01 / DISCOVER
교육 주제보다 먼저,
우리 팀의 일을 살펴봅니다.
교육 대상과 수준, 반복되는 업무, 사용 가능한 도구를 함께 확인합니다. 실제로 다룰 과제와 기대 결과를 구체화합니다.
- 직무와 AI 활용 경험 확인
- 업무 자료와 도구 환경 검토
- 교육 목표와 실습 범위 정리
COBSLAB · AI FOR EVERYONE
AI를 이해하는 교육,
업무를 바꾸는 기술.
팀이 성장하는 AI 및 AX 교육, 업무를 바꾸는 AI 프로젝트,
판단의 근거를 만드는 데이터 수집·크롤링.
교육의 다음, 기술의 쓰임까지
사람에게는 AI를 다루는 힘을.업무에는 실행 가능한 기술을.판단에는 믿고 쓸 수 있는 데이터를.
이 세상 모든 사람이
AI를 누릴 수 있도록.
THE TEAM MAKES THE DIFFERENCE
강의의 차이는,
준비하는 팀에서 시작됩니다.
전속 강사진과 전문 운영진이 커리큘럼과 교안을 함께 검토합니다. 교육과 컨설팅, 개발을 함께하는 팀이 현업 과제를 직접 다루고 그 경험을 수업에 담습니다.
- 평균 교육 만족도
- 4.8점
WHAT MAKES US DIFFERENT
교육 업체를 비교할 때,
이 차이를 확인하세요.
개별 강사 중심의 단발성 교육과
콥스랩의 팀 운영 방식을 비교했습니다.
| 비교할 기준 | 타사 | COBSLAB 콥스랩의 운영 방식 |
|---|---|---|
| 강의 준비 | 프리랜서 강사 개인이 강의 준비 | 전속 강사진과 운영진의 공동 검토 커리큘럼과 교안을 함께 살피며 수업을 준비합니다. |
| 실제 구현 경험 | 강의 또는 개발, 한 분야에 집중 | 직접 개발한 경험을 교육으로 비전 모델, RAG, 업무 자동화 프로젝트 경험을 수업에 담습니다. |
| 새 기술 학습 | 개인의 전문 분야 중심으로 학습 | 함께 연구하고 새 기술을 실습에 반영 논문과 새 도구를 스터디에서 검토하고 서로의 전문성을 나눕니다. |
| 교육 이후 과제 | 강의가 끝나면 교육 운영도 종료 | 교육 이후에도 컨설팅·개발까지 실습에서 찾은 현업 과제를 후속 컨설팅, PoC와 개발로 구체화합니다. |
교육과 개발의 범위·일정은 과제에 맞춰 협의합니다.
우리 팀에 필요한 방식 상담하기 ↗ALWAYS LEARNING, ALWAYS BUILDING
끊임없이 연구하고
배우는 강사진
새 도구가 나오면 직접 써보고 동료에게 설명합니다. 막힌 문제는 함께 풀고 배운 내용은 책과 영상으로 정리합니다. 콥스랩의 수업에는 함께 공부하고 만들어 본 사람들의 경험이 담겨 있습니다.
01 / WRITE TOGETHER
함께 책을 씁니다
연구와 강의에서 쌓은 내용을 원고와 실습 자료로 정리합니다. 서로의 원고를 검토하며 함께 집필합니다.
집필·번역 도서 보기02 / STUDY & SHARE
읽고 토론하고 나눕니다
논문과 새 도구를 함께 공부합니다. 직접 이해한 내용을 영상으로 설명하며 더 많은 사람과 나눕니다.
논문 리뷰 영상 보기 (새 창)03 / BUILD & TEACH
만들어 보고 가르칩니다
비전 모델, RAG, 업무 자동화 과제를 직접 개발합니다. 구현하며 확인한 내용을 실습과 컨설팅에 담습니다.
직접 만든 프로젝트 보기THREE WAYS TO WORK WITH COBSLAB
어디서부터 시작할까요?
역량을 키우는 교육, 업무에 맞춘 AI 개발, 필요한 데이터 수집.
목적에 맞는 분야부터 살펴보세요.
01 / AI & AX EDUCATION
배우는 사람도, 하는 일도 다르니까.
교육의 시작도 달라야 합니다.
BY LEVEL신입 · 실무자 · 팀장 · 임원
직급별 AI 교육 ↗
첫 업무 활용부터 조직의 AI 의사결정까지.
BY ROLE기획 · 마케팅 · HR · 개발
직무별 AI 교육 ↗
매일 다루는 문서와 데이터가 실습 과제가 됩니다.
BY INDUSTRY제조 · 금융 · 유통 · 서비스
산업별 AI 교육 ↗
현장의 업무와 적용 조건을 반영한 실습.
GENERATIVE AIChatGPT · Copilot · 콘텐츠 제작
생성형 AI 실무 ↗
초안 작성부터 결과 검토, 팀 활용 기준까지.
