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.

목표 선택 · 모듈 지도 보기 AI 창업·기술창업 모듈 조합 전체 모듈 라이브러리 10개 인재 로드맵

내 목표에 맞는 모듈과 강의계획

어떤 교육을 찾으시나요?대학 · 학과 교육개인 · 내 프로젝트

완성하고 싶은 프로젝트실습 방법

오픈 예정

근거형 AI 서비스

목표와 선수 조건을 확인하고, 준비된 표준 모듈에서 출발하세요.

이 교육이 향하는 결과검색·인용·답변 거부·권한·비용 평가가 있는 RAG 프로젝트

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.

수집·인덱싱·검색·인용·접근권한·운영 환경을 구현하고 평가합니다.

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

선수·대체·적용 범위 확인

구현: API·Git·테스트 / 기획·평가: 문서·데이터 준비
선택 확장은 포함 수업이 아닙니다. 기간·선수·자원에 맞춰 별도 편성합니다.

미리 살펴보는 주차별 수업

근거형 AI 서비스

선택한 과정의 수업 구성

8주 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

사용자·질문·범위 정하기

답해야 할 질문·비AI 대안·답하면 안 되는 질문을 정합니다. 문서 소유자·질문자·검토자와 접근 경계를 구분합니다.

남기는 결과물서비스 합의서·접근권한 기준

차시별 실습과 완료 기준

1차시 · 사용자와 질문
답해야 할 질문·비AI 대안·답하면 안 되는 질문을 정합니다.
산출물: 서비스 합의서
2차시 · 권한과 책임
문서 소유자·질문자·검토자와 접근 경계를 구분합니다.
산출물: 접근권한 기준

완료 확인 구현과 비개발 제품·평가 참여를 구분하고 RAG가 필요 없는 대안도 검토합니다.

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

2주 · 3–4차시

문서 권리·비교 기준 확인

출처·버전·사용권·갱신 주기·삭제 조건을 기록합니다. 현재 검색 또는 기본 프롬프트와 비교할 질문·정답 근거를 만듭니다.

남기는 결과물문서 원장·질문셋·비튜닝 기준선

차시별 실습과 완료 기준

1차시 · 문서와 권리 원장
출처·버전·사용권·갱신 주기·삭제 조건을 기록합니다.
산출물: 문서 원장
2차시 · 평가 기준선
현재 검색 또는 기본 프롬프트와 비교할 질문·정답 근거를 만듭니다.
산출물: 질문셋·비튜닝 기준선

완료 확인 B9-F 질문셋과 비교 기준을 구축 전에 마련하고 허가되지 않은 문서를 제외합니다.

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

3주 · 5–6차시

검색 단위·문서 처리 설계

제목·문단·표·메타데이터와 검색 단위의 관계를 정합니다. 질문에 필요한 근거가 검색되는지 확인합니다.

남기는 결과물버전 문서 묶음·검색 견본

차시별 실습과 완료 기준

1차시 · 문서 단위 설계
제목·문단·표·메타데이터와 검색 단위의 관계를 정합니다.
산출물: 문서 처리 명세
2차시 · 검색 견본 확인
질문에 필요한 근거가 검색되는지 확인합니다.
산출물: 버전 문서 묶음·검색 견본

완료 확인 비개발은 검색 설계·평가 견본, 개발은 선수 준비 후 처리 파이프라인을 구현합니다.

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

4주 · 7–8차시

검색과 인용 연결·중간 검토

근거·인용·모르는 경우의 보류를 응답 흐름에 연결합니다. 답변과 실제 원문이 일치하는지 질문셋으로 확인합니다.

남기는 결과물RAG/평가 시제품 v0.1

차시별 실습과 완료 기준

1차시 · 검색과 응답 연결
근거·인용·모르는 경우의 보류를 응답 흐름에 연결합니다.
산출물: RAG 또는 평가 시제품 v0.1
2차시 · 중간 근거 검토
답변과 실제 원문이 일치하는지 질문셋으로 확인합니다.
산출물: 중간 평가·수정표

완료 확인 앱 구현에는 B4 또는 동등 선수 증거가 필요하고 제품·평가 명세를 앱 완성으로 표현하지 않습니다.

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

5주 · 9–10차시

접근 거부·보류·갱신·삭제 시험

권한이 없는 문서·근거 부족 질문의 기대 동작을 시험합니다. 문서 버전 교체·삭제 후 오래된 근거의 처리 방법을 확인합니다.

