[재직자 대상] 생성형 AI를 활용한 데이터 분석 및 업무 자동화
강사 엠로보 안상선 대표
일정 2025년 10월 10일(금)-11월 07(금) / 13회
시간 (평일) 목, 금 19시-22시 (주말) 일 13시-22시 / 48시간 *11/7(금)은 19-23시 진행
장소 이룸센터(국회의사당 4번 출구 앞)
*오프라인 참석이 어려운 분에 한해 실시간 ZOOM 수업 참여 가능(실시간 참여 시에만 출석 인정)
인원 24명 내외
신청접수기간 선착순 모집 *선착순으로 조기마감될 수 있습니다.
수강여부안내 교육 개강일 5일 전 17시
비용 무료
문의 금융 특화 AI사무국
(02-3274-9389, rhtndk1020@kma.or.kr, 카카오톡 채널 @금융특화ai사무국) 문의하기
이번 과정의 특징을 알아볼까요?
| 대상 | 금융 또는 핀테크 기업 재직자 *중소/스타트업부터 대기업까지 모두 가능 *2024년 동일 과정 수강자 신청 불가 | ||
| 목표 | - ChatGPT, 구글 제미나이, 클로드 등 생성형 AI를 활용하여 금융 데이터를 분석하고, 데이터 기반 시나리오를 도출하며, 자동화 기술을 적용하는 방법을 습득 - 데이터 분석 이후 이를 업무에 활용을 위한 다양한 실습 모듈을 활용하고, 이를 통해 데이터 활용 능력 향상 | ||
| 특장점 | - 실제 금융 산업 현장의 데이터를 활용하는 맞춤형 커리큘럼 - 비전공자도 할 수 있도록 이론/실습/프로젝트로 체계적인 교육체계 구성 - 은행/보험/증권 등 다양한 금융 분야에서 데이터를 다양하게 활용할 수 있는 케이스로 커리큘럼을 개발 - 최근 인기가 높은 Chat-GPT, 구글 제미나이 등 생성형 AI를 활용한 자동화 실습 내용으로 커리큘럼 개발 | ||
| 기간 | 2025년 10월 10일(금)-11월 07(금) / 13회 | ||
| 시간 | (평일) 목, 금 19시-22시 (주말) 일 13시-22시 / 48시간 *11/7(금)은 19-23시 진행 | ||
| 인원 | 24명 내외 | ||
| 비용 | 교육비 무료 | ||
| 장소 | 이룸센터(국회의사당 4번 출구 앞) *오프라인 참석이 어려운 분에 한해 실시간 ZOOM 수업 참여 가능(실시간 참여 시에만 출석 인정) | ||
신청 | - 신청접수기간 : 선착순 모집 *선착순으로 조기마감될 수 있습니다. - 수강여부안내 : 교육 개강일 5일 전 17시 - 제출 서류 : 금융산업 혹은 핀테크 분야 기업에 재직 확인 가능한 증빙서류 (사업자등록증, 재직증명서 등) *증빙서류 제출순으로 선착순 신청 완료 | ||
프로그램의 강사는 어떤 분이세요?
강사 |  | 안상선 △ ㈜M-Robo 대표 (16.06.-) △ 매경미디어그룹 경제경영연구소, 사내벤처 팀 팀장 (14.04-16.05) △ 한국전기안전공사 경영지원처 주임 (11.02-14.04) △ 한국농촌경제연구원 산림청책연구원 연구원 (10.07-11.01) △ 아시아경제신문교육센터, 인하대학교, 강원대학교 등 다수 대학생 및 직장인 대상 강의 진행 | ||
프로그램 커리큘럼이 궁금합니다!
