01
AI 기초 개념 — 무엇이 되고 무엇이 안 되는가
모델이 어떻게 답을 만드는지 알면, 어디까지 맡길지 판단할 수 있습니다.
- 토큰·맥락창·환각이 생기는 자리
- 생성형 AI가 잘하는 일과 못하는 일의 경계
- 업무에 붙일 때의 검수 기준
서울대 AIED 4기 — AI 교육 전문가 과정
교육 이수 기록김유빈 Yubin Kim · 법무법인 경국 — 전략 컨설팅 / AI 프로세스 혁신 · ybkim@gyunggook.com · https://yubinxe.github.io/Portfolio/lecture.html
Lectures & Workshops — 전략 컨설팅 AI
김유빈 전략 컨설팅 AI 강의 — THE
LECTURES
만들어 본 사람만 가르칠 수 있는 것이 있습니다.
배운 것을 실제로 만들어 운영해 본 뒤에, 강의 모듈로 옮겼습니다.
SSAFY 13기의 엔지니어링 훈련, 서울대 AIED 4기의 프롬프트 아키텍처와 교수법, KREMA 4기의 시장 데이터 전략이 각 과정의 근거입니다. 사례로 다루는 시스템은 전부 직접 설계·배포해 운영 중인 산출물이라 화면을 열어 보이며 수업합니다. 열두 과정 모두 조직 상황에 맞춰 시간과 실습 비중을 조정합니다.
How I Teach
AI 활용법을 나열하지 않습니다.
문제 정의부터 검증 가능한 산출물까지, 실제 제작 과정을 가르칩니다.
아래 열두 과정(AI 8 · 부동산 4)은 기관·조직의 대상과 시간에 맞춰 구성해 제안하는 커리큘럼입니다. 각 과정의 사례는 직접 만들어 공개한 산출물이고, 수업에서 그 화면과 문서를 열어 과정을 보여 드립니다.
- 01 · 산출물직접 설계·배포한 서비스와 자동화작업물 보기
- 02 · 현장 사례2026 국민 대토론회 — 정책 제안서·발표자료 제작과 발표사례 보기
- 03 · 이수 근거SSAFY 13기 · 서울대 AIED 4기 · KREMA 4기근거 보기
상시 접수 강의 의뢰는 언제든 받습니다. 의뢰하기를 누르면 챗봇이 열리고 짧은 신청서를 작성합니다 → 김유빈이 내용을 검토해 이메일로 회신 → 대상·시간에 맞춘 구성안을 함께 정합니다.
Track A — AI 파운데이션
도구를 쓰는 사람에서, 도구를 설계하는 사람으로
개념부터 에이전트 설계까지. SSAFY 13기의 엔지니어링 훈련과 서울대 AIED 4기의 프롬프트 아키텍처·교수법을 실무 언어로 옮긴 네 과정입니다.
02
프롬프트 엔지니어링 — 문장이 아니라 구조로
좋은 프롬프트는 잘 쓴 문장이 아니라 잘 설계된 구조입니다.
- 역할·제약·예시·출력형식의 네 기둥
- 재사용 가능한 프롬프트 템플릿 설계
- 평가와 개선 루프 만들기
서울대 AIED 4기 — 구조화된 프롬프트 아키텍처
브랜드 필름 적용 사례
03
바이브 코딩 — 코드를 몰라도 만들고 배포하기
아이디어에서 배포까지, AI와 대화하며 실제 도구를 완성하는 과정입니다.
- 요구사항을 AI가 이해하는 단위로 쪼개기
- 고쳐가며 만드는 반복 루프와 검증
- Vercel 배포와 운영 감각
SSAFY 13기 — 소프트웨어 아키텍처 실무 프로젝트
직접 배포한 대시보드
04
하네스 엔지니어링 — 에이전트에 손과 발을 달기
모델 자체보다, 모델에 무엇을 쥐여주느냐가 결과를 가릅니다.
- 도구 연결과 권한 경계 설계
- 맥락 주입과 실패 시 폴백 설계
- 사람이 승인해야 할 지점 정하기
GWS · NAVER WORKS API 연동과 크롤링 파이프라인 구축 경험
고객 메일 자동 분류 시스템
Track B — 도메인 적용
만들어 본 사람만 가르칠 수 있는 것
직접 설계·배포해 운영 중인 시스템에서 나온 네 과정. KREMA 4기의 시장 데이터 전략과 현장 산출물을 사례로 다룹니다.
