[모집] 2026년 제조 AI 실무 활용 재직자 무료교육 교육생 모집 안내

교육과정 구성

• STEP 1 (초급): 제조 AI 이해 및 적용사례 - 1일(8시간) × 4회
• STEP 2 (입문): 제조 데이터 분석 및 수율 최적화 - 2일(16시간) × 4회
• STEP 3 (활용): 제조 공정 및 실무 업무 자동화(PBL) - 2일(16시간) × 4회
• STEP 4 (고급): LLM/RAG 기반 제조 챗봇 개발 - 5일(40시간) × 2회

STEP1 교육일정

• 2026-05-28
• 2026-06-25
• 2026-08-27
• 2026-09-17

STEP2 교육일정

• 2026-05-26~27
• 2026-06-01~02
• 2026-08-10~11
• 2026-09-14~15

STEP3 교육일정

• 2026-06-25~26
• 2026-07-15~16
• 2026-09-21~22
• 2026-10-15~16

STEP4 교육일정

• 2026-07-27~31
• 2026-10-26~30

주요 교육내용

• AI 기본 개념 및 생성형 AI
• 제조 데이터 분석 및 불량 예측
• AI 기반 품질 검사·설비 점검 자동화
• 생성형 AI 에이전트 개발
• LLM 프롬프트 엔지니어링
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구축
• 제조 챗봇 개발 및 배포
• 현장 문서(매뉴얼·도면) 기반 AI 시스템 구현

STEP1 시간

1일 8시간

STEP1 목표

AI 기본 개념 및 기술 트렌드 이해

STEP2 시간

2일 16시간

STEP2 목표

제조 공정 데이터의 구조와 특징 이해, 공정 개선 방향 도출

STEP3 시간

2일 16시간

STEP3 목표

생성형 AI 기반 업무 자동화 원리 이해, 단계별 자동화 방법 학습

STEP4 시간

5일 40시간

STEP4 목표

• LLM과 RAG의 작동 원리 이해, AI 제조 분야 답변 과정 체험
• 실제 사내 매뉴얼·도면을 파싱하고 최적화하여 전처리 파이프라인 완성

실습 프로젝트

• 품질 검사 자동 판정 시스템
• 설비 점검 보고서 생성기
• 생산 일보 자동화
• 견적 자동 회신 에이전트
• 제조 설비 매뉴얼 기반 RAG 챗봇
• 도면·이미지 연동 챗봇
• 최종 팀 프로젝트 (실 문서 기반)

기술스택

• Python
• Streamlit
• LangChain
• OpenAI API / 로컬 LLM
• Google Cloud API
• Claude API
• Chroma DB
• Ollama

강의방식

• 이론
• 실습
• PBL(프로젝트 기반 학습)
• 팀 프로젝트
• 1:1 코칭

수료방식

최종 발표 및 수료증 수여