터 분석 결과 검토
- 04
업무자동화·AI Agent·RAG의 기본 흐름 실습
DATA & ARCHITECTURE
데이터에서 검토 가능한 결과까지
구현 예정 흐름입니다. 각 단계의 입력·출력과 근거를 확인하며 설계합니다.
- STEP 1공개·샘플 자료
- STEP 2업무 질문·프롬프트
- STEP 3LLM 활용
- STEP 4사람의 결과 검토
- STEP 5업무 템플릿 개선
더미로 배우고, 우리 데이터로 완성합니다.
공개 문서와 샘플 표를 사용합니다. 개인·기업의 민감정보를 공개 도구에 그대로 입력하지 않습니다.
BUILD · OPERATE · MANAGE RISK
구조를 배우고, 자기 업무에 맞게 바꿉니다.
Taylor의 가이드·멘토링을 바탕으로 직접 수정하고 검증하는 실습을 준비합니다.
- 프롬프트와 문서 템플릿 수정
- 분석 결과를 원자료와 대조
- 반복 업무를 작은 자동화로 분해
직접 바꿀 부분
직무별 문서 양식, 프롬프트, 검증 기준을 직접 바꿉니다.
판단과 데이터의 경계
출처·저작권·개인정보와 사실 오류를 점검하고, 도구별 저장·전송 조건을 확인합니다.
사용 후에도 직접 운영하고 개선합니다.
자료·프롬프트·도구·업무 규칙을 갱신하고, 로그·비용·오류를 확인합니다. 같은 평가 기준으로 변경 전후를 비교하며 개선하는 방법을 배웁니다.
PUBLIC LEARNING ROADMAP
무료 공개강의로 이어집니다.
문제 정의 → 데이터 확보 → 설계·구현 → 검증 → 배포의 과정을 순차적으로 공개할 계획입니다.
온라인 공개교육
LangTailor 소개 페이지와 YouTube 무료 공개강의를 연결합니다.
YouTube 공개강의
기초 이해부터 문서·데이터·업무자동화 실습까지 다룹니다.
영상 공개 예정