1-1. 생성형 AI 정의와 발전과정 

1-2. AI 의 작동 방식 간략 소개

1. 생성형 AI 기본 개념과 이해

2-1. ChatGPT 사용법

2-2. 프롬프트 작성 팁 및 실습

2. Chat GPT 기초 프롬프팅

3-1. 생성형AI도구의 분류

3-2. AI도구의 시연

3-3. AI도구 실습 - Chat GPT, DALLE

3. 다양한 생성형 AI도구 소개

4-1. 생성형AI의 산업별 적용 사례

4. 생성형 AI활용 전략 및 미래 전망

AI/Chat GPT 활용법 강의 (4H) 

GPT 활용 Excel 과정 디자인씽킹 프로그램

1-1. 교육 목표 및 일정 소개

1-2. 디자인 씽킹의 중요성 및 기대효과 설명

1-3. 팀 빌딩 및 아이스 브레이킹 활동

1. 오리엔테이션 및 과정 소개 

2-1. 공감의 중요성: 사용자 중심의 문제 정의

2-2. 실제 업무에서 직면하는 문제를 발견하기 위한 사용자 인터뷰 및 데이터 수집방법

2-3. 실습:팀별로 실제 업무 상황을 바탕으로 사용자 인터뷰 진행 및 데이터 수집

2-4. Excel을 활용한 데이터 정리 및 GPT를 통한 추가 인사이트 도출

2. 공감 단계(Empathize)- 문제 인식 및 데이터 수집

3-1. 수집된 데이터를 바탕으로 핵심문제 정의하기

3-2. 문제진술문(Problem Statement) 작성: 사용자 관점에서 문제를 어떻게 정의할 것인가

3-3. 실습:각 팀이 정의한 문제를 바탕으로 문제 진술문 작성

3-4. GPT를 활용한 문제 진술문 검토 및 개선

3. 문제 정의 단계(Define)- 문제 명확화 

4-1. 브레인스토밍 기법 소개 및 실행

4-2. GPT를 활용한 다양한 해결 방안 생성 및 비교

4-3. 실습: 팀별로 창의적인 해결 방안을 도출, GPT 통해 추가 아이디어 발굴

4-4. 도출된 아이디어를 바탕으로 Excel을 활용한 초기 솔루션 설계

4. 아이디어 도출 단계(Ideate)- 창의적 해결방안 모색

5-1. 프로토타입의 개념과 중요성

5-2. Excel 및 GPT를 활용한 빠른 프로토타입 제작 방법

5-3. 실습: 각 팀이 도출한 아이디어를 바탕으로 간단한 프로토타입 제작

5-4. GPT를 통해 프로토타입의 피드백을 받아 개선

5 .프로토타입 제작 단계(Prototype)- 해결 방안 구체화

6-1. 테스트의 목적: 사용자 피드백을 통한 솔루션 개선

6-2. 팀별로 프로토타입을 다른 팀과 공유하고 피드백 수집

6-3. 실습: 수집된 피드백을 바탕으로 프로토타입 개선

6-4. 최종 솔루션 발표 및 피드백

6. 테스트 단계 (Test) - 피드백 및 개선

GPT 활용 Excel 과정 디자인씽킹 프로그램 (8H)

GPT를 활용한 데이터분석 및 업무효율성 증대

1-1. 설명: ChatGPT가 어떻게 다양한 데이터 분석 및 업무 효율화에 활용될 수 있는지 개요

1-2. 사례 공유: 비즈니스 현장에서 ChatGPT를 사용한 사례 (문서 요약, 회의록 작성, 데이터 통찰 도출 등)

1-3. 실습: 구글 회의록을 공유하여 참가자들 스스로 업무에서 불편했던 점들을 적고 질문할 내용들을 직접 작성

1. 도입 및 목표 설정

2-1. 업무 분석에 최적화된 프롬프트 작성법 소개

2-2. 실습1: 실무에서 사용할 수 있는 프롬프트 작성 연습

2-3. 실습2: 프롬프트 수정 및 개선 

2. 프롬프트 작성과 최적화

3-1. 구조적/비구조적 데이터의 차이 이해

3-2. 데이터 품질 관리 및 정제 방법롞 소개

3-3. 실습:미리 준비된 엑셀 파일을 ChatGPT에게 업로드하고, 데이터에서 불필요핚 공백, 중복 데이터를 제거하는  방법을 ChatGPT로 요청

3. 데이터 형식의 이해 및 데이터셋 수집과 정제 (엑셀기초 AI활용법)

4-1. 평균, 중앙값, 표준편차, 분산 등 기본 통계 개념 설명 

4-2. ChatGPT를 통해 기본 통계 값을 계산하는 방법 및  시각화 방안 안내

4-3. 실습: 샘플 데이터로 평균, 표준편차 등을 ChatGPT로 계산

4. 기초 통계 계산과 데이터 시각화

5-1. 회귀분석 개념 및 변수 간의 상관 관계 파악 방법

5-2. ChatGPT를 통해 회귀분석 단계별 프로세스 학습

5-3. 실습: 데이터로 ChatGPT와 Excel을 통해 회귀분석 수행

5. Chat GPT와 엑셀을 이용한 회귀분석

6-1. 가설 검정 기초 이해 (예: p-value, 유의 수준 등)

6-2. ChatGPT를 활용한 분류 예측 모델 개념 및 적용 가능성

6-3. 샘플 데이터를 사용해 제품 출시 전후 매출 변화를 분석

6-4. 분류 예측 실습: 고객 이탈 가능성 예측 및 대응 방안 마련

6. 가설 검정 및 고객 데이터 분류 예측

7-1. ChatGPT의 분석 결과를 실무에 적용하는 방법

7-2. ChatGPT로 도출한 통찰을 어떻게 해석하고 업무에 반영할지 논의

7-3. ChatGPT가 제공한 데이터 분석 예제를 통해 인사이트 도출

7-4. 실무 적용 예시 연습 - 매출 증가를 위한 개선점을 찾기 위해 ChatGPT에게 특정 데이터를 기반으로 질문, 결과 해석하여 실제 활용 방안을 논의

7. 데이터 분석 인사이트 도출

ChatGPT를 활용한 데이터분석 및 업무효율성 증대 (7H)

Chat GPT LLM 언어모델 프롬프트 최적화 방법

1-1. 프롬프트 엔지니어링의 개념 소개

1-2. 프롬프트 엔지니어링의 중요성과 활용 분야 소개

1. 프롬프트 엔지니어링 활용분야

2-1. 프롬프트 작성의 기본 원칙 소개

2-2. 간단한 예시를 통한 프롬프트 작성 실습

2. 프롬프트 작성법 기초 예시

3-1. 프롬프트 구성 요소와 디자인 원리 소개

3-2. 차별화된 프롬프트 디자인을 위한 팁과 도구 소개

3-3. 강의형 프로젝트와 함께 프롬프트를 작성하고 공유하는 시간

3-4. 다양한 프롬프트를 통해 실험 및 창의적 아이디어 도출 실습

3. 프롬프트 디자인 최적화방법과 작성 실전법

프롬프트 엔지니어링을 통한 퍼스널 브랜딩 & 마케팅 기법 (4H)

황민 강사

AI/AX•

데이터분석

ChatGPT•

엑셀

AI / Chat GPT 활용법

GPT 활용 Excel 과정 디자인씽킹 프로그램

프롬프트 엔지니어링을 통한 퍼스널 브랜딩 & 마케팅 기법

ChatGPT를 활용한 데이터분석 및 업무효율성 증대