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AI에이전트 개발

LLM 기초부터 최신 RAG·LangChain까지: 단 5시간 만에 LLM 기초과정 마스터!

LLM 기초이론, LangChain과 RAG의 핵심적인 기술을 마스터하는 강의입니다. LLM기초부터 실무에 쓰이는 최신 AI 기술을 쉽게 배울 수 있습니다!

(5.0) 수강평 9개

수강생 95명

  • HappyAI
이론 실습 모두
ai활용
챗봇LLMLangChainRAGopenAI API

먼저 경험한 수강생들의 후기

이런 걸 배울 수 있어요

  • 최신 LLM의 기본 개념과 실무 활용법

  • OpenAI API 활용 및 실습

  • LangChain을 활용한 자동화 및 AI 챗봇 개발

  • RAG 기반 애플리케이션 개발 실습

LLM 해커스: LangChain과 RAG로 최신 AI 기술 완벽 마스터🤔

RAG와 LangChain, 아직도 어렵다고 느끼시나요? 🤔

LLM초보자를 위한 쉬운 설명과 함께 최신 AI 기술을 활용해 실무에 적용할 스킬을 배울 수 있는 강의가 여기 있습니다.

이 강의는 복잡해 보이는 LLM, RAG, LangChain을 쉽고 체계적으로 알려드립니다.

이론부터 실습까지 완벽하게 구성된 LLM 해커스로 빠르고 효과적으로 최신 AI 기술을 내 것으로 만드세요.



[LLM기초 이론과 RAG,Langchain등 최신 기술]  🎥


  [실제 실무에 사용되는 RAG 코드 제공 ]








💡강의를 통해 무엇을 배울 수 있나요?

  • LLM 기초부터 실무까지


    언어모델의 기본 원리부터 최신 기술 발전 과정을 이해하고, 이를 실무에 바로 적용하는 방법을 배웁니다.

  • OpenAI API로 실전 프로젝트 제작
    ChatGPT API와 Function Calling을 활용한 리뷰 분석, 블로그 자동 생성 등 완성도 높은 프로젝트를 직접 만들어 보세요


  • LangChain 개념 및 실무 프로젝트
    강력한 LangChain을 활용해 리뷰 답변 생성, 데이터 분석,MYSQL DB 분석 등 다양한 실습 프로젝트를 경험합니다.

  • RAG로 복잡한 데이터 문제 해결
    벡터스토어 설계,PDF 질의응답, 웹 데이터를 활용한 검색 시스템을 학습합니다.


이 강의의 특징

📌최신 LLM 기술 총망라

  • LLM, LangChain, RAG 등 요즘 가장 핫한 AI 기술을 한 번에 배울 수 있습니다.
    상세한 코드 제공으로 프로젝트에서 바로 활용하세요.

  • LLM의 전반적인 기술을 짧은 시간 안에 마스터할 수 있는 강의 입니다.

📌 실습 중심 커리큘럼

이론 20%, 실습 80%
단순한 개념 이해를 넘어 직접 실행 가능한 코드를 작성하며, 결과를 검증합니다.

📌 완성도 높은 실전 프로젝트

  • 리뷰 감성 분석 자동화

  • PDF 기반 질의응답 어플리케이션

  • LangChain으로 SQL 데이터 분석

📌 초보자,입문자를 위한 쉬운 설명
초보자도 쉽게 시작할 수 있도록 기초부터 차근차근 구성된 커리큘럼입니다.

이런 분들께 추천해요

LLM과 RAG를 배우고 싶어요

“어디서부터 시작해야 할지 모르겠어요...”

→ 가장 쉽고 빠른 학습의 길을 안내합니다.


AI 기술을 실무에 활용하고 싶은 분
LLM과 LangChain을 활용해 데이터를 분석하고, 프로젝트를 진행을 하고자 하시는 분

RAG로 맞춤형 LLM을 개발하고 싶으신 분
비즈니스에 쓰이는 RAG를 알기 쉽고 간결하게 설명해드립니다.

💡 수강 후에는 이렇게 변화합니다 🌟

  • LangChain과 RAG로 LLM의 한계를 해결할 수 있습니다.

  • OpenAI API와 Function Calling 기능으로 에이전트 기초를 배웁니다.


  • 최신 기술을 활용해 LLM 기반의 어플리케이션의 쓰이는 기술을 배울 수 있습니다.


  • RAG 검색 시스템을 설계하고, 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 실력을 갖춥니다.


