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S 전자는 임직원들의 QA 역량을 높이고 AI 기반 업무 혁신(AX)을 달성하기 위해 AI 기술 도입을 계획했습니다. 이를 위해, 부서원들이 초거대 이미지 생성 모델(LVM)을 업무에 효과적으로 적용하고, 그 성과를 확인할 수 있도록 AI에 대한 이해도를 높이는 교육이 필요했습니다. 이 교육 프로그램은 단순한 이론 학습을 넘어, 직원들이 실제 업무에 AI를 적용해 변화를 직접 경험할 수 있도록 설계되었습니다.
AI 프로젝트를 기획하기 위해서는, 조직의 업무 특정과 문제 해결에 적합한 AI 기술을 이해하고 적용하는 과정이 필요해요. 왜냐하면 AI 모델마다 각각의 강점과 제약이 있기 때문입니다.
예를 들어 같은 이미지 생성 모델이라도, Stable Diffusion은 디테일한 이미지를 생성하는 데 강점이 있어 고해상도가 필요한 의료, 영화 산업 등에 활용되곤 해요. 반면 DALL-E은 창의적인 이미지를 잘 생성해 패션이나 마케팅 분야에서 많이 사용되는 모델입니다. 프로젝트의 성격에 적합한 AI 모델을 사용하지 않으면 기대한 만큼의 성능이 나오지 않거나, 불필요하게 많은 운영 비용을 지불해야 할 수 있어요.
각 AI 모델의 특성과 실제 업무에 대한 적합성, 성능 평가 방법 등을 명확히 이해하고 선정하는 과정이 AI 프로젝트 성공의 핵심입니다. 이를 통해 실질적으로 업무 프로세스를 개선하고 효율성을 향상시킬 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.
따라서 S 전자는 에이블캠퍼스와 함께 AI 기술로 업무 프로세스를 개선할 수 있는 실무 특화 교육 프로그램을 만들어 보기로 했습니다.
1) 비전문가도 쉽게 따라할 수 있는 실습 환경
에이블캠퍼스가 직접 작성한 파이썬 코드와 코랩 실습 환경을 제공해 AI를 개발해본 경험이 없는 임직원들도 부담없이 실습에 집중할 수 있었어요.
2) 고객사의 특성에 적합한 맞춤형 커리큘럼 기획
QA의 경우 품질을 보증하기 위해 정밀한 테스트를 하는 것이 매우 중요해요. 따라서 업무 특성에 적합한 AI 모델을 중점적으로 교육하여 좀더 업무에 활용할 수 있는 AI 활용 방안을 강구할 수 있었어요.
이번 교육에서는 초거대 이미지 생성 모델(LVM)의 발전 역사와 원리, 모델 평가 방법을 배우며, AI가 실제로 어떻게 이미지를 생성하는지에 대해 살펴봤어요. 업무에서 발생하는 문제들을 해결하기 위한 다양한 방법 중 이미지 생성 AI를 어떻게 적용할 수 있을지 고민하는 시간이었죠.
이 과정을 통해 실무에서 AI를 어떻게 적용할 수 있을지 고민하며, 이미지 생성 AI 기술을 업무에 효과적으로 활용할 수 있는 기초적인 이해를 높이는 데 중점을 두었습니다.
이번 교육에서는 코딩을 모르는 임직원들도 쉽게 활용할 수 있도록 에이블캠퍼스에서 직접 코드를 개발해 바로 실습이 가능한 교육 환경을 제공했어요. 먼저, 이미지 생성 실습을 통해 텍스트를 바탕으로 AI가 이미지를 어떻게 생성하는지 경험했습니다. 이후, 다양한 성능 평가 지표를 통해 생성된 이미지의 품질과 유사도, 정확도를 평가해보는 실습을 진행했습니다.
그 결과 교육생들은 AI 개발에서부터 성능 평가까지의 전 과정을 경험하며, 실제 업무에서 AI 기술을 어떻게 적용할 수 있을지 감을 잡을 수 있었어요.
카이스트 AI 대학원 석사 출신의 전문 강사가 직접 제작해 제공하는 전문적인 강의에 만족했어요.
