취업준비생을 위한 자동차 SW R&D

CAN 통신에 대해 학문적인 개념보다는 실무에 필요한 개념에 대해 담았습니다.

자동차 SW개발을 위한 Autosar 기본 개념을 학습합니다.

자동차 국제 표준 프로세스 모델 ASPICE에 대해 이해하고 학습합니다.

차량 형식 승인(VTA)에 대해 이해하고 필요 문서 및 절차를 학습합니다. (UNECE R.155, R.156)

프로그래밍 및 파이썬에 대한 기초 개념 학습을 토대로 파이썬으로 수학 문제를 풀어봅니다. (방정식의 해와 근, 그래프 그리기)

UNECE R.155와 ISO 21434 기반 차량 사이버보안 위협 분석 및 위험 평가(TARA)에 대한 강의입니다.

ISO 15118 기반 전기차 충전 프로토콜에 대한 이해와 충전 과정에서 사용되는 인증서에 대해 학습합니다.

보안 알고리즘 기초와 인증서에 대해 이해하며, 이를 기반으로 TLS에 대해 학습합니다.

암호학 기초 이해를 기반으로 자동차 ECU 사이버 보안 (Cyber Security)에 대한 강의입니다.

자동차 업계에서 출시한 제품의 소프트웨어 업데이트 과정인 Re-Programming, OTA 과정에 대한 강의입니다.

ISO 14229 기반 UDS의 많은 서비스 중 실무에서 많이 사용되는 서비스에 대해 학습하고 이해합니다.

저는 비전공자이고, 현재 개발자로 근무하고 있습니다. 저도 인프런에서 많이 배웠어서, 제가 처음에 개념 잡기 힘들었던 점 위주로 정리했습니다. 어느 누군가에게는 도움이 되었으면 좋겠습니다. 감사합니다.

자동차 SW개발을 위한 Autosar 기본 개념을 학습합니다.

CAN 통신에 대해 학문적인 개념보다는 실무에 필요한 개념에 대해 담았습니다.

진단통신을 사용하여 자동차에 설치된 SW를 업데이트하는 과정을 상세하게 소개합니다

"AI는 사람을 대체하지 않습니다. AI에 의존하는 사람을 AI를 지배하는 사람이 대체할 것입니다." AI 시대, 더욱 손쉽게 결과물을 만들 수 있는 시대에 더욱 중요해지는 인간의 사고력과 문제 해결력. 맥킨지 컨설턴트 출신 김재성이 AI로 앞서가는 문제 해결력과 강력한 리서치 전략, 결과물을 실현 시키는 설득 전략까지 차근차근 알려 드립니다.

본 강의는 인프런과 뤼튼이 합작한 ‘뤼튼 AI 리터러시 바우처 프로그램’ 대상 강의로, AI 취약계층인 취업준비생은 전액 무료로 수강할 수 있습니다. 취업전문가 커리어 디가 취업/이직에 바로 적용할 수 있는 AI 활용법을 단계별로 알려드려요. AI가 처음이신 분도 부담 없이 시작할 수 있도록 기초부터 실습까지! 한 번에 따라갈 수 있게 구성되었어요.

ChatGPT, Clova X를 비롯한 생성형 AI가 데이터 분석에 활용될 수 있는 다양한 가능성과 앞으로의 미래가 궁금하시다면, 이번 5월 세미나를 들어보세요!

매일 반복되는 이메일 정리, 보고서 작성, 자료 요약… 정말 사람이 직접 해야 할까요? ChatGPT는 대화만 하고 끝나고, 자동화는 어렵게 느껴지셨나요? 하지만 코딩 없이도 1시간이면 실무 자동화를 만들 수 있습니다. 이 강의는 비개발자도 n8n과 AI를 활용해 업무 흐름을 자동화하고, 매일 쓰는 반복 업무를 줄일 수 있도록 설계된 실전 강의입니다. 직접 따라 하면서 회사에서 바로 적용 가능한 자동화 워크플로우를 만들어보게 됩니다. 필요 없는 설명은 빼고, 진짜 필요한 것만 담았습니다. 오늘부터 업무가 달라지는 경험을 하게 될 것입니다.

