해외 유명 SaaS의 가입 폼, 세전 요금표, 7클릭 해지 모달을 그대로 따라 만들었다가 한국 법령 위반이나 환불 분쟁에 걸리지 않도록 짚어 주는 실전 UI 설계 특강입니다. 2025년 2월 14일 시행 개정 『전자상거래법』(6대 온라인 다크패턴 금지)과 『개인정보 보호법』, 『정보통신망법』(KISA 안내서 7차) 원문을 국내외 9개 서비스 16장의 실측 화면과 1:1로 대조하고, 바로 복사해 쓰는 한국어 UI 문구 5종과 출시 전 12항목 점검표·AI 감사 프롬프트 3종을 제공합니다.

집 인터넷과 휴대폰 약정이 끝났는데도 매달 70,000원이 똑같이 빠져나간다면 선택약정 25%가 자동 소멸되었거나 구형 결합에 묶여 있을 확률이 높습니다. 2026년 10월 실제 명세서와 통신사 공식 선택약정(B400000003)·유무선 결합(B200000016·알뜰한 결합) 기준을 1:1 대조해, 오늘 3분 만에 줄이는 법(A안)부터 36개월 총비용 150.4만 원을 아끼는 무중단 교체 6단계(E안)까지 AI 프롬프트와 함께 완성합니다.

HTML & CSS 기반 AI 활용 웹 UI 실전 제작

셀프호스팅 AI 에이전트 Hermes와 OpenAI Codex로, 아침 브리핑을 건네는 AI 비서 한 명에서 콘텐츠·데이터·재무 사업부까지 여러 AI 직원이 일하는 나만의 가상 오피스를 직접 세웁니다. 완강 74유닛, 수강기한 무제한!

프롬프트만으로 재무제표를 분석하고 시각화하는 매력적인 코딩 세계로 초대합니다. 코드 한 줄 없이 AI와 상의하며 서비스를 만들고 배포까지 진행합니다.

「사업자-채널의 연관성 확인/검증 불가」로 반려된 카카오톡 채널을, 대표자 실명을 공개하지 않고 사이트 맨 아래 사업자 정보 한 줄과 재신청 사유 문장만 고쳐 다시 신청한 실제 기록입니다. 승인된 날 채팅 · 자동응답 · AI 상담매니저 · 웰컴메시지를 세팅하고 고객 휴대폰으로 확인한 순서까지 보여 드립니다.

프롬프트를 더 길게 쓰는 대신, 규칙 파일, 기록, 권한, 훅, 검증 루틴을 실제 프로젝트에서 사고가 날 때마다 하나씩 만듭니다. 닷새 동안 실제로 만들고 서버에 올린 뉴스 알림 봇으로, 화면 캡처 211장과 지시 87개를 원문 그대로.

프롬프트 엔지니어링 이론부터 실전 기법, 그리고 최신 응용 사례와 보안·윤리 문제까지 폭넓게 다루어, LLM 기반 서비스 개발자·데이터 사이언티스트·AI 기획자 모두에게 실질적인 도움을 제공합니다.

같은 요청에도 Claude Code 결과가 매번 달라지고, 지침에 적어 둔 규칙을 어기고, 자기 결과를 후하게 통과시키는 문제를 겪어 보셨을 겁니다. 판교에서 플랫폼 서버를 개발하며 매달 1,000달러 넘게 Claude Code를 쓰면서, 프롬프트로 부탁하는 대신 지침·Hook·권한·Sandbox로 된 하네스를 만들어 이 문제를 막아 왔습니다. 이 강의에서는 그 하네스를 처음부터 직접 만들고, Subagent·Agent Teams·Headless 실행까지 붙여 다른 프로젝트에 복사해 그대로 쓰는 설정 한 세트를 남깁니다

