KAAI CURRICULUM · 24 MODULES

만들고 싶은 결과물에 맞춰, 배울 순서를 찾아보세요.

AI 공통 기초와 윤리를 익힌 뒤 데이터·업무·웹·로컬 AI·RAG·Agent·모델 튜닝 중 필요한 내용을 선택합니다. 모든 기술을 차례로 배울 필요는 없습니다.

내 목표에 맞는 모듈과 강의계획

어떤 교육을 찾으시나요?
오픈 예정

Agent·Skills/MCP

목표와 선수 조건을 확인하고, 준비된 표준 모듈에서 출발하세요.

이 교육이 향하는 결과정상·실패·권한 거부를 모두 시연하는 승인형 Agent

전체 모듈 지도

공통·핵심 12개 · 선택 확장 0개 / 전체 24개

  • 공통 필수
  • 과정 핵심
  • 선택 확장
  • 다른 경로
  • ◎ 사업단 목표 연결

모듈을 누르면 선수 조건과 연결된 강의계획이 나타납니다. 레벨은 역량의 깊이이며 주차·수업 수가 아닙니다.

공통 출발점

목표·맥락·근거·윤리

데이터와 업무

B1 → B2 / K2 → B3

웹 제작과 발견

제작 또는 관리형 도구 → 네트워크 → 도메인 → 배포 → SEO·GEO

내 환경에서 AI 운영

RUN1 → RUN2·RUN3 병렬 → RUN4

AI 서비스 선택 분기

RAG / Skill·Agent / 조건부 LoRA는 서로 다른 경로

검증과 전공·직무 결과물

B9-F는 제작 전, B9-O는 제작 중·후 / 전공 적용 → 캡스톤

AI 윤리는 모든 경로에 함께합니다.목표·데이터 권리 → 제작 중 사람의 판단 → 평가·보안 → 공개·현장 적용 전 승인. K4와 평가 증거는 도구를 바꿔도 생략하지 않습니다.윤리 기준 보기 →

같은 목표, 선택한 방식으로 수행합니다.

Skill·MCP·Agent를 구현하고 상태·재시도·중복 실행 방지·추적·복구를 시험합니다.

수업에서 남길 결과물과 기록: 프로젝트·판단 근거·재현 방법·다음 개선

선수·대체·적용 범위 확인
  • 구현은 개발 준비와 B3·B4 선수 필수. 기획 참여는 별도 범위 협의
  • 선택 확장은 포함 수업이 아닙니다. 기간·선수·자원에 맞춰 별도 편성합니다.
미리 살펴보는 주차별 수업

Agent·Skills/MCP

선택한 과정의 수업 구성

12주 수업 구성 · 주 4시간 편성 예정(휴식 포함) · 평일 2회 또는 일요일 집중 편성. 회차·수강료는 과정별 모집 전 확정.

수업 내용을 미리 확인할 수 있는 과정 안내입니다. 개강일과 모집 일정은 별도로 확정해 안내합니다.

1주 · 1–2차시

업무와 사람의 판단 범위

사람·규칙·AI가 맡을 일을 비교하고 맥락·출처를 정리합니다. 승인·금지 행동·중단 책임자와 개발 선수 증거를 확인합니다.

남기는 결과물합의서·기준선·책임/권한표
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 업무와 대안

    사람·규칙·AI가 맡을 일을 비교하고 맥락·출처를 정리합니다.

    산출물: 업무 합의서·기준선

  2. 2차시 · 사람 판단과 준비도

    승인·금지 행동·중단 책임자와 개발 선수 증거를 확인합니다.

    산출물: 책임/권한표·선수 점검

완료 확인 개발 구현은 B3·B4 선수 증거를 확인하며 비개발 참여는 명세·운영 시나리오 범위입니다.

먼저 자신의 판단과 초안을 만들고, AI의 누락·반례 검토를 거쳐 본인이 최종 수정합니다.

2주 · 3–4차시

자료·도구·중단 기준 설계

입력·출력·허용 동작·실패 응답·신뢰 경계를 작성합니다. 정상·실패·거부의 기대 동작과 시간·비용 상한을 정합니다.

남기는 결과물Tool Contract·평가·위험·비용 기준
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 도구 계약 작성

    입력·출력·허용 동작·실패 응답·신뢰 경계를 작성합니다.

    산출물: Tool Contract

  2. 2차시 · 평가와 중단 기준

    정상·실패·거부의 기대 동작과 시간·비용 상한을 정합니다.