1) 사전 동영상 강의
| 주제 | 강의내용 | 비고 | 시간 |
| 핀테크 비즈니스 현황 및 트렌드 | 핀테크 산업의 트렌드 핀테크 기반 BM 동향 데이터 분석 및 인공지능 적용 비즈니스 혁신 사례 금융 관련 핵심 이슈와 규제 | 이론 | 2H |
| 금융데이터의 특징과 처리방법 | 금융 데이터 구조의 유형별 사례를 소개하며 분석 방법 교육 데이터 구조에 따라 분석 시 주의사항 소개 데이터 전처리와 탐색 AI 성능 평가 방법 | 이론 | 1.5H |
* 온라인 동영상 강의는 오프라인 강의에 도움이 될 수 있는 기초강의로 수료에는 미포함되며, 수료기준(80%이상)은 오프라인 강의에 적용됩니다.
2) 실시간 오프라인 강의
| 일자 | 일시 | 주제 | 강의내용 | 비고 |
| 10/10 (금) | 19:00-22:00 | ChatGPT 및 생성형 AI를 활용한 금융 데이터 분석 | Google Sheet를 활용한 금융 데이터 자동 수집 및 정리 GOOGLEFINANCE 함수 및 ChatGPT API 기능을 활용한 노코드 금융(주가, 환울 데이터 실습 생성형 AI를 이용한 금융 데이터 분석 및 자동화 | 이론/실습 |
| 10/12 (일) | 13:00-18:00 | 구글 시트 및 Looker Studio 활용 | 구글 시트 및 Looker Studio를 활용한 금융 데이터 시각화 AI 기반 보고서 자동 생성 및 데이터 정리 자동화 | 이론/실습 |
| 생성AI의 작동원리 | 자연어 인공지능 모델의 기본 구조와 학습 방식 소개 이미지, 영상 등 텍스트 외에 생성AI의 실습 및 프롬프트 디자인 예제 학습 등 금융 소비자의 특성에 따른 금융상품에 대한 안내, 금융 상품 약관에 대한 설명 및 소개 영상 생성 프롬프트 실습 | 이론/실습 | ||
| 10/16 (목) | 19:00-22:00 | 생성AI의 작동원리 | 자연어 인공지능 모델의 기본 구조와 학습 방식 소개 이미지, 영상 등 텍스트 외에 생성AI의 실습 및 프롬프트 디자인 예제 학습 등 금융 소비자의 특성에 따른 금융상품에 대한 안내, 금융 상품 약관에 대한 설명 및 소개 영상 생성 프롬프트 실습 | 이론/실습 |
| 프롬프트 엔지니어링 기초 | ChatGPT의 프롬프트 엔지니어링 기본 개념 및 제로샷 학습법 케이스 예시 #1 : 금융 소비자 특성에 기반한 페르소나 생성 및 금융상품 특성에 따른 상품 안내 시나리오 생성 등 케이스 예시 #2 : 투자성향분석 설문에 따른 금융 소비자 특성 생성 및 특성에 따른 소비자 영업 시나리오 생성 등 | 이론/실습 | ||
| 10/17 (금) | 19:00-22:00 | 프롬프트 엔지니어링 기초 | ChatGPT의 프롬프트 엔지니어링 기본 개념 및 제로샷 학습법 케이스 예시 #1 : 금융 소비자 특성에 기반한 페르소나 생성 및 금융상품 특성에 따른 상품 안내 시나리오 생성 등 케이스 예시 #2 : 투자성향분석 설문에 따른 금융 소비자 특성 생성 및 특성에 따른 소비자 영업 시나리오 생성 등 | 이론/실습 |
| 프롬프트 엔지니어링 중급 | 원샷 및 퓨샷 학습법의 이해와 활용 케이스 예시 #3 : 소비자 특성에 따른 LTV, DTI 등 대출 한도에 대한 대출 및 상환계획에 따른 안내 자료 생성 등 케이스 예시 #4 : 신용 및 기업 대출 상품에 대한 요약 자료 및 안내 영업 시나리오 작성 실습하기 등 | 이론/실습 | ||
| 10/19 (일) | 13:00-18:00 | 프롬프트 엔지니어링 중급 | 원샷 및 퓨샷 학습법의 이해와 활용 케이스 예시 #3 : 소비자 특성에 따른 LTV, DTI 등 대출 한도에 대한 대출 및 상환계획에 따른 안내 자료 생성 등 케이스 예시 #4 : 신용 및 기업 대출 상품에 대한 요약 자료 및 안내 영업 시나리오 작성 실습하기 등 | 이론/실습 |
