AI Agent와 함께하는 하드웨어 풀스택 풀프로덕트 메이커 과정

센서 데이터 수집, MQTT 통신, 웹 대시보드, AI 환경 분석을 통합한 실제 동작 가능한 스마트팜 플랫폼을 직접 구축합니다. IoT 센서 연동부터 FastAPI/Spring 기반 API 서버, React/Vue 대시보드 개발, 클라우드 배포까지 농업 DX의 전 과정을 실무 프로젝트로 경험합니다.

사물인터넷(IoT)에서 가장 중요한 통신 부분을 학습합니다. 센터데이터를 전송하고 수집하고 가공해 모니터링하는 전체적인 통신의 핵심 내용을 학습할 수 있습니다. 본 과정을 통해 시제품을 만들기 전 사물인터넷 통신 프로토타입을 설계할 수 있으며, 각종 프로젝트 및 공모전에 활용할 수 있습니다.

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

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

AI가 코드를 짜주는 시대, 개발자에게는 그 코드가 왜 느려지고 어디서 잘못될 수 있는지 판단하는 힘이 필요합니다. CPU와 스레드의 기초부터 여러 작업이 함께 실행되는 원리까지, 실습과 상세한 노트·시뮬레이션으로 차근차근 이해합니다. 이를 바탕으로 성능 문제의 원인을 찾고, 빠르고 안정적인 시스템을 설계하는 기본기를 기릅니다.

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.

AI로 코드를 만들기는 쉬워졌지만, 만들어진 서비스가 어떤 구조로 움직이는지 이해하는 일은 여전히 중요합니다. 화면과 서버는 어떻게 연결되는지, 데이터는 어디에 저장되는지, 사용자가 많아지면 무엇을 고민해야 하는지 전체 흐름을 알아야 필요한 질문도 할 수 있기 때문입니다. 저 역시 기초부터 하나씩 쌓아가는 방식으로 공부했습니다. 이번 강의에서는 전체 지도를 먼저 살펴보고, 필요한 내용을 그 위에 연결하는 학습 방식을 제안합니다. 「AI 딸깍의 시대, 개발의 새 방향: 시스템 디자인의 큰 그림」은 시스템 디자인(System Design) 시리즈의 첫 번째 개론 과정입니다. 총 74강을 통해 서비스의 기본 구조부터 데이터, 통신, 보안, 배포와 운영까지 폭넓게 살펴봅니다. 익숙한 주문과 예약 사례, 단계적으로 쌓이는 그림을 통해 각 개념이 필요한 이유를 설명합니다. 처음부터 모든 용어를 외우거나 구현 방법까지 이해하실 필요는 없습니다. 교양 프로그램을 보듯 편안하게 따라오시면서 “이런 문제가 있고, 이런 해결 방법이 있구나”라는 큰 그림을 만드는 것이 이번 과정의 목표입니다. 영상과 함께 상세한 설명, 도해, 예제 코드가 담긴 HTML 교과서를 제공합니다. 영상으로 흐름을 살펴보고, 궁금한 내용은 교과서에서 다시 읽으실 수 있습니다. 구체적인 구현과 주제별 심화 내용은 후속 시리즈에서 이어갈 예정입니다.

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

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.

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

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.

복잡한 GPT API와 파이썬을 가장 쉽게 실습 중심으로 익히는 것을 목표로 합니다. 최신 ChatGPT API를 활용하여 유튜브 영상 요약 AI를 개발하고, 이를 Streamlit으로 구성해 웹 애플리케이션 형태로 구현합니다.

라즈베리파이와 다양한 센서를 활용해 AI 기반 자율주행 자동차를 직접 제작해보는 실습형 강좌입니다.

신입/현직 개발자라면 가장 어려워하는 서류 작성! 합격생들의 서류 작성법을 보고 자신만의 포트폴리오를 만들어 보세요! 합격된 서류만을 보고 이야기합니다!

AI와 결제 연동, 프로덕션 레벨 구현에 막막하신가요? 수많은 시행착오 끝에 얻은 노하우로, 실제 운영 가능한 음성 AI SaaS를 완성시켜 드립니다. 전사 데모는 쉬운데, 업로드→메모 편집→크레딧·결제→관리자까지 한 사이클로 묶는 데서 다들 막힙니다. 이 강의는 그 지점을 끝까지 통과시켜, 동작하는 voice-to-text 제품을 통째로 손에 쥐게 합니다.

