말하지 않는 AI, JEV System One 아키텍처 완전정복

AX 이야기, 요즘 너무 많죠. 셀피쉬클럽에서도 "우리 일하는 방식, 어디까지 '에이전틱'해질 수 있을까?"라는 질문이 시작됐어요. 그래서 2개월 동안 냅-다 부딪쳐봤습니다. 로드맵은 어떻게 그렸고, 비개발자 크루가 Claude로 뭘 만들었고, 매번 처음부터 새로 만들던 상세페이지를 어떻게 시스템으로 바꿨는지. 잘 정리된 결론 말고, 우당탕탕 부딪친 그대로 공유합니다.

이 강의는 Transformer를 단순히 “구현하는 법”이 아니라, 왜 이런 구조가 만들어졌는지, 각 모듈이 어떤 역할을 하는지, 그리고 전체 모델이 어떻게 작동하는지를 설계자의 관점에서 해부하는 과정입니다. Self-Attention과 Multi-Head Attention의 내부 계산 원리를 깊이 있게 분석하고, Positional Encoding, Feed-Forward Network, Encoder·Decoder 구조가 어떤 한계를 해결하기 위해 등장했는지를 수식·논문·구현 코드로 직접 확인합니다. Attention에서 출발해 Transformer 전체 구조를 직접 조립하고, 실제로 학습까지 수행하며 모델이 어떻게 동작하는지 체득합니다. 이 강의는 “Transformer를 완전히 이해하고 싶은 사람”을 위한 가장 구조적이고 실전적인 로드맵입니다.

전산학 기반 경력 개발자가 최신 AI 기술 스택으로 전환하는 실무 중심 과정입니다. LLM 기반 애플리케이션 설계부터 구현까지, 기존 소프트웨어 공학 지식을 활용하여 AI 솔루션 도입 전략을 수립합니다. 전통적 개발 경험과 현대 AI 기술을 융합하여 커리어를 재구축합니다.

Grokbot으로 단순히 AI와 대화하는 것을 넘어, 개발,리서치,디자인,운영 업무를 대신 수행하는 AI Agent 팀을 만드는 방법을 배웁니다. Agent 설계부터 Prompt/Rules, 브라우저,터미널,도구 활용, Multi-Agent 협업, Memory, Skill, Routine, 비용 최적화와 실패 복구까지 직접 구축하며, 최종적으로 사람이 계속 지시하지 않아도 반복 업무를 수행하는 24시간 AI Company 시스템을 완성합니다.

AI에게 '대충 짜줘' 하다가 실력이 제자리인가요? 본 강의는 LLM의 날림 생성을 원천 차단하는 가혹한 제약 시스템, 'Cocrates 하네스'의 원리와 사상을 해부합니다. AI의 편리함이라는 중력에 맞서, 모든 설계 맥락을 장악하고 지휘하는 ‘진짜 탑티어 아키텍트’로 초고속 성장하는 치트키 강의!

저장한 자료만 수백 건, 하지만 다시 열어본 자료는 0건 쌓아두기만 하고 다시 안 보는 자료들. 혹시 여러분도 그러고 계시진 않나요? 이를 해결하려고 나만의 OS를 직접 만든 사례를 공개해요.

Claude Code의 핵심 기능(MCP, Agents, Skills)을 활용해 키움증권 API 기반 주식 자동매매 시스템을 처음부터 끝까지 구축합니다. 초심자도 괜찮습니다. Claude Code를 지금 바로 시작해보세요 !

AI 활용 능력이 월급을 결정합니다. 매일 하던 지겨운 반복 업무, 이제 AI에게 맡기세요 '업무 자동화의 거의 모든 것'은 코딩 지식 없이도 클릭 몇 번만으로 내 업무를 알아서 처리하는 자동화 시스템을 만드는 법을 알려드립니다. 지루한 문서 작업과 데이터 정리에서 해방되고, 남들보다 앞서나가는 'AI 일잘러'로 거듭날 것 입니다.

Claude Code, Codex, pi 등 여러 AI 코딩 에이전트를 한 화면에서 효율적으로 관리하는 방법을 배웁니다. tmux 개념부터 Herdr의 세션, pane, 플러그인, CLI까지 실습하며 SSH 연결이 끊겨도 작업이 유지되는 에이전트 워크플로우를 구축합니다. Agent 시대의 필수 개발 환경을 하루 만에 완성하세요.