| 프롬프트 엔지니어링 고급 | COT(Chain of Thought) 및 고급 프롬프트 기법 금융 분야에 특화된 프롬프트 설계 및 평가 방법론 케이스 예시 #5 : COT를 활용한 원금상환 방식에 따른 월납 금액 계산 등 케이스 예시 #6 : COT를 활용한 변동금리 및 고정금리에 따른 총납부 금액 시뮬레이션 등 해외 투자상품에 대한 안내 및 위험요인, 해당 시나리오에 대한 고객 설명자료 생성 등 | 이론/실습 | ||
| 고급 AI 모델: LLM과 RAG | 대규모 언어 모델(LLM)의 특성과 한계 RAG(Retrieval Augmented Generation) 모델의 구조와 활용 방안 5, 6일차 실습 이어서 진행 | 이론/실습 | ||
| 10/23 (목) | 19:00-22:00 | 고급 AI 모델: LLM과 RAG | 대규모 언어 모델(LLM)의 특성과 한계 RAG(Retrieval Augmented Generation) 모델의 구조와 활용 방안 5, 6일차 실습 이어서 진행 | 이론/실습 |
| 생성형 AI를 활용한 고객 신용평가 및 대출 승인 자동화 | 신용평가 데이터 분석 및 대출 승인 자동화 모델 구현 생성형 AI를 활용한 신용등급 평가 및 보고서 자동 생성 | 실습 | ||
| 10/24 (금) | 19:00-22:00 | 생성형 AI를 활용한 고객 신용평가 및 대출 승인 자동화 | 신용평가 데이터 분석 및 대출 승인 자동화 모델 구현 생성형 AI를 활용한 신용등급 평가 및 보고서 자동 생성 | 실습 |
| AI 기반 이상 거래 탐지 및 고객 소비 패턴 분석 | 카드 사용 내역 분석 및 소비 패턴 탐색 생성형 AI를 활용한 이상 거래 탐지 및 고객 세분화 적용 | 실습 | ||
| 10/26 (일) | 19:00-22:00 | AI 기반 이상 거래 탐지 및 고객 소비 패턴 분석 | 카드 사용 내역 분석 및 소비 패턴 탐색 생성형 AI를 활용한 이상 거래 탐지 및 고객 세분화 적용 | 실습 |
| 고객 맞춤형 대출 상품 추천 및 금리 예측 | 카드 사용 내역 분석 및 소비 패턴 탐색 생성형 AI를 활용한 이상 거래 탐지 및 고객 세분화 | 실습 | ||
| 10/30 (목) | 19:00-22:00 | AI 활용 주가 예측 및 자동 투자 보고서 생성 | 주가 예측 및 변동성 분석 및 AI 기반 투자 전략 도출 시계열 데이터 특징 및 주가 예측을 위한 시계열 모델 및 DNN, RNN, LSTM 베이스라인 모델 비교 실습 모델 실습 결과를 바탕으로 생성형 AI를 활용한 투자 보고서 자동 생성 | 실습 |
| 10/31 (금) | 19:00-22:00 | 보험가입 및 보험료 산정 케이스 I | AI를 활용한 보험 가입 프로세스 자동화 고객 데이터 분석 및 보험 상품 추천 시스템 구축 | 실습 |
| 11/02 (일) | 13:00-18:00 | 보험가입 및 보험료 산정 케이스 II | AI 기반 보험료 산정 모델 개발 위험 요소 분석 및 개인화된 보험료 책정 시스템 구축 | 실습 |
| 스팸&피싱 탐지 시스템 | 스팸문자 및 메시지 탐지 모델 개발 이상행동 패턴 분석 및 자동 차단 시스템 구축 | 실습 | ||
| 11/06 (목) | 19:00-22:00 | 스팸&피싱 탐지 시스템 | 스팸문자 및 메시지 탐지 모델 개발 이상행동 패턴 분석 및 자동 차단 시스템 구축 | 실습 |
| 생성형 AI 및 금융 데이터를 활용한 서비스 구현 | NOTEBOOK LM과 CLAUDE MCP를 활용한 금융 데이터 수집 및 분석 기초 Yahoo Finance API 연동을 통한 실시간 주가 데이터 처리 및 기본 시각화 실 | 프로젝트 | ||
| 11/07 (금) | 19:00-22:00 | 생성형 AI 및 금융 데이터를 활용한 서비스 구현 | NOTEBOOK LM과 CLAUDE MCP를 활용한 금융 데이터 수집 및 분석 기초 Yahoo Finance API 연동을 통한 실시간 주가 데이터 처리 및 기본 시각화 실 | 프로젝트 |
| 생성형 AI 및 금융 데이터를 활용한 서비스 구현 | 수집된 금융 데이터에 기반한 주가 트렌드 분석 감성 분석을 통한 투자 의사결정 지원 모델 개발 및 간단한 투자 전략 백테스팅 실습 | 프로젝트 |
교육 신청 하려면 어떻게 해야 하나요?