1세대 데이터분석가로서 많은 인사이트와 성공을 보여준 데이터오븐 CEO 하용호님에게 인사이트를 얻어보세요. 2024년 7월 18일 진행한 데이터 직군을 위한 밋업 영상입니다.

내 일의 미래를 진단하고, AI와 함께 성장하는 법을 배웁니다 지금 필요한 것은 내 일의 미래를 읽는 힘! 산업 재편과 기술 전환 흐름 속에서 지금, 나의 일에 어떤 변화가 오는지, 그리고 어떻게 대비할 수 있는지 직무 관점에서 구체적으로 알려드립니다.

자동차SW 직무에서 이야기하는 진단통신이 무엇인지, 진단통신 실무자가 무슨 일을 어떻게 하는 건지 아주 명확하게 이해할 수 있어요! 실무자라면 이 강의를 듣고 나서 바로 실제 스펙 문서를 보면서 업무를 시작할 수 있을 정도로 구체적인 내용을 담았습니다.

경제학과 통계학 개념을 통해 채용 시장의 본질을 이해하고 이를 바탕으로 취업·이직 전략을 감과 스펙 경쟁이 아닌 데이터 기반의 확률 문제로 재설계합니다. 스펙을 더 쌓는 대신 합리적인 채용의 '장'으로 게임의 '판'을 전환하는 전략으로서 AI를 통해 채용공고·기업 데이터를 직접 수집·분석하여 붙을 가능성이 높은 시장과 공고를 선별합니다. 경제학·통계학의 핵심 개념 위에 AI를 도구로 활용하여 서류·면접·지원 전략을 체계화함으로써 비전공자도 이해 가능한 방식으로 데이터 기반 취업 사고방식을 만드는 방법을 제시합니다. 또한 실제 취업준비에 포트폴리오로 바로 활용할 수 있는 나만을 위해 24시간 일하는 채용 AI 비서를 비전공자도 가능한 AI 기반 바이브코딩으로 직접 구현합니다.

밤새워 만들어도 촌스러운 PPT는 이제 그만! 25년 차 베테랑 강사가 파워포인트 기초부터 최신 AI 활용법까지 실무에 꼭 필요한 핵심만 꽉 눌러 담았습니다. 디자인 감각 없이도 작업 시간은 반으로 줄이고, 퀄리티는 2배로 올리는 '프레젠테이션의 모든 것'을 전수해 드립니다.

출시되자마자 바로 시작해서 14일간 써본 결과 취준생도 현업자도 모두 바로 적용할수 있는 클로드 코드! (AI 코딩) 라고 모두에게 추천하는 이유를 바로 알려드립니다.

카카오 AI TOP 100 1등, 베스트셀러 《최고의 프롬프트 엔지니어링 강의》 저자 골빈해커가 직접 운영하는 AI Native 회사의 실제 이야기. 개발자 단 2명이 서비스를 만들고 운영하는 방법, AI 시대 개발자와 조직이 갖춰야 할 새로운 역량을 실전 사례로 풀어냅니다.

"AI 시대, 그래서 개발자는 뭘 해야 하죠?" 이 질문에, 전 토스페이먼츠 기술이사 김재민님과 인프랩 CTO 향로가 답합니다. 화려한 기술 너머, '주어진 환경에서 단단하게 성장하는 법'에 대한 가장 현실적인 해답을 만나보세요!

이런 수강생에게 추천해요! 겨울왕국~! 케데헌 !  나도봤어 ~ 그런데 어떻게 만든거야? 나도 전공으로 애니메이션과 가고 싶은데 내가 하고 싶은 게 맞나? 대학교 전공에 들어가면 다 배울 수 있을까?  취업을 하려면 뭘 준비해야 해야 하지? 그냥 많이 보면 되는 건가? 저 애니메이션은 스타일이 좀 달라보이는데 어떻게 제작되는지 알고싶다 AI도 발전했고 나 혼자도 만들 수 없나? 애니메이션 회사 취업하고 싶은데 팁은? 이 클래스에서는 이런 걸 배워요. ✔  애니메이션의 장르, 분야, 개념 부터 제작에 필요한 모든 제작 과정! ✔  실제 애니메이션 회사에 실무 파트는? 제작 과정에는 어떤 부서들이 어떤역할로 톱니바퀴가 굴러가는지? ✔  개념 , 제작 , 관리  그리고 실습 까지 ! 이것만 다 들으면 나도 애니메이션 전공보다 개념을 더 잘 알게 되는 애니메이션 마스터 강의!

