책임교수·학과·교육 담당자
대학 AI 교육, 학과부터 설계하는 이유
같은 AI 기술을 배워도 전공에 따라 다루는 문제와 결과물은 다릅니다. 학생이 배워야 할 내용을 먼저 정하고, 대학의 학사·평가·결과보고 조건에 맞춰 수업을 구성합니다.
가이드 읽기 →KAAI LEARNING GUIDES
무엇부터 배워야 할지, 비개발자도 참여할 수 있는지, 어떤 결과물을 만들게 되는지 확인하고 나에게 맞는 과정을 찾아보세요.
책임교수·학과·교육 담당자
같은 AI 기술을 배워도 전공에 따라 다루는 문제와 결과물은 다릅니다. 학생이 배워야 할 내용을 먼저 정하고, 대학의 학사·평가·결과보고 조건에 맞춰 수업을 구성합니다.
가이드 읽기 →AI 활용을 시작하는 재직자·개인
네. 문서·표·콘텐츠와 코드 없이 만드는 업무 흐름도 프로젝트가 됩니다. 개발 경험에 맞는 결과물을 선택하고, 직접 만든 내용과 검토 과정을 바탕으로 피드백받습니다.
가이드 읽기 →개발자·기술기획자·프로젝트 담당자
세 기술은 반드시 순서대로 배우는 단계가 아닙니다. 근거검색이 필요한지, 도구 실행이 필요한지, 모델의 행동을 학습으로 바꿀 근거가 있는지에 따라 선택합니다.
가이드 읽기 →로컬 AI·Private AI를 준비하는 개발자
KAAI에서는 모델 운용과 실행환경 재현을 다른 모듈로 다룹니다. 로컬 AI를 쓴다는 사실만으로 안전·권리·운영이 해결되지는 않습니다.
가이드 읽기 →마케터·웹 제작자·교육 담당자
고객의 질문에 답하는 공개 본문과 이해하기 쉬운 구조를 먼저 만듭니다. 검색과 AI 답변에서 발견되는 일은 설정 완료만으로 보장되지 않습니다.
가이드 읽기 →모든 학습자·교수자·프로젝트 운영자
AI 윤리는 용어를 외우는 대신 현재 프로젝트에서 자료·권리·영향·사람의 책임을 판단하고 기록하는 수행으로 평가합니다.
가이드 읽기 →