| 방법 | - 하단 버튼을 클릭하시고 양식에 맞춰 작성하신 후 제출해 주세요. 신청하기 - 교육 개강일 5일 전 17시에 신청 시 작성해주신 이메일 또는 문자로 연락 드릴 예정입니다. | ||
자주하는 질문
| Q. 인공지능 사전 지식이 없어도 수강이 가능한가요? | ||
| A. 본 교육과정은 인공지능 교육이 아닌 인공지능의 금융산업 활용 교육입니다. 때문에 금융산업에 특화된 인공지능 기술에 관심이 있으신 분이라면 충분히 수강 가능합니다. | ||
| Q. 교육생 선발은 어떻게 되나요? | ||
| A. 교육 신청 시 제출하신 해당산업분야 대상여부 확인이 가능한 증빙서류를 통해 자격 요건을 확인하고 있습니다. 과정별 대상자 부합 여부 및 선착순으로 선정됩니다. | ||
| Q. 수료기준은 어떻게 되나요? | ||
| A. 실시간 강의 기준 출석률 80%이상(사전교육영상 수강시간 미포함) 참여 시 수료 됩니다 | ||
| Q. 수료증 발급이 되나요? | ||
| A. 수료증은 기본적으로 한국핀테크지원센터 명의 수료증이 발급되며, 필요한 경우 교육 운영사인 한국능률협회 명의 수료증도 추가 발급 가능합니다. | ||
이번 과정의 특징을 알아볼까요?
| 대상 | 금융 또는 핀테크 기업 재직자 *중소/스타트업부터 대기업까지 모두 가능 *2024년 동일 과정 수강자 신청 불가 | ||
| 목표 | - ChatGPT, 구글 제미나이, 클로드 등 생성형 AI를 활용하여 금융 데이터를 분석하고, 데이터 기반 시나리오를 도출하며, 자동화 기술을 적용하는 방법을 습득 - 데이터 분석 이후 이를 업무에 활용을 위한 다양한 실습 모듈을 활용하고, 이를 통해 데이터 활용 능력 향상 | ||
| 특장점 | - 실제 금융 산업 현장의 데이터를 활용하는 맞춤형 커리큘럼 - 비전공자도 할 수 있도록 이론/실습/프로젝트로 체계적인 교육체계 구성 - 은행/보험/증권 등 다양한 금융 분야에서 데이터를 다양하게 활용할 수 있는 케이스로 커리큘럼을 개발 - 최근 인기가 높은 Chat-GPT, 구글 제미나이 등 생성형 AI를 활용한 자동화 실습 내용으로 커리큘럼 개발 | ||
| 기간 | 2025년 10월 10일(금)-11월 07(금) / 13회 | ||
| 시간 | (평일) 목, 금 19시-22시 (주말) 일 13시-22시 / 48시간 *11/7(금)은 19-23시 진행 | ||
| 인원 | 24명 내외 | ||
| 비용 | 교육비 무료 | ||
| 장소 | 이룸센터(국회의사당 4번 출구 앞) *오프라인 참석이 어려운 분에 한해 실시간 ZOOM 수업 참여 가능(실시간 참여 시에만 출석 인정) | ||
신청 | - 신청접수기간 : 선착순 모집 *선착순으로 조기마감될 수 있습니다. - 수강여부안내 : 교육 개강일 5일 전 17시 - 제출 서류 : 금융산업 혹은 핀테크 분야 기업에 재직 확인 가능한 증빙서류 (사업자등록증, 재직증명서 등) *증빙서류 제출순으로 선착순 신청 완료 | ||
프로그램의 강사는 어떤 분이세요?