AI 툴 뭐부터 배우지? 고민은 이제 그만! - 80명 수강생 평점 4.8 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - 챗지피티, 클로드, 제미나이, 젠스파크, 노트북LM, 감마, 스카이워크, 마누스, 안티그래비티, 클로드코드, 미리캔버스, 오팔, 캡컷 등 - 15개 이상 툴의 핵심 기능을 20일에 걸쳐 정말 쉽게 알려드립니다. - 매주 과제를 수행하는 방식으로 '흘려듣는 강의'가 아닌 '체화할 수 있는 강의'를 제공합니다. - 프롬프트 작성 > 이미지 생성 > PPT와 영상 생성 > 바이브코딩까지 올인원 커버 - 4시간 분량 강의 영상 + 주차별 학습 자료 + 과제 인증 시스템

만세력, 점성술, 자미두수, 성명학, MBTI를 통합한 사주 분석 AI 에이전트를 n8n 워크플로우와 Python 알고리즘으로 구축합니다. 13개의 전문 에이전트가 협업하여 상용 수준의 사주 리포트를 생성하는 실서비스 시스템을 처음부터 끝까지 완성합니다.

매일 2,500종목, 언제까지 직접 보실 건가요? 장 마감 후 급등주를 찾느라 네이버 증권을 뒤지고, 뉴스를 읽으며 호재인지 악재인지 판단하고, 외국인/기관 수급을 하나하나 확인하고, 차트를 열어서 패턴을 분석하고... 이걸 매일 반복하고 계시진 않나요? 저도 그랬습니다. 퇴근 후 2~3시간을 종목 분석에 쏟았고, 그래도 놓치는 종목이 더 많았습니다. 코스피+코스닥 합치면 2,500개가 넘는데, 사람이 매일 다 볼 수는 없으니까요. --- 그래서 시스템을 만들었습니다 매일 장 마감 후 자동으로 2,500종목을 분석하는 시스템을 만들었습니다. - 시세, 수급, 뉴스를 자동으로 수집하고 - AI(Gemini)가 뉴스를 읽고 호재/악재를 판별하고 - 6개 팩터로 15점 만점 점수를 매기고 - 기준을 통과한 종목만 골라서 진입가/손절가/익절가까지 계산하고 - 텔레그램으로 알림을 보내줍니다 저는 퇴근 후 폰만 확인하면 됩니다. 여기에 매주 토요일이면 시스템이 스스로 지난주 성과를 분석해서 손절선, 익절선, 보유기간을 자동으로 조정합니다. 시스템이 알아서 학습하고 개선되는 구조입니다. --- 근데 저는 개발자가 아닙니다 이 시스템의 코드를 제가 직접 쓴 건 아닙니다. 전부 AI한테 말로 시켰습니다. "오늘 5% 이상 오른 종목 중에서 거래대금 500억 넘는 것만 추려줘" "이 뉴스 3개를 Gemini한테 보내서 호재인지 판단하게 만들어줘" "매일 오후 4시에 자동으로 실행되게 스케줄러 만들어줘" 이렇게 말하면 AI(Claude)가 코드를 만들어줍니다. 이게 바이브 코딩입니다. --- 이 강의에서 똑같은 시스템을 만듭니다 58강에 걸쳐, 제가 실제로 매일 사용하는 시스템을 처음부터 끝까지 같이 만듭니다. 데이터 수집부터 시작해서, AI 뉴스 분석, 스코어링 엔진, 시그널 생성, Flask API 서버, Next.js 웹 대시보드, 텔레그램 자동 알림, 그리고 자가 학습 시스템까지. Jupyter 노트북이 결과물이 아닙니다. 실제로 매일 돌아가는 웹 대시보드와 텔레그램 알림이 결과물입니다. 코딩을 몰라도 됩니다. 매 강의마다 Claude한테 어떻게 말해야 하는지 보여드리고, 여러분이 따라하면 같은 결과가 나옵니다. --- 이런 분께 추천합니다 - 매일 종목 분석할 시간이 부족한 직장인 투자자 - 자동화 시스템을 갖고 싶지만 코딩을 모르는 분 - 퀀트/시스템 트레이딩이 궁금한데 어디서 시작할지 모르는 분 - AI를 실전에 활용하는 방법이 궁금한 분 --- ⚠️ 이 강의는 투자 수익을 보장하지 않습니다. 주식 분석 도구를 직접 만들어보는 프로그래밍 강의입니다. 실제 투자 판단은 수강생 본인의 책임입니다.