  • 비전공자 초보자가 실무에 쓰이는 AI 기술을 익혀 커리어를 한 단계 업그레이드할 수 있습니다.

이런 내용을 배워요.

LLM 이론과 프롬프트 엔지니어링

  • LLM의 기본 원리와 발전 과정을 이해하고, 효과적인 프롬프트 설계 방법을 익힙니다.


LangChain 실전 활용법

  • LangChain모듈에 대한 설명 부터 다양한 데이터 유형을 다루는 RAG기반의 PDF검색 시스템 구축, SQL DB 분석까지 실무 프로젝트를 학습합니다.


최신 LLM 기술인 RAG 기본부터 심화까지

  • 벡터 스토어 설계, PDF기반 질의응답시스템구축, 웹데이터 기반 질의응답 시스템 구축 등을 배웁니다.

  • 대량의 텍스트를 처리하기 위한 텍스트 요약 기법, LangChain Hub 연동

    등 여러가지 RAG 을 배웁니다.

OpenAI API 활용 프로젝트

리뷰 감성 분석, 네이버 뉴스 및 블로그 콘텐츠 생성 Function Calling을 활용한 웹 검색 애플리케이션 개발 등을 배웁니다.

강의를 만든 사람 👨‍🏫

  • AI대학원 박사수료(생성 AI 및 LLM 전공)

  • 생성 AI 및 빅데이터 분석 전문 기업 운영


  • 200회 이상의 AI/빅데이터 프로젝트 수행

  • 전 정부출연연구기관 자연어처리 및 빅데이터 분석 연구원



수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영 체제: Windows 환경에서도 문제없이 학습 가능합니다.


  • 사용 도구: GoogleColab 환경을 기준으로 해서 실습을 진행합니다.


학습 자료

  • Google sheet 로 이론 자료 및 실습 코드 제공합니다.

선수 지식 및 유의사항

  • Python 문법을 아시면 더욱 효과적으로 수강 가능합니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • LLM 학습을 시작하고 싶은 신입 개발자 및 초보자

  • RAG와 LangChain 같은 최신 AI 기술을 실무에 활용하고 싶은 AI 연구원

  • 나만의 AI 솔루션을 개발하고자 하는 개발자

  • 기업 맞춤형 RAG 시스템 구축을 목표로 하는 개발팀

선수 지식,
필요할까요?

  • 기본적인 Python 프로그래밍 지식

안녕하세요
입니다.

3,642

수강생

131

수강평

48

답변

4.6

강의 평점

9

강의

안녕하세요 AI와 빅데이터 분석에 진심인 해피AI 이진규입니다.

[강사약력]

이진규 (Lee JinKyu)

해피AI (Happy AI CEO)

생성 AI 및 빅데이터 분석 분야의 최신 트렌드, 인사이트, 기술 활용 방법을 깊이 있게 전달합니다.

 

🎒  강연 및 외주 문의

[email] leejinkyu0612@naver.com

[Blog] 📺https://blog.naver.com/leejinkyu0612

[YouTube] 📺 https://www.youtube.com/@HappyAI_0612

[github] https://github.com/leejin-kyu/

[Homepage] https://happyaidata.kr

[H.P] 010-9973-2113

[kakao] jinkyu0612

 

📘 크몽 Prime 전문가(상위 2%)📺https://kmong.com/gig/345782

 삼성전자, 서울대, 교육청, 경기연구원, 산림청, 국립공원관리공단, 서울시 등 다수의 정부기관 및 교육기관 프로젝트 진행

의료,커머스,생태,법학,경제,예체능 등 다양한 도메인의 연구경험(총 연구 프로젝트 200회 이상 진행)

 

📘 Bio

- 2024.07~ 생성 AI 및 빅데이터 분석 전문기업 해피AI 대표

- 2023~ 퍼블릭 뉴스 AI 칼럼니스트(AI편향 및 RAG챗봇 전문)

- 2022. AI대학원 박사과정 수료(자연어처리 및 LLM 전공)

- 2021~2023 AI/빅데이터 전문 기업 스텔라비전 개발자

- 2018~2021 정부출연연구기관 자연어처리/빅데이터 분석 연구원 (인문사회과학 데이터 연구)

 

🎒Courses & Activities

 

2025

LLM/sLLM 애플리케이션 개발 강의-파인튜닝, RAG, Agent 기반 . KT(2025)

 

2024

Langchain 및 RAG 등 LLM 프로그래밍.삼성SDS(2024)

ChatGPT 기반 빅데이터 분석 입문. 렛유인에듀 (2024)