강사 | | 안상선 △ ㈜M-Robo 대표 (16.06.-) △ 매경미디어그룹 경제경영연구소, 사내벤처 팀 팀장 (14.04-16.05) △ 한국전기안전공사 경영지원처 주임 (11.02-14.04) △ 한국농촌경제연구원 산림청책연구원 연구원 (10.07-11.01) △ 아시아경제신문교육센터, 인하대학교, 강원대학교 등 다수 대학생 및 직장인 대상 강의 진행 | ||
프로그램 커리큘럼이 궁금합니다!
1) 사전 동영상 강의
| 주제 | 강의내용 | 비고 | 시간 |
| 핀테크 비즈니스 현황 및 트렌드 | 핀테크 산업의 트렌드 핀테크 기반 BM 동향 데이터 분석 및 인공지능 적용 비즈니스 혁신 사례 금융 관련 핵심 이슈와 규제 | 이론 | 2H |
| 금융데이터의 특징과 처리방법 | 금융 데이터 구조의 유형별 사례를 소개하며 분석 방법 교육 데이터 구조에 따라 분석 시 주의사항 소개 데이터 전처리와 탐색 AI 성능 평가 방법 | 이론 | 1.5H |
* 온라인 동영상 강의는 오프라인 강의에 도움이 될 수 있는 기초강의로 수료에는 미포함되며, 수료기준(80%이상)은 오프라인 강의에 적용됩니다.
2) 실시간 오프라인 강의
| 일자 | 일시 | 주제 | 강의내용 | 비고 |
| 10/10 (금) | 19:00-22:00 | ChatGPT 및 생성형 AI를 활용한 금융 데이터 분석 | Google Sheet를 활용한 금융 데이터 자동 수집 및 정리 GOOGLEFINANCE 함수 및 ChatGPT API 기능을 활용한 노코드 금융(주가, 환울 데이터 실습 생성형 AI를 이용한 금융 데이터 분석 및 자동화 | 이론/실습 |
| 10/12 (일) | 13:00-18:00 | 구글 시트 및 Looker Studio 활용 | 구글 시트 및 Looker Studio를 활용한 금융 데이터 시각화 AI 기반 보고서 자동 생성 및 데이터 정리 자동화 | 이론/실습 |
| 생성AI의 작동원리 | 자연어 인공지능 모델의 기본 구조와 학습 방식 소개 이미지, 영상 등 텍스트 외에 생성AI의 실습 및 프롬프트 디자인 예제 학습 등 금융 소비자의 특성에 따른 금융상품에 대한 안내, 금융 상품 약관에 대한 설명 및 소개 영상 생성 프롬프트 실습 | 이론/실습 | ||
| 10/16 (목) | 19:00-22:00 | 생성AI의 작동원리 | 자연어 인공지능 모델의 기본 구조와 학습 방식 소개 이미지, 영상 등 텍스트 외에 생성AI의 실습 및 프롬프트 디자인 예제 학습 등 금융 소비자의 특성에 따른 금융상품에 대한 안내, 금융 상품 약관에 대한 설명 및 소개 영상 생성 프롬프트 실습 | 이론/실습 |
| 프롬프트 엔지니어링 기초 | ChatGPT의 프롬프트 엔지니어링 기본 개념 및 제로샷 학습법 케이스 예시 #1 : 금융 소비자 특성에 기반한 페르소나 생성 및 금융상품 특성에 따른 상품 안내 시나리오 생성 등 케이스 예시 #2 : 투자성향분석 설문에 따른 금융 소비자 특성 생성 및 특성에 따른 소비자 영업 시나리오 생성 등 | 이론/실습 | ||