DATA LITERACY데이터 해석 · 분석 · 시각화
데이터를 읽는 힘 ↗
숫자에서 질문을 찾고 업무의 근거로 연결합니다.
BUILD WITH AIAI Agent · RAG · 바이브코딩
직접 만드는 AI ↗
업무 흐름을 설계하고 작동하는 결과물로 확인합니다.
LEARNING THAT FITS YOUR TEAM
우리 팀의 고민에서 시작해
업무에 적용하는 순간까지.
교육 주제보다 먼저,
02 / DESIGN
강의를 듣고
직접 해보는 커리큘럼.
기초 이해, 도구 실습, 팀 과제의 비중을 조정합니다. 교육 시간과 인원에 맞춰 진행 방식과 실습 결과물을 정합니다.
- 직급·직무별 커리큘럼 구성
- 업무 기반 실습과 팀 과제 설계
- 실습 계정·자료·운영 일정 준비
03 / PRACTICE
만들고 질문하고
피드백으로 한 번 더.
문서 작성부터 데이터 분석, AI 개발까지. 직접 만든 결과를 점검하고 다음 과제에 반영하도록 돕습니다.
- 실습 중심 수업과 질의응답
- 과제 결과 검토와 코칭
- LXP를 통한 자료·진도·과제 관리
04 / APPLY
수업에서 얻은 경험을,
우리 조직의 다음 과제로.
팀에서 이어갈 과제와 결과 점검 기준을 정리합니다. 시스템 개발이 필요한 과제는 별도의 PoC와 구축 범위를 협의합니다.
- 업무 적용 과제와 실행 순서 정리
- 결과 공유와 팀 활용 기준 수립
- 필요 시 PoC·개발 프로젝트 연계
LXP 교육 운영 화면 미리보기 +
COBSLAB LXP
수업 자료, 과제, 진도를
한 화면에서 확인하세요
수업 자료와 일정, 진도, 과제, 결과를 한곳에서 확인합니다.
교육 진행 중
수업 자료 보기 학습 현황
- 참여 수강생
- 48명
- 평균 진도
- 72%
- 제출 과제
- 86건
기업 AI 실무 과정
자료를 눌러 내용 예시 보기수업 자료
생성형 AI 업무 활용 가이드수업 자료 | 내용 예시+
수업 자료 미리보기
업무에 맞게 질문하기
- 현재 업무와 원하는 결과를 적습니다.
- 참고 자료와 출력 형식을 함께 정리합니다.
- 응답의 사실과 누락된 내용을 확인합니다.
데이터 정리 실습.ipynb실습 코드 | 내용 예시+
실습 코드 미리보기
import pandas as pd
records = pd.DataFrame({
"업무": ["보고서", "자료 조사", "보고서"]
})
records.drop_duplicates()같은 업무가 중복된 행을 정리하는 코드 예시입니다.
팀 과제 실습 자료자료 구성 | 예시+
실습 자료 구성 예시
- 업무 상황 정리 문서
- 보고서 작성 실습 자료
- 결과 검토 체크리스트
팀별 과제 리뷰
제출 내용과 강사 의견 예시과제 피드백
과제 예시
업무 보고서 초안 만들기
- 실습 주제
- 문서 작성 | 결과 검토
- 제출 형태
- 팀 과제 문서
제출 내용 예시
회의 기록에서 결정 사항을 정리하고 후속 업무를 목록으로 작성했습니다.
피드백 반영 예시 보기
다음 실습에서 확인할 내용
후속 업무마다 담당자와 일정을 적고 회의 기록에 없는 내용이 추가되지 않았는지 검토합니다.
교육 운영 화면 | 샘플 데이터. 표시된 수치, 자료, 피드백은 시연용 예시입니다.
LXP 교육 운영 자세히
기업 AI 교육에 LXP를 활용합니다
COBSLAB은 자체 LXP 환경을 갖추고 있습니다. 교육 기간과 인원, 실습 방식에 맞춰 일정과 자료를 안내하고 진도, 과제, 결과를 한곳에서 확인합니다.
- 수업 자료와 실습 환경을 한곳에서 안내
- 수강생별 진도와 과제 제출 현황 확인
- 교육이 끝난 뒤 결과와 운영 기록 정리
PROVEN IN THE FIELD
기업 현장에서
이어 온 AI 교육.
제조와 금융, 공공기관과 대학까지.
콥스랩이 진행해 온 교육을 확인하세요.
누적 교육 경험과 공개 사례 수는 서로 다른 집계입니다.
AI · DATA · LLMOps삼성전자
AI, 데이터 분석, 코드 리팩토링, LLMOps와 품질 직무 AI 활용 교육.
593회 이상 교육 이력
LEADERSHIP현대자동차
리더 대상 IT·AI 활용과 현업 사례를 다루는 교육.
45회 이상 교육 이력
DATA ANALYSISLG화학
AI 활용과 데이터 분석을 주제로 진행한 기업 교육.