S 전자는 임직원들의 QA 역량을 높이고 AI 기반 업무 혁신(AX)을 달성하기 위해 AI 기술 도입을 계획했습니다. 이를 위해, 부서원들이 초거대 이미지 생성 모델(LVM)을 업무에 효과적으로 적용하고, 그 성과를 확인할 수 있도록 AI에 대한 이해도를 높이는 교육이 필요했습니다. 이 교육 프로그램은 단순한 이론 학습을 넘어, 직원들이 실제 업무에 AI를 적용해 변화를 직접 경험할 수 있도록 설계되었습니다.
AI 프로젝트를 기획하기 위해서는, 조직의 업무 특정과 문제 해결에 적합한 AI 기술을 이해하고 적용하는 과정이 필요해요. 왜냐하면 AI 모델마다 각각의 강점과 제약이 있기 때문입니다.
예를 들어 같은 이미지 생성 모델이라도, Stable Diffusion은 디테일한 이미지를 생성하는 데 강점이 있어 고해상도가 필요한 의료, 영화 산업 등에 활용되곤 해요. 반면 DALL-E은 창의적인 이미지를 잘 생성해 패션이나 마케팅 분야에서 많이 사용되는 모델입니다. 프로젝트의 성격에 적합한 AI 모델을 사용하지 않으면 기대한 만큼의 성능이 나오지 않거나, 불필요하게 많은 운영 비용을 지불해야 할 수 있어요.
각 AI 모델의 특성과 실제 업무에 대한 적합성, 성능 평가 방법 등을 명확히 이해하고 선정하는 과정이 AI 프로젝트 성공의 핵심입니다. 이를 통해 실질적으로 업무 프로세스를 개선하고 효율성을 향상시킬 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.
따라서 S 전자는 에이블캠퍼스와 함께 AI 기술로 업무 프로세스를 개선할 수 있는 실무 특화 교육 프로그램을 만들어 보기로 했습니다.
1) 비전문가도 쉽게 따라할 수 있는 실습 환경
에이블캠퍼스가 직접 작성한 파이썬 코드와 코랩 실습 환경을 제공해 AI를 개발해본 경험이 없는 임직원들도 부담없이 실습에 집중할 수 있었어요.
2) 고객사의 특성에 적합한 맞춤형 커리큘럼 기획
QA의 경우 품질을 보증하기 위해 정밀한 테스트를 하는 것이 매우 중요해요. 따라서 업무 특성에 적합한 AI 모델을 중점적으로 교육하여 좀더 업무에 활용할 수 있는 AI 활용 방안을 강구할 수 있었어요.
이번 교육에서는 초거대 이미지 생성 모델(LVM)의 발전 역사와 원리, 모델 평가 방법을 배우며, AI가 실제로 어떻게 이미지를 생성하는지에 대해 살펴봤어요. 업무에서 발생하는 문제들을 해결하기 위한 다양한 방법 중 이미지 생성 AI를 어떻게 적용할 수 있을지 고민하는 시간이었죠.
이 과정을 통해 실무에서 AI를 어떻게 적용할 수 있을지 고민하며, 이미지 생성 AI 기술을 업무에 효과적으로 활용할 수 있는 기초적인 이해를 높이는 데 중점을 두었습니다.
이번 교육에서는 코딩을 모르는 임직원들도 쉽게 활용할 수 있도록 에이블캠퍼스에서 직접 코드를 개발해 바로 실습이 가능한 교육 환경을 제공했어요. 먼저, 이미지 생성 실습을 통해 텍스트를 바탕으로 AI가 이미지를 어떻게 생성하는지 경험했습니다. 이후, 다양한 성능 평가 지표를 통해 생성된 이미지의 품질과 유사도, 정확도를 평가해보는 실습을 진행했습니다.
그 결과 교육생들은 AI 개발에서부터 성능 평가까지의 전 과정을 경험하며, 실제 업무에서 AI 기술을 어떻게 적용할 수 있을지 감을 잡을 수 있었어요.
카이스트 AI 대학원 석사 출신의 전문 강사가 직접 제작해 제공하는 전문적인 강의에 만족했어요.
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