Spring Boot 환경에서 OpenAI API와 Spring AI를 활용해 RAG 기반 문서 검색 시스템을 구축하는 실전 강의입니다. Prompt Engineering, Vector Store, Embedding 개념부터 Dify를 활용한 빠른 프로토타이핑, MCP 도구 연동, 멀티모달, 가드레일까지, AI Assistant 개발의 전체 과정을 단계별로 학습합니다. 직접 구현 방식과 노코드 도구 활용 방식을 비교하며 실무 적용 전략을 익힐 수 있습니다. 🆕 [업데이트] 섹션 4에는 TypeSafe의 Jev 의사결정 모델을 다루는 보충강의(1시간)가 추가되어, 에이전트의 판단 로직을 더 깊이 있게 설계하는 방법까지 다룹니다.

이 강의는 달리3(DALL-E)를 활용해 이미지를 생성하는 방법을 배웁니다. 기본 기능, 3단계 프롬프트 전략, 그리고 실제 이미지 생성 실습을 통해 참가자들은 창의적인 이미지 제작자가 될 수 있습니다.

[요즘 필요한 요즘지식] 1. AX, ChatGPT와 로봇 기술이 가져온 변화. 2. 블록버스터-코닥필름-노키아 공통점. 3. 요즘 AX 키워드 5가지. - 달러 패권 유지 OOOO코인. - 머스크 OOOO으로 정부운영비 절감. - 트럼프 OOOO 전략 비축. - 중국 OO유치원, 사교육 받는 OO. - 중국 OO팩토리, 노동자가 없으니 OO이 필요 없어졌다. 4. ChatGPT/Gemini/Grok - 앞서 학습한 내용으로 프롬프트 작성하여 결과 비교 - 클레이모션 인포그래픽으로 이미지 생성

본 강의 영상에서는 회사 내부 데이터를 sLM에 연결하는 효과적인 방법, 그리고 sLM 도입 시 발생하는 각종 이슈들을 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 현실적인 방안을 소개합니다.

앞 강의의 진단 근거를 조직의 개선 계획으로 연결합니다. Shadow AI의 데이터 흐름과 통제 적용 요건을 검토하고, 관측 증거·영향·한계·조치 주체·재시험 기준을 담은 통제 설계서와 레드팀 보고서를 작성합니다.

실제 업무 상황에 맞는 AI 활용법과 성과 향상법을 배웁니다. (즉, 쇼츠 자동 생성 같은 것은 배우지 않습니다.) AI를 단순한 툴이 아닌, 극강의 업무 효율성 도구로 활용하는 법을 배우는 실전형 강의입니다. ChatGPT, Gemini, NotebookLM, Gesnpark, Skywork 등 다양한 생성형 AI 와 최신 AI 에이전트를 활용해 AI 프롬프트 활용 → AI 데이터 분석 → AI 업무 자동화 구현까지 한 번에 마스터합니다. 기획자, 마케터, 관리자, 창업자 등 바로 실무에 적용할 수 있는 업무 생산성과 성과 향상 전략을 익히고 싶은 분께 최적화된 클래스입니다.

AI 보안 사고와 레드팀의 역할을 짚고, 본인 AWS 계정에 LLM 실습 환경을 올립니다. 첫 응답 캡처부터 사용량 확인과 자원 정리까지 미션 0 체크리스트에 남깁니다. 프롬프트 인젝션 진단 실습은 4편에서 이어집니다.

키·접근 범위·호출 제한·실행 권한·가드레일·기록 등 AI 서비스의 설정을 점검합니다. 다른 조건을 유지한 채 통제 전후를 비교하고 출력 처리까지 검토해 미션 4-2 설정 점검표와 진단 기록을 작성합니다.