AI 비즈니스 아이디어 랩 AI Business Idea Lab

지역 문제와 산업 수요를 데이터로 이해하고, 생성형 AI(GPT·Claude·Gemini)와 바이브코딩 도구로 비즈니스 아이디어를 기초 프로토타입까지 구현하는 실전형 입문 과목이다. 전반부(1~7주)는 LLM의 작동 원리, 프롬프트 엔지니어링, XYZ 가설과 프리토타이핑, 데이터 리터러시를 집중 학습하고, 후반부(9~13주)는 지역 공공데이터 분석에서 웹앱 프로토타입·원페이저까지 개인 프로젝트를 매주 단계 발표와 피드백으로 완성한다. 산출물은 3학년 AI 비즈니스 데이터 애널리틱스와 4학년 캡스톤디자인으로 이어지며, 무료 티어만으로도 이수 가능하도록 운영한다. A hands-on introductory course where students understand local problems and industry needs through data, then turn business ideas into working prototypes using generative AI (GPT, Claude, Gemini) and vibe-coding tools. The first half covers how LLMs work, prompt engineering, XYZ hypotheses and pretotyping, and data literacy; the second half runs weekly staged presentations of an individual project — from analyzing local public data to shipping a web-app prototype and a one-pager. Outputs feed into 3rd-year AI Business Data Analytics and the 4th-year capstone. Designed to be completable on free AI tiers, with an optional one-month LLM subscription in the project phase.

• → 최신 LLM(GPT·Claude·Gemini)의 작동 원리와 한계를 이해하고 비즈니스 관점에서 비교·평가한다 Understand how modern LLMs (GPT, Claude, Gemini) work, their limits, and compare them from a business perspective
• → AI 도구로 지역 공공데이터를 탐색적으로 분석하고 시각화한다 Explore and visualize local public data using AI tools
• → 바이브코딩 도구로 간단한 웹앱 프로토타입을 구축한다 Build a simple web-app prototype with vibe-coding tools
• → 지역의 비즈니스 문제를 XYZ 가설로 정의하고 AI 활용 접점을 매핑한다 Define local business problems as XYZ hypotheses and map where AI fits
• → 프리토타이핑·가치제안 캔버스·린 캔버스 등 검증 방법론을 프로젝트에 적용하고 발표한다 Apply validation methods — pretotyping, value proposition canvas, lean canvas — and present the results

• 오리엔테이션 Orientation AI 비즈니스 아이디어 랩 오리엔테이션 AI Business Idea Lab Orientation 2026학년도 2학기 강의 운영, 프로젝트 로드맵, 평가 및 AI 활용 원칙을 안내하는 인터랙티브 프레젠테이션입니다. An interactive guide to the course operation, project roadmap, evaluation, and AI use policy for Fall 2026. 열기 Open (새 창에서 열림) (opens in a new tab)
• 1주차 강의자료 Week 1 AI 시대의 비즈니스 기회와 로컬임팩트 AI-Era Business Opportunities and Local Impact 강의 로드맵, AI 시대의 비즈니스 기회, 로컬임팩트 사례를 다루는 인터랙티브 1주차 강의자료입니다. Interactive Week 1 lecture material covering the course roadmap, AI-era business opportunities, and local-impact cases. 열기 Open (새 창에서 열림) (opens in a new tab)
• 2주차 강의자료 Week 2 LLM의 작동 원리 How LLMs Work 토큰·임베딩·어텐션·스케일링·포스트트레이닝과 환각의 구조를 다루는 인터랙티브 2주차 강의자료입니다. Interactive Week 2 lecture material covering tokens, embeddings, attention, scaling, post-training, and hallucination. 열기 Open (새 창에서 열림) (opens in a new tab)
• 3주차 강의자료 Week 3 프롬프트 엔지니어링의 원리 Principles of Prompt Engineering 프롬프트 구조, 예시, 긴 문맥, RAG, 평가와 프롬프트 인젝션을 다루는 인터랙티브 3주차 강의자료입니다. Interactive Week 3 lecture material covering prompt structure, examples, long context, RAG, evaluation, and prompt injection. 열기 Open (새 창에서 열림) (opens in a new tab)