| 10/17 (금) | 19:00-22:00 | 프롬프트 엔지니어링 기초 | ChatGPT의 프롬프트 엔지니어링 기본 개념 및 제로샷 학습법 케이스 예시 #1 : 금융 소비자 특성에 기반한 페르소나 생성 및 금융상품 특성에 따른 상품 안내 시나리오 생성 등 케이스 예시 #2 : 투자성향분석 설문에 따른 금융 소비자 특성 생성 및 특성에 따른 소비자 영업 시나리오 생성 등 | 이론/실습 |
| 프롬프트 엔지니어링 중급 | 원샷 및 퓨샷 학습법의 이해와 활용 케이스 예시 #3 : 소비자 특성에 따른 LTV, DTI 등 대출 한도에 대한 대출 및 상환계획에 따른 안내 자료 생성 등 케이스 예시 #4 : 신용 및 기업 대출 상품에 대한 요약 자료 및 안내 영업 시나리오 작성 실습하기 등 | 이론/실습 | ||
| 10/19 (일) | 13:00-18:00 | 프롬프트 엔지니어링 중급 | 원샷 및 퓨샷 학습법의 이해와 활용 케이스 예시 #3 : 소비자 특성에 따른 LTV, DTI 등 대출 한도에 대한 대출 및 상환계획에 따른 안내 자료 생성 등 케이스 예시 #4 : 신용 및 기업 대출 상품에 대한 요약 자료 및 안내 영업 시나리오 작성 실습하기 등 | 이론/실습 |
| 프롬프트 엔지니어링 고급 | COT(Chain of Thought) 및 고급 프롬프트 기법 금융 분야에 특화된 프롬프트 설계 및 평가 방법론 케이스 예시 #5 : COT를 활용한 원금상환 방식에 따른 월납 금액 계산 등 케이스 예시 #6 : COT를 활용한 변동금리 및 고정금리에 따른 총납부 금액 시뮬레이션 등 해외 투자상품에 대한 안내 및 위험요인, 해당 시나리오에 대한 고객 설명자료 생성 등 | 이론/실습 | ||
| 고급 AI 모델: LLM과 RAG | 대규모 언어 모델(LLM)의 특성과 한계 RAG(Retrieval Augmented Generation) 모델의 구조와 활용 방안 5, 6일차 실습 이어서 진행 | 이론/실습 | ||
| 10/23 (목) | 19:00-22:00 | 고급 AI 모델: LLM과 RAG | 대규모 언어 모델(LLM)의 특성과 한계 RAG(Retrieval Augmented Generation) 모델의 구조와 활용 방안 5, 6일차 실습 이어서 진행 | 이론/실습 |
| 생성형 AI를 활용한 고객 신용평가 및 대출 승인 자동화 | 신용평가 데이터 분석 및 대출 승인 자동화 모델 구현 생성형 AI를 활용한 신용등급 평가 및 보고서 자동 생성 | 실습 | ||
| 10/24 (금) | 19:00-22:00 | 생성형 AI를 활용한 고객 신용평가 및 대출 승인 자동화 | 신용평가 데이터 분석 및 대출 승인 자동화 모델 구현 생성형 AI를 활용한 신용등급 평가 및 보고서 자동 생성 | 실습 |
| AI 기반 이상 거래 탐지 및 고객 소비 패턴 분석 | 카드 사용 내역 분석 및 소비 패턴 탐색 생성형 AI를 활용한 이상 거래 탐지 및 고객 세분화 적용 | 실습 | ||
| 10/26 (일) | 19:00-22:00 | AI 기반 이상 거래 탐지 및 고객 소비 패턴 분석 | 카드 사용 내역 분석 및 소비 패턴 탐색 생성형 AI를 활용한 이상 거래 탐지 및 고객 세분화 적용 | 실습 |
| 고객 맞춤형 대출 상품 추천 및 금리 예측 | 카드 사용 내역 분석 및 소비 패턴 탐색 생성형 AI를 활용한 이상 거래 탐지 및 고객 세분화 | 실습 | ||
