AI가 코드 짜는 면접, 뭘 보여줄 건가? 실리콘밸리 빅테크 AI 코딩 인터뷰 합격 전략

"아직도 코딩 책 보고 공부하세요?" 현직 런던 경영대에서 MBA 대학원생들과 경영학부 대학생들에게 수강평 5.0 만점 받은 강의. AI 데이터 분석 강의를 집에서 들으실 수 있습니다. 문과출신 비전공자도 현업에서 바로 써먹는 데이터분석 실무 역량과 취준 완성을 위한 데이터 분석 포트폴리오까지. 코딩에 대한 지식 없이도 ChatGPT를 활용해서 데이터 분석 및 프로젝트 수업을 가르치고 있는 영국교수(British Professor)입니다.

코딩 지식 없이도 챗GPT를 활용해 주식과 암호화폐 자동매매 프로그램을 직접 구축하는 과정입니다. 데이터 수집부터 예측 모델 개발, 종목 추천 시스템, 실제 자동매매까지 전 과정을 실습하며 AI 활용 개발 능력과 금융 투자 지식을 동시에 습득합니다.

미적분학에 대한 깊은 이해와 직관을 개발하세요. 문제를 해결하고 손으로 그리고 Python으로 알고리즘을 구현하세요.

적분학의 이론, 수치 근사, 직관, 그리고 시각화. 수학-코딩 스킬을 향상시키세요.

비전공자도 쉽게 이해할수 있는 python 이론과 실습과정으로 진행됩니다. 응용프로그램개발로 지어지는 전체 로드맵에서 첫 번째 단계 python프로그래밍 입문 과정입니다. [전체-로드맵] python기초->python심화->자동매매-백테스트개발->자동매매-실시간개발->자동매매-LLM활용

워드프레스에 CPA 제휴마케팅 방식의 수익을 추구하는 자동포스팅 프로그램을 파이썬으로 제작함으로써 블로그 운영 방식에 대한 아이디어를 확장시켜줄 뿐만 아니라, 이론이 아닌 실전 파이썬을 완벽히 학습할 수 있는 강의입니다.

3천명 수강생이 선택한 강의! GPT-5 버전으로 업데이트! 챗GPT로 어디까지 할 수 있니? 주식 자동매매 애플리케이션과 웹 투자 리포트 제작하기!

업무 생산성부터 수익화까지, 실무에 바로 활용할 수 있는 AI 에이전트 개발에 대한 모든 것을 알려드립니다. n8n, CrewAI, LangGraph, Google ADK, 멀티 에이전트 오케스트레이션, RAG, 멀티모달, MCP, A2A 등 기술 기반으로 7개의 에이전트를 직접 개발해보면서 "AI 에이전트 개발 전문가"가 되세요.

Claude Code에게 그냥 “만들어줘”라고 하고 있나요? 처음에는 잘 작동합니다. 하지만 프로젝트가 커지면 AI는 파일을 잘못 수정하고, 규칙을 잊고, 같은 실수를 반복합니다. 이 강의에서는 **최신 Claude Code를 활용해**, 코딩을 맡기면서도 개발자가 **설계·권한·컨텍스트·검증을 통제하는 방법**을 배웁니다. **설계 → 계획 → 구현 → 테스트 → GitHub PR** 개발자의 판단과 검토를 바탕으로, 이 전체 과정에 AI 개발 자동화를 적용합니다.

인터랙티브 교재 기반의 파이썬 입문 강의입니다. 아기자기한 보드게임을 통해 프로그래밍의 동작 원리를 이해합니다.

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.

ZIP, PDF, MS Office 암호화 메커니즘 분석부터 WannaCry 랜섬웨어 실전 해부까지, 정적 분석 도구와 GPU 가속 크래킹 기법을 마스터합니다. OpenAI Codex를 활용한 차세대 악성코드 분석 파이프라인 구축과 보고서 자동 생성으로 침해사고 대응 역량을 완성하는 실무 중심 보안 엔지니어링 과정입니다.