10회 이상 교육 이력
DATA SCIENCE한화솔루션
현업 데이터를 활용하는 실무 Data Science 교육.
7건 이상 교육 이력교육과 프로젝트를 함께해 온 기업
COBSLAB과 교육, 프로젝트를 함께한 기업
02 / AI PROJECTS
필요한 기술로
작동하는 시스템을 만듭니다.
AI 모델 개발, 문서 기반 검색, 업무 자동화.
사용 환경을 확인하고 설계부터 구축까지 진행합니다.
01
AI 모델 개발
컴퓨터 비전 · 이미지·영상 생성
예측 모델 · 맞춤 모델 학습
RAG 시스템
사내 문서 검색 · 근거 기반 답변
문서 갱신 · 접근 권한 연동
AI Agent
업무 도구 연동 · 실행 흐름 설계
반복 업무 처리 · 담당자 검토
COBSLAB PROJECTS
01 / 04
화면은 프로젝트의 업무 흐름을 설명하기 위한 구성 예시입니다.
문서 기반 RAG 화면 미리보기 +
사내 문서 검색문서 근거와 함께 확인하는 답변
미리 준비한 질문과 가상 문서로 살펴보는 화면 예시입니다.
신규 입사자 교육은 어떻게 진행하나요?Q
문서 기반 답변 예시
신규 입사자 교육은 공통 교육과 직무별 실습으로 구성됩니다. 세부 일정은 교육 안내 문서에서 확인할 수 있습니다.
참고 문서 | 펼쳐서 근거 확인
교육 안내.pdf
가상 문서 | 교육 구성 발췌
신규 입사자 교육은 공통 교육과 직무별 실습으로 나누어 진행합니다. 세부 일정은 이 문서의 교육 일정표에서 확인합니다.
직무별 실습 가이드
가상 문서 | 실습 안내 발췌
공통 교육을 마친 뒤 직무에 맞는 실습 과제를 진행합니다. 과제별 준비 자료와 진행 순서는 각 실습 안내를 따릅니다.
수업 자료와 실습 파일은 어디서 확인하나요?Q
문서 기반 답변 예시
수업 자료는 수업 자료 목록에서, 실습 파일과 사용 방법은 직무별 실습 가이드에서 확인할 수 있습니다.
참고 문서 | 펼쳐서 근거 확인
수업 자료 목록.pdf
가상 문서 | 자료 위치 발췌
회차별 발표 자료와 읽기 자료는 수업 자료 목록에 모아 안내합니다. 실습 파일은 직무별 실습 가이드의 해당 과제에서 확인합니다.
직무별 실습 가이드
가상 문서 | 실습 파일 발췌
각 실습 과제의 시작 부분에 준비 파일과 사용 방법을 안내합니다. 해당 과제의 파일을 준비한 뒤 실습 순서에 따라 진행합니다.
문서 수집→검색→근거 확인
03 / DATA COLLECTION & CRAWLING
매번 찾던 정보를
계속 쓸 수 있는 데이터로 정리합니다.
수집 대상과 주기, 필요한 항목을 먼저 정합니다.
웹 크롤링부터 정제·모니터링·시스템 연동까지 연결합니다.
NEWSCOMMERCEPUBLIC API
COBSLAB DATA PIPELINE수집 → 정제 → 검수
원문 주소 · 중복 확인 · 항목 표준화
Excel / CSVDashboardAPI / Vector DB
수집·전달 흐름을 설명하기 위한 구성 예시입니다.
교육, AI 프로젝트, 데이터 수집을 각각 의뢰할 수 있나요?
네. AI 및 AX 교육, AI 프로젝트, 데이터 수집·크롤링을 각각 의뢰할 수 있습니다. 교육 중 확인한 과제를 개발 프로젝트로 이어가는 경우에는 PoC와 구축 범위를 별도로 협의합니다.
기업 AI 교육은 직무별로 구성할 수 있나요?
가능합니다. 임원, 기획, 마케팅, 운영, 개발, CS 등 수강생의 직무와 수준, 실제 업무 자료를 기준으로 실습을 구성합니다.
AI 개발 프로젝트는 어떻게 시작하나요?
업무 목표와 데이터, 보안 및 사용 환경을 확인합니다. 작은 범위의 PoC로 기능과 품질을 검증한 뒤 모델 개발, 시스템 연동과 운영 범위를 정합니다.
웹 데이터 수집과 모니터링도 제공하나요?
가격, 상품, 뉴스, 커뮤니티, 공공데이터를 단건 또는 정기적으로 수집하고 Excel, 대시보드, API, Vector DB 등 필요한 형태로 제공합니다.
LET’S MAKE IT WORK
우리 팀의 다음 변화를,
콥스랩과 시작하세요.
교육 대상, 해결할 업무, 수집할 데이터.
필요한 분야를 선택해 이야기해 주세요.