최신 Spring AI 기초부터 MCP까지

본 과정은 Spring AI 기반으로 GPT, Gemini, LLaMA를 전략적으로 조합하여 Multi-LLM 아키텍처와 오케스트레이션 중심 Agent 시스템을 설계하는 고급 과정입니다. 단일 LLM 호출을 넘어 Workflow Pattern과 Multi-Agent 구조를 적용해 확장 가능하고 안정적이며, 품질이 지속 개선되는 AI 시스템을 구현합니다. 또한 Circuit Breaker, Reactive Stream, Redis 모니터링, 병렬 처리, 반복 평가 루프까지 포함하여 실제 운영 환경 수준의 AI 아키텍처 설계 역량을 완성합니다. 최종 목표는 단순한 AI 사용자가 아닌, AI 시스템을 설계할 수 있는 개발자로 성장하는 것입니다. 🚀

Spring AI Router Pattern + RAG + MCP를 활용한 '지능형 협업' 전문가 에이전트 팀 구축 단일 에이전트를 넘어 아키텍처로: 라우터 패턴과 에이전트 격리(Isolation) 설계의 정석

"내 자바 코드를 AI의 손과 발로! 카카오 PlayMCP와 Spring AI가 만나는 실전 에이전트 개발" 기존의 LLM은 학습된 데이터 내에서만 답변하여 최신성이나 정확도가 떨어지는 한계가 있습니다. 이 강의에서는 AI와 외부 도구를 연결하는 차세대 표준 프로토콜인 **MCP(Model Context Protocol)**를 학습하고, Spring AI를 통해 단 한 번의 구현으로 카카오 PlayMCP 등 다양한 플랫폼과 소통하는 서버를 구축합니다. '잠언·시편 상담소(잠시)' 프로젝트를 통해 이론부터 실전 배포, 플랫폼 등록까지 전 과정을 마스터하여 스스로 도구를 다루는 진정한 AI 에이전트 개발자로 성장해 보세요.

더 빠르고 더 견고하게 Spring Boot 응용프로그램을 개발하세요. 정확한 이론 설명과 실무 수준의 연결된 실습을 통해 HTTP API 응용프로그램 개발에 TDD를 사용하는 효과적인 방법을 자연스럽게 익히게 됩니다.

이 강의는 OpenAI API를 활용하여 텍스트·이미지·음성·문서 기반 생성형 AI 애플리케이션을 직접 구현하는 실습 중심 과정입니다. Anaconda·Jupyter Notebook 환경 구성부터 시작해 API Key 관리, 비용·토큰 이해 등 실무에 반드시 필요한 개발 환경 설정을 다룹니다. 최신의 Responses API를 기반으로 텍스트 생성, 요약, 분류, Vision(이미지 이해), 음성 처리, PDF 입력 처리를 구현하며, Function Calling, Structured Outputs(Pydantic), Embedding, RAG(File Search) 등 현업에서 바로 사용하는 핵심 기능을 단계별로 실습합니다. 또한 Web Search, Code Interpreter, Streaming, Background 작업, Conversation State 관리까지 포함하여 단순 호출을 넘어 ‘지능형 AI 서비스’로 확장하는 방법을 학습합니다. 마지막으로 Agents SDK, MCP(Model Context Protocol)를 활용해 도구를 스스로 선택·실행하는 에이전트 기반 AI 시스템을 구현하며, 실제 서비스 개발에 필요한 구조와 설계 관점을 함께 익히는 것을 목표로 합니다

본 과정은 Spring AI 기반으로 GPT, Gemini, LLaMA를 전략적으로 조합하여 Multi-LLM 아키텍처와 오케스트레이션 중심 Agent 시스템을 설계하는 고급 과정입니다. 단일 LLM 호출을 넘어 Workflow Pattern과 Multi-Agent 구조를 적용해 확장 가능하고 안정적이며, 품질이 지속 개선되는 AI 시스템을 구현합니다. 또한 Circuit Breaker, Reactive Stream, Redis 모니터링, 병렬 처리, 반복 평가 루프까지 포함하여 실제 운영 환경 수준의 AI 아키텍처 설계 역량을 완성합니다. 최종 목표는 단순한 AI 사용자가 아닌, AI 시스템을 설계할 수 있는 개발자로 성장하는 것입니다. 🚀

실용적인 결제 시스템 구축 강의, 코드로 배우며, 실제 시스템을 구현하는 데 필요한 지식을 다룹니다.