    산출물: 평가·위험·비용 기준

완료 확인 B9-F 평가·위험 기준을 구현 전에 마련하고 자원·권한 부족 시 범위를 축소합니다.

먼저 자신의 판단과 초안을 만들고, AI의 누락·반례 검토를 거쳐 본인이 최종 수정합니다.

3주 · 5–6차시

반복 절차를 Skill로 구성

사용 조건·단계·예외·산출물을 재사용 단위로 정리합니다. 입출력 규칙을 검토하고 같은 과업의 반복 수행을 비교합니다.

남기는 결과물Skill 명세·입출력 규칙·반복 기록
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 반복 절차 구조화

    사용 조건·단계·예외·산출물을 재사용 단위로 정리합니다.

    산출물: Skill 명세

  2. 2차시 · 규칙과 반복 확인

    입출력 규칙을 검토하고 같은 과업의 반복 수행을 비교합니다.

    산출물: 입출력 규칙·반복 기록

완료 확인 재사용 절차를 설명할 수 있어야 하며 Skill 정의 자체가 실행 권한을 부여하지 않습니다.

먼저 자신의 판단과 초안을 만들고, AI의 누락·반례 검토를 거쳐 본인이 최종 수정합니다.

4주 · 7–8차시

MCP 연결·중간 흐름 검토

도구·리소스·권한·연결 실패를 계약에 대응시킵니다. 연결 성공·연결 실패·허용하지 않은 동작을 비교합니다.

남기는 결과물연결 명세·시제품·실패 목록
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 연결 명세와 시험

    도구·리소스·권한·연결 실패를 계약에 대응시킵니다.

    산출물: 연결 명세·시제품

  2. 2차시 · 중간 흐름 검토

    연결 성공·연결 실패·허용하지 않은 동작을 비교합니다.

    산출물: 중간 검토·실패 목록

완료 확인 외부 연결은 최소권한과 승인 범위 안에서 시험하며 비개발은 명세·시험 설계를 제출합니다.

먼저 자신의 판단과 초안을 만들고, AI의 누락·반례 검토를 거쳐 본인이 최종 수정합니다.

5주 · 9–10차시

상태와 사람 승인 연결

목표·도구 선택·진행·중단 상태를 명시합니다. 승인 대기·거절·재요청·추적 기록의 흐름을 확인합니다.

남기는 결과물Agent v0.1·추적 기록
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · Agent 상태 설계

    목표·도구 선택·진행·중단 상태를 명시합니다.

    산출물: Agent 또는 운영 명세 v0.1

  2. 2차시 · 사람 승인 연결

    승인 대기·거절·재요청·추적 기록의 흐름을 확인합니다.

    산출물: 승인 흐름·추적 기록

완료 확인 중요 외부 행동은 사람이 승인하며 제안·승인·실행·완료 상태를 분리합니다.

먼저 자신의 판단과 초안을 만들고, AI의 누락·반례 검토를 거쳐 본인이 최종 수정합니다.

6주 · 11–12차시

실패·권한 거부·중복 시험

도구 오류·권한 부족·요청 중복에 대한 동작을 시험합니다. 중단 지점에서 사람이 상태를 확인하고 복구하는 절차를 검토합니다.

남기는 결과물시험 로그·중복 방지·수동 복구
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 실패와 거부 시험

    도구 오류·권한 부족·요청 중복에 대한 동작을 시험합니다.

    산출물: 시험 로그·중복 방지

  2. 2차시 · 수동 복구

    중단 지점에서 사람이 상태를 확인하고 복구하는 절차를 검토합니다.

    산출물: 수동 복구 절차

완료 확인 같은 요청을 재시도해도 중복 외부 행동이 발생하지 않는지 확인합니다.

먼저 자신의 판단과 초안을 만들고, AI의 누락·반례 검토를 거쳐 본인이 최종 수정합니다.

7주 · 13–14차시

사용자 또는 코치 검토

작업의 유용성·승인 부담·실패 이해도를 검토합니다. 원인을 좁혀 수정하고 정상·실패·거부 시험을 재확인합니다.

남기는 결과물수정 Agent·회귀 시험
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 사용자 검토

    작업의 유용성·승인 부담·실패 이해도를 검토합니다.

    산출물: 사용 검토 기록

  2. 2차시 · 수정과 회귀

    원인을 좁혀 수정하고 정상·실패·거부 시험을 재확인합니다.