05
실무자를 위한 전략 컨설팅 AI
반복 업무를 진단하고, 무엇을 자동화할지 정하는 기준을 세웁니다.
- 업무 흐름 진단과 병목 찾기
- 자동화 우선순위 매트릭스
- 사람이 남아야 할 판단의 자리
법무법인 경국 — 송무·사무 프로세스 혁신 실무
고객 메일 자동 분류 사례
06
공공데이터로 시장을 읽는 법
공개된 데이터를 의사결정이 가능한 화면으로 바꾸는 과정을 처음부터 끝까지 다룹니다.
- 공공데이터 API 수집 설계
- 나란히 놓아야 의미가 생기는 지표
- 배포와 갱신 자동화
KREMA 4기 — AI 기반 부동산 시장 데이터 분석
청약 인사이트 대시보드
07
생성형 AI 브랜드 필름 제작
프롬프트 구조로 영상을 만들고, 톤을 지키는 판단은 사람이 합니다.
- 영상 프롬프트 아키텍처
- 영상·내레이션·사운드 결합
- 브랜드 톤 검수 기준
KREMA 4기 — 매체별 디지털 마케팅 전략
르엘 성수 브랜드 필름
08
제도의 언어를 대중의 언어로
전문적인 내용이 닿지 않으면 없는 것과 같습니다. 전달의 문법을 다룹니다.
- 대상에 맞춘 메시지 재구성
- 카드뉴스·영상 포맷 설계
- 정책 제안으로 잇는 커뮤니케이션
서울시민기자단 · 연합뉴스TV · 청년 정책 거버넌스
지방선거 카드뉴스
Track C — 부동산 · 자산관리
자산은 숫자로, 계약은 근거로
AI와 나란히 서는 두 번째 전문 영역. 분양대행자 자격과 KREMA 4기, 법무법인 경국의 송무 실무, 정비사업 데이터 자동화와 부동산 직무 체험관 설계에서 나온 네 과정입니다.
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부동산 자산관리 입문 — 임대수익을 숫자로 읽기
월세 합계가 아니라 순영업소득(NOI)으로 자산을 봅니다. 공실·경비·환원율 세 숫자로 설명하는 법을 익힙니다.
- 가능총수익 → 공실·대손 → 유효총수익
- 운영경비와 NOI — 이자·감가상각을 빼지 않는 이유
- 환원율 1%p가 자산가치를 바꾸는 폭
감정평가사 필드워크 — 자산관리·리츠 직무 체험 설계
부동산 직무 체험관
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분양 마케팅과 광고 윤리 — 판매보다 신뢰
근거 없는 '확정'·'보장' 문구가 계약 분쟁이 되는 지점을 미리 막고, 상담을 데이터로 설계합니다.
- 관찰과 주장 구분 — 입지·조망 문구 검수
- 청약 가점·자격을 상담에서 다시 계산하는 법
- 채널별 예산과 상담 전환 설계
분양대행자 자격 · KREMA 4기 부동산 마케팅 기획자 과정
집캐치 청약 추천 서비스
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전세·임대차 안전 점검 — 계약 전에 확인할 것
대항력·확정일자·등기부를 잔금일 기준으로 다시 확인하는 절차를 익힙니다. 법률 자문이 아닌 점검 교육입니다.
- 대항력과 우선변제권이 생기는 시점
- 등기사항증명서 갑구·을구 읽기
- 잔금일 위험과 특약 문구
법무법인 경국 송무 실무 · 필드워크 공인중개사 트랙 설계
전세 안전 점검 체험
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개발·정비사업을 데이터로 읽기
용적률·사업수지·용역 단가를 공공데이터로 확인해, 사업성을 감이 아니라 숫자로 판단합니다.
- 용적률·건폐율로 사업 규모 잡기
- 분양가·공사비 민감도 분석
- 누리장터 용역 단가 수집과 비교
정비사업 용역비 자동 수집 프로그램 운영 · 건국대 스마트건설
정비사업 용역비 자동 수집