교육 · 콘텐츠

실패를 겪어본 엔지니어의 교육은 다릅니다

산업용 로봇 · AIoT · Edge AI 프로젝트는
‘이론 부족’이 아니라 ‘구조 오해’로 실패합니다.

ssAIoT 교육·콘텐츠는
✔ 단순 기능 설명이 아니라
✔ 왜 현장에서 무너졌는지,
✔ 어디서 설계가 어긋났는지를 중심으로 구성됩니다.

왜 기존 교육으로는 현장에서 막히는가

대부분의 기술 교육은 다음 단계에서 멈춥니다.

  • 기능은 설명하지만 현장 조건은 설명하지 않음

  • 알고리즘은 다루지만 제어·실시간성은 배제

  • 데모는 성공하지만 운영·유지보수는 고려하지 않음

그래서 교육을 마친 뒤에도
프로젝트에서는 같은 질문이 반복됩니다.

“이론은 맞는데, 왜 현장에서는 안 될까요?”

ssAIoT 교육은
이 질문에 답하는 구조로 설계되어 있습니다.

ssAIoT 교육 콘텐츠의 핵심 방향

🔹 ① 실패사례 중심 구조

실제 산업 현장에서 반복된 실패를
구조 단위로 분해하여 설명합니다.

  • 센서·데이터 구조 실패

  • 제어·AI 결합 실패

  • 시스템 통합 실패

  • 운영·사업성 실패

🔹 ② ‘왜 안 되는가’를 설명하는 교육

“이렇게 하면 됩니다”보다
“이렇게 하면 왜 무너지는가”를 먼저 설명합니다.

  • AI 추론 지연이 제어를 흔드는 이유

  • 데이터가 충분해도 실패하는 구조

  • PoC 이후 양산 단계에서 붕괴되는 설계

🔹 ③ 엔지니어 실무 언어로 구성

마케팅 용어가 아닌
현장 엔지니어의 언어로 설명합니다.

  • 블록 다이어그램

  • 타이밍 구조

  • 인터페이스 책임 분리

  • 장애 발생 시나리오

교육 콘텐츠 구성

📘 ① 이론 콘텐츠

  • 산업용 로봇 / AIoT / Edge AI 핵심 구조

  • 제어 · 실시간성 · 안전 개념

  • AI의 역할과 한계 정리

📕 ② 실패사례 시리즈

  • 왜 이 프로젝트는 실패했는가 (6주 과정)

  • 실제 현장 사례 기반 분석

  • 설계 단계에서의 잘못된 판단 포인트 정리

📗 ③ 실무 진단 프레임워크

  • 기술 구조 진단 체크리스트

  • 시스템 통합 점검 항목

  • 운영·사업성 사전 점검 질문

→ 교육이 곧 ‘사전 진단 도구’가 되도록 설계

이런 분들에게 적합합니다

  • ✔ 산업용 로봇 / AIoT 프로젝트를 준비 중인 팀

  • ✔ PoC 이후 현장 적용에서 막힌 경험이 있는 엔지니어

  • ✔ AI를 제어 시스템에 어떻게 넣어야 할지 고민 중인 개발자

  • ✔ 실패를 반복하지 않고 구조적으로 설계하고 싶은 조직

교육의 최종 목표

ssAIoT 교육은
지식을 늘리는 교육이 아닙니다.

  • 프로젝트 시작 전
    → “이 구조로 가도 되는가?”를 판단할 수 있게 하고

  • 개발 중
    → “지금 위험 신호가 무엇인지”를 인식하게 하며

  • 현장 투입 전
    → “이대로 가면 어디서 깨질지”를 예측하게 합니다.

실패를 경험한 사람의 교육은 다릅니다

지금 배우는 내용이
6개월 뒤 현장에서 실패를 막아줄 수 있는가?

그 질문에 답할 수 있는 교육을 제공합니다.

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