    산출물: 수정 Agent/명세·회귀 시험

완료 확인 사용자 의견을 검증 없이 권한 확대 근거로 삼지 않습니다.

먼저 자신의 판단과 초안을 만들고, AI의 누락·반례 검토를 거쳐 본인이 최종 수정합니다.

8주 · 15–16차시

재현·검증 프로젝트 인계

작동 또는 명세·시험·자료 위치와 환경 조건을 정리합니다. 타인이 사용법을 따라 실행하거나 운영 시나리오를 검토합니다.

남기는 결과물v1·권한 명세·사용법
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 통합 v1 정리

    작동 또는 명세·시험·자료 위치와 환경 조건을 정리합니다.

    산출물: v1·권한 명세

  2. 2차시 · 중간 인계 시험

    타인이 사용법을 따라 실행하거나 운영 시나리오를 검토합니다.

    산출물: 사용법·재현 기록

완료 확인 8주는 중간 통합 이정표이며 전체 12주 과정의 최종 종료로 표시하지 않습니다.

먼저 자신의 판단과 초안을 만들고, AI의 누락·반례 검토를 거쳐 본인이 최종 수정합니다.

9주 · 17–18차시

구조와 판단을 포트폴리오화

도구·상태·승인·데이터 경계를 한 사례로 설명합니다. 선택한 방식·기각한 대안·실패·수정 이유를 기록합니다.

남기는 결과물사례 설명·구조도·AI 기여
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 구조도 작성

    도구·상태·승인·데이터 경계를 한 사례로 설명합니다.

    산출물: 사례 설명·구조도

  2. 2차시 · 판단 근거 정리

    선택한 방식·기각한 대안·실패·수정 이유를 기록합니다.

    산출물: AI 기여·판단 기록

완료 확인 개인·AI·동료의 기여와 실제 구현 범위를 구분합니다.

먼저 자신의 판단과 초안을 만들고, AI의 누락·반례 검토를 거쳐 본인이 최종 수정합니다.

10주 · 19–20차시

비용·보안·관측·복구 검토

호출·시간·중복 비용과 데이터·권한 위협을 정리합니다. 기록 항목·이상 징후·중단·복구·사람 호출 기준을 검토합니다.

남기는 결과물비용 상한·위협·중단/복구 문서
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 비용과 위협 모델

    호출·시간·중복 비용과 데이터·권한 위협을 정리합니다.

    산출물: 비용 상한·위협 모델

  2. 2차시 · 관측과 복구

    기록 항목·이상 징후·중단·복구·사람 호출 기준을 검토합니다.

    산출물: 중단/복구 문서

완료 확인 모니터링 설정과 실제 운영 관측을 구분하고 비밀·권한 노출을 점검합니다.

먼저 자신의 판단과 초안을 만들고, AI의 누락·반례 검토를 거쳐 본인이 최종 수정합니다.

11주 · 21–22차시

새 실패 사례·운영 개선

경계 입력·누락·연결 지연을 추가해 취약 구간을 찾습니다. 설정·명세·구현을 수정하고 기존 시험과 비교합니다.

남기는 결과물v1.1·회귀 결과·변경 기록
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 새 실패 분석

    경계 입력·누락·연결 지연을 추가해 취약 구간을 찾습니다.

    산출물: 새 실패 사례·개선안

  2. 2차시 · 운영 개선본 확인

    설정·명세·구현을 수정하고 기존 시험과 비교합니다.

    산출물: v1.1·회귀 결과·변경 기록

완료 확인 실패 증거에 대응하는 부분만 수정하고 기존 정상 동작의 회귀를 확인합니다.

먼저 자신의 판단과 초안을 만들고, AI의 누락·반례 검토를 거쳐 본인이 최종 수정합니다.

12주 · 23–24차시

작동·실패·잔여위험 시연

정상·실패·권한 거부와 사람 복구를 설명합니다. 비용·권한·운영 한계 및 다음 개선 우선순위를 정리합니다.

남기는 결과물최종 증거팩·Q&A·다음 개선
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 최종 시연과 방어

    정상·실패·권한 거부와 사람 복구를 설명합니다.

    산출물: 최종 증거팩·Q&A

  2. 2차시 · 인계와 잔여 위험

    비용·권한·운영 한계 및 다음 개선 우선순위를 정리합니다.

