AI 마스터십 부트캠프: 제로에서 에이전트 아키텍트까지
초보자부터 AI 에이전트 아키텍트로 전환하는 데 중점을 둔 5회 세션 집중 부트캠프입니다. 커리큘럼은 프롬프트 엔지니어링을 위한 'BRIC' 프레임워크, 독서 및 유행하는 콘텐츠 작성 가속화, 엑셀과 파워포인트를 활용한 업무 자동화, 검색 증강 생성(RAG)을 이용한 '제2의 뇌' 구축, 그리고 자율적인 디지털 직원 만들기 등을 포함합니다.
강좌 개요
📚 콘텐츠 요약
초보자들을 인공지능 에이전트 아키텍트로 변화시키는 5회차 집중형 부트캠프입니다. 커리큘럼은 프롬프트 엔지니어링을 위한 'BRIC' 프레임워크, 독서 및 바이럴 콘텐츠 작성 가속화, 엑셀과 파워포인트에서의 업무 자동화, 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용한 '제2의 뇌' 구축, 그리고 자율적인 디지털 직원 창출에 대해 다룹니다.
기본적인 프롬프트 엔지니어링부터 복잡한 업무 워크플로우를 자동화하는 자율 에이전트까지 인공지능을 완전히 익히는 종합 안내서.
🎯 학습 목표
- 프롬프트 엔지니어링 마스터리: BRIC 프레임워크, 도구 선택 전략, 소수 예시 프롬프팅 같은 고급 기법을 활용하여 일반적인 AI 출력물을 제거합니다.
- 콘텐츠 가속화: "콘텐츠 알케미" 기술을 습득하여 밀도 높은 문서를 즉시 요약하고, 스타일 DNA 추출을 통해 인간처럼 들리는 바이럴 콘텐츠를 생성합니다.
- 업무 자동화: AI를 이용해 복잡한 엑셀 수식과 완전한 파워포인트 프레젠테이션을 단 몇 분 만에 생성함으로써 반복적이고 번거로운 작업을 없앱니다.
- 지식 관리: RAG 기술을 사용해 '제2의 뇌'를 구축하여 환각 현상(홀루시네이션)을 해결하고, 비공개 데이터에 안전하게 접근할 수 있게 합니다.
- 에이전트 아키텍처: 다단계 워크플로우를 수행하고 실시간 웹과 상호작용할 수 있는 자율적인 '디지털 직원'을 설계, 구현, 배포합니다.
수업 共 5 课时 · 预计 20.0h
수업
Lesson
This lesson teaches you to optimize AI performance by matching specific tasks to the right model architecture and using the BRIC framework to provide essential structural context. You will also learn how to use few-shot prompting to refine the AI's output style, ensuring your results are both accurate and tailored to your professional needs.
This lesson introduces the Content Alchemy Framework, a methodology for rapidly transforming dense information into strategic intelligence by prioritizing high-speed synthesis and human-centric stylization. Students learn to move beyond passive reading by using the Info Juicer process and recursive prompting to extract actionable insights while maintaining a unique, professional voice.
This lesson explores the shift from manual, syntax-heavy office tasks to intent-based productivity, where AI acts as a translator for complex Excel formulas and automated slide deck creation. By adopting an architectural mindset, you will learn to leverage natural language to direct AI agents, allowing you to focus on high-level business logic and strategic storytelling rather than technical execution.
This lesson introduces Retrieval-Augmented Generation (RAG) as a method to eliminate AI hallucinations by grounding responses in your own curated documents rather than relying on internal training data. You will learn how to transition from prompt engineering to source engineering using tools like NotebookLM to build a reliable, verifiable "Second Brain" for personal and enterprise knowledge management.
This lesson explores the transition from passive chatbots to autonomous agents by integrating planning, memory, and tool-based execution into a recursive workflow. Students will learn how to design multi-step processes that enable AI to interact with real-world data and self-correct through sequential logic.