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[IT 프로젝트 매니저_기본편] 시작하는 PM들을 위한 필수지식
PM(Project Manager)을 목표 중이신 분들과 준비 과정이 부족한 상태로 새롭게 PM이 되신 분들을 위한 강의 입니다.
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실리콘밸리 PM의 기술
실리콘밸리 출신 PM의 제품 기획 및 관리, 협업 등 실무에 대한 모든 것을 담은 강의이다.
PM의 업무 범위를 정의하고 목표를 설정하여 성공적으로 성과를 내고 다양한 부서의 담당자들과 협업할 수 있는 전략을 소개한다.
실무에 바로 적용할 수 있도록 실제 사례에 기반한 템플릿을 제공받을 수 있다.
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[R&D 아카이브] 제품개발전략과 보고서작성
기업체 보유 R&D Seed 기반의 관점과 고객의 Needs 기반의 관점에서의 제품개발 기법을 학습함으로써 자사에 적합한 개발 프로세스를 접목할 수 있도록 교육내용을 구성하였습니다. 기술에 기반한 혁신제품 발굴, 제안, 사업부문 이관 관련 전반적인 가이드를 제시하고, 제품개발 관련 R&D, 제품개발, 마케팅, 사업부문간의 기능과 역할을 알려 드립니다.
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[R&D 아카이브] 전략적 지식재산(특허) 관리
본 과정은 대학교, 연구소, 기업의 개발성과를 법적으로 보호하고, 독점적 기술 경쟁력을 확보하기 위한 특허 가이드로 구성하였습니다. 또한 지식재산 기반 연구개발 동향 파악 및 공백 기술 예측을 통한 효율적이고, 경쟁력 있는 연구 개발 방향성을 알려 드립니다.
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[R&D 아카이브] 기술사업화와 기술가치평가
본 과정은 생성형 AI를 활용하여 문제 현상 분석, 기능 중심 시스템 분석, 인과관계 도출, 해결과제 정의, 아이디어 도출까지 이어지는 R&D 문제 해결 프로세스를 학습한다.
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[AI+R&D] 연구개발의 판을 바꾸는 생성형 AI R&D 전략
본 과정은 생성형 AI를 활용하여 문제 현상 분석, 기능 중심 시스템 분석, 인과관계 도출, 해결과제 정의, 아이디어 도출까지 이어지는 R&D 문제 해결 프로세스를 학습한다.
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[AI 스킬링] AI와 함께하는 실전 R&D 문제해결 워크플로우
본 과정은 생성형 AI를 활용하여 문제 현상 분석, 기능 중심 시스템 분석, 인과관계 도출, 해결과제 정의, 아이디어 도출까지 이어지는 R&D 문제 해결 프로세스를 학습한다.
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질문 10개로 끝내는 모빌리티 산업
본 과정은 전통 자동차 산업의 분업 구조와 성공 방식부터 SDV 시대의 산업 전환, 새로운 기업과 국가의 부상, 소유보다 경험을 중시하는 소비자 변화와 한국 자동차 산업의 미래까지,
내연기관 엔지니어와 테슬라 시스템 아키텍처 엔지니어를 모두 경험한 현직 전문가가 구성한 효율적인 커리큘럼을 따라 쉽게 설명한다.
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[물류관리 AX 에이전트] 데이터 분석 및 SCM 의사결정 자동화
본 과정은 수작업 방식의 단순 분석 업무를 줄이고, 실제 물류·생산 현장의 성과로 직결되는 AI 기반 SCM 의사결정 체계를 전수합니다. 물류 및 공급망 담당자가 현업에서 즉시 의사결정 시간을 단축하고 운영 비용을 절감할 수 있는 실전 프레임워크를 제공합니다.
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[AI+무역] 글로벌 경쟁시대, AI를 활용한 해외 무역 대응방안
AX 시대 글로벌 통상 환경의 구조적 전환을 이해하고, 반도체·자동차·조선 등 주요 산업별 적용 사례 분석을 통해 무역 실무자의 디지털 전환(AX) 역량을 강화합니다.
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[AI+표준] 사례로 배우는 ISO9001 품질경영시스템 - 2026 개정판
급변하는 글로벌 경영 환경과 최신 개정 트렌드를 반영한 ISO 9001:2026 품질경영시스템의 핵심 요구사항과 '품질문화(Quality Culture)', '디지털화(Digitalization)' 등 새로운 표준의 변화를 사례 중심으로 학습합니다.
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품질검사 실무 기본
제조품질관리를 위한 인수검사, 공정검사, 제품(출하)검사에서 고객중심의 검사를 실행할 수 있는 역량을 배양하고 검사 기준에 따른 부적합 검출 및 피드백(시정조치, 예방조치) 처리능력을 극대화하기 위해 필요한 내용들을 다루고 있습니다.
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[품질관리전문가] 품질보증 및 협력업체 품질관리, 품질검사
본 과정은 품질시스템의 기본 원리를 바탕으로 불량 방지를 위한 FMEA(고장형태 및 영향분석)의 설계 및 공정 적용 실무를 체계적으로 다룹니다. 특히 협력업체의 선정 기준 수립, 경영 진단 및 정기 평가, 그리고 품질혁신 지원제도 설계에 이르기까지 협력사 품질 관리의 전 과정을 심도 있게 학습합니다.
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[AI+품질] 머신러닝을 활용한 예지품질관리 입문과정
제조 현장의 데이터를 활용하여 품질을 예측하고 선제적으로 관리하는 예지품질관리의 핵심 개념과 실전 프로세스를 학습합니다.
노코드(No-code) 분석 툴인 Orange3를 활용하여 데이터 전처리부터 알고리즘 적용, 결과 분석까지 전 과정을 직접 실습하며 분석 역량을 강화합니다.