본 과정은 Spring AI·Spring Boot를 기반으로 GPT, Gemini, LLaMA(로컬) 를 전략적으로 조합해 Multi-LLM 아키텍처와 오케스트레이션 중심 Agent 시스템(Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) 을 설계·구현하는 고급 과정입니다. 단일 LLM 호출을 넘어 Agentic Workflow Pattern(Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) 과 Multi-Agent 구조를 적용하고, Tool·ToolRegistry로 RAG·외부 API/DB 등 실행 레이어를 분리하며, DAG 엔진·YAML 선언적 워크플로·로딩 직후 검증(Validated DSL) 으로 확장 가능하고 안정적이며, 품질이 지속 개선되는 AI 시스템을 구현하는 흐름을 다룹니다. 또한 Circuit Breaker, Reactive Stream, Redis 모니터링, 병렬 처리, 반복 평가 루프까지 포함하며, Thymeleaf(SSR) 실습에 React·REST로 프론트/백을 나누고 MCP로 툴·에이전트 런타임을 표준 프로토콜로 연동하는 확장을 더해 실제 운영 환경 수준의 AI 아키텍처 설계 역량을 갖추도록 합니다. 최종 목표는 단일 API 연동·프롬프트 수준에 머무는 단순한 AI 이용자가 아니라, Multi-LLM·에이전트·워크플로·선언·검증을 하나의 실행 아키텍처로 설명·절충할 수 있는, AI 시스템을 설계할 수 있는 개발자로 성장하는 것입니다.

: "환경 구축부터 7가지 실무 프로젝트까지, 데이터 도메인을 넘나드는 딥러닝 풀스택 여정 (총 35강)" 단순히 예제 코드를 따라 하는 수준을 넘어, 실제 현업에서 다루는 다양한 형태의 데이터를 딥러닝으로 요리하는 법을 배웁니다. CPU/GPU 개발 환경 구축부터 시작하여 분리수거 분류(이미지), 주가 예측(시계열), 심전도 이상탐지(AE), 애니메이션화(GAN), 의료 영상 분할(U-Net), 사운드 분류(오디오)까지! 딥러닝의 핵심 알고리즘들을 실전 프로젝트를 통해 체계적으로 정복합니다.

딸깍하면서 배우는 쉽고 재미있는 수업입니다. 포트폴리오의 방향성을 참고하실 수 있습니다.

LLM을 위해 필요한 기초지식부터 실전에서 쓰일법한 팁까지 핵심적인 내용위주로 빠르게 현직자가 전달합니다!

모든 게임의 룰이 바뀐다 — 양자 컴퓨터로 열리는 비즈니스의 새로운 차원 단순한 기술 발전을 넘어 산업 전반의 패러다임을 바꿀 양자 컴퓨터는 이미 미래 비즈니스 환경을 결정짓는 핵심 변수로 부상했습니다. 양자 컴퓨터에 대한 기본 원리부터 금융, 제약, 보안 등 전 산업에 걸친 혁신 사례와 글로벌 빅테크의 전략적 움직임을 통해 거대한 기술 변화의 흐름을 통찰력 있게 분석합니다. 복잡한 물리학 지식 없이도 양자 리터러시를 갖추고 싶은 실무자에게 미래형 인재로 거듭날 수 있는 가장 확실한 로드맵을 제공합니다.