[AI Foundation Model과 작동 원리에 대한 이해 : 공학적 통제와 시스템 아키텍처, 인공지능의 불확실성 해소 및 공학적 자산화를 위한 실전 방법론] 1. 서론: 지능의 공학적 제어 필요성 (Engineering Control vs. Systemic Chaos) 산업 현장에서의 장기적인 실무적 통찰에 기반하여 도출된 핵심적 결론은, 적절히 통제되지 않는 동력은 자산이 아닌 잠재적 부채로 작용한다는 점입니다. 고성능 엔진이라 할지라도 정교한 연소 로직과 마이크로초 단위의 제어 시스템이 결여된다면, 이는 동력원이 아닌 불안정한 물리적 질량에 불과합니다. 현재 생성형 AI 도입 과정에서 나타나는 조직적 혼란은 이러한 제어 원리에 대한 이해 부족과 기술적 블랙박스에 대한 맹신에서 기인하는 것으로 판단됩니다. 본 마스터클래스는 인공지능을 신비로운 확률적 현상이 아닌 모델 기반 엔지니어링(Model-Based Engineering, MBE)의 관점에서 재정의합니다. 지능이라는 불확실한 영역을 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 공학적 체계로 전환함으로써, 조직이 기술적 흐름에 종속되지 않고 시스템 전반에 걸친 강력한 주도권을 확보할 수 있는 전략적 방법론을 제시하고자 합니다. 2. 핵심 난제 해결을 위한 4대 공학적 프레임워크 (The 4 Pillars) ① 인식론적 패러다임의 전이: 블랙박스의 가시화 및 기술 부채의 자산화 많은 기업이 내부 구조를 명확히 파악하지 못한 채 AI 모델을 도입함으로써 보안 취약점 노출과 유지관리 비용의 기하급수적 증가라는 '기술적 부채'에 직면하고 있습니다. 본 과정에서는 다음과 같은 접근을 통해 이를 자산화합니다. 메커니즘의 분해: 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 핵심인 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 수치적 가중치 분석 관점에서 공학적으로 해체합니다. 정보의 우선순위가 결정되는 수치적 기제를 이해함으로써 모델의 판단 근거를 가시화합니다. ID 형성 과정의 분석: '사전학습(Pre-training) - 미세조정(SFT) - 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)'으로 이어지는 일련의 파이프라인이 모델의 기술적 정체성과 윤리적 가이드라인을 형성하는 과정을 투명하게 추적합니다. 이를 통해 보이지 않는 위협을 통제 가능한 시스템 파라미터로 전환합니다. ② 확정적 신뢰성 확보: 확률적 한계 극복을 위한 환각 제어 전략 거대 언어 모델(LLM)은 진실을 추론하는 것이 아니라 확률적으로 가장 적절한 다음 토큰을 생성하는 시스템입니다. 이러한 본질적 특성에서 기인하는 환각(Hallucination) 현상은 신뢰성이 생명인 엔지니어링 현장에서 치명적인 결함이 됩니다. 검색 증강 생성(RAG)의 구속 조건: 모델 내부의 고정된 기억(Internal Weight)에만 의존하는 폐쇄형 구조에서 탈피합니다. 신뢰할 수 있는 외부 지식 베이스를 실시간으로 참조하게 함으로써, 생성 결과에 대한 명확한 근거(Grounding)를 부여하는 '오픈북 전략'을 수립합니다. 