대표적인 동시성 문제인 경쟁 상태(Race Condition)를 주제로 학습합니다. 동시성 문제를 발생시키는 단일 서버 환경과 분산 환경을 비교하면서 실습합니다. 트랜잭션 경계와 격리수준을 이해할 수 있습니다. 낙관적 락, 비관적 락, 분산 락의 차이를 배울 수 있습니다.

[Node NestJS의 실무형 강의 - 같이 서비스 개발 해봐요!!] Nest 기반의 Redis, Kafka 배우면 할 수 있어요! Prisma 는 이제 실무에서는 필!수! 입니다.

도메인 주도 설계, 헥사고널 아키텍처, 이벤트 기반 아키텍처를 모두 적용한 마이크로서비스 개발 과정을 보여줍니다.

sw 개발자가 알아야할 카프카 활용을 위한 기초/필수/실전 지식 배웁니다. springboot를 활용하여 카프카와 연동하고 다양한 실전 상황에 맞는 메시지 송/수신 실습을 진행합니다.

Spring Cloud를 활용한 MSA 서버구성에 대해 학습합니다.

이 강의를 통해서 레딧 웹사이트를 처음부터 하나하나 만들어 보실 수 있습니다.

AI를 활용해 웹을 개발할 때 꼭 필요한 CS 지식을 가르치는 강의입니다. 서버, 데이터베이스, 배포의 원리를 모르면 바이브코딩은 어느 순간 반드시 막힙니다. 인터랙티브 교재로 필수 개념들을 빠르게 배우고, 누구나 바이브코딩으로도 웹을 완성할 수 있게 됩니다.

내 코드를 5초 만에 채점하고 리뷰해주는 AI 시스템, 상상이 현실이 됩니다. 이 강의는 Spring AI를 활용해 **'GitHub PR 자동 분석 및 채점 봇'**을 만드는 올인원 프로젝트 과정입니다. 학생이 과제를 제출하면(Pull Request), 서버가 이를 감지하여 AI가 코드의 변경 사항(Diff)을 분석합니다. 이후 채점 결과는 DB에 저장하고, 피드백은 GitHub 댓글로 자동 등록되며, 학생은 전용 대시보드에서 결과를 확인합니다. 자바(Java) 하나로 백엔드부터 AI 연동, 프론트엔드(Vaadin)까지! 나만의 AI 서비스를 A부터 Z까지 완성해보고 싶은 모든 개발자를 위한 최고의 입문서입니다.

코딩을 몰라도 내 아이디어로 서비스를 만들 수 있을까요? AI와 함께라면 가능합니다! 이 강의에서는 제미나이, 러버블, 안티그래비티, 커서, 클로드 코드 등 현업에서 사용하는 바이브 코딩 도구를 활용해 아이디어를 실제 웹 서비스로 만드는 전 과정을 경험합니다. 단순히 도구 사용법만 배우는 것이 아니라 직접 서비스를 기획하고, 배포하고, 결제까지 연결하는 AI 시대의 새로운 서비스 개발 방법을 익히게 됩니다. Point 1. 5가지 핵심 바이브 코딩 도구 완전 정복 - 제미나이, 러버블, 안티그래비티, 커서, 클로드 코드 핵심 기능과 활용법 실습 - AI와 협업하는 바이브 코딩 개발 방식 이해 Point 2. 코딩 없이 실제 서비스 만들어보기 - 책 추천 서비스를 직접 기획하고 웹 서비스로 구현하는 과정 실습 - 아이디어 → 개발 → 배포까지 서비스 제작 전체 흐름 이해 Point 3. 서비스 출시와 운영까지 연결되는 실전 스킬 - 도메인 구매, 서버 세팅, 배포 과정 이해 - 결제 모듈 연동과 SEO 설정 등 서비스 운영 핵심 기술 학습