남기는 결과물권한/답변 보류 시험·삭제 절차

차시별 실습과 완료 기준

1차시 · 권한과 답변 보류
권한이 없는 문서·근거 부족 질문의 기대 동작을 시험합니다.
산출물: 권한/답변 보류 시험
2차시 · 갱신과 삭제
문서 버전 교체·삭제 후 오래된 근거의 처리 방법을 확인합니다.
산출물: 갱신 기록·삭제 절차

완료 확인 검색 결과가 있다는 이유로 모든 사용자에게 문서를 보여주지 않습니다.

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

6주 · 11–12차시

근거·오답·비용·누출 평가

검색·답변·인용 오류를 분리해 비교합니다. 질문별 비용·지연·정보 노출·주입 시나리오를 확인합니다.

남기는 결과물평가 보고·비용/지연·보안 시험

차시별 실습과 완료 기준

1차시 · 근거와 오답 평가
검색·답변·인용 오류를 분리해 비교합니다.
산출물: 평가 보고
2차시 · 비용과 보안 시험
질문별 비용·지연·정보 노출·주입 시나리오를 확인합니다.
산출물: 비용/지연·보안 시험

완료 확인 정확성·인용·권한·비용을 별도 평가하며 단일 성공 예시로 전체 품질을 단정하지 않습니다.

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

7주 · 13–14차시

사용자 또는 분야 검토

대표사용자 또는 분야 코치가 실제 질문 맥락을 검토합니다. 오류 원인을 좁혀 수정하고 기존 평가를 재실행합니다.

남기는 결과물개선본·회귀 평가

차시별 실습과 완료 기준

1차시 · 사용 맥락 검토
대표사용자 또는 분야 코치가 실제 질문 맥락을 검토합니다.
산출물: 사용 검토 기록
2차시 · 개선과 회귀
오류 원인을 좁혀 수정하고 기존 평가를 재실행합니다.
산출물: 개선본·회귀 평가

완료 확인 분야 검토자의 역할과 한계를 기록하고 수정 후 기존 질문셋을 다시 확인합니다.

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

8주 · 15–16차시

작동·한계·운영 인계

문서 계약·시제품 또는 명세·질문셋·시험·사용법을 묶습니다. 답변·보류·권한·갱신·잔여 위험과 개선 방향을 설명합니다.

남기는 결과물서비스/제품 평가팩·평가셋·사용법

차시별 실습과 완료 기준

1차시 · 프로젝트 증거팩
문서 계약·시제품 또는 명세·질문셋·시험·사용법을 묶습니다.
산출물: 서비스/제품 평가팩·평가셋
2차시 · 인계와 판단 설명
답변·보류·권한·갱신·잔여 위험과 개선 방향을 설명합니다.
산출물: 사용법·운영 인계

완료 확인 개발은 RAG 앱·운영팩, 비개발은 제품·평가팩을 남깁니다. Agent·LoRA는 필수가 아닙니다.

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

평일 오전수요일 · 금요일 · 06:00–08:002시간씩 주 2회평일 야간화요일 · 목요일 · 21:00–23:002시간씩 주 2회일요일 집중일요일 · 07:00–11:00휴식을 포함한 4시간 편성

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.

이 과정·시간 조건으로 상담하기 이 조건의 로드맵 링크 선수 역량·교육 선택 가이드 →

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

K0 · LV0

목표·역할 진단 게이트

교육 구매자·비용 결정자·학습자·결과 사용자·승인자·평가자, 시작 기준, 공개 범위

내 목표에 맞는 모듈과 강의계획

근거형 AI 서비스

전체 모듈 지도

같은 목표, 선택한 방식으로 수행합니다.

근거형 AI 서비스

사용자·질문·범위 정하기

문서 권리·비교 기준 확인

검색 단위·문서 처리 설계

검색과 인용 연결·중간 검토

접근 거부·보류·갱신·삭제 시험

근거·오답·비용·누출 평가

사용자 또는 분야 검토

작동·한계·운영 인계

원하는 과정과 가능한 시간을 함께 확인합니다.

단계별로 무엇을 할 수 있게 되나요?

모듈 라이브러리

도구 교체와 이수 대체는 다릅니다.

도구는 바뀔 수 있습니다.

이미 갖춘 역량은 증명합니다.

조건이 없으면 보류합니다.

준비 과정과 평가의 연결

비개발 준비

개발 준비

모델 적응 준비