[Phase 01] 2026 글로벌 AI 클라우드 트렌드 및 기술 변화
   - AI 전환 시대의 클라우드 역할 변화
   - 주요 CSP별 AI 전략 비교 (AWS, Azure, GCP, OCI, VMWare)
   - 주요 기업의 LLM/GenAI 클라우드 도입 사례
   - AI Native 인프라 도입이 가져올 조직 변화와 기회

[Phase 02] 주요 클라우드 벤더별 AI 서비스 아키텍처 이해
   -  AWS: Bedrock, SageMaker, Trainium, Inferentia 기반 GenAI 인프라
   - Azure: OpenAI on Azure, Azure ML, AI Studio, Fabric 기반 통합 분석
   - GCP: Vertex AI, Gemini, BigQuery ML, PaLM2 기반 ML/DL 통합 플랫폼
   - OCI: OCI Data Science, Generative AI Services, GPU/AI VM 지원 등
   - VMware: 프라이빗 환경에서의 AI 인프라 통합 ? vSphere AI-Ready Infra

[Phase 03] AI 활용 클라우드 서비스 실무 시나리오
    - LLM 기반 고객지원 자동화, 보고서 요약, RAG 기반 검색시스템 구축
   - Generative AI 기반 콘텐츠/코드 생성 및 개인화 시나리오
   - ML 기반 수요예측, 이상탐지, 이미지 분석 등 업무 자동화 시나리오
   - 하이브리드 환경에서 AI 모델 학습과 추론 워크플로우 분산 구성

[Phase 04] AI 기반 클라우드 도입 전략 및 거버넌스
   - 클라우드 + AI 도입 시 고려사항: 비용 최적화, GPU 리소스 확보 전략
   - 데이터 보안과 프라이버시, AI 규제 대응 (예: AI Act, AI Risk Management)
   - 운영 조직 및 인력 역량 확보 전략 (Prompt Engineering, MLOps 등)
   - 기업의 AI 서비스 도입 및 확산을 위한 거버넌스 프레임워크