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AI에이전트 개발

바로 쓰는 AI 에이전트 첫걸음 – 누구나 필요한 지금 당장 써먹는 핵심부터 실무 지식까지!

입문자부터 재미있게 가볍게 따라할 수 있는 강의입니다. 단순한 챗봇을 넘어, 산업별 비즈니스 워크플로우를 자동화하는 AI Agent. 본 강의는 AI Agent의 기본 구조와 핵심 기술(LangChain, LangGraph, RAG)을 1.5시간 동안 빠르게 훑어보고, 실제 코드로 작동하는 미니 에이전트를 직접 만들어 보며 실무 감각을 익히는 입문 과정입니다. 강의가 끝나면, 산업별 데이터 전처리와 확장 설계의 필요성을 이해하고 심화 과정에서 다룰 고급 개념을 준비할 수 있습니다.

19명 이 수강하고 있어요.

  • AI_monster
실습 중심
AI 활용법
AI 코딩
Agent
PythonRAGAI AgentLangGraphMCP

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • python을 활용한 agent구현

  • ai agent의 실무 적용시 고려해야 하는 사항들

  • RAG agent에 대한 전반적인 지식

AI Agent 시대: LLM과 RAG, 핵심 작동 원리 90분 마스터

⭐ 강의 기획 배경: 왜 지금 LLM과 RAG를 배워야 하는가?

  • 우리 회사의 민감한 내부 지식(Internal Data)을 안전하게 활용하고 모델의 답변 정확도를 획기적으로 높이는 기술

  • 기업의 지식과 결합해 '실질적인 가치'를 창출하는 AI 에이전트의 핵심 동력인 RAG(검색 증강 생성)를 마

이런 분들께 추천해요

AI/ML 엔지니어 및 개발자

"코드를 넘어, 지식을 통합하는 AI 시스템을 설계하고 싶다!" LLM API 호출 수준을 넘어, 기업의 방대한 내부 지식 위에 작동하는 프로덕션급 AI 에이전트를 직접 구축하려는 실무자

IT 기획자 및 Product Owner

"LLM 도입의 ROI와 기술 전략, 이제 전문가처럼 결정하고 싶다!" 기술적 깊이보다 LLM 프로젝트의 성공적인 비즈니스 도입 전략, 비용, 리스크 관리가 중요한 의사 결정권자

데이터 사이언티스트 및 연구원

"LLM의 신뢰성을 극한으로 끌어올릴 검증된 최적화 기법을 찾는다!" LLM의 동작 원리를 이미 이해하고 있으며, 정확도와 데이터 활용 능력을 극대화하여 기업의 요구사항을 충족시키려는 전문가

수강 후에는

  • AI 에이전트의 역할 정의: 복잡한 LLM 기반 시스템에서 AI 에이전트가 어떤 역할을 수행하며, 어떻게 외부 도구(Tools)와 연동되어 작동하는지 그 메커니즘을 명확히 이해합니다.

  • RAG의 아키텍처 해부: RAG 시스템의 핵심 구성 요소(Loader, Splitter, Embedding, Vector DB, Retriever, Generator)를 분해하고, 각 단계의 최적화 포인트가 무엇인지 파악합니다.


  • 의사 결정 기준 확보 (파인튜닝 vs. RAG): LLM 성능 개선 시 파인튜닝(Fine-tuning)과 RAG 중 무엇을 선택해야 할지, 비용, 데이터 보안, 최신성(Recency) 측면에서 실질적인 의사 결정 기준을 확립합니다.

이 강의의 특징

핵심 특징과 차별점을 소개합니다.

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LLM의 치명적 결함 해결: RAG를 통한 100% 신뢰성 부스트

강의를 통해 수강생은 단순한 LLM 호출자가 아닌, "검증된 근거(Grounded Knowledge)"를 기반으로 "100% 신뢰성"을 갖춘 AI 시스템을 구축하는 방법을 배우게 됩니다

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90분 완성 로드맵: 초급에서 프로덕션급 AI 에이전트 설계까지

강의를 통해 최종적으로 "프로덕션급 AI 에이전트(Production Ready AI Agent)"라는 완성된 결과물을 설계할 수 있는 역량을 얻게 됩니다.

