프롬프트 디자이너 2급 자격증 대비 요약정리

프롬프트 디자이너 2급 자격증 대비 오답노트 정리

 

 

프롬프트 디자이너 자격증을 준비하시는 여러분 안녕하세요~

오늘은 자격증 공부를 어떻게 준비해야할지 막막해 하시는 분들이 있을까봐 맛배기로 제가 공부하면서 오답노트를 정리했는데 그 내용을 간단하게 작성해봤습니다. 사실 제 입장에서 요약을 했기 때문에 참고만 하시지 이걸로만 공부하시겠다고 하시면 안됩니다. 참고만 하시고 수험서를 직접 구매하셔서 준비하시기 바랍니다.

저는 앞서 제 블로그 글에서도 말씀드렸듯이 생성형AI와 챗GPT에 관심이 많아 도서관에서 관련 책들을 찾아 봐왔기 때문에 용어라든지 관련 플러그인이나 확장 프로그램에 대해서는 어느정도 이해하고 있었습니다. 따라서 문제집만 사서 봤고 제가 잘 모르는 부분만 정리를 했기 때문에 제가 정리한 내용에 덧붙여 자신만의 정리노트를 만드시기 바랍니다.

 

■ 생성형AI 프롬프트 디자이너 2급 문제집

프롬프트 디자이너 2급 자격증 시험 과목은 다음과 같습니다.

1. 생성형 AI 활용법과 프로그래밍

2. 생성형 AI로 업무 생산성 향상

3. 비즈니스 응용의 생산성 향상

이렇게 3과목을 각 과목당 25문제씩 1시간동안 풀어야 하는 시험입니다.

그럼 각 과목별 내용을 문제집에 나와있는 순서로 정리해봤습니다.

▶ 제 1과목 생성형 AI 활용법과 프로그래밍

    가. 제1부 생성형 AI의 이해와 효율적인 대화법

    나. 제4부 생성형 AI 프로그래밍과 윤리적 AI 활용

1) 생성형 AI 지원 프로그래밍 학습하기

2) 책임있는 윤리

▶ 제 2과목 생성형 AI로 업무 생산성 향상

    가. 생성형 AI로 업무 생산성 향상

1) 반복작업 및 프로세서 자동화

2) 창의성과 혁신 강화

3) 효과적인 데이터 분석과 협업 강화

▶ 제 3과목 비즈니스 응용의 생산성 향상

가. 마케팅 및 영업에서의 AI 활용

나. 인적자원 관리에서의 AI 활용

다. 운영 및 물류 관리에서의 AI 활용

라. 재무 및 회계에서의 AI 활용

아마 인공지능이나 챗GPT만 사용해보신 분이라면 내용을 보실때 전혀 다른 분야라 시험준비를 해도 되나 하실겁니다. 하지만 시험 준비를 해본 입장에서 보면 그리 어려운 내용은 없습니다. 문제 풀어보시면서 잘 모르는 용어나 내용은 잘 정리해두시면 어려운 문제는 없다고 봅니다. 

제가 정리한 내용을 공유해드릴텐데 다시 한번 말씀드리지만 제 오답노트나 마찬가지인 내용입니다. 따라서 직접 책을 구입해서 문제를 풀어보시면서 자신만의 오답노트를 만들어 보시기를 바랍니다. 

이 내용은 시험을 처음 접하시는 분들을 위해 이러한 내용으로 시험을 보는구나 하고 안내를 해드리기 위함이오니 참고만 하시기 바랍니다..

 

■  생성형AI 프롬프트 디자이너 2급 자격증 정리

1부 생성형 AI의 이해와 효율적인 대화법
생성형 AI의 사용 및 효율적인 대화 방법
가. 생성형 AI 유형과 사용법
나. 생성형 AI와 효율적인 대화방법
다. 챗 GPT 활용을 극대화하는 방법

1. 생성형 AI의 등장은 검색 패턴의 변화, 산업의 효율성과 부가가치 창출의 새로운 경로제공, 융합된 서비스 생태계의 출현을 촉발

2. 이미지 생성 AI: DALL-E, Midjourney, Leonardo, Dreamstudio

3. GAN(적대적생성신경망): 생성자, 감별자 두 개의 경쟁하는 신경망으로 구성

4. 생성형 AI 텍스트 생성기능: 글 요약, 감정분석, 코드생성

5. Phenakistiscope(움직이는 그림판): 비디오 창작을 위한 생성형 AI

6. Dreamix: 영상을 생성하는 AI

7. 가장많이 사용하는 프롬프트 명령어: write 3 idea, generate outline, explain

8. PromptBase: 프롬프트를 사고팔수 있는 온라인 마켓플레이스

9. 챗GPT 결과물이 좋게 하기 위한 조건(CORE): Context(배경), Output(결과물), Reference(참고서), Example(예시)