인공지능 기초 및 데이터 분석 기초 강의. 한국직업개발원 (2024)

LLM 실무자를 위한 LLM이론 및 Langchain 기반 RAG챗봇 개발 강의. 서울디지털 재단 (2024)

쉽게 따라하는 LDA & 감성분석 빅데이터분석법 with ChatGPT. 인프런 (2024)

파이썬을 활용한 텍스트 분석 강의. 서울과학기술대학교 (2024)

랭체인(LangChain)을 활용한 LLM 챗봇 만들기(feat.ChatGPT). 인프런 (2024)

 

2023

ChatGPT를 활용한 파이썬 기초 강의. 경기대학교 (2023)

빅데이터 전문가 과정 특강. 단국대학교 (2023)

빅데이터 분석 기초 강의. 렛유인에듀 (2023)

 

 

💻 Projects

LLM 기반 산림 복원 빅데이터 분석(국립산림과학원)

Private LLM 기반 RAG 챗봇 모델 구축 (한국전력공사)

AI 기반 빅데이터 분석 기법을 적용한 설문 데이터 분석 (A정부기관)

내부망 전용 PrivateLLM을 활용한 텍스트마이닝 솔루션 개발 (D 정부기관)

빅데이터 분석을 통한 한우시장 트렌드 분석 (이화브리오)

Instruction Tuning 및 강화학습(RLHF)을 통한 LLM 모델 개발 (서울디지털재단)

AI 언어모델 기반 헬스케어 서비스의 사용자 리뷰 텍스트 분석 (삼성전자)

자연어 처리 기술 기반 텍스트마이닝을 활용한 연구동향 분석 (한국대기환경학회)

AI 모델 kopatBERT 기반 특허 논문 QA 모델 개발 (한국기술마켓)

딥러닝 기반 토픽모델링을 활용한 법학 설문 빅데이터 분석 (서울대학교)

AI 모델 Word2Vec과 감성분석을 적용한 설문 문항 빅데이터 분석 (경기연구원)

AI 모델 RNN 기반 리뷰 인사이트 추출 및 분석 프로그램 개발 (서클플랫폼)

빅데이터를 활용한 2022년 국립공원 탐방 키워드 분석 (국립공원관리공단)

이외에도 다수의 공공기관, 기업체와 개인적 의뢰 등 총 200건 이상 프로젝트 진행

 

📖 Publication

 [주요 논문 ]

Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms.2024.

Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation" International Conference on Big Data and Smart Computing.2023.

언론기사 빅데이터 분석을 통한 대규모 언어모델에 대한 기술 인식 분석: ChatGPT 등장 전후를 중심으로, 2024

자연어 처리(NLP)기반 텍스트마이닝을 활용한 소나무에 대한 국내외 연구동향(2001∼2020)분석 | 농업생명과학연구 | 2022

숲길에 대한 10 년간의 언론 인식분석-텍스트 마이닝 분석을 중심으로 | 산림경제연구 | 2021

이외에도 타 분야에서 다수의 학술논문, 학술발표, 연구보고서 등의 성과 창출

Others

Python을 활용한 데이터분석 및 시각화

LLM을 활용한 데이터분석

ChatGPT와 LangChain,Agent을 활용한 업무 생산성 향상

커리큘럼

전체

48개 ∙ (4시간 50분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

전체

9개

5.0

9개의 수강평

  • sihan4455님의 프로필 이미지
    sihan4455

    수강평 4

    평균 평점 4.5

    5

    100% 수강 후 작성

    • welovearum9877님의 프로필 이미지
      welovearum9877

      수강평 1

      평균 평점 5.0

      5

      100% 수강 후 작성

      I can now understand and utilize LLMs more deeply!

      • kwy97님의 프로필 이미지
        kwy97

        수강평 3

        평균 평점 5.0

        5

        100% 수강 후 작성

        I was able to gain a deeper understanding of LLM, which I previously only knew the basic concepts of. Also, implementing the features myself through hands-on practice was very helpful for understanding. The time wasn't long, and they explained only the core points, so I think it was good that I attended!

        • hhshin0867님의 프로필 이미지
          hhshin0867

          수강평 1

          평균 평점 5.0

          5

          31% 수강 후 작성

          • daeheekim3834님의 프로필 이미지
            daeheekim3834

            수강평 2

            평균 평점 5.0

            5

            31% 수강 후 작성

            배움이 더 쉬워지는 9월 깜짝 연장 중 (1일 남음)

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