AI Trainer Hub

어떤 데이터든 AI로 학습시켜, 당신의 비즈니스에 도입하세요.

무료 16개전체 16개 업종

기업·공장 특화 AI

기술 특화
제품 불량 검출 AI
제조업프로
학습 데이터
  • •양품 이미지 (500장+)
  • •불량 이미지 (100장+ / 유형별)
  • •불량 유형 라벨링
학습 과정
  1. 11단계: 양품 이미지를 동일 조건에서 500장 이상 촬영하세요
  2. 22단계: 불량 이미지를 유형별로 분류하여 라벨링하세요
  3. 33단계: AI 모델을 학습시키고, 테스트 이미지로 검증하세요
결과 미리보기

사람이 육안으로 검사 → 1개당 30초, 피로 시 불량 누락률 15%

AI 검사 → 1개당 0.5초, 불량 검출률 97%, 24시간 무중단

진열대 모니터링 AI
유통프로
학습 데이터
  • •정상 진열 이미지 (200장+)
  • •비정상 진열 이미지 (50장+)
  • •상품 라벨 목록 (SKU)
학습 과정
  1. 11단계: 정상 진열 상태를 다양한 각도에서 촬영하세요
  2. 22단계: 각 상품의 위치와 수량을 라벨링하세요
  3. 33단계: AI 모델을 학습시키고 비정상 상태 검출을 테스트하세요
결과 미리보기

직원이 매장 순회 → 하루 2회, 놓치는 품절 다수

CCTV/사진 → AI 실시간 감지: '3번 진열대 우유 품절, 보충 필요'

농산물 등급 분류 AI
식품/농업프로
학습 데이터
  • •등급별 이미지 (등급당 200장+)
  • •등급 판정 기준 문서
학습 과정
  1. 11단계: 등급별 이미지를 최소 200장씩 수집하세요
  2. 22단계: 등급 판정 기준을 문서화하세요
  3. 33단계: AI 모델을 학습시키고 검증하세요
결과 미리보기

사람이 육안 선별 → 시간당 500개, 피로 시 오분류 20%

AI 선별 → 시간당 5,000개, 오분류율 3%

작물 질병 진단 AI
농업프로
학습 데이터
  • •건강한 잎 이미지 300장+
  • •질병별 이미지 100장+
  • •질병 분류 가이드
학습 과정
  1. 11단계: 건강한 잎 이미지를 다양한 조건(생장 단계, 조명)에서 300장 이상 수집하세요
  2. 22단계: 질병별 이미지를 초기/중기/후기 단계로 분류하여 라벨링하세요
  3. 33단계: 질병 분류 가이드를 작성하세요 (증상, 원인, 처방 포함)
결과 미리보기

농부 육안 판단 → 질병 진행 후 발견, 수확량 30% 손실

사진 촬영 → AI 즉시 진단: '탄저병 초기, 이 농약 처방 권장' → 수확량 손실 5%

안전장비 미착용 감지 AI
건설/안전프로
학습 데이터
  • •정상 착용 이미지 500장+
  • •미착용/불량 착용 이미지 200장+
  • •안전 규정 문서
학습 과정
  1. 11단계: 정상 착용 이미지를 다양한 각도, 거리, 조명 조건에서 500장 이상 수집하세요
  2. 22단계: 미착용/불량 착용 이미지를 위반 유형별로 분류하여 200장 이상 라벨링하세요
  3. 33단계: 현장 안전 규정을 입력하고, 구역별 필수 장비를 설정하세요
결과 미리보기

안전 관리자 순회 → 하루 2회, 사각지대 다수

CCTV AI 실시간 감지: '3번 구역 안전모 미착용 작업자 발견' → 즉시 경고

CCTV 사람 인식·추적 AI
보안/유통/공공프로
학습 데이터
  • •CCTV 영상 클립 (시간대·각도 다양하게, 30분+)
  • •사람 바운딩박스 라벨 (1,000장+)
  • •카메라 설치 위치 정보
학습 과정
  1. 11단계: YOLOv8 사전학습 모델 다운로드 (Ultralytics — 5분)
  2. 22단계: 내 CCTV 환경에 맞게 파인튜닝 (낮은 해상도, 비스듬한 각도 대응)
  3. 33단계: DeepSORT로 개인별 ID 부여 및 동선 추적 파이프라인 연결
결과 미리보기