10. 챗GPT 관련 Plug-in
가. Browse with Bing: 검색
나. Advance Data Analysis
다. Retrieval
라. Wolfram: 계산, 수학, 선별된 지식, 실시간 데이터 액세스 제공
마. Kayak: 사용자의 예산에 맞게 여행관련 검색 및 추천
바. AskPDF: PDF 문서내의 정보를 분석하고 검색
사. Zapier: 다양한 앱과의 연동을 통한 자동화
아. Code Interpreter: 파이썬코드를 실행할 수 있는 플러그인
자. AInote: 텍스트로 답변을 주는 동시에 음석으로도 답변
카. Smart Slides: 프리젠테이션(ppt) 생성 플러그인
타. VoxScript: 유튜브 영상의 스크립트를 추출하거나 요약
파. Link Reader: 웹페이지의 정보를 요약, “summarize this link <URL>”
하. AIdiagrams: 플로우챠트와 마인드 맵 제공

11. Doc_id:문서ID란? ask Your PDF 플로그인을 사용할 때 ChatGPT로 돌아가 문서 ID를 입력하는 프롬프트 형식

12. 챗GPT Writer: 구글 이메일과 연동

13. 챗GPT Optimizer: 챗GPT에 복사와 음성 읽어주기 기능 추가

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2부 생성형 AI로 업무 생산성 향상
2. 반복작업 및 프로세스 자동화
가. 비즈니스 문서작성을 위한 프롬프트
나. 업무효율화를 위한 프롬프트

1. 업무효율화? 기존에 행하던 업무 프로세서를 재정립할 뿐만 아니라 규정, 역할, 정보시스템 및 조직정비를 포함한 회사 업무 전반의 관리 체계를 확립하는 활동을 업무효율화라 한다.

2. 바드는 3가지 답변 제시

3. Bing AI: 답변에 대한 출처 제시

4. 창의성과 혁신강화
가. 비즈니스 환경분석 프롬프트
나. 시장조사를 위한 프롬프트
다. 사업계획서 작성을 위한 프롬프트
라. 디자인 지원 프롬프트
마. 영상제작 지원 프롬프트

5 비즈니스 환경분석에서 외부적인 요인은: 정치, 경제, 사회, 기술 등의 요인

6. 비즈니스 환경분석에서 내부적인 요인은: 기업의 문화, 구조 및 자원

7. 생성형 AI를 사용하여 비즈니스 환경분석하는 단계
분석범위 정의 -> 데이터 수집 -> 데이터 전처리 -> 데이터 분석 -> 생성된 인사이트 시각화 -> 의사결정 정보제공

8. 생성형AI가 비즈니스 환경을 분석하는 데 도움을 줄수 있는 방법은
실시간 시장에 대한 통찰력 제공, 비즈니스 관련 질문에 대한 답변, 에측분석, 위험평가

9. 에너지 산업환경 분석 시 사용되는 PEST 방법은
정치(Political), 경제(Economic), 사회(Social), 기술(Technological)

10. 시장조사 방법은
설문조사, 인터뷰, 관찰 및 현장연구, 데이터 분석, 보고서 및 출판물검토, 풍문조사, 온라인리서치

11. 시장조사 과정
시장조사의 목적을 명확히 한다 -> 조사대상 선정 -> 조사방법 결정 -> 조사 -> 조사결과분석

12. 생성형 AI를 활용한 시장조사 방법은
질문과답변, 도구 및 리소스 추천, 데이터 분서 지침, 전문가 의견과 인사이트, 보조연구 도구

13. 생성형 AI를 활용한 시장조사 방법 중 보조연구 도구에서는 ‘특정 시장 동향에 관한 최근 연구 논문을 추천해주세요’ 라고 프롬프트를 작성할 수 있다.