AI 시대에 반드시 필요한 AI를 활용하여 최적의 결과물을 얻고 싶으신 분들을 위해 준비했습니다. 2시간 만에 AI 활용을 코딩으로 제대로 알아보실 수 있습니다.

v0, cursor AI 및 각종 LLM과 함께 PRD부터 AI 상품 추천까지! 실전 프로젝트로 Next.js 쇼핑몰을 완성하세요

이 강의는 LangChain 1.0과 LangGraph를 중심으로 생성형 AI 서비스를 설계·구현하는 전 과정을 단계별 실습으로 다룹니다. 단순한 LLM 호출을 넘어, 에이전트 기반 아키텍처, 상태(State) 관리, 메모리, 스트리밍, 미들웨어, Human-in-the-Loop까지 포함한 운영 가능한 AI 시스템 구조를 직접 구현합니다. 문서·PDF·웹 데이터 기반 RAG 시스템, SQL Agent(Chinook DB), 도구 호출 기반 Agent, Supervisor 패턴의 멀티 에이전트, 그리고 LangGraph Graph API를 활용한 상태 머신 기반 워크플로우를 실습하며, 현업에서 바로 활용 가능한 재사용 가능한 에이전트 파이프라인을 구축합니다. 또한 구조화된 출력(Pydantic 기반), 에이전트 미들웨어(Summarization, HITL, Retry, PII 보호), 토큰/단계별 스트리밍을 통해 실제 서비스에서 요구되는 안정성·확장성·제어 가능성을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션을 완성합니다. 👉 LangChain/LangGraph의 내부 구조와 실행 흐름을 정확히 이해하고 싶은 분 👉 RAG·Agent를 “데모”가 아닌 실서비스 구조로 구현하고 싶은 분 👉 상태 기반 에이전트, SQL·문서 자동화, 멀티 에이전트 오케스트레이션까지 아우르는 현실적인 실무 로드맵이 필요한 분께 최적의 강의입니다.

분산 환경에서 데이터 일관성을 유지하기 위한 SAGA 트랜잭션 관리 기법을 실습 중심으로 학습합니다. Spring Boot와 Docker를 활용해 3개의 마이크로서비스를 구성하고, Orchestration과 Choreography 두 가지 패턴을 Kafka와 MySQL로 구현합니다. 이 강의를 통해 분산 트랜잭션의 동작 원리, 보상 트랜잭션 설계, 장애 복구 처리 등 실무에서 바로 활용 가능한 핵심 개념을 익힐 수 있습니다.