여러분을 ‘최상위 엔터프라이즈 AI 시스템 아키텍트’로 초청합니다 단순히 남들이 만들어 놓은 라이브러리를 가져다 붙이거나 프롬프트 문장이나 다듬는 미시적 기술자(Prompt Writer)에 머무르지 마십시오. 수학적 제1원리부터 런타임 제어 루프 커널, 그리고 자율 복원 인프라까지 — 대한민국 산업 현장을 이끌어온 40년의 실전 공학 통찰을 통해, 여러분을 기업의 비즈니스와 디지털 주권을 수호하는 최고 수준의 '엔터프라이즈 AI 시스템 아키텍트'로 확실하게 이끌어 드리겠습니다. 지금, 통제 불능의 AI를 완벽한 인더스트리얼 코어로 바꾸는 위대한 여정을 시작해 보십시오. “데모에서는 완벽하게 잘 돌던 AI가 왜 프로덕션 배포만 하면 이상한 헛소리를 하거나 파이프라인을 멈춰 세울까요?” “왜 수많은 기업들이 호기롭게 시작한 AI 프로젝트가 결국 ‘PoC(개념 검증)의 늪’에서 벗어나지 못하고 폐기될까요?” 현장에서 만난 수많은 개발자와 시스템 아키텍트들이 제게 던진 가장 절박한 질문입니다. 안녕하십니까. 저는 40여 년간 대한민국 자동차 파워트레인 R&D 부문(현대자동차그룹 R&D 중역 17년)에서 1,300억 원 규모의 엔진 및 구동 기술 수출을 주도하고, 상장 중견 제조기업의 대표이사(CEO/CTO)로서 현장을 지휘해 온 김홍집입니다. 기계 공학과 정밀 제어 현장에서 수십 년을 보낸 엔지니어의 눈으로 볼 때, 지금의 생성형 AI 도입 열풍 뒤에는 ‘치명적인 불확실성의 위험’이 숨어 있습니다. 단 0.1%의 오차나 실수가 수억 원대의 물리적 설비 파손과 전사적 셧다운으로 직결되는 미션 크리티컬 산업 현장에서, 단순히 확률에 의존해 그럴듯한 텍스트를 뱉어내는 확률적 챗봇을 그대로 서비스에 결합하는 것은 시한폭탄을 들고 불로 들어가는 것과 같습니다. 이 강의는 바로 그 “통제 불능의 확률적 AI를 단 0.000%의 구문 오류도 허용하지 않는 가장 견고한 인더스트리얼 제어 코어로 조련하는 실전 공학 방법론”을 전수하기 위해 기획되었습니다. 1. 여러분이 현장에서 직면한 3대 치명적 병목 (Problem) 수많은 엔지니어들이 단발성 프롬프트 튜닝(Vibe Prompting) 수준의 접근법으로 프로덕션 환경에 도전하다가 다음의 3대 구조적 결함에 부딪혀 좌절합니다: 유한한 컨텍스트와 ‘중간 분실(Lost in the Middle)’: 대화나 멀티턴 실행이 길어질수록 주요 시스템 지시어가 밀려나고 컨텍스트 윈도우가 고갈되어 시스템이 기억을 잃고 환각을 증폭시킵니다. 비결정론적 출력과 연쇄 파이프라인 붕괴: JSON 닫는 괄호가 하나 빠지거나 타입이 틀어지는 아주 미세한 확률적 변동성이 기간계 ERP/CRM API 호출을 마비시키고 데이터 정합성을 붕괴시킵니다. 비신뢰 코드 실행 및 인프라 보안 파산: 에이전트가 자율 생성한 스크립트가 격리되지 않은 호스트 OS 환경에서 실행되면서 커널 탈출이나 민감 데이터 유출 리스크를 야기합니다. 이처럼 산업 현장에서 AI의 오작동은 단량적인 정확도 문제가 아닌, 비대칭 비즈니스 손실(Asymmetric Business Loss)이라는 거대한 재무적 재앙으로 다가옵니다. 2. 이 문제를 ‘어떻게’ 완벽히 해결하는가 (Solution) 본 강좌는 파편화된 상용 도구 사용법을 가르치는 시중의 강의와 궤를 달리합니다. 40년 실무 현장 노하우와 컴퓨터 시스템 공학을 결합하여, 확률적 AI를 시스템 레벨에서 수직 통합 통제하는 3대 하드코어 아키텍처를 전수합니다: ① 프롬프팅을 넘어 ‘LLM-OS & 컨텍스트 오케스트레이션’으로 전이 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)의 패러다임대로, LLM을 대화 상답자가 아닌 컴퓨터의 중앙 연산 코어(CPU)로 재정의합니다. 컨텍스트 창을 초저지연 휘발성 RAM으로, 사내 벡터 DB를 Disk로, 외부 API를 I/O 버스로 체계화합니다. MemGPT 계층형 가상 메모리 페이징을 통해 무한 대화 속에서도 핵심 상태를 포화 없이 보존하며, MCP 기반 유동적 군집 지능(Liquid Swarm MAS)으로 토큰 비용을 극소화하면서 동적 에이전트망을 스케일링합니다. ② 확률적 환각을 0.000%로 구속하는 ‘결정론적 하네스 엔지니어링’ 언어 모델의 창의적 유연성은 사고(Reasoning) 단계에만 열어두고, 실제 외부 시스템과 상호작용하는 물리적 출력단은 수학적 불대수와 컴파일러로 단단히 감금합니다. EBNF / XGrammar 기반 CUDA 로짓 마스킹을 적용하여 유효하지 않은 토큰의 생성 확률을 P = 0.000%로 강제 차단합니다. 에이전트의 생성 코드는 5ms 스냅샷 복원 능력을 지닌 Firecracker MicroVM 마이크로 가상화 샌드박스 내부에서만 일회성으로 가동되도록 물리적 보안 격리 링을 형성합니다. ③ GPU 낭비 없는 ‘고신뢰성 MLOps·LLMOps 자율 복원 인프라’ vLLM PagedAttention 및 S-LoRA 핫스왑을 구축하여 VRAM 유휴 낭비율을 4% 미만으로 억제합니다. 다중 에이전트의 API 실패 시 SagaLLM 역순 보상 트랜잭션으로 데이터 일관성을 100% 원상 복원합니다. OpenTelemetry/Langfuse 분산 관측망을 통해 RAGAS 충실도 점수 하락(Data Drift) 감지 시, 무인 카나리 자동 롤백을 실행하여 시스템의 가용성을 사수합니다. 3. 나선형 성장을 이끄는 실전적 가치 (Pedagogy & ROI) 본 강좌는 블룸의 개정 교육분류학(Bloom's Taxonomy) 5단계에 맞춰 체계적으로 설계되었습니다. 학습자는 단순 이론 회상(Remember)에서 출발하여, 5단계 디버깅 파이프라인(Deceptive Baseline 함정 소스코드 분석 ➔ 적대적 공학 해체 ➔ Robust 무결성 파이프라인 수립 ➔ TEI ROI 수식 산출 ➔ SOTIF/ISO 42001 거버넌스)을 직접 코딩하고 검증합니다. 단순히 "잘 동작한다"는 감각적 만족을 넘어, Forrester TEI(Total Economic Impact) 재무 모델을 적용하여 여러분이 구축한 AI 시스템이 기업의 재작업 비용(Rework Cost)을 얼마나 절감하고 수억 원대의 장애 리스크를 회피하여 ROI 200% 이상을 증명해 내는지 경영진 관점의 지표로 시각화해 드립니다.