14. 사업계획서의 기능은
사업시작 및 확장을 위한 계획수립, 자금지원을 받거나 사업 협력 유도, 비즈니스 아이디어 구체화 및 결정

15. 사업계획서 목차
비즈니스개요, 목적과 목표 설정, 시장조사, 경쟁력 분석, 비즈니스 전략, 재무 계획, 조직 구조, 실행계획, 위험요인 분석, 시장 진입 전략, 일정 계획, 결론

16. 사업계획서 작성 시 고려할점
- 명확하고 간결한 표현
- 논리적인 구성과 게획서의 일관성 유지
- 정확한 데이터와 적절한 인용
- 가능한 구체적인 수치와 예측치 사용
- 과장되거나 현실성이 없는 내용은 피하기
- 기존의 유사한 사업계획서나 비즈니스 모델을 참고하여 작성

17. 아이디어와 통찰력을 생성할 목적으로 생성형 AI를 활용하는 방법에는
- 시장조사, 비즈니스 모델 개발, SWOT 분석, 마케팅 전략, 재무 예측

18. 생성형 AI를 활용하여 시장에서 트렌드와 잠재적인 기회를 식별하는 방법은
프롬프트 제공 -> 잠재적인 트렌드 목록 생성 -> 트렌드 목록 범위 축약 -> 각 트렌드 탐색 -> 생성된 통찰력과 아이디어 분석 및 선정 -> 잠재적인 문제와 한계 탐색 및 극복 솔루션 브레인스토밍 -> 분석과 아이디어 지속적으로 개선 반복

19. 운영 및 물류와 관련된 새로운 아이디어와 통찰력을 생성할 목적으로 생성형 AI 활용하는 방법
- 공급망관리, 제조관리, 고객서비스 개선, 기술혁신, 리스크 관리

20. 재무 예측 및 리스크 분석에 생성형 AI를 활용하는 과정은
재무 및 시장 데이터 수집 -> 인사이트 생성 및 재무계획 수립 -> 인사이트 평가 및 추가 데이터 입력 또는 전문가 분석 기반 수정 -> 재무 예측 및 리스크 분석 구체화

21. 챗GPT를 이용한 영상제작 과정
- 스크립트 작성, 대사생성, 아이디어 제안, 캐스팅 제안, 스토리보드 제작 가이드 제공, 영화 장르분석, 자막 생성, 음성 스크립트 작성, (스토리보드 작성은 해당안됨)

22. 효과적인 데이터 분석과 협업강화
가. 경영통계 및 데이터 분석을 위한 프롬프트
나, 팁 협업/긴급 팀 미팅을 지원하는 프롬프트

23. 도달 건수만으로 광고의 성과를 판단하는 것은 어렵다. 광고의 클릭률, (전환율) 등 다른 지표도 고려

24. 광고의 성과
- 광고의 클릭수, 전환수, 광고지출대비 수익

25. 기술통계
- 데이터를 요약하고 설명하는데 사용되며, 평균, 중앙값, 최빈값 같은 방법을 사용

26. 추론통계
- 표본데이터를 사용하여 전체 집단에 대한 결론을 내리는데 적합

27. 회귀분석
- 하나의 변수가 다른 변수에 어떤 영향을 미치는지 분석

28. 시계열분석
- 시간에 따른 데이터의 패턴을 분석

29. 클러스터 분석
- 유사한 특성을 가진 데이터 그룹 찾는데 사용

30. 기업에서 협업은
- 혁신, 효율, 만족도 등을 끌어올릴수 있는 매우 중요한 원천
31. 프리젠테이션을 만들어주는 툴은 : Gamma

32. 팀 내 커뮤니케이션을 위해서는 개방적 환경 조성이 필요하고 다양한 의견을 수렴할 수 있는 체계 구축과 리더십의 열린 태도와 피드백의 중요성을 제시하고 있다.

33. 온 오프라인 소통 중 적합한 시스템을 고려할 때 주요 요소는 : 접근성

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3부 비즈니스 응용의 생산성 향상
5. 마케팅 및 영업에서의 AI 활용
가. 마케팅 전략을 위한 프롬프트
나. 고객 맞춤형 판매 및 고객 지원 프롬프트
다. AI 기반 리드생성 및 판매 예측 프롬프트
라. 광고 및 흥보안 제작 지원 프롬프트

1. 마켓팅 믹스 4P : Product, Price, Place, Promotion
2. 마케팅 전략의 효과를 모니터링하는 방법은
KPI 정의 -> 데이터 수정 -> 데이터 분석 -> 목표와 비교 -> 전략수정 -> 지속적 측정과 평가

3. 마케팅 전략 수립 시 챗GPT 역할
- 고객서비스 개선
- 고객통찰력 제공
- 개인화된 마케팅
- 음성제공
- 고객리워드 수집

4. 마케팅 전략에 대한 아이디어 생성과정
- 마케팅 과제 또는 기회식별
- 챗 GPT 입력 제공
- 결과분석
- 결과다듬기
- 마케팅전략 개발
- 전략테스트 및 수정

5. 챗 GPT에서 생성된 인사이트의 잠재적 편향 요소
- 데이터 편향
- 사람의 직관부족
- 마케팅 전략을 능가하지 못하는 데이터
- 콘텍스트 부족