[인공지능 시대의 시스템 통제 및 인지적 퇴화 방지를 위한 전략적 로드맵] 1. 서론: 기술적 주도권과 전략적 지휘권 (Strategic Command vs. Passive Dependence) 지난 40년간의 자동차 R&D 및 기업 경영을 통해 도출된 핵심적 통찰은, 기술적 통제권을 상실한 주체는 시스템의 수혜자가 아닌 종속자로 전락할 가능성이 높다는 점입니다. 특히 고성능 엔진에 비견되는 인공지능(AI) 기술의 확산은 인간으로 하여금 기술적 '수동적 승객'에 머물게 하거나, 혹은 시스템을 장악하는 '전략적 지휘관'으로 도약하게 하는 기로를 제시하고 있습니다. 현재 관찰되는 무분별한 AI 의존은 인간 고유의 사고 및 분석 기제를 기계에 전적으로 위임하는 '인지적 오프로딩(Cognitive Offloading)' 현상을 가속화하고 있습니다. 이는 뇌의 실행 제어 네트워크(ECN) 비활성화를 유도하며, 장기적으로는 전두엽의 기능적 저하를 초래하는 '인지적 퇴화(Cognitive Atrophy)'라는 구조적 위기를 동반할 우려가 있습니다. 본 과정은 이러한 지적 위기 상황에 대응하여 인간의 인지적 역량을 강화하고 지적 주권을 수호하기 위한 전략적 방법론을 제시하고자 합니다. 2. 인지적 주권 수호를 위한 5대 핵심 방법론 ① 인지적 가소성 유지 및 의도적 인지 부하의 설계 (Cognitive Gym) 사용자에게 즉각적이고 매끄러운 해답을 제공하는 AI의 편의성은 사고의 단절과 비판적 검토 과정의 생략을 야기할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 업무 프로세스 내에 의도적인 '인지적 마찰(Cognitive Friction)'을 설계하는 과정이 요구됩니다. AI의 자동화 기능을 역이용하여 인간의 사고 과정을 강제로 지연시키고 심화함으로써, 뇌의 신경가소성(Neuroplasticity)을 자극하고 사고의 임계치를 상향 조정하는 고도화된 훈련이 병행되어야 합니다. ② 다중 에이전트 시스템(MAS) 기반의 대항적 검증 체계 구축 인간의 인지 체계는 AI 산출물을 무비판적으로 수용하려는 '자동화 편향(Automation Bias)'에 노출되기 쉽습니다. 이러한 편향을 상쇄하기 위해 사용자의 지시에 충실한 주 모델과는 별도로, 해당 논리의 취약점을 분석하고 공격하는 '비평 에이전트(Critique Agent)' 혹은 가상의 '레드팀(Red Team)'을 운용하는 전략이 유효합니다. 이는 지속적인 방어 논리 구축 과정을 강제함으로써 대니얼 카너먼이 정의한 '시스템 2(숙고적 사고)' 기능을 활성화하는 효과를 제공합니다. ③ 문해력 기반의 이중 트랙(Dual-Track) 및 RQTDW 학습법 이행 디지털 도구에 대한 검증 역량은 아날로그적 기초 사고 체계에 정비례합니다. 텍스트의 맥락을 심층적으로 파악하는 문해력을 견지한 상태에서, 다음과 같은 RQTDW 5단계 로드맵을 체화하는 것이 권고됩니다. Read (심층 독해): 정보의 원천에 대한 다각적인 파악을 수행합니다. Question (의문 제기): 논리적 정합성 및 전제 조건의 타당성에 대해 비판적 질문을 던집니다. Think (모순 직시): 정보 간의 상충 관계 및 논리적 공백을 분석하고 숙고합니다. Discuss (심층 토론): 가상적 혹은 실질적 토론을 통해 논점을 다각화합니다. Write (재구성): 확장된 사고의 결과를 인간 고유의 언어로 정제하여 시스템적으로 내재화합니다. ④ 책임 소재 명확화를 위한 샌드위치 워크플로우(Sandwich Workflow) 적용 업무의 전 과정을 AI에 위임하는 것은 인지적 마비를 초래할 위험이 크므로, 인간과 AI의 역할을 구조적으로 분리하는 엄밀한 워크플로우 확립이 필수적입니다. 맥락 설계 단계 (Top Bun): 업무의 목적 설정, 제약 조건 부여, 전체 아키텍처 설계는 반드시 인간의 주도하에 수행되어야 합니다. 데이터 처리 단계 (Meat): 방대한 데이터의 연산, 정렬 및 초안 작성 등 반복적이고 대규모 리소스가 투입되는 과업을 AI에 위임합니다. 최종 검증 단계 (Bottom Bun): 윤리적 판단, 사실 관계의 정밀 교차 검증(Fact-check) 및 최종 가치 부여는 다시 인간의 책임 영역으로 귀속시켜 시스템의 안정성을 확보합니다. ⑤ SIFT 모델을 통한 환각 제어 및 인식적 경계 강화 AI는 의미에 대한 실질적 이해 없이 확률적 빈도에 기반하여 토큰을 조합하는 '확률적 앵무새'의 속성을 지닙니다. 따라서 AI의 유창한 출력물에 현혹되는 '지식의 환영'을 경계해야 하며, 이를 위해 3단계 팩트체크 프로토콜과 SIFT 모델을 실무에 엄격히 적용해야 합니다. 원천 소스를 추적하고 외부 데이터와 대조하는 횡적 읽기(Lateral Reading) 습관은 기술적 편의성에 안주하는 지적 무임승차를 방지하는 핵심 기제가 됩니다. 3. 결론: 초지능형 조타수의 전략적 사명 지능이라는 현상은 공학적 설계를 통해 발현되나, 이를 유의미한 방향으로 제어하고 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 주체는 여전히 인간의 엄밀한 사고력입니다. 본 마스터클래스는 수강생이 AI라는 강력한 동력원을 통제하며 조직의 시스템을 설계하는 '초지능형 조타수'로서의 역량을 확보하도록 설계되었습니다. 개별 구성원의 인지적 근력을 강화하고 기술적 도전에 능동적으로 응전하십시오. 엄밀한 공학적 통제와 고도화된 인지 능력이 결합될 때, 인공지능은 비로소 구성원과 조직의 지속 가능한 성장을 견인하는 전략적 자산으로 기능할 것입니다.