이 강의를 만든 사람

  • AI 이론과 현장 경험을 겸비한 독보적인 이력
    🎓 학계와 교육 혁신
    - 서울대학교에서 전기/전자 전공을 시작으로 컴퓨터 공학 박사 과정까지 수료하며 AI 시스템의 기초부터 최신 기술까지 깊이 있는 학문적 기반
    - 세종대학교 컴퓨터 공학과 겸임교수
    - AI 기반 수학 학습 서비스 창업
    - AI Tutor를 이용한 영어 학습 서비스 운영

    📈 비즈니스 성공 신화의 핵심
    - 2번의 KOSDAQ 상장사 핵심 멤버
    - AI BIO 기업의 개발 본부장

    🌍 글로벌 리더십
    - 미국 실리콘밸리 기반의 CCaaS(Contact Center as a Service) Tech Lead
    - 최신 LangChain, LangGraph, RAG 등의 트렌드를 국내보다 한발 앞서 경험하고 적용한 생생한 지식을 전달

  • ✨ 이 강사에게 배워야 하는 이유
    - 헬스케어, 교육, 글로벌 테크 분야 등 다양한 산업에서 대규모 AI 프로젝트를 성공적으로 Lead


💬 수강생들이 자주 묻는 질문 (A.K.A. '찐' 궁금증 해소 시간!)

Q1. 저... 코딩은 조금 해봤는데, LLM이나 RAG는 좀 생소해요. 완전 노베이스는 아니지만 초보자도 들을 수 있을까요? 🥹

넵! 그럼요! 오히려 이 강의는 딱 여러분 같은 분들을 위한 '치트키'라고 생각하시면 돼요! 🚀 LLM이 요즘 워낙 핫하니까 "나도 써봐야지!" 하고 API 몇 번 불러봤는데, 막상 우리 회사 데이터 넣으려니 환각 뜨고 답답하셨죠? 이 강의는 그런 막연함을 해결해 줄 거예요. 복잡한 이론보다는 "그래서 어떻게 써야 하는데?"에 초점을 맞춰서, LLM과 RAG의 핵심 원리를 90분 안에 싹 다 이해시켜 드릴 거랍니다. 코딩 기본기만 있다면 문제없어요! 💪

Q2. 맨날 GPT API만 불러다가 쓰고 있는데, RAG가 대체 얼마나 좋다고 난리인지... 제가 지금 배우면 뭐가 확 달라질까요? 드라마틱한 변화가 있을까요? 🤨

A2. 오우, 드라마틱? 네, 훨씬 그 이상입니다! 🤩 지금 GPT API만 쓰고 계시다면, 아마 LLM이 대충 그럴듯한 답변을 내놓긴 하지만 "이게 진짜 맞아?" 하는 불안감 늘 있으셨을 거예요. RAG는 마치 LLM한테 '뇌 피셜' 대신 '확실한 근거 자료'를 쥐여주는 거예요. 즉, LLM이 우리 회사 최신 매뉴얼, 기밀 보고서, 고객 응대 기록을 정확하게! 안전하게! 참조해서 답변하게 만드는 거죠. 환각은 줄고, 답변 신뢰도는 수직 상승! 단순히 기능 추가가 아니라, LLM 활용의 레벨 업이라고 보시면 됩니다! 👍

Q3. 저희 팀에서도 LLM 도입 논의 중인데, 매번 개발팀이랑 "파인튜닝이냐 RAG냐"로 싸워요... 😂 강의 들으면 이 지겨운 논쟁을 끝낼 수 있을까요?