| 10/30 (목) | 19:00-22:00 | AI 활용 주가 예측 및 자동 투자 보고서 생성 | 주가 예측 및 변동성 분석 및 AI 기반 투자 전략 도출 시계열 데이터 특징 및 주가 예측을 위한 시계열 모델 및 DNN, RNN, LSTM 베이스라인 모델 비교 실습 모델 실습 결과를 바탕으로 생성형 AI를 활용한 투자 보고서 자동 생성 | 실습 |
| 10/31 (금) | 19:00-22:00 | 보험가입 및 보험료 산정 케이스 I | AI를 활용한 보험 가입 프로세스 자동화 고객 데이터 분석 및 보험 상품 추천 시스템 구축 | 실습 |
| 11/02 (일) | 13:00-18:00 | 보험가입 및 보험료 산정 케이스 II | AI 기반 보험료 산정 모델 개발 위험 요소 분석 및 개인화된 보험료 책정 시스템 구축 | 실습 |
| 스팸&피싱 탐지 시스템 | 스팸문자 및 메시지 탐지 모델 개발 이상행동 패턴 분석 및 자동 차단 시스템 구축 | 실습 | ||
| 11/06 (목) | 19:00-22:00 | 스팸&피싱 탐지 시스템 | 스팸문자 및 메시지 탐지 모델 개발 이상행동 패턴 분석 및 자동 차단 시스템 구축 | 실습 |
| 생성형 AI 및 금융 데이터를 활용한 서비스 구현 | NOTEBOOK LM과 CLAUDE MCP를 활용한 금융 데이터 수집 및 분석 기초 Yahoo Finance API 연동을 통한 실시간 주가 데이터 처리 및 기본 시각화 실 | 프로젝트 | ||
| 11/07 (금) | 19:00-22:00 | 생성형 AI 및 금융 데이터를 활용한 서비스 구현 | NOTEBOOK LM과 CLAUDE MCP를 활용한 금융 데이터 수집 및 분석 기초 Yahoo Finance API 연동을 통한 실시간 주가 데이터 처리 및 기본 시각화 실 | 프로젝트 |
| 생성형 AI 및 금융 데이터를 활용한 서비스 구현 | 수집된 금융 데이터에 기반한 주가 트렌드 분석 감성 분석을 통한 투자 의사결정 지원 모델 개발 및 간단한 투자 전략 백테스팅 실습 | 프로젝트 |
교육 신청 하려면 어떻게 해야 하나요?
| 방법 | - 하단 버튼을 클릭하시고 양식에 맞춰 작성하신 후 제출해 주세요. 신청하기 - 교육 개강일 5일 전 17시에 신청 시 작성해주신 이메일 또는 문자로 연락 드릴 예정입니다. | ||
자주하는 질문
| Q. 인공지능 사전 지식이 없어도 수강이 가능한가요? | ||
| A. 본 교육과정은 인공지능 교육이 아닌 인공지능의 금융산업 활용 교육입니다. 때문에 금융산업에 특화된 인공지능 기술에 관심이 있으신 분이라면 충분히 수강 가능합니다. | ||
| Q. 교육생 선발은 어떻게 되나요? | ||
| A. 교육 신청 시 제출하신 해당산업분야 대상여부 확인이 가능한 증빙서류를 통해 자격 요건을 확인하고 있습니다. 과정별 대상자 부합 여부 및 선착순으로 선정됩니다. | ||
| Q. 수료기준은 어떻게 되나요? | ||
| A. 실시간 강의 기준 출석률 80%이상(사전교육영상 수강시간 미포함) 참여 시 수료 됩니다 | ||
| Q. 수료증 발급이 되나요? | ||
| A. 수료증은 기본적으로 한국핀테크지원센터 명의 수료증이 발급되며, 필요한 경우 교육 운영사인 한국능률협회 명의 수료증도 추가 발급 가능합니다. | ||
(사)한국능률협회