다양한 통신 기법들에 대해 배우고 차이점을 이해하면, 가장 적합한 통신 방법을 선택하고 구현하는 능력을 키울 수 있습니다.

이 과정은 ChatGPT를 활용하여 수치형·텍스트형 데이터를 분석하고 이를 실무 보고서로 전환하는 실습 중심 교육이며 기본적인 데이터 구조화부터, 패턴 인사이트 도출, KPI 분석, 고객 피드백 자동 분류, 반복 보고서 자동화 템플릿 구축까지 포괄적으로 다루며, 데이터 해석과 문장 전환 능력을 함께 기를 수 있다. 데이터 시각화 힌트 제공과 함께, 팀/개인 맞춤형 템플릿 설계까지 병행하여 학습 효과를 극대화한다.

Kotlin으로 Spring Boot를 개발하면 그 이점이 너무 많습니다. 본 강의를 통해 알아보시면 좋을 것 같습니다.

스프링을 공부하다가 포기하셨나요? 코딩이 처음인 쌩초보, 비전공자도 jsp부터 springBoot까지, 포기하지 않고 스프링 부트로 가는 길을 열어드립니다.

React 프론트엔드와 SpringBoot 백엔드를 AWS 클라우드에 직접 배포하는 포트폴리오 중심 강의! 빠르게 자신의 포트폴리오에 프론트, 백앤드 프로젝트를 배포하고 싶은 분들에게 도움이 되는 강의입니다! 배포하는 데 필요한 지식들을, 서버 설정부터 Docker, Domain 연결, Nginx, HTTPS 적용까지 단계별로 단기간 실습할 수 있게 됩니다!

ThreeJS와 SpringAI로 만드는 3D 지구본 아티클 서비스 | Neo + Essential 나만의 챗봇과 ThreeJS를 통해 3D 지구본 아티클 서비스를 만들어 보세요!

이 강의는 스프링 부트 3와 스프링 시큐리티 6, 리액트를 활용해 일반 로그인과 소셜 로그인, JWT 기반 토큰 인증을 체계적으로 학습하는 과정입니다. MPA와 SPA 환경 모두에서 OAuth2 소셜 로그인과 보안 강화된 JWT 인증 시스템을 구축하고, XSS·CSRF 대응, HTTPS 적용, 토큰 재발급 및 폐기 전략, 비밀키 안전 관리 등 보안 실무 전반을 다룹니다. AWS를 통한 빌드·배포, Redis를 이용한 성능 최적화까지 실제 서비스 수준의 환경 구성을 실습하며, 강의에서 제공되는 완성 프로젝트 소스코드를 통해 전체 로그인 흐름을 이해하고 바로 실무에 적용할 수 있습니다.

본 과정은 현업과 비슷하게, 인프라를 구성해가며 필요한 지식을 학습하고 적용하는 단계로 진행합니다.

개발팀 눈치 보지 말고, 이제 내가 직접 만든다! 이 강의는 기획, 마케팅, 영업 등 실무 담당자가 개발자 도움 없이 AI도구를 활용하여 웹서비스의 핵심 기능을 직접 구현할 수 있도록 도와줍니다.