--- 기술을 배운다는 것은, 자기 삶의 선택지를 되찾는 일이다 --- ESP32 개발보드와 센서를 연결해 본 적은 있지만, 점퍼선으로 만든 실험을 하나의 완성된 기기로 발전시키는 과정은 막막하게 느껴질 수 있습니다. 인터넷에는 회로 설계, PCB 제작, 센서 제어, BLE와 Wi-Fi 통신에 관한 정보가 많습니다. 그러나 흩어진 정보를 하나로 연결하여 실제로 동작하는 보드를 완성하기까지는 많은 시행착오가 필요합니다. 이 강의에서는 ESP32 기반 센서 보드를 직접 설계하고 제작합니다. 전원 회로와 펌웨어 다운로드 회로를 구성하고, 온습도·조도 센서를 연결한 뒤, KiCad로 PCB를 설계하여 실제 제작을 주문합니다. 완성된 보드에는 펌웨어를 올리고, 센서 데이터를 BLE와 Wi-Fi를 통해 외부로 전송합니다. 강의를 마치면 개발보드와 센서 모듈을 조립하는 수준을 넘어, 자신의 목적에 맞는 회로와 PCB를 이해하고 수정할 수 있게 됩니다. 강의에서 완성한 프로젝트는 환경 모니터링 기기, 스마트홈 장치, 교육용 키트, IoT 시제품과 같은 새로운 프로젝트의 출발점으로 다시 활용할 수 있습니다. 생성형 AI가 디지털 콘텐츠를 빠르게 만들어내는 시대에도 현실 세계의 온도, 습도, 빛, 움직임과 같은 물리적 정보는 센서와 하드웨어를 통해서만 얻을 수 있습니다. 직접 만든 기기로 데이터를 수집하고 네트워크에 연결하는 능력은 아이디어를 현실의 시스템으로 구현할 수 있는 힘이 됩니다. 이 강의는 다음과 같은 분들에게 도움이 됩니다. * 아두이노나 ESP32 개발보드는 사용해 보았지만 PCB 설계는 처음인 분 * 점퍼선으로 만든 센서 프로젝트를 하나의 보드로 완성하고 싶은 분 * KiCad를 실제 ESP32 프로젝트를 따라가며 배우고 싶은 분 * 센서 데이터를 수집하고 BLE와 Wi-Fi로 전송하는 기기를 만들고 싶은 분 * 환경 모니터링, 스마트홈, 교육용 하드웨어를 개발하려는 메이커와 교육자 * 자신만의 IoT 제품이나 시제품을 준비하는 예비 창업자 * 현실에서 수집한 데이터를 분석·가공하거나 AI 모델에 활용하려는 개발자와 콘텐츠 제작자 개발보드를 사용하는 사람에서, 자신의 보드를 설계하는 사람으로 넘어가세요. 이 강의는 센서 사용법만 알려주는 수업이 아닙니다. 아이디어를 회로로 바꾸고, 회로를 PCB로 만들며, 완성된 하드웨어를 네트워크에 연결하는 전체 과정을 경험하는 수업입니다.

코딩 없는 풀스택 시스템 구축: 한국어 프롬프트(바이브 코딩)만으로 데이터 수집부터 AI·ML 분석, 웹 대시보드까지 전체 파이프라인을 직접 완성합니다. 100% 자동화 파이프라인 소유: 매일 아침 텔레그램으로 S&P 500 스크리닝 및 투자 의견을 수신하는 독립적인 주식 분석 도구를 확보합니다. 실전 데이터 기반 투자 프레임워크 체득: 실제 운영 중인 소스 코드를 바탕으로 기관 수준의 데이터 분석 및 리스크 관리 역량을 내 것으로 만듭니다.

QML은 Qt에서 제공하는 UI를 만드는 프로그래밍 인터프리터 언어입니다. JSON과 유사하고 JavaScript를 사용할 수 있습니다. QML과 Python 함께 이용하면 현대적인 고급 UI를 쉽게 개발할 수 있습니다.

아날로그 회로설계 직무 합격자 90%가 했던 경험! [현직자가 실무에서 가장 자주 쓰는 회로 (BGR / AMP / LDO / Comparator / Oscillator / Level-Shifter / Charge-Pump) 설계 프로젝트]로 반도체 제품의 이해 + 실무 경험과 스펙 + 취업 활용법까지 얻어가세요!

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