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생성형 AI의 작동 원리부터 나만의 AI Agent 개발까지 - 멀티모달, MCP, RAG, Agents SDK

ChatGPT를 사용해 본 것과 실제 생성형 AI 서비스를 개발하는 것은 전혀 다릅니다. API 호출부터 대화 상태 관리, 구조화된 출력, 함수 호출, 문서 기반 RAG, MCP 연동, AI 에이전트 구현까지 익혀야 하기 때문입니다. 이 강의에서는 오랜 데이터 분석·AI 강의 경험을 바탕으로 복잡한 개념을 파이썬 실습 중심으로 설명합니다. 생성형 AI의 원리부터 OpenAI Responses API와 멀티모달 기능, File Search 기반 RAG, 외부 도구 연동, Agents SDK까지 단계적으로 학습하여 실제 동작하는 AI 애플리케이션을 완성합니다.

4명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • OpenAI Responses API를 활용한 생성형 AI 애플리케이션 개발

  • 프롬프트 설계와 대화 상태를 적용한 스트리밍 챗봇 구현

  • Structured Outputs와 함수 호출을 활용한 안정적인 AI 서비스 구현

  • 이미지 이해와 이미지 생성을 결합한 멀티모달 AI 앱 개발

  • File Search와 Vector Store를 활용한 문서 기반 RAG 시스템 구축

  • MCP와 OpenAI Agents SDK를 활용한 도구 실행형 AI 에이전트 구현

이 강의, 무엇을 배우나요?

이 강의는 생성형 AI를 원리(Why) → API(How) → 앱 개발(What) 의 3단계로 완성하는 실전 커리큘럼입니다.

1단계 — 생성형 AI의 원리를 "직관"으로 이해합니다

  • 생성 모델과 분류 모델의 근본적 차이 (분포 학습 vs. 결정 경계 학습)

  • Transformer 아키텍처: Self-Attention, Positional Encoding, Multi-Head Attention

  • GPT의 auto-regressive 생성 구조와 Decoding Strategy (temperature, top_p가 실제로 하는 일)

  • Hallucination(환각)이 발생하는 근본 원인과 완화 전략

단순히 "API를 호출하면 답이 나온다"가 아니라, 왜 그런 출력이 나오는지를 이해해야 프롬프트 설계와 파라미터 튜닝을 자신 있게 할 수 있습니다.

2단계 — OpenAI API의 핵심 기능을 실습으로 마스터합니다

  • 최신 Responses API 기반 텍스트 생성과 role 설계, Token 관리

  • Prompt Engineering: zero-shot / few-shot / Chain-of-Thought의 원리와 실전 패턴

  • Structured Outputs — LLM 출력을 앱에서 바로 쓰는 JSON으로 받는 법

  • Function Calling — LLM이 실시간 데이터와 외부 시스템을 다루게 하는 법

  • Vision API & 이미지 생성 (DALL-E / GPT-Image-1) — ViT, CLIP, Diffusion Model의 원리까지

  • File Search와 Vector Store를 활용한 검색 증강(RAG)

  • Conversation State 관리와 Streaming API

3단계 — OpenAI Agents SDK로 지능형 에이전트 앱을 완성합니다

  • Chatbot → RAG App → Agentic AI로 이어지는 LLM 앱의 진화 흐름

  • Agent의 핵심인 ReAct 루프 (Think → Call Tool → Observe → Answer)

  • Handoffs(에이전트 간 작업 위임), Guardrails(입출력 안전장치), Sessions(대화 메모리), Tracing(실행 추적)

  • MCP(Model Context Protocol) — 에이전트가 외부 도구·데이터에 표준 방식으로 연결되는 최신 프로토콜

  • 최종 프로젝트: RAG + Tools + Handoffs를 결합한 나만의 Chatbot RAG Agent 구현

모든 이론 챕터마다 짝을 이루는 Jupyter Notebook 실습(embeddings, autoregressive 생성, Text Generation, 이미지 생성, Vision, Structured Outputs, Function Calling, Tools, Conversation State, Agent 구현)이 GitHub 저장소로 제공되어, 강의를 따라가며 직접 실행하고 수정해볼 수 있습니다.