이 강의는 Threads 피드, Amazon 장바구니, Netflix 스트리밍 UI, Google Docs 협업 편집, Micro Frontend, Agentic UI, Observability 같은 실제 서비스 케이스를 통해 프론트엔드 시스템 디자인 사고방식을 훈련합니다.

AI 시대에도 안 잘리는 실리콘밸리 인턴십 및 30개 빅테크 시스템 디자인 & 오픈소스 실무 기여 완성 코스로 넷플릭스, 테슬라, 메타, 틴더 등 빅테크 사례로 30개 실전 시스템 디자인을 설계, 스케일링해 보는 코스입니다. 마지막에는 자신만의 서비스를 아키텍처 → DB → 스케일링까지 설계합니다.

"1조 파라미터 모델은 어떻게 학습되는가" GTC 2026, Moonshot AI가 무대에서 직접 공개한 Kimi K2.5의 스케일링 전략을 인프런에서 한국어로 만나보세요. 토큰 효율성 2배 · 100만 토큰 컨텍스트 · 1,000개 에이전트 스웜 오픈소스 LLM의 다음 스텝이 여기 있습니다. * 이 강의는 Kimi를 만든 Moonshot AI와 인프런의 공식 협업으로 무료 공개됩니다.

초보자, 개발 입문자들도 충분히 따라할 수 있는 튜토리얼식 클로드 코드 개발 강의입니다. 기획자, 디자이너, 비 개발자를 대상으로 오프라인에서 강의한 경험을 토대로 책에 다루지 않는 초급 예제부터 중급 개발 예제까지 한 흐름으로 배울 수 있습니다. 클로드 코드를 활용해 Hello World부터 럭키드로우, 클로드 디자인 + 엑셀 데이터 연동을 통한 디바이스별 최적화 카페 메뉴 관리 웹 페이지, DB와 클라우드 서비스에 올릴 수 있는 SaaS 웹 애플리케이션까지 단계별로 개발하는 과정을 경험합니다. 이론/실습/프로젝트의 단계별로 튜토리얼이 제공되며, 6단계 레벨별 실습을 통해 AI 협업 개발 방법론을 익히고, 클라우드 배포와 운영까지 전체 개발 사이클을 경험합니다.

단순히 답변만 생성하는 챗봇을 넘어, 스스로 판단하고 도구를 호출하며 여러 단계의 업무를 수행하는 자율형 AI Agent를 직접 구현합니다. OpenAI Agents SDK의 Tool Calling, Handoff, Guardrail, Session과 Tracing부터 MCP를 활용한 외부 도구·데이터베이스 연결, LangChain과 Deep Agents의 Planning, Subagents, Filesystem, Memory까지 단계별 실습으로 익힙니다. 최종적으로 실제 업무에 적용할 수 있는 도구 연동형 AI Agent의 설계와 구현 능력을 갖추는 것을 목표로 합니다.