AI로 MVP를 만드는 건 이제 어렵지 않습니다. 하지만 대부분의 프로젝트는 그 다음 단계에서 멈춥니다. 👉 기능은 만들었는데 👉 개발이 계속 이어지지 않습니다 왜 이런 일이 생길까요? 문제는 코드가 아니라, 👉 AI가 지속적으로 일할 수 있는 구조가 없기 때문입니다. --- 이 강의에서는 이미 만들어진 프로젝트를 기반으로, 👉 AI가 계속 개발을 이어갈 수 있는 구조를 👉 직접 구축하는 과정을 다룹니다 --- 단순히 AI 툴을 사용하는 것이 아니라, * docs 구조를 만들고 * SSOT를 정의하고 * 티켓 단위로 개발을 실행하고 * QA와 반복 구조까지 연결하여 👉 하나의 “AI 개발 시스템”으로 완성합니다 --- 이 과정을 통해 👉 사람이 직접 코딩하지 않아도 👉 개발이 계속 이어지는 구조 즉, 👉 AI를 팀처럼 운영하는 개발 시스템을 👉 직접 만들고 이해할 수 있습니다 --- 이 강의는 👉 내 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 구조를 만들고 싶은 분 👉 AI로 개발을 시작했지만, 지속이 어려웠던 분 👉 바이브 코딩 이후, 다음 단계로 넘어가고 싶은 분 을 위해 구성되었습니다. --- 단순히 배우는 것이 아니라, 👉 실행해보고 👉 실제로 동작하는 구조를 만들고 👉 자신의 프로젝트에 적용할 수 있는 형태로 가져가는 경험 을 제공합니다.

진짜 코딩의 ㅋ 자도 경험해 본 적 없는 분들도 딸깍으로 자동화 소프트웨어 만들 수 있어요 진짜에요

: "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.

프레임워크 없이 Python과 while 문 하나로 AI 에이전트를 직접 만듭니다. 입문 파트에서는 도구 설계, 실패와 비용, 기억, 사람 승인, 평가, 웹 화면을 한 편씩 붙여 작은 코딩 에이전트를 완성하고, 실전 파트에서는 실제 사업보고서(DART)로 RAG · 멀티 에이전트 · MCP 서버를 직접 구현한 뒤 LangChain · LangGraph와 숫자로 비교합니다.

데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 그 판단 근거와 의사결정 과정을 명확하게 설명하는 능력을 기르게 된다. 또한 단일 모델의 성능에만 집중하는 것이 아니라, 머신러닝 워크플로 전체의 완성도와 신뢰성을 평가하는 파이프라인 관점의 사고를 갖추게 된다. 아울러 오류가 발생했을 때 그 원인을 역추적하고 개선 방향을 도출하는 문제 해결 능력을 강화하며, 엔드투엔드 프로젝트 수행 경험을 통해 현업에 즉시 적용 가능한 실무형 ML 파이프라인 역량을 습득하게 된다.

매일 야근하던 김 대리, 어떻게 1시간 만에 '칼퇴 요정'이 됐을까? 당신의 '퇴근 시간'을 찾아드리는 비법 엑셀 수식 하나가 깨져서 밤을 새우고, 오타 하나 때문에 보고서 전체가 엉망이 되는 경험, 직장인이라면 누구나 한 번쯤 있으시죠? 이 강의는 그런 '반복되는 고통'을 끊어내기 위해 기획되었습니다. 복잡한 코딩 문법을 외울 필요 없습니다. 텍스트로 명령하면 코드를 짜주는 인공지능을 담은 툴인 Cursor AI와, 누구나 쉽게 웹사이트를 만들게 해주는 스트림릿(Streamlit)을 활용합니다. 제가 직접 겪은 실무의 가려운 부분들 (지점별 파일 합치기, 수리 대상 자동 분류, PDF 확인서 무한 생성 등)을 파이썬 코드 한 줄 직접 치지 않고도 '말로 대화하며' 해결하는 과정을 고스란히 담았습니다. 이 과정을 마치면 여러분은 단순 사무원이 아닌, 팀의 업무 효율을 혁신하는 '디지털 트랜스포메이션 전문가'로 거듭날 것입니다.

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.

AI가 코드를 짜주는 시대에 무엇을 배워야 할지 막막하다면, 변하지 않는 시스템의 본질인 UNIX와 커널 원리에서 확실한 답을 찾을 수 있습니다. 본 강의는 Node.js와 C 언어 엔진(FFmpeg)을 융합하는 실전 프로젝트를 통해, 기술 유행에 흔들리지 않고 시스템 전체를 지휘하는 상위 1% 아키텍트의 시각을 전합니다.