LLM의 원리와 Pre-Training 모델을 만드는 방법 - 이정도는 알아야지

LangGraph를 이용해서 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용해서 실용적인 AI 에이전트는 만드는 방법을 학습합니다.

파이썬 기본 문법과 라이브러리를 활용해서 나만의 AI 챗봇을 직접 만들어 보세요. PDF 문서 기반의 RAG 등 5개의 프로젝트를 단계별로 수행하고, 웹 서비스로 배포하는 과정을 학습합니다.

메이커톤에서 80%가 막히는 포인트, 이제 해결하세요. 라즈베리파이 · 컴퓨터비전 · LLM · 3D 설계까지 4주 완성! 시연 가능한 스마트미러 PoC로 메이커톤 상위권 달성!

OpenClaw 1·2부까지 따라오면, 결국 하나의 에이전트에게 뭐든 다 시키게 됩니다. 그러다 보면 프롬프트가 꼬이고, 메모리가 섞이고, 폴더가 엉키면서 “이제 뭘 어떻게 정리해야 할지” 막막해지는 순간이 찾아옵니다. 이 강의는 그 지점에서 한 단계 더 올라가도록 돕는 “멀티 에이전트 입문 편(2.5부)”입니다. 하나의 봇만 유지한 채, planner / editor 두 에이전트로 역할을 분리하고, 각 에이전트에 서로 다른 워크스페이스와 텔레그램 포럼 토픽을 연결해 “어느 방에서 말하느냐에 따라 다른 에이전트가 응답하는 구조”를 직접 만들어 봅니다. 실습을 따라오면, 내 환경 안에 - `content_planner`와 `content_editor` 두 에이전트가 정의된 설정 파일, - 기획과 초안이 분리된 콘텐츠 폴더 구조, - 포럼 토픽별로 다른 에이전트가 붙어 있는 텔레그램 그룹방, - 그리고 두 에이전트가 협업해서 만든 인프런 강의 소개 글 초안 1개가 실제로 남습니다. 즉, 이 강의는 “AI 비서 1명”으로 시작한 텔레그램 봇을, “역할이 나뉜 작은 AI 팀”으로 업그레이드하는 첫 단계를 함께 설계해 주는 실전 수업입니다.

LLM 애플리케이션이 개발 패러다임을 어떻게 변화시키고 있는지 탐구합니다. 기존 기술들과의 비교를 통해 LLM이 왜 지속 가능한 핵심 기술로 자리잡고 있는지 이해하고, 개발자로서 갖춰야 할 필수 역량과 사고방식의 변화를 학습합니다. 전문 강사의 인사이트를 통해 LLM 애플리케이션 개발의 본질과 미래 방향성을 파악할 수 있습니다.

생성형 인공지능의 최신 트렌드, AI 에이전트! 개발 업무를 다 해주는 Cursor와 기능을 확장해주는 MCP로 앞서나가는 방법!

AI를 쓰는 건 쉬워졌지만, 모델 카드나 논문은 여전히 몇 줄 읽기 어렵습니다. 낱말 뜻은 검색하면 나와도, 그 낱말들이 서로 어떻게 이어지는지는 보이지 않기 때문입니다. 이 강의는 AI 문서에 꼭 나오는 단어 160여 개를 이해하기 가장 쉬운 순서로 쌓아, 강마다 실제 문서의 문장 한 줄을 정확히 읽게 합니다.

코드 한 줄 몰라도 괜찮습니다. 이제 AI와 ‘대화’하며 개발하는 바이브 코딩의 시대입니다.

LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, LangChain, AutoGen 등의 여러 에이전트 프레임워크, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만드는 방법을 탐구합니다.

이 과정은 다양한 프롬프트를 많이 모아두는 과정이 아니라, 어떤 직군·어떤 업무에도 바로 적용할 수 있는 AI 디렉팅 프레임을 익히는 과정입니다. 업무별 프롬프트를 다운받아도 막상 실무에서는 필요한 프롬프트를 찾고, 내 상황에 맞게 고치고, 결과물을 다시 수정하는 시간이 필요합니다. 이 과정은 M·A·G·I·C 프롬프트 프레임을 통해 목적, 맥락, 예시, 완료 기준, 검수 기준을 한 번에 설계하는 방법을 배웁니다. 보고서, 기획안, 마케팅 실행안, 회의 요약, 업무 메일, 반복 업무 자동화까지 하나의 프레임으로 연결해 AI와의 불필요한 수정 대화를 줄이고, 내일 바로 업무 속도를 바꾸는 실무형 AI 활용력을 기를 수 있습니다.

성공적인 AX의 출발점은 기술이 아닌 리더십의 AI 이해도입니다. 본 과정은 임원진이 AI 전반의 흐름을 쉽고 명확하게 파악하고, 이미 익숙한 Google Workspace와 Gemini를 통해 현업 생산성을 극대화하는 방법을 다룹니다. 이론에만 그치지 않고 각 세션별 5분 실습과제와 AX Cody와의 1:1 맞춤형 온라인 미팅(30분)을 제공하여, 귀사의 맞춤형 AI 도입 전략까지 체계적으로 가이드합니다.

내가 자는 동안에도 스스로 개선하는 서비스를 만들어봅시다! Codex를 이용한 루프 엔지니어링으로 24시간 돌아가는 바이브코딩 시스템을 만드는 방법을 단계별로 차근차근 학습합니다.

Microsoft 365를 사용하는 업무 환경에서 매일 반복되는 읽기, 정리, 요약, 초안 작성 업무를 자동화하는 Copilot Agent를 직접 구축합니다. 거창한 AI 프로젝트가 아닌, 즉시 ROI를 창출하는 실용적인 업무 자동화 에이전트를 만들어 나의 디지털 업무 파트너로 활용하는 방법을 학습합니다.

Claude Code, Codex, pi 등 여러 AI 코딩 에이전트를 한 화면에서 효율적으로 관리하는 방법을 배웁니다. tmux 개념부터 Herdr의 세션, pane, 플러그인, CLI까지 실습하며 SSH 연결이 끊겨도 작업이 유지되는 에이전트