• - AI 간단 역사, AI의 한계, AI 시대에 우리가 할 수 있는 일, AI 시대의 흐름
• - Agentic Workflow의 개념 및 중요성
• - Agentic Workflow 설계 원칙

• - Claude의 특징과 장점, 주요기능 소개(맥락 이해, 퀄리티 높은 글 생성, 코드 해석 및 생성 능력 등)
• - Artifact 기능 소개: 코드, 문서 등의 효율적 관리와 공유 가능
• - Projects 기능 소개: 복잡한 작업의 체계적 관리
• - AI 직원 만들기: Agentic Workflow 프롬프트팀, 나만의 마케팅팀, 나만의 코딩팀

• - Chat GPT의 특성과 장점, 주요기능 소개 (데이터분석, 이미지 생성, 콘텐츠 생성, 음성기능, 데스크탑 기능 등)
• - GPT Store 설명
• - GPTs 만들기 설명 : Instructions, Actions, Knowledge 기능 위주 설명
• - AI 직원 만들기 (강사와 함께 하는 실습)
     • 나만의 데이터 분석팀 만들기 (네이버, 구글 연동)
     • 나만의 유튜브 컨텐츠팀 만들기 (유튜브 연동)
     • 나만의 일정 매니저 만들기 만들기 (Zapier 연동)

• - API에 대한 기본 설명
• - Anthrophic Consoler과 Streamlit을 활용한 간단한 AI 기반 웹앱 만들기
     • 강사와 함께 하는 실습 – ‘나만의 AI 인사팀 만들기’
• - OpenAI Assistant API, Gemini API와 Streamlit을 활용하여 간단한 AI 기반 웹앱 만들기
     • 강사와 함께 하는 실습 – ‘나만의 AI 교육팀 만들기’

• - 나만의 dataset으로 Llama 3.1 Fine tuning 해보기
• - Msty, Hugging Face Assistants로 여러 Open-source AI 사용해보기
     • 미드저니 및 동영상 생성 AI를 활용한 나만의 디자인팀 만들기

※ 2~5교시 동안 만든 AI 직원을 활용해서, 평소에 해결하고 싶었던 문제를 해결하는 시간

• - Claude Projects 만들기
• - Actions를 연동한 GPTs 만들기
• - Claude API를 활용한 웹앱 만들기
• - Hugging Face Assistants 만들기
• - 각자 스스로 정리해보는 시간
• - 시간 종료 후에는 강사가 만든 결과물을 공유해드립니다.


• ■ 결과 공유 및 피드백
• - 참가자 만든 결과물과 강사의 결과물 각자 비교
• - 강사의 피드백과 Q&A
• - 우수 결과물 선정 및 선물 증정


• ■ 결론
• - 수업 내용 요약
• - AI 시대를 살아가는 우리의 '워크 마인드'란?

(※ 모든 실습은 개별 실습이 아닌 강사와 함께 진행되며 비전공자, 초보자도 할 수 있습니다.)