서울대 AI4PM: AI 에이전트 전문가로 거듭나는 1년의 여정 (AX Learning Roadmap)

안녕하세요. 오늘은 '서울대 AI4PM AX Learning Roadmap'의 전체 커리큘럼과 AX전문가를 지원하기 위한 서울대EPM과 매직에꼴의 학습 지원과 NFN이 후원 제공하는 Learning Platform 을 통해 교육에 대한 자세한 내용을 소개해 드립니다.

이 로드맵은 단순한 이론 학습을 넘어, 상반기(기반 구축 및 서비스 기획)와 하반기(AI 에이전트 심화 및 실전 프로젝트)로 나뉘어 기획자, 개발자, 그리고 전략가의 역량을 모두 갖춘 AX(AI Transformation) 전문가를 양성하도록 설계되어 진행된 교육 컨텐츠입니다.

구체적으로 어떤 컨텐츠들이 학습 동영상을 통해 배우게 되는지, 마인드맵에 담긴 1년 과정을 하나하나 풀어드립니다.

🚩 Part 1. 상반기 (1~6개월): AI 서비스 기획과 엔지니어링 기초 완성

상반기는 생성형 AI의 원리를 이해하고, 실제 서비스를 기획하여 프로토타입까지 구현해보는 '기반 다지기' 단계입니다.

1. 생성형 AI 기술의 이해와 기초

가장 먼저 AI의 기본 개념을 정립합니다.

• 생성형 AI의 역사와 소개: AI 발전 흐름 파악

• LLM의 작동 원리: 토큰(Token), 임베딩(Embedding) 등 핵심 개념

• RAG(검색 증강 생성)의 이해: 환각 현상을 줄이고 정확도를 높이는 기술

• LLM 서비스 구조: 프롬프트부터 결과물 생성까지의 파이프라인 이해

2. 협업을 위한 SW 엔지니어링 도구

혼자 개발하는 것이 아니라 '팀'으로 일하는 법을 배웁니다.

• Git & Github: 형상 관리 및 소스코드 버전 관리

• Agile 방법론: 빠르게 개발하고 피드백을 반영하는 협업 방식

• Jira & Confluence: 실무에서 사용하는 프로젝트 관리 및 문서화 도구

3. AI 서비스 기획과 마케팅 (PM 역량)

기술을 상품화하는 기획력과 비즈니스 전략을 수립합니다.

• LLM 서비스 기획: 요구사항 정의서 작성, 시나리오 설계, UX/UI 디자인 (Figma)

• LLM 서비스 마케팅: 시장 조사, 페르소나 설정, 마케팅 퍼널 설계, 비즈니스 모델(BM) 수립

• 노코드(No-code) 도구 활용: Bubble.io 등을 활용한 빠른 MVP 제작

4. 개발 실무: 프롬프트부터 서버 배포까지

실제 서비스를 구현하기 위한 핵심 개발 스킬을 익힙니다.

• Prompt Engineering: 기본 기법부터 보안(Jailbreaking 방지) 및 고도화 전략

• 나만의 Local LLM: Ollama 등을 활용한 로컬 모델 구축 및 미세조정(Fine-tuning) 기초

• AI 코딩 어시스턴트: Cursor IDE 등을 활용한 AI 기반 코딩 효율화

• Python 프로그래밍: 기본 문법, 크롤링, Streamlit을 이용한 웹 데모 제작

• 서버 및 DB: AWS EC2 클라우드 구축, Docker 컨테이너, SQL 및 Vector DB 활용

5. 상반기 파이널: 해커톤 & MVP

• 팀 빌딩 및 아이디어 피칭: 실제 팀을 꾸려 아이디어를 구체화

• MVP 개발 및 배포: 실제 작동하는 서비스 완성

• IR 피칭 및 데모데이: 투자자 및 청중 앞에서 서비스 발표

🚩 Part 2. 하반기 (7~12개월): AI 에이전트(Agent) 심화 및 실전 AX

하반기는 단순 챗봇을 넘어 스스로 생각하고 행동하는 **'AI 에이전트'**를 구현하고, 기업의 AI 전환(AX)을 주도할 수 있는 **'전문가 역량'**을 완성합니다.

1. AI Agent 이론 및 프레임워크

최신 AI 트렌드인 에이전트 기술을 깊이 있게 다룹니다.

• AI Agent의 이해: 에이전트의 정의, 자율성, 추론 능력에 대한 이론

• LangChain & LangGraph: 에이전트 개발을 위한 핵심 프레임워크 학습 및 실습

• CrewAI (Multi-Agent): 여러 개의 AI가 역할을 나눠 협업하는 멀티 에이전트 시스템 구축

2. 에이전트 개발 및 최적화

배운 기술을 활용해 고성능 에이전트를 개발합니다.

• Agent 기능 구현: 도구(Tools) 사용, 메모리(Memory) 관리, RAG 연동

• 평가 및 모니터링: LangSmith를 활용한 트레이싱, 디버깅 및 성능 평가

• 실전 응용: 실제 비즈니스 시나리오에 에이전트 기술 적용

3. 데이터 분석 및 사용자 경험 (HCI)

AI 서비스의 질을 높이는 데이터 역량과 사용자 관점을 더합니다.

• HCI와 미래 경험: AI 인터페이스 설계, 사용자 심리 및 상호작용 디자인

• Data Driven (ADA): 파이썬 및 엑셀을 활용한 데이터 분석, 시각화, 인사이트 도출

4. 하반기 파이널: 실전 프로젝트 & 전문가 브랜딩

1년간의 학습을 집대성하여 커리어로 연결합니다.

• AX 실전 프로젝트: 주제 선정부터 멀티 에이전트(CrewAI) 시스템 구현 및 배포

• 논문 및 특허: 기술적 성과를 바탕으로 논문 작성 및 AI 관련 특허 출원 전략 수립

• 기업 AX 컨설팅: 기업의 AI 도입 수준 진단 및 로드맵 제안 (컨설턴트 역량)

• 커리어 멘토링: 포트폴리오 작성, 모의 면접, AI 분야 취업/창업 가이드

🎓 체계적인 커리큘럼이 만드는 확실한 성장

서울대 AI4PM AX Learning Roadmap은 보시는 것처럼 '기획-개발-전략'이 촘촘하게 연결되어 있는 학습 컨텐츠입니다.

• 상반기: AI 서비스의 End-to-End 개발 과정을 경험하며 기본기를 다지고,

• 하반기: AI Agent와 데이터 분석 등 심화 기술을 통해 시장에서 요구하는 High-End 역량을 확보합니다.

막연했던 AI 학습, 이 체계적인 로드맵과 함께라면 집중할 경우 한달만에 최근 1년의 AI의 흐름과 역량을 배양한 뒤 여러분은 대체 불가능한 전문가가 되어 있을 것입니다.

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