하이브리드 모델 아키텍처: 전사적 지식이 필요한 영역에는 대형 모델을, 보안과 실시간 응답이 필수적인 특정 도메인에는 최적화된 소형 모델(SLM)을 배치하여 정확도와 운영 효율을 동시에 달성하는 이중화 전략을 설계합니다. ③ 컴퓨팅 아키텍처 최적화: 물리적 병목 현상(Memory Wall)의 극복 지능은 소프트웨어에서 구현되지만, 그 성능과 경제적 지속 가능성은 하드웨어의 물리적 한계에 의해 규정됩니다. 물리적 제약 분석: 연산 장치의 처리 속도를 데이터 전송 속도가 따라가지 못하는 '메모리 장벽' 문제와 고집적 연산에 따른 열 발생 문제를 공학적 관점에서 진단합니다. 인프라 설계 역량: 고대역폭 메모리(HBM)의 적층 구조와 2.5D/3D 첨단 패키징 기술이 추론 효율에 미치는 물리적 영향력을 정밀하게 분석합니다. 하드웨어의 한계를 소프트웨어 아키텍처로 보완하는 풀스택(Full-Stack) 통합 인사이트를 통해 총 소유 비용(TCO)을 최적화하는 설계 능력을 함양합니다. ④ 기능적 확장의 가속화: 수동적 도구에서 자율 에이전트 체계로의 전이 현재의 AI는 단순 질의응답 수준에 머물러 있어 실질적인 업무 자동화의 부가가치를 창출하지 못하고 있습니다. 본 과정은 AI를 스스로 판단하고 실행하는 능동적 주체로 진화시킵니다. 과업 분해(Decomposition): 복합적인 목표를 수신했을 때 이를 달성 가능한 하위 과업으로 스스로 분해하고 실행 순서를 논리적으로 구성하는 기법을 학습합니다. 디지털 노동력(Digital Workforce) 배치: 기업 내부 ERP, 브라우저, 외부 API 등을 자율적으로 호출하여 실질적인 비즈니스 로직을 완수하고 결과에 대해 피드백을 수용하는 '능동적 에이전트' 체계를 현장에 적용하는 프로세스를 정의합니다. 3. 핵심 아키텍처: 폐쇄 루프 제어 시스템 (Closed-loop Control) AI 에이전트가 지능을 발현하고 복잡한 과업을 수행하는 방식은 자동차의 핵심 두뇌인 ECU(Electronic Control Unit)가 수행하는 폐쇄 루프(Closed-loop) 제어 시스템과 그 논리적 구조가 이론적으로 완전히 일치합니다. 본 과정에서는 이를 ReAct(Reasoning and Acting) 프레임워크 관점에서 상세히 분석합니다. 첫째, 시스템의 시작은 사용자의 모호하고 복합적인 요청을 수신하는 입력 단계(Input)에서 비롯됩니다. 이는 제어 공학에서 센서가 외부 환경의 물리적 데이터를 수집하여 시스템으로 전달하는 과정과 동일한 역할을 수행하며, 에이전트가 당면한 과업의 초기 상태를 정의하는 기준이 됩니다. 둘째, 수신된 데이터를 바탕으로 LLM 아키텍처 내에서 논리적 추론을 거쳐 계획을 수립하는 추론 단계(Thought)가 진행됩니다. 이는 ECU 내의 제어 알고리즘이 입력된 센서 데이터를 연산하여 최적의 제어 값을 산출하는 과정과 맥을 같이 합니다. 에이전트는 이 단계에서 목표 달성을 위한 최적의 경로를 설정하며 시스템의 논리적 엄밀성을 확보합니다. 셋째, 수립된 계획에 따라 외부 도구나 API를 호출하여 작업을 완수하는 실행 단계(Action)가 이어집니다. 이는 제어 시스템의 연산 결과가 액추에이터(Actuator)를 통해 물리적 동력으로 변환되어 명령을 집행하는 메커니즘과 논리적으로 일치합니다. 이를 통해 지능은 추상을 넘어 실질적인 물리적·디지털적 영향력을 행사하게 됩니다. 마지막으로, 실행 결과를 분석하여 초기 목표와의 오차를 수정하는 관찰 및 보정 단계(Observation)가 수행됩니다. 