CCTV 화면을 사람이 직접 모니터링 → 집중력 한계로 놓치는 순간 발생, 인건비 월 400만원+

AI가 24시간 자동 감지 — '지금 이 구역에 37명', '평균 체류 8.3분', 이상 시 즉시 알림

이상 행동 감지 AI (싸움·쓰러짐·침입)
보안/유통/공공프로
학습 데이터
  • •정상 행동 영상 (걷기·서기·앉기 등, 500클립+)
  • •이상 행동 영상 (쓰러짐·싸움·침입 등, 카테고리당 100클립+)
  • •감지 대상 행동 목록 및 우선순위
학습 과정
  1. 11단계: 감지할 이상 행동 카테고리 정의 (쓰러짐/싸움/침입 등 우선순위)
  2. 22단계: 행동 인식 모델 선택 — VideoMAE(정확도 우선) vs MoViNet(속도 우선·엣지 배포)
  3. 33단계: 이상/정상 행동 데이터로 이진 분류 + 멀티클래스 분류 학습
결과 미리보기

응급상황 발생 → 누군가 발견할 때까지 방치 → 골든타임 놓침 / 보안요원이 놓친 침입 사고

쓰러짐 감지 즉시 '1번 카메라 쓰러진 사람 발견, 신뢰도 91%' → 담당자 폰 알림 → 골든타임 확보

설비 이상 탐지
제조/IT/금융프로
학습 데이터
  • •센서 정상 데이터 (3개월+)
  • •고장/이상 발생 기록
  • •설비 스펙/정상 범위
학습 과정
  1. 11단계: 설비 센서 데이터를 3개월 이상 수집하세요
  2. 22단계: 과거 고장 기록을 날짜와 함께 정리하세요
  3. 33단계: AI가 정상 패턴을 학습하고 이상을 자동 감지합니다
결과 미리보기

고장 나야 알아차림 → 비계획 정지 연 평균 72시간

AI 사전 감지 → '3일 내 베어링 교체 권장' → 비계획 정지 80% 감소

생산계획 최적화 AI
제조업프로
학습 데이터
  • •생산 실적 데이터 6개월+
  • •설비 가동률 데이터
  • •주문/수요 데이터
학습 과정
  1. 11단계: 생산 실적 데이터를 6개월 이상 CSV로 정리하세요 (라인별, 제품별)
  2. 22단계: 설비 가동률과 정비 이력 데이터를 업로드하세요
  3. 33단계: 현재 주문 데이터를 납기일, 우선순위와 함께 입력하세요
결과 미리보기

수동 생산계획 → 설비 가동률 65%, 납기 준수율 78%

AI 최적 스케줄링 → 가동률 85%, 납기 준수율 96%, 재공재고 30% 감소

보험금 청구 자동 심사 AI
보험/금융프로
학습 데이터
  • •과거 청구 데이터 1만건+
  • •심사 기준 매뉴얼
  • •사기 의심 패턴 데이터
학습 과정
  1. 11단계: 과거 보험금 청구 데이터를 1만건 이상 정리하세요 (심사 결과 포함)
  2. 22단계: 보험 약관별 심사 기준을 구조화하여 입력하세요
  3. 33단계: 과거 사기 적발 사례를 패턴별로 분류하여 입력하세요
결과 미리보기

심사역 수동 심사 → 건당 45분, 사기 탐지율 12%

AI 자동 심사 → 건당 3분, 사기 탐지율 68%, 단순 건 자동 승인

로봇 매니퓰레이션 학습 가이드
로보틱스/제조프로
학습 데이터
  • •텔레오퍼레이션 시범 데이터 (50회+)
  • •시뮬레이션 환경 설정
  • •보상 함수 설계
학습 과정
  1. 11단계: 학습 방법 선택 — 모방학습(ACT) vs 강화학습(RL) vs 하이브리드
  2. 22단계: 모방학습이면 텔레오퍼레이션으로 50회 이상 시범을 수집하세요
  3. 33단계: 시뮬레이터에서 대량 훈련 후 실제 로봇에 전이 (Sim-to-Real)
결과 미리보기

로봇에게 '물체 잡기'를 수천 줄 코드로 프로그래밍 → 새 물체마다 재코딩

10분 시범 + AI 학습 → 80~90% 성공률, 새 물체도 일반화 (ACT 논문, Zhao et al. 2023)

자율주행 학습 원리 가이드
자동차/모빌리티프로
학습 데이터
  • •이 템플릿은 학습 가이드입니다
학습 과정
  1. 11단계: 데이터 수집 — 600만 대 차량이 매일 주행 데이터를 생성
  2. 22단계: 자동 라벨링 — 8개 카메라 + 센서로 3D 공간 재구성
  3. 33단계: Shadow Mode — AI 판단 vs 사람 판단을 비교, 차이가 큰 케이스 수집
결과 미리보기

규칙 기반: if 보행자 then 정지 (30만 줄, Edge Case마다 새 규칙)