    산출물: 인계·다음 개선

완료 확인 개발은 승인형 Agent와 실패·거부 로그, 비개발은 명세·평가팩을 제출하며 실제 현장 채택은 별도입니다.

먼저 자신의 판단과 초안을 만들고, AI의 누락·반례 검토를 거쳐 본인이 최종 수정합니다.

원하는 과정과 가능한 시간을 함께 확인합니다.

현재 오픈 예정 · 실제 신청·결제를 받지 않습니다. 아래는 시간대 선택 미리보기이며, 선택만으로 예약되지 않습니다.

참여 가능한 시간대 · 복수 선택 / 한국시간
수강료과정별 책정 · 모집 전 총액 안내

회당·모듈·전체 과정의 과금 단위와 도구비를 구분해 안내합니다.

개설 기준같은 과정·시간반에 10명 이상

시간반마다 교육이 다를 수 있습니다. 관심 인원과 확정 참여 인원은 별도로 집계합니다.

10명 이상 단체는 표준 과정의 별도 편성을 문의할 수 있습니다. 맞춤 제작 과정은 범위와 비용을 따로 협의합니다.

문의 화면에서 선택한 조건을 확인하고 이메일·카카오톡으로 상담할 수 있습니다. 상담은 예약·수강 등록·결제가 아닙니다.

단계별로 무엇을 할 수 있게 되나요?

아래 12개 항목은 수업 시간이 아니라 혼자 수행할 수 있는 일을 기준으로 나눈 학습 단계입니다. 각 단계에서 만들 결과물과 평가 기준을 확인하세요. 캡스톤 일부를 마쳤다고 LV8의 모든 역량을 갖춘 것으로 평가하지는 않습니다.