이는 피드백 루프를 통해 시스템의 편차를 줄여나가는 제어 공학의 핵심 원리와 동일합니다. 에이전트는 실행 결과가 목표에 부합하는지 스스로 검증하고, 발생한 오류를 차기 행동 계획에 반영함으로써 지속적으로 성능을 고도화합니다. 이러한 폐쇄 루프 구조를 갖춘 인공지능은 더 이상 확률에 의존하는 불완전한 시스템이 아닙니다. 실행 결과를 스스로 검증하고 오류를 수정하는 공학적 엄밀함을 확보함으로써, 비즈니스 크리티컬한 업무를 수행할 수 있는 신뢰 기반의 파트너로 기능하게 됩니다. 4. 실전 적용 및 확장: 소프트웨어 중심 시스템(SDV)과 Physical AI AI 아키텍처의 최종 지향점은 물리적 제약을 소프트웨어적 지능으로 극복하고 진화시키는 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 및 Physical AI의 전 산업 확산에 있습니다. 이는 제조 및 서비스업 전반에 걸친 미래 시스템 통합(SI)의 표준 모델입니다. 엣지 지능 및 데이터 주권 확보: 차량이나 설비 내부(On-device)에 탑재된 소형 모델(SLM)이 현장의 실시간 데이터를 즉각적으로 학습합니다. 이는 클라우드 의존도를 최소화하여 기업의 핵심 자산인 데이터 주권을 완벽히 보호하며, 초저지연성을 바탕으로 한 정밀 서비스를 가능케 합니다. 하드웨어 최적화 및 경량화 엔지니어링: 한정된 전력량과 연산 자원 내에서 최상의 지능을 구현하기 위해 양자화(Quantization), 가지치기(Pruning), 지식 증류(Distillation)와 같은 모델 경량화 기술을 적극 도입합니다. 하드웨어의 대역폭을 고려한 모델 배치는 시스템의 응답 속도와 사용자 경험을 결정짓는 핵심 역량이 됩니다. 하이브리드 오케스트레이션: 광범위한 일반 지식을 보유한 '클라우드 LLM'과 특정 물리 제어 및 보안에 특화된 '엣지 SLM'을 유기적으로 연결하는 통합 아키텍처를 설계합니다. 실리콘 칩셋부터 소프트웨어 스택까지 관통하는 풀스택 관점에서의 통합은 시스템 전체를 소프트웨어 업데이트만으로 진화시키는 강력한 경쟁 우위를 제공합니다. 5. 결론: AI 아키텍트의 역할과 비전 본 마스터클래스의 궁극적인 목표는 수강생을 기술에 수동적으로 의존하며 요행을 바라는 사용자(User)의 위치에서, 시스템의 물리적 한계부터 소프트웨어 아키텍처의 심부까지 완벽히 장악하고 조율하는 전문 AI 아키텍트(Architect)로 격상시키는 데 있습니다. 지능이라는 현상은 소프트웨어적 논리에서 발현되나, 그 지능의 물리적 한계를 규정하는 것은 실리콘(하드웨어)이며, 그 한계를 극복하여 실질적인 비즈니스 가치를 완성하는 것은 오직 정교한 엔지니어링뿐입니다. "지능은 확률의 영역에 머물 수 있으나, 그 지능을 가두고 목적에 맞게 작동시키는 그릇은 오직 엄밀하고 정교한 공학의 영역이어야 합니다."

스크린을 벗어나 로봇, 자율주행차, 드론으로 구현되는 피지컬 AI의 핵심 개념과 작동 원리를 학습합니다. 감지-인식-행동 메커니즘, 디지털 트윈 기반 학습, 체화된 데이터의 중요성을 이해하고, 제조·모빌리티·농업 등 산업 현장의 실제 사례를 통해 글로벌 기술 경쟁 구도와 한국의 전략적 방향성을 탐색합니다.

AI 시대는 게임 업계에 많은 변화를 주고 있습니다. 특히 AI 기반의 컨텐츠 생성이 게임 산업에 어떻게 영향을 주는지 알아봅시다.

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