학습 기반: 카메라 → 신경망 → 조향/가속/제동 (End-to-End, 자동 Edge Case 처리)

수건 접기 AI 로봇 학습
로보틱스/가전프로
학습 데이터
  • •수건 접기 시범 영상 (100회+)
  • •로봇 팔 카메라 영상 (1인칭 시점)
  • •관절 각도·힘 센서 데이터
학습 과정
  1. 11단계: 학습 방법 선택 — 모방학습(ACT/pi0) vs 강화학습 vs 하이브리드
  2. 22단계: 텔레오퍼레이션 데이터 수집 — 수건 위치를 랜덤 배치하며 50~100회 시범
  3. 33단계: VLA(Vision-Language-Action) 사전학습 모델 선택 (pi0, OpenVLA, RT-2 등)
결과 미리보기

수건 접기 로봇 = 수백 개의 if-else 규칙 코드 + 정해진 크기만 가능 → 새 수건 추가할 때마다 재코딩

시범 100회 + AI 학습 → 처음 보는 수건 크기·색상도 90%+ 성공률 (pi0 논문, Black et al. 2024)

AI 설거지 로봇 학습
로보틱스/가전프로
학습 데이터
  • •설거지 시범 영상 (50회+)
  • •그릇 위치 정보 (6D Pose)
  • •세제/물 흐름 물리 파라미터
학습 과정
  1. 11단계: 작업을 서브태스크로 분해 — 인식 → 집기 → 이동 → 세척 → 보관
  2. 22단계: 각 서브태스크별 시범 데이터 수집 (그릇 종류별 15회 이상)
  3. 33단계: 물체 감지 모델(YOLOv8) + 6D Pose 추정 학습
결과 미리보기

설거지 로봇 = 규격화된 그릇만 인식 가능, 새 그릇 추가 시 위치 코딩 재작업

시범 데이터 학습 → 처음 보는 그릇도 인식·집기·세척 완료 (Open X-Embodiment 방식)

AI 대화 챗봇: 하나의 AI로 다양한 비즈니스에 적용

어떤 업종이든 고객 응대는 필수입니다. 저희 플랫폼의 AI 대화 챗봇 템플릿은 귀사의 고유한 데이터를 학습하여, 카페 메뉴 추천부터 쇼핑몰 CS, 병원 예약 안내까지 맞춤형으로 진화합니다. 아래 데모 사례들을 통해 하나의 AI가 얼마나 유연하게 활용될 수 있는지 확인해보세요.

업종별 AI 데모

서비스·기술·동작
카페/음식점 고객응대
전 업종무료
학습 데이터
  • •메뉴판 (이름, 가격, 알레르기 정보)
  • •영업시간·위치·주차 정보
  • •자주 묻는 질문 TOP 20
학습 과정
  1. 11단계: 메뉴판 전체를 텍스트로 입력하세요 (가격, 옵션, 알레르기 정보 포함)
  2. 22단계: 영업시간, 위치, 주차, 와이파이 등 기본 정보를 입력하세요
  3. 33단계: 고객이 자주 묻는 질문 20개를 Q&A 형태로 입력하세요
결과 미리보기

고객: 메뉴 추천해주세요 → AI: '저희 매장에는 다양한 메뉴가 있습니다.'

고객: 메뉴 추천해주세요 → AI: '지금 인기 많은 건 시그니처 라떼예요! 달달한 거 좋아하시면 바닐라 라떼(5,500원)도 추천이에요~ 🫶'

쇼핑몰/이커머스 CS
전 업종프로
학습 데이터
  • •환불/교환/배송 정책 문서
  • •상품 카테고리별 FAQ
  • •기존 CS 상담 기록 (100건+)
학습 과정
  1. 11단계: 환불/교환/배송 정책을 정확히 입력하세요 (법적 효력 있는 문서 기준)
  2. 22단계: 기존 CS 기록에서 자주 묻는 질문 패턴을 추출하세요
  3. 33단계: '하면 안 되는 말' 목록을 만드세요 (법적 리스크 방지)
결과 미리보기

고객: 이거 환불되나요? → AI: '환불 관련 문의는 고객센터에 연락해주세요.'

고객: 이거 환불되나요? → AI: '주문번호 알려주시면 확인해드릴게요! 수령 후 7일 이내 미개봉이시면 전액 환불 가능합니다. 혹시 개봉하셨나요?'

부동산 매물 상담
전 업종프로
학습 데이터
  • •현재 매물 리스트 (면적, 가격, 위치, 특징)
  • •지역 시세 데이터
  • •대출/세금 기본 정보
학습 과정
  1. 11단계: 현재 보유 매물을 구조화된 형태로 입력하세요
  2. 22단계: 지역 시세 데이터를 주기적으로 업데이트하세요
  3. 33단계: '정확한 정보만, 과장 금지' 규칙을 반드시 설정하세요
결과 미리보기

고객: 이 동네 시세 어때요? → AI: '부동산에 문의해주세요.'