A3. ㅋㅋㅋㅋㅋ 지겨운 논쟁, 이젠 종지부를 찍을 수 있습니다! 😇 강의를 들으시면 언제 파인튜닝을 쓰고, 언제 RAG를 써야 할지 명확한 기준을 세울 수 있어요. "비용은 얼마 들고?", "데이터 보안은 어떻게 되고?", "최신 정보는 어떻게 반영할 건데?" 같은 PM/기획자분들이 가장 궁금해할 질문들에 대한 답을 얻으실 거예요. 개발팀과 더 이상 답답한 줄다리기가 아니라, 명확한 근거를 바탕으로 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 될 겁니다. 팀을 설득할 논리 장착, 제가 도와드릴게요! 🤝

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows 10이상, macOS 12이상, Ubuntu 22.04 LTS 이상

  • 사용 도구: Python

  • 개발 환경 : Visual Studio Code, PyCharm 등 IDE 사용 가능 

  • PC 사양: CPU i5이상, 메모리 16GB이상, 디스크 512GB, 내장 그래픽카드 등

학습 자료

  • 제공하는 학습 자료 형식 (PDF, github 링크 등)

  • 분량 및 용량, 기타 학습 자료에 대한 특징 및 유의사항 등

선수 지식 및 유의사항

  • 간단한 python 코딩 경험 있으면 좋아요


  • 질문/답변 및 추후 업데이트는 필요시 진행됩니다.

  • 강의 및 학습 자료 등 강의 관련 모든 콘텐츠 저작권은 저자에게 있습니다.

  • 저작권자의 사전 서면 공의 없이 본 자료의 부단 복제, 배포, 전송, 2차 저작물 작성 및 영리적 이용을 일체 금지합니다. 

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • ai agent의 초심자

  • RAG agent개발 강의를 들었으나 간단한 정리가 필요한 분

선수 지식,
필요할까요?

  • python

안녕하세요
입니다.

안녕하세요, IT와 AI 기술의 매력에 푹 빠져 사는 AI Monster입니다!

저는 서울대에서 컴퓨터 공학을 전공하고 현장에서는 대기업과 글로벌 테크 기업의 핵심 멤버로 일해왔습니다. 화려한 이력들(KOSDAQ 상장, 개발 본부장, 미국 Tech Lead 등)이 많지만, 사실 저도 여러분처럼 새로운 기술을 만날 때마다 설레고, 때로는 막막함을 느끼는 한 명의 개발자이자 연구자일 뿐입니다.

제가 이 자리에서 강사라는 이름으로 여러분을 만나는 이유는, 제가 현장에서 직접 "삽질하며 깨달은 지식"과 "진짜 통하는 실전 노하우"를 공유하여 여러분의 성장 속도를 획기적으로 높여 드리고 싶기 때문입니다.

기술은 매일 빠르게 변하고 있습니다. 제가 오늘 가르쳐 드린 내용도 내일이면 새로운 프레임워크나 모델로 대체될지 모릅니다. 그래서 저는 여러분을 '가르치는 사람'이 아닌, '가장 최전선에서 함께 배우고 고민하는 동료'로 생각합니다.

저희 강의는 '일방적인 지식 전달'이 아닌, '함께 해결하고 발전하는 연구실'과 같습니다.

AI Monster와 함께:

  • 가장 실용적이고 확실한 로드맵을 따라 불필요한 시행착오를 줄이세요.

  • 어려운 기술을 쉽게 풀이하는 방법을 배우고, 현업에 즉시 적용하세요.

  • 앞으로 계속 업로드될 새로운 강의들을 통해 IT 트렌드를 선도하며 함께 성장합시다.

저는 겸손하지만 열정적으로, 그리고 끊임없이 새로운 지식을 탐구하며 여러분의 든든한 'AI 괴물 조련사'가 되어 드릴 것을 약속드립니다.

우리 함께 AI 시대를 정복해 봅시다! 감사합니다!

커리큘럼

전체

7개 ∙ (1시간 11분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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