6. 챗GPT가 생성한 통찰력을 전략에 통합하는 방법은
- 고객페르소나 개발
- 메시싱 및 콘텐츠 맞춤과
- 마케팅 채널 최적화
- 새로운 제품 또는 서비스 개발
- 결과측정

7. 명확한 목표없이 챗 GPT 사용 시 리소스 낭비

8. 고객지원 관련 분석법
- 문제유형분석: 고객이 제기하는 다양한 문제
- 트렌드 분석: 고객의 피드백과 요청 트랜드
- 피드백 분석: 고객의 리뷰와 피드백 데이터 분석
- 자동화 및 자기서비스 분석: 고객이 서비스 이용 시

9. 상관분석 데이터 처리과정
- 액셀데이터 복사 붙여넣기
- 쳇GPT에 ‘상관관계 구해줘’
- 파이썬 코드 복사
- 파이썬 실행

10. 고객 맞춤형 판매에 사용되는 분석법은 : 상관분석

11. 리드생성 -> 리드 육성 -> 상담 -> 계약성사

12. 리드란 자사와 자사제품, 서비스에 흥미와 관심을 가지고 있는 모두를 일컷는 말

13. AI 기반의 판매예측은: 분석데이터, 머신러닝, 잠재고객 발굴, 사용자의 행동분석

14. AI 기반 리드생성 도구를 사용하는 방법은
- AI 기반 리드생성 도구 선택
- 리드 생성 프로세서 설정
- AI 기반 리드생성도구를 사용하여 리드를 식별하고 자격 검증
- 고객프로필을 생성하고 메시지를 개인화
- 리드 육성을 위한 작업들 자동화

15. AI기반 판매예측의 주요목표는 고객 데이터를 분석하여 가장 가능성 있는 고객을 식별하고 그들의 구매 결정을 이해하는 것

16. 생성형 AI를 활용한 광고 및 흥보지원에서 제품설명서 작성이 “가능하다”

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6. 인적자원 관리에서의 AI 활용
가. 인사정책 및 직원 교육을 위한 프롬프트
나. 지원자 심사 및 채용 절차 간소화 프롬프트

1. 생성형 AI가 인적자원 관리에 도움을 주는 영역은
- 직원교육, 정보보존, 인력의 학습경험 수준 향상

2. Prompt Perfect: 직원들이 프롬프트를 자동으로 최적화 하도록 지원하는 도구

3. 챗GPT가 HR의 성과관리를 지원하는 것은 종합적인 성과검토 개요를 효율적으로 작성하고 팀원을 위한 현실적인 목표설정 할수 있다.

4. 챗GPT는 사람들이 작성한 텍스트를 기반으로 학습하기 때문에 편견을 가지게 된다.

5. 소규모 기업이나 인적자원팀에서는 직원교육에 어려움을 겪고 있거나 많은 노력을 기울이지 않고 있다. 직원들의 교육이 중요함을 인지를 하고 있으나 회사 예산의 우선순위에서 밀리기 때문이다.

6. 회사의 정책: 책임감, 성실성, 안전

7. 생성형 AI의 내재된 결함과 한계는: 정확성, 일반적인 응답, 편견

8. 성과 피드백의 개선기회
- 성과 피드백의 중요성과 효과적인 전달방법 설명
- 성과개선을 위한 개인 발전계획 수립가이드
- 추가 교육 및 훈련기회 제공

9. 성과평가 기준
- 성과평가 기준의 설명과 중요성 강조
- 업무성과, 개인역량 및 커뮤니케이션 등의 평가요소 설명
- 목표달성도와 추가적인 기여도 평가 방법 설명

 

 

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7. 운영 및 물류관리에서의 AI 활용
가. 공급망 최적화 및 재고 관리 프롬프트
나. 유지 보수 및 결함 예측 프롬프트

1. 경영관리
- 운영관리(물류관리+회계관리)
- 마케팅관리
- 인사관리
- 재무관리

2. 운영관리: 기업이 제품 또는 서비스를 생산하는 과정에서 자원을 효율적으로 계획, 조직, 운영통제하는 관리 활동으로 생산성과 효율성을 극대화하기 위함

3. 운영관리에는 물류관리와 회계관리가 있다.

