사내 AI 교육 세미나 — 인터랙티브 학습 플랫폼 직접 구축 · 강의

개요

신경망 기초부터 딥러닝 · LLM · AI 에이전트까지, 비개발 임직원이 업무에 AI를 적용할 수 있도록 설계한 사내 AI 교육 시리즈입니다. 추상 이론을 라이브 데모와 시각화로 풀어내 누구나 따라올 수 있게 했습니다.

PowerPoint 대신 React + TypeScript로 웹 기반 인터랙티브 슬라이드 플랫폼을 직접 만들고, 브라우저(TensorFlow.js)와 백엔드(FastAPI) 라이브 데모를 연동했습니다.

커리큘럼 설계 · 교안 제작 · 플랫폼 개발 · 실강의까지 1인으로 수행했으며, 슬라이드 전체를 공개 사이트와 GitHub 저장소로 오픈해 누구나 직접 볼 수 있습니다.

아키텍처 · 데이터 흐름

1. 1차 완료 — AI 기초(43장): 퍼셉트론 · XOR · 다층 신경망 · 역전파 → 청중이 손글씨를 그려 인식시키는 MNIST 라이브 데모
2. 2차 완료 — 산업 속의 AI(51장): CNN(얼굴탐지 라이브) · RNN/LSTM · LLM(추론 스트리밍) · 생성(GAN→Diffusion) · 음성(TTS 라이브) · 코딩 AI → 트랜스포머 + 자기지도학습으로 수렴하는 클라이맥스
3. 3차 완료 — AI에게 일을 시키다(24장): "말만 하던 천재가 일하게 되기까지" 역사 서사 — ChatGPT의 결핍(2022) → 에이전트(ReAct→AutoGPT) → MCP 표준화 → Agent Skills → 결합
4. 3차 피날레 — 텔레그램 에이전트(LangGraph)가 실서비스(Conoti)를 사람 승인 하에 제어하는 라이브 데모 + Cursor에 노션 · Conoti MCP를 연결하는 시연
5. 4차(기획) — 핸즈온 워크숍: 실제 업무에 AI · 코딩 에이전트를 적용하는 실습

AI 활용

서비스 자동화 · 운영

기술 스택

핵심 역할 · 성과

• 커리큘럼 설계 · 교안 제작 · 플랫폼 개발 · 실강의까지 1인으로 수행 — 1~3차 완료 (총 118장)
• React + TensorFlow.js로 브라우저에서 직접 도는 인터랙티브 ML 학습 데모 제작
• 3차: 에이전트 · MCP · 스킬을 역사 서사로 풀고, 텔레그램 에이전트(LangGraph)의 실서비스 제어 라이브 데모로 실증
• 슬라이드 전체를 공개 사이트 + GitHub로 오픈, 사내 AI 도입 · 확산을 주도