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

재직자 AI 마케터

목표와 선수 조건을 확인하고, 준비된 표준 모듈에서 출발하세요.

이 교육이 향하는 결과브랜드 맥락과 지표가 연결된 캠페인 운영팩 1개

전체 모듈 지도

공통·핵심 15개 · 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.

리서치 원장, 브랜드 맥락, 콘텐츠 승인 흐름과 대시보드를 연결합니다.

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

선수·대체·적용 범위 확인
  • 파일·표·데이터 읽기. 개발 확장은 API·Git 준비
  • 선택 확장은 포함 수업이 아닙니다. 기간·선수·자원에 맞춰 별도 편성합니다.
  • 관리형 웹 출판으로 대체할 수 있습니다. 네트워크·도메인·권리·검증 개념은 생략하지 않습니다.
미리 살펴보는 주차별 수업

재직자 AI 마케터

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

캠페인·고객·목표 정하기

문제·대상·채널과 AI/비AI 역할을 정합니다. 측정할 지표·분모·기간과 브랜드 승인자를 정합니다.

남기는 결과물범위 합의서·기준 지표·채널 권한
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 고객과 캠페인 범위

    문제·대상·채널과 AI/비AI 역할을 정합니다.

    산출물: 캠페인 범위 합의서

  2. 2차시 · 지표와 승인자

    측정할 지표·분모·기간과 브랜드 승인자를 정합니다.

    산출물: 기준 지표·채널 권한

완료 확인 실제 집행·매출을 가정하지 않고 캠페인 목표·권한·기준 지표를 분리합니다.

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

2주 · 3–4차시

시장 근거와 브랜드 맥락

고객 문제·대안·자료 출처를 원장에 기록합니다. 말투·핵심 약속·금지 주장·출처 기준을 문서화합니다.

남기는 결과물리서치 원장·브랜드 지시팩
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 시장 근거 정리

    고객 문제·대안·자료 출처를 원장에 기록합니다.

    산출물: 리서치 원장

  2. 2차시 · 브랜드와 평가 기준

    말투·핵심 약속·금지 주장·출처 기준을 문서화합니다.

    산출물: 브랜드 지시팩·B9-F 기준

완료 확인 사실·가설·교육용 예시를 구분하고 제작 전 주장 검증 기준을 정합니다.

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

3주 · 5–6차시

메시지·콘텐츠·출처 검토

고객 질문에 답하는 메시지와 채널별 초안을 만듭니다. 출처·이미지 권리·개인정보·브랜드 승인 조건을 점검합니다.

남기는 결과물초안·주장/출처/권리 점검표
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 메시지와 콘텐츠

    고객 질문에 답하는 메시지와 채널별 초안을 만듭니다.

    산출물: 콘텐츠 초안

  2. 2차시 · 주장과 권리 검사

    출처·이미지 권리·개인정보·브랜드 승인 조건을 점검합니다.

    산출물: 주장/출처/권리 점검표

완료 확인 AI가 제시한 통계·효능·후기를 검증 없이 실제 사실처럼 쓰지 않습니다.

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

4주 · 7–8차시

소개 페이지·측정 화면 연결

요청 흐름·도메인·HTTPS·호스팅 개념을 소개 페이지와 연결합니다. 제목·질문 답변·원문 근거·측정 항목을 확인하고 화면을 시연합니다.

남기는 결과물캠페인 v0.1·중간 시연
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 웹 동작과 소개 페이지

    요청 흐름·도메인·HTTPS·호스팅 개념을 소개 페이지와 연결합니다.

    산출물: 소개 페이지·웹 구조표

  2. 2차시 · 발견성과 측정 화면

    제목·질문 답변·원문 근거·측정 항목을 확인하고 화면을 시연합니다.

    산출물: 캠페인 v0.1·측정 견본

완료 확인 관리형 출판은 B4 구현을 강제하지 않으며 비공개 미리보기로 구조·측정만 검증합니다.

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

5주 · 9–10차시

제작·검토·승인 흐름 구축

요청·초안·검수·수정·승인 담당과 자료 위치를 정합니다. 게시 전 누락·깨진 연결·권리·접근 범위를 시험합니다.

남기는 결과물운영흐름·비공개 미리보기
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 제작 운영 설계

    요청·초안·검수·수정·승인 담당과 자료 위치를 정합니다.

    산출물: 운영흐름

  2. 2차시 · 미리보기 검토

    게시 전 누락·깨진 연결·권리·접근 범위를 시험합니다.

    산출물: 비공개 미리보기·검토 기록

완료 확인 초안·검수·승인·공개를 별도 상태로 두며 실제 게시를 수료 조건으로 강제하지 않습니다.

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

6주 · 11–12차시

측정·품질·오류 대응 점검

이벤트·분모·중복·제외 대상을 지표 사전에 기록합니다. 오류 콘텐츠의 중단·수정·재검수 및 비용 상한을 정합니다.

남기는 결과물지표 정의·시험·비용·복구 문서
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 측정 정의 확인

    이벤트·분모·중복·제외 대상을 지표 사전에 기록합니다.

    산출물: 지표 정의·시험 기록

  2. 2차시 · 운영 위험과 복구

    오류 콘텐츠의 중단·수정·재검수 및 비용 상한을 정합니다.

    산출물: 비용·복구 문서

완료 확인 견본 지표를 실제 성과로 표현하지 않고 검색순위·AI 인용을 보장하지 않습니다.

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

7주 · 13–14차시

대표사용자 또는 코치 검토

고객 질문에 답하는지 대표사용자 또는 코치가 확인합니다. 근거와 반례를 확인한 뒤 사람이 메시지와 구조를 수정합니다.

남기는 결과물리뷰·수정 콘텐츠·기준선 비교
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 콘텐츠 사용 검토

    고객 질문에 답하는지 대표사용자 또는 코치가 확인합니다.

    산출물: 리뷰 기록

  2. 2차시 · 콘텐츠 수정

    근거와 반례를 확인한 뒤 사람이 메시지와 구조를 수정합니다.

    산출물: 수정 콘텐츠·기준선 비교

완료 확인 검토자의 역할과 자료 범위를 밝히고 의견과 실제 관측을 구분합니다.

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

8주 · 15–16차시

결과·한계·운영 인계

브랜드 맥락·콘텐츠·승인 기록·측정 정의를 연결합니다. 관측 데이터와 보고 견본을 구별하고 다음 운영 절차를 설명합니다.

남기는 결과물캠페인팩·성과보고 견본·회고
차시별 실습과 완료 기준
  1. 1차시 · 캠페인팩 정리

    브랜드 맥락·콘텐츠·승인 기록·측정 정의를 연결합니다.

    산출물: 최종 캠페인팩

  2. 2차시 · 성과와 한계 설명

    관측 데이터와 보고 견본을 구별하고 다음 운영 절차를 설명합니다.

    산출물: 성과보고 견본·인계·회고

완료 확인 캠페인 운영팩·콘텐츠·측정 정의·인계를 남기며 매출이나 ROAS 성과를 보장하지 않습니다.

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.