머신러닝을 배우면 정확도를 올리는 법을 익힙니다. 그런데 그 모델을 실제 칩에 올리려는 순간, 아무도 알려 주지 않은 질문이 남습니다. 이 모델은 곱셈을 몇 번 합니까? 무엇을 얼마나 기억하고 있어야 합니까? 지금 목표로 하는 칩 스펙이 그 요구를 감당할 수 있습니까? 머신러닝 교재는 정확도를 이야기하고 반도체 교재는 회로를 이야기하는데, 그 사이를 잇는 자료가 드뭅니다. 저는 RISC-V CPU와 NPU를 FPGA로 구현하며 이 간극을 반복해서 마주쳤습니다. 정확도가 가장 높은 모델이 정작 보드에는 들어가지 않는 상황 말입니다. 본 과정은 알고리즘 여섯 개를 파이썬으로 직접 만들면서, 만들 때마다 곱셈과 비교와 메모리와 정확도를 측정합니다. 그리고 그 값을 실제 FPGA 보드의 자원으로 환산합니다. 곱셈 몇 번이라는 말은 그 자체로 크기를 가늠할 수 없지만, 보드의 몇 퍼센트라고 하면 판단이 서기 때문입니다. 아홉 개의 Lab을 지나 여섯 모델을 한 표에 모으면 예상과 다른 그림이 나옵니다. 곱셈을 세는 데 아홉 편을 썼는데 정작 발목을 잡는 것은 곱셈이 아니었습니다. 이후 실수를 정수로 내리고, 자릿수를 관리하고, 회로를 채점할 기준까지 만듭니다. FPGA 보드는 필요하지 않습니다. 파이썬만으로 진행하며, 보드는 측정값을 환산하는 기준으로만 사용됩니다.

쿠버네티스(☸)를 정말 시작하는 단계에서 필요한 내용을 담았습니다. 🧭 이 강의를 통해 쿠버네티스를 가장 손쉽게 구조를 이해하며 시작할 수 있습니다. 🥇

: "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.

본 강의는 Node.js와 TypeScript 환경에서 최신 Gemini API SDK(@google/genai)를 다루는 것을 목표로 합니다. 텍스트, 이미지, 비디오를 동시에 처리하는 멀티모달 기술을 사용하는 방법을 배웁니다. API 키 발급부터 프로젝트 세팅, 모델 호출까지 전 과정을 실습합니다.

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.

Figma디자인 + AI활용코딩 + 배포까지 풀스택 코스!! [피그마 + 바이브코딩 (HTML/CSS/Tailwind/React) + Git + vercel 배포] 내 디자인 그대로!! 1픽셀도 오차없이 바이브코딩으로 완성! AI활용으로 실무 생산성을 5배 높이는 풀스택 공략집! 디자인도 코딩도 모두 가능한 풀스택 디자이너, 당신도 될 수 있습니다. ✅ 내 디자인의 의도까지 한 픽셀의 오차 없이 구현 ✅ AI가 이해하는 디자인 설계 ✅ AI를 정확하게 통제하는 프롬프트 제작능력 ✅ AI가 맘대로 작성한 코드 척척 수정능력 디자인부터 코딩 배포까지 1/5로 단축되는 놀라운 경험을 느립니다.

코딩 처음부터 내 앱 출시까지 한 번에?! 기본기와 실전을 하나로 잇는, 앱 빌드 올인원.

이 강의는 Docker와 Kubernetes를 사용하여 기초부터 고급 실무 컨테이너 워크플로우까지 안내합니다. 먼저 컨테이너의 기초부터 시작하여 Docker의 작동 방식과 현대적인 DevOps 환경에서 널리 사용되는 이유를 이해하게 됩니다. 또한 소프트웨어 개발, 테스트 및 배포 워크플로우를 개선하기 위해 로컬 환경에서 Docker, Docker Compose 및 Kubernetes를 직접 실행해 보게 됩니다.

컨테이너 기반 오픈 소스 가상화 프로젝트인 "쿠버네티스"를 이용한 컨테이너 환경의 분산 시스템을 탄력적으로 실행하기 위한 프레임 워크를 활용하는 방법을 입문부터 활용까지 다룹니다.

테스트를 먼저 설계하면, 구현은 AI가 대신합니다. 개발 속도와 품질을 동시에 잡는 실무형 개발 방식!

이 강의를 통해 도커에 대해서 배울 수 있으며, CI 환경을 구성할 수 있습니다.

이 강의는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 를 👉 개념 설명에서 끝내지 않고 👉 실제로 동작하는 구조를 직접 만들며 👉 확장·고도화까지 경험하는 실습 중심 강의입니다. 단순한 RAG 예제에서 출발하여, Advanced RAG → Modular RAG → Agent 기반 RAG까지 현업에서 바로 활용 가능한 수준으로 단계적으로 학습합니다.