4. 물류관리: 유지보수 및 결함 예측분야로써 상품 및 자원의 원할한 이동과 보관을 효율적으로 계획, 조직, 운영, 통제 원자재 또는 부품 공급부터 제품의 생산 유통, 소비자에게 제공하는 포괄적 경영관리

5. 물류관리의 이점: 장비 신뢰성 향상 및 경비 절감

6. AI를 이용한 물류예측: 데이터 분석, 수요예측 및 제고 최적화, 제고 자동화

7. AI를 활용한 결함 예측 유지보수
물류데이터 분석, 자동화 최적화
물류시스템 결함예측, 물류데이터 분석, 창고운영자동화, 물류예측, 물류 작업 로봇의 경제성 분석

8. 충분히 자세하게 질문하기 -> 이어서 질문하기 -> 단계적 답변유도

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8. 재무 및 회계에서의 AI 활용
가. 재무제표 분석 프롬프트
나. 재무 의사 결정 프롬프트

1. 재무재표 분석
가. 손익계산서: 특정기간의 수익과 비용으로 영업이익과 순이익 포함
나. 재무상태표: 자산은 기업의 보유자산으로 부채와 자본으로 구성
다. 현금흐름표: 특정기간의 현금유입과 인출로 영업활동, 투자활동, 재무활동에 따른 현금흐름
라. 유동비율: 유동자산을 유동부채로 나눈 비율로 기업의 단기적인 지불능력

2. 재무 비율 분석
가. 재무비율분석: 기업의 재무상태 평가, 결정에 도움을 주기 위해 장기적인 지표활용
나. 유동성 비율: 기업의 현금동원 능력 판단자료로 유동비율, 당좌비율, 유동자산, 유동부채 등이 있음
다. 수익성 비율: 이익을 창출하는 회사의 능력측정으로 투자 수익률 포함
라. 성장률 비율: 시간이 지남에 따라 회사의 매출, 이익 또는 기타 재무재표의 변화를 측정

3. 부채비율: 기업의 부채상태 평가, 기업의 수익성과는 관계없음

4. 기업의 효율성 비율은 기업의 영업활동에 투입된 자산의 효율성

5. 기업의 투자결정: 물리적 자산과 무형자산에 대한 선택으로 미래이익추구

6. 자본예산: 투자프로젝트의 수익과 비용추정, 평가

7. 내부수익률(IRR): 투자의 NPV를 0으로 만드는 할인율로 투자 결정시 IRR이 기업의 허용수익률보다 높을 경우에만 투자

8. 순현재가치(NPV): 투자 프로젝트의 현금흐름을 현재가치로 할인하여 총합, 양수인 경우 수익얻음

9. 자금조달은 기업이 투자계획을 실행하기 위해 필요한 자금확인

10. 부채를 통한 자금조달은 이자비용 수반

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4부 생성형 AI 프로그래밍과 윤리적 AI 활용
9. 생성형 AI 지원 프로그래밍 학습하기
가. 생성형 AI 프로그래밍 이해하기
나. 생성형 AI 프로그래밍 실습하기

10. 책임있는 윤리
가. 책임있는 윤리적 생성형 AI 활용

1. 생성형 AI 개발자 역할
- 데이터 수집과 전처리
- 모델파라미터 조정
- 모델이 생성한 결과 검토
- 필요한 경우 코드 수정(직접작성은 아님)

2. 생성형 AI 프로그래밍을 통해 효과적인 활용분야: 데이터 수집과 전처리
3. 생성형 AI 프로그래밍과 전통적 프로그래밍 차이: 대규모 훈련데이터 학습

4. 생성형 AI 프로그래밍을 통한 장점: 코드작성 속도향상

5. 생성형 AI 프로그래밍 주요장점: 빠른 코드 생성

6. 추천시스템의 종류
- 협업필터링, 행렬 요인화, 내용기반 필터링, 지식기반 필터링

7. 예측모델의 종류
- 회귀분석, 시계열기법, ARIMA

8. 분류모델은: 의사결정트리

9. 경력사원 추천에는 내용기반 필터링 기법사용으로 경력 및 자격과 기업의 요구사항 매칭

10. 배추가격 예측은 시장의 수급효율성 향상

11. 생성형 AI의 위험성 등급
- Unacceptable RISK
- Minimal Risk
- Limited Risk
- High Risk

12. 생성형 AI 관련 거버넌스를 수립하는 정부

13. 책GPT를 활용하여 언어적 한계를 넘어 자연스로운 피싱 메일 작성

14. 생성형 AI는 학습 데이터에 크게 의존

15. 생성형 AI 사용 시 개인정보 보호와 관련해 데이터 저장방식 중요

16. 생성형 AI 관련 법적, 윤리적 문제 해결의 대응방안은: 데이터의 품질관리

17. 생성형 AI를 사용할 때 고려해야할 윤리적 문제는
- 알고리즘의 투명화로 AI의 결정기준과 프로세서율과 명확