이런 이런 내용을 배워요

생성형 AI와 OpenAI API 핵심 이해

생성형 AI와 LLM, Transformer의 작동 원리를 이해하고 효과적인 프롬프트 작성법을 학습합니다. OpenAI Responses API를 활용해 텍스트 생성, 이미지 분석, 이미지 생성 등 다양한 AI 기능을 구현합니다.

RAG와 AI 에이전트 애플리케이션 개발

Structured Outputs, Function Calling, Web Search와 File Search를 활용해 외부 데이터와 연결된 AI 서비스를 개발합니다. Vector Store 기반 RAG 챗봇과 MCP, Agents SDK를 학습하고 Streamlit 기반 AI 에이전트를 완성합니다.

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영체제: Windows 또는 macOS 권장

  • 개발 환경: Google Colab, Jupyter Notebook

  • 필수 소프트웨어: Python 3.10 이상, 최신 웹 브라우저

  • 필수 계정: OpenAI 계정 및 API Key

  • API 사용량에 따라 소액의 별도 이용 요금이 발생할 수 있습니다.

  • 실습 파일 다운로드와 API 호출을 위한 안정적인 인터넷 연결이 필요합니다.

  • 강의 영상은 화면 녹화 + 한국어 음성 설명으로 진행됩니다. 코드 화면이 많으므로 PC 또는 태블릿의 넓은 화면 수강을 권장합니다.

학습 자료

  • 강의 교재 pdf 파일과 실습용 Jupyter Notebook 소스 코드를 제공합니다.

  • OpenAI API 예제 코드를 제공합니다.

  • RAG 실습을 위한 문서·텍스트·JSON 등의 샘플 데이터를 제공합니다.

  • 제공된 코드를 직접 실행하고 수정하면서 단계별로 설명을 하며 완성합니다.

선수 지식 및 유의사항

  • 생성형 AI나 머신러닝에 대한 사전 지식은 없어도 수강할 수 있습니다.

  • 변수, 함수, 리스트 등 Python 기초 문법을 알고 있으면 실습을 더욱 원활하게 진행할 수 있습니다.

  • OpenAI API와 관련 라이브러리는 업데이트에 따라 화면이나 코드가 일부 달라질 수 있습니다.

  • API Key는 외부에 공개하거나 소스 코드에 직접 입력하지 말고 .env 파일로 관리해야 합니다.

  • 실습 자료와 소스 코드는 학습 목적으로만 사용하며 무단 배포를 금지합니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • ChatGPT는 써봤지만 API로 직접 앱을 만들어보고 싶은 개발자·기획자

  • LLM이 "왜" 그렇게 동작하는지 원리부터 이해하고 싶은 분

  • RAG, Function Calling, MCP, AI Agent 등 최신 키워드를 실습으로 체득하고 싶은 분

  • 사내 AI 서비스(챗봇, 문서 검색, 업무 자동화) 도입을 검토 중인 실무자

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 기본 문법 (변수, 함수, 반복문 수준이면 충분

  • 별도의 딥러닝·수학 사전 지식 불필요 — 필요한 개념은 강의 안에서 설명

  • OpenAI API 사용을 위한 결제 카드 등록 필요 (pay-per-use, 실습 비용은 수 달러 수준)

안녕하세요
YoungJea Oh입니다.

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30년 이상 IT 현장 경험을 바탕으로 인공지능·파이썬 분야를 가르치는 AI 전문 강사입니다. 딥러닝, NLP, LLM 파인튜닝, LangChain/LangGraph 기반 AI 에이전트, AI 기반 개발(AIDD) 등 실무 중심 커리큘럼을 개발하고 강의합니다. 현대건설 전산실, 삼성SDS, 한국씨티은행에서 쌓은 30년 이상의 개발·운영 경험을 현장감 있는 강의로 풀어냅니다. 현재 KOSA, KOSTA, KITRI 등에서 인공지능 과정을 진행하고 있습니다.

홈페이지 주소: https://ironmanciti.github.io/

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40개 ∙ (7시간 3분)

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