[AI 실습] Prompt-to-prompt 논문 구현을 통해 이해하는 Diffusion 모델
동동
이 강의는 생성형 인공지능 모델 중 Diffusion 모델과 관련된 실습을 수행합니다. 대표적인 Diffusion 모델 응용 논문인 prompt-to-prompt 논문을 함께 읽어보고 구현해 봄으로써, 최신 인공지능 논문을 이해할 수 있는 능력을 함양할 수 있기를 기대합니다.
중급이상
Python, 딥러닝, PyTorch
AI가 코드를 대신 짜주는 시대, 당신은 코더(Coder)'로 남을 것인가, '설계자(Architect)'로 도약할 것인가? 이 강의는 기초 구현은 가능하지만, 다음 스텝이 막막하거나 '물경력'의 늪에 빠질까 불안한 주니어 개발자를 위해 설계되었습니다. 우리는 단순한 클린 아키텍처 이론 학습을 넘어, 로버트 C. 마틴(Uncle Bob)의 고수준 설계 원칙을 AI 시대의 무기로 만드는 것을 목표로 합니다.
단순 코딩을 넘어, 시스템의 큰 그림을 그리고 지속 가능한 구조를 설계하는 방법을 배웁니다.
클린 아키텍처 원칙을 활용하여 AI Agent(Copilot, Cursor 등)에게 명확한 설계 프롬프트를 제시하고, AI가 생성한 코드를 구조적, 비판적으로 평가하여 품질을 검증하는 능력을 갖춥니다.
모든 고수준 설계의 기반인 SOLID 원칙(SRP, OCP, DIP)을 실전 적용하여, 유지보수와 확장에 유리한 코드를 스스로 만들고 판단하는 객관적인 설계 기준을 확립합니다.
사수나 리뷰 부재로 인한 '설계 공백'을 스스로 메꾸고, 기술 면접(시스템 디자인)에서 고수준 설계 역량을 자신 있게 설명할 수 있는 기반을 마련합니다.
학습 대상은
누구일까요?
'물경력'의 위험성을 느끼는 주니어 개발자
구현 역량의 다음 스텝을 고민하는 개발자
팀에 시니어 개발자(사수)나 체계적인 아키텍처 리뷰 문화가 부족하여 고수준 멘토링 기회가 부족했던 분
전체
12개 ∙ (48분)
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