학습 내용 요약
다국어 AI 데이터의 개념과 구조, 활용 사례를 이해하고 데이터 구축 전반의 기초 역량을 다집니다. AI 번역문의 오류를 탐지하고 원문 의도에 맞는 최적 번역을 찾아내는 실습, 학생 간 교차 검수(Cross-check)를 통한 품질 고도화 실습을 수행합니다.
학습 내용 요약
클릭과 대화 기반 인터페이스로 AI 에이전트의 개념과 동작 원리를 익힙니다. 코딩 없이 생성형 AI와 노코드 자동화 도구(n8n)를 활용해 다국어 콘텐츠 자동생성 에이전트를 직접 구현하는 것이 목표입니다.
| 트랙 | 참여 | 수료 | 수료율 | 평균 출석률 | 만족도 | 상태 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 다국어 AI 데이터 구축 | 24명 | 14명 | 58.0% | 67.8% | 4.21 / 5.0 | 종료 |
| 다국어 AI 에이전트 개발 | 32명 | 19명 | 59.4% | 81.0% | 4.68 / 5.0 | 종료 |
기재된 일정과 결과는 2026학년도 운영 실적 기준이며, 초급 기초과정은 종료된 과정입니다.