AI 실무 교육
복잡한 AI 개발 문제, 이해하고 직접 해결할 수 있도록.
개발자이자 강사 전현준입니다. 기술의 구조를 설명하고, 수강생이 직접 구현·수정·검증하는 수업을 설계-강의합니다.
만들기
필요한 것을 직접 만든다
도구 사용법을 익히고 내 업무에 필요한 것을 만듭니다. 나에게는 이미 꽤 쓸 만합니다.
공유
다른 사람이 쓰기 시작한다
만든 의도를 모르는 사람이 쓰고, 내 손으로 우회할 수 없는 문제가 생깁니다.
운영
권한·데이터·비용·장애를 책임진다
다른 사람이 의존하기 시작하면 개인용 도구와는 기준이 달라집니다.
인계
만든 사람이 없어도 돌아간다
개발 조직이 이해하고 검토하고 이어받을 수 있는 형태로 넘깁니다.
01 / 강의
강의
입문부터 FDE 양성까지 네 단계입니다. 모든 단계는 완성된 예제가 아니라 수강생이 직접 만들고 검증하는 실습으로 진행합니다.
입문 · 시간·형식 협의 · 개인 또는 팀
AI 에이전트·AI 코딩 입문
도구 사용부터 첫 자동화까지
수료 후 남는 것
내 업무에 쓰는 첫 AI 자동화 1개
이런 분에게
- AI 도구를 업무에 써보고 싶지만 어디서 시작할지 모르는 현업
- 코딩 없이 AI로 간단한 자동화를 만들어 보고 싶은 사람
- 팀 도입 전에 AI 에이전트가 무엇을 하는지 감을 잡고 싶은 리드
커리큘럼
4 ITEMS
- 01
AI 에이전트가 하는 일
검색과 요약을 넘어 작업을 실행하는 도구
- 02
AI 코딩 도구 첫 실습
만들고 싶은 것을 말로 설명하고 결과 확인하기
- 03
내 업무 자동화 하나
작은 것부터 끝까지 완성하기
- 04
되는 것과 안 되는 것
다음 단계로 넘어갈지 판단하는 기준
초-중급 · 약 21시간 · 온라인 · 평생소장 · 패스트캠퍼스
하네스 엔지니어링
Claude Code · Codex 완벽 가이드
수료 후 남는 것
반복 업무를 대신하는 나의 에이전트 하네스 1개
이런 분에게
- 업무를 가장 잘 아는 사람이, AI로 필요한 것을 직접 만들고 싶은 현업
- 개인용 자동화를 넘어 다른 사람이 이어받을 수 있는 형태로 정리하고 싶은 파워유저
- 팀에 에이전트 도입 기준이 필요한 리드
커리큘럼
5 ITEMS
- 01
하네스의 개념과 구조
왜 프롬프트가 아니라 시스템인가
- 02
반복 업무 정의
자동화 범위를 정하고 경계를 긋기
- 03
Skill·Subagent로 작업 나누기
한 에이전트에 모든 일을 넣지 않는 방법
- 04
데이터와 도구를 붙이는 방식
무작정 API·DB를 만들기보다, 계속 쓸 수 있게 저장하는 구조
- 05
검증·인계·책임의 경계
어디까지 직접 책임지고, 언제 개발 조직과 연결할지
고급 · 약 24시간 · 4주 오프라인 · 팀 대상 · 패스트캠퍼스
AgentOps 워크숍
실무 Agentic AI 시스템을 위한 설계·개발·운영
수료 후 남는 것
평가와 모니터링이 붙은 에이전트 시스템 1세트
이런 분에게
- 사내에 퍼진 개인 도구를, 함께 쓸 수 있는 시스템으로 올리고 싶은 실무 팀
- 평가, 모니터링, 장애 대응까지 같이 보고 싶은 리드
- 현업이 만든 결과물을 개발 조직이 검토하고 이어받을 기준을 맞추고 싶은 조직
커리큘럼
5 ITEMS
- 01
함께 쓰기 위한 운영 기준
공유한 것과 운영할 수 있는 것을 나누는 조건
- 02
평가와 회귀
잘 되는 날을 재현 가능하게 만들기
- 03
데이터·권한·비용
다른 시스템과 일관되게 관리할 수 있는 형태인지
- 04
모니터링과 복구
문제가 생겼을 때 원인을 보고 되돌릴 수 있는지
- 05
인수인계
만든 사람이 없어도 팀이 유지할 수 있게
FDE · 시간·형식 협의 · 개발자 대상
FDE 양성 과정
현장에서 AI로 문제를 끝까지 해결하는 엔지니어
수료 후 남는 것
현장 과제를 정의·구현·인계까지 끝낸 경험
이런 분에게
- Forward Deployed Engineer로 일하거나 전환을 준비하는 개발자
- 고객·사업부 현장에 들어가 AI로 결과를 만들어야 하는 엔지니어
- FDE 역할을 도입하거나 키우려는 조직
커리큘럼
4 ITEMS
- 01
FDE가 하는 일
현장에 들어가 문제를 끝까지 해결하는 역할의 기준
- 02
요구 정의와 스코핑
모호한 요청을 검증 가능한 문제로 바꾸기
- 03
AI 기반 빠른 구현
프로토타입에서 동작하는 결과물까지
- 04
배포와 인계
현장에 남고 다음 사람이 이어받을 수 있는 형태
02 / 이력
레퍼런스
고객명과 내부 정보는 승인 범위에 따라 비식별화합니다. 고객 내부 성과를 강사의 성과로 적지 않습니다.
- YEAR2026라이브 강의패스트캠퍼스
FDE Academy Track A — Applied AI 모듈
- YEAR2026과정 설계KARA
연구자 대상 Agentic Research 과정(16H) 설계
- YEAR2025온라인 코스패스트캠퍼스
하네스 엔지니어링: Claude Code·Codex 완벽 가이드 (21H)
- YEAR2025오프라인 워크숍패스트캠퍼스
실무 Agentic AI 시스템을 위한 AgentOps 워크숍 (24H)
- YEAR2025공동 강의 · QA패스트캠퍼스
조대협의 항로 2 — 실전 LLM 애플리케이션 개발 로드맵
- YEAR2025라이브 토크테디노트
sLM·LangGraph 실무 라이브 / MCP·A2A 엔터프라이즈 집중탐구
- YEAR—기업 교육비식별
다수 대기업 B2B 오프라인 교육
03 / 강사
전현준
현업 개발자 · Agentic AI 전문 강사
전현준“개인의 실험이 조직의 자산이 되고, 그 자산이 다시 다음 실험의 기반이 됩니다. 모든 구성원을 개발자로 만드는 교육이 아닙니다.”
개발자이자 강사 전현준입니다. 기술의 구조를 설명하고, 수강생이 직접 구현·수정·검증하는 수업을 설계-강의합니다.
04 / FAQ
자주 묻는 질문
교육 담당자가 먼저 묻는 질문을 모았습니다. 강의별 질문은 각 강의 페이지에 있습니다.