LV0 · 책임 있는 AI 시작 과정
필수 선행
없음
반드시 해볼 실습
Actor·문제·영향받는 사람·인간 책임자·비AI 대안·금지용도 분리
평가할 결과물
Actor/Outcome Contract, AI 사용·윤리 헌장, baseline, E0 판정
후속 경로
LV1. 도구경험자는 시연을 이수대체할 수 있으나 책임·윤리 사례판단은 면제 불가
LV1 · 컨텍스트·근거 기반 AI 실무 과정
필수 선행
LV0 PASS
반드시 해볼 실습
과업분해, 맥락설계, 원문·인용·반례·불확실성 검증
평가할 결과물
Context Pack, Source Ledger, Claim Map, E1 판정
후속 경로
LV2, 리서치·콘텐츠 Domain Lab
LV2 · 데이터·업무흐름 설계 과정
필수 선행
LV1 PASS
반드시 해볼 실습
데이터 정의·품질·권리·편향과 As-Is/To-Be·승인·예외·복구 설계
평가할 결과물
Data Card, Workflow Map, 승인형 자동화, 복구 SOP, E2 판정
후속 경로
업무활용·분석 경로 또는 LV3
LV3 · 바이브 코딩 AI 제품 제작 과정
필수 선행
K0~K4 현재 프로젝트 판단 + LV2 해당 선수 또는 BR-N/BR-D 동등 선수증거
반드시 해볼 실습
요구사항, client/server·API, 상태·권한, Git·테스트·접근성, release/rollback
평가할 결과물
작동 MVP, repo/export, README, ADR, 핵심 테스트, E3 판정
후속 경로
공개형 LV4-W 또는 로컬형 LV4-R
LV4-W · 웹 배포·검색발견성 운영 과정
필수 선행
LV3 또는 BR-N 관리형 웹출판 증거 + WEB1
반드시 해볼 실습
HTTP·DNS·domain·TLS, hosting·env·secret, 배포·복구, crawl/index·SEO/GEO·측정
평가할 결과물
비공개·비색인 staging URL, DNS/TLS 진단, Runbook, 검색구조 QA, Page Brief, E4 판정
후속 경로
Web/Growth 인재, Hosted RAG·Agent, LV6
LV4-R · 로컬 AI·컨테이너 운영 과정
필수 선행
LV3 또는 개발 Bridge + RUN1
반드시 해볼 실습
process·port·API, 모델권리·자원, image/container/volume/network, 비밀·health·복구
평가할 결과물
로컬 추론 endpoint, container manifest, Model/License Card, 자원·health 로그, E4-R 판정
후속 경로
Private RAG·Agent, AI Runtime 인재, LV6
LV5-K · 근거형 RAG 지식서비스 구축 과정
필수 선행
LV1+LV2; 앱은 LV3, 로컬형은 LV4-R
반드시 해볼 실습
source contract, 수집·검색·인용·ACL·삭제·최신성·grounding 평가
평가할 결과물
평가질문셋, retrieval·citation 결과, ACL test, 비용·지연 카드, E5-K 판정
후속 경로
RAG Builder, Agent 도구 결합, LV6
LV5-A · Agent·Skill·MCP 업무시스템 구축 과정
필수 선행
B3+B4; 외부연결은 B7
반드시 해볼 실습
tool contract, state, 최소권한, HITL, retry·멱등성, trace·비용·수동복구
평가할 결과물
Skill/MCP 명세, Agent, 정상·실패·권한거부 시험, 승인로그, E5-A 판정
후속 경로
Agent Automation 인재, LV6
LV5-M · LoRA·QLoRA 모델 적응 과정
필수 선행
B1+BR-ML+B9-F + Prompt/RAG baseline; 로컬서빙은 LV4-R
반드시 해볼 실습
튜닝 필요성, 데이터권리, 분할·과적합·재현성·비용·안전·모델카드
평가할 결과물
선택 ADR, Dataset/Model Card, adapter, 전후 eval, inference demo, E5-M 판정
후속 경로
Model Adaptation 인재, LV6. 근거 부족 시 닫히는 선택경로
LV6 · 평가·보안·윤리 기반 AI 운영 과정
필수 선행
LV0 + 하나 이상의 Build 분기
반드시 해볼 실습
평가·회귀·red team, 주입·유출, privacy/fairness, 관측, 사고중단·rollback
평가할 결과물
Eval Suite, Risk Register, Threat Model, Incident Runbook, Release Gate, E6 판정
후속 경로
외부·현장 운영, LV7·LV8. 실제 적용 전 해당 결과물의 B9-O/E6 검토 필수; 저위험 업무·출판은 경량 프로필
LV7 · 전공·직무 AI 전문화 과정
필수 선행
역할에 필요한 LV2~LV6 조합
반드시 해볼 실습
전공·직무 기준 정답 자료·규제·윤리·전문가 검토·결과 사용자 수용 기준
평가할 결과물
전공·직무 적용 개요, 전문가 검토, 결과 사용자 수용 기준, 적용계획, E7 판정
후속 경로
LV8
LV8 · 검증 AI 포트폴리오 캡스톤
필수 선행
G0~G4 + LV6 + 해당 LV7
반드시 해볼 실습
대표 사용자와 평가자의 검토, 재현·구두 설명, 사용 안내, AI 기여·한계·남은 위험 공개. 실제 채택은 별도로 확인
평가할 결과물
적용 결과물, 평가방식별 확인 자료, 3~5분 시연, 사례 설명, 운영 절차서, E8/G5 판정
후속 경로
인재 프로필 T01~T10, 고도화 Lab

모듈 라이브러리

전체 보기

전체 24개 중 24개 모듈 · 준비사항, 필수 실습, 선택할 수 있는 도구와 결과물, 다음 학습 순서를 확인하세요.

도구 교체와 이수 대체는 다릅니다.

도구는 바뀔 수 있습니다.

LLM·호스팅·Ollama·Docker·프레임워크 대신 동등 도구를 선택할 수 있습니다. 권리·비용·권한·재현·복구 증거는 다시 확인합니다.

이미 갖춘 역량은 증명합니다.

동일 과제·시험·구두 방어로 선수역량을 인정할 수 있습니다. 현재 프로젝트의 목표·역할·윤리 판정은 면제하지 않습니다.

조건이 없으면 보류합니다.

권리 데이터·평가·자원이 없는 튜닝, 무승인 공개·고위험 자율행동은 열지 않습니다. 하지 않음도 근거 있는 결정입니다.

준비 과정과 평가의 연결

비개발 준비

파일·폴더·공유권한·표·JSON 읽기, 입력·출력·권한·오류 복구.

개발 준비

Python 또는 JS·Git·API·JSON·환경변수·비밀정보·디버깅·테스트.

모델 적응 준비

개발 준비 + ML·Transformer·학습/검증/시험 분할·GPU/VRAM·재현 훈련.

B9-F/O는 평가 모듈(B9) 안에서 다루는 기초·운영 평가입니다. 준비 과정은 본 수업을 따라가는 데 필요한 기초를 보완하는 단계로, 별도의 상위 모듈은 아닙니다.