고객: 이 동네 시세 어때요? → AI: '현재 이 지역 34평 기준 평균 8.5~9.5억대입니다. 최근 실거래가 추이를 보면...'

병원/의료 안내
전 업종프로
학습 데이터
  • •진료과목별 안내 문서
  • •진료 예약 프로세스
  • •의료 금지 표현 목록
학습 과정
  1. 11단계: 진료과목과 의료진 정보를 정확히 입력하세요
  2. 22단계: ⚠️ 금지 표현 목록을 반드시 먼저 설정하세요 (의료법 준수)
  3. 33단계: AI가 절대 진단/처방하지 않도록 규칙을 엄격히 설정하세요
결과 미리보기

환자: 두통이 심한데 뭐 먹으면 돼요? → AI: '타이레놀을 드세요.' (← 의료법 위반!)

환자: 두통이 심한데 뭐 먹으면 돼요? → AI: '두통이 심하시군요. 정확한 원인 파악을 위해 신경과 진료를 추천드립니다. 예약 도와드릴까요?'

법률 상담 보조
전 업종프로
학습 데이터
  • •법률 분야별 FAQ (100건+)
  • •관련 판례/법조문 요약
  • •법률 금지 표현/면책 조항
학습 과정
  1. 11단계: 분야별 FAQ를 법조문 근거와 함께 입력하세요
  2. 22단계: ⚠️ 면책 조항과 금지 표현을 먼저 설정하세요
  3. 33단계: '법률 자문이 아닌 일반 정보 제공' 원칙을 반드시 설정하세요
결과 미리보기

고객: 집주인이 보증금 안 줘요 → AI: '소송하세요.' (← 위험한 조언)

고객: 집주인이 보증금 안 줘요 → AI: '주택임대차보호법에 따라 보증금 반환 청구가 가능합니다. 내용증명 → 임차권등기명령 → 지급명령 순서로 진행할 수 있어요. 구체적 진행은 변호사 상담을 추천드립니다.'

추천 학습 템플릿

카페/음식점 고객응대
전 업종무료
학습 데이터
  • •메뉴판 (이름, 가격, 알레르기 정보)
  • •영업시간·위치·주차 정보
  • •자주 묻는 질문 TOP 20
학습 과정
  1. 11단계: 메뉴판 전체를 텍스트로 입력하세요 (가격, 옵션, 알레르기 정보 포함)
  2. 22단계: 영업시간, 위치, 주차, 와이파이 등 기본 정보를 입력하세요
  3. 33단계: 고객이 자주 묻는 질문 20개를 Q&A 형태로 입력하세요
결과 미리보기

고객: 메뉴 추천해주세요 → AI: '저희 매장에는 다양한 메뉴가 있습니다.'

고객: 메뉴 추천해주세요 → AI: '지금 인기 많은 건 시그니처 라떼예요! 달달한 거 좋아하시면 바닐라 라떼(5,500원)도 추천이에요~ 🫶'

제품 불량 검출 AI
제조업프로
학습 데이터
  • •양품 이미지 (500장+)
  • •불량 이미지 (100장+ / 유형별)
  • •불량 유형 라벨링
학습 과정
  1. 11단계: 양품 이미지를 동일 조건에서 500장 이상 촬영하세요
  2. 22단계: 불량 이미지를 유형별로 분류하여 라벨링하세요
  3. 33단계: AI 모델을 학습시키고, 테스트 이미지로 검증하세요
결과 미리보기

사람이 육안으로 검사 → 1개당 30초, 피로 시 불량 누락률 15%

AI 검사 → 1개당 0.5초, 불량 검출률 97%, 24시간 무중단

음식점 수요 예측
유통/제조/요식업프로
학습 데이터
  • •POS 데이터 (3개월+)
  • •날씨 데이터
  • •주변 행사/이벤트 정보
학습 과정
  1. 11단계: POS 데이터를 CSV로 내보내세요 (최소 3개월)
  2. 22단계: AI에게 업로드하고 '패턴을 분석해줘'라고 요청하세요
  3. 33단계: 날씨 데이터를 추가하면 정확도가 크게 올라갑니다
결과 미리보기

매일 같은 양 발주 → 폐기율 15%, 품절 잦음

'화요일+비 = 라면 수요 35%↑' → 사전 준비 → 폐기율 5%

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홈페이지 URL만 등록하면, 고객이 방문할 때 학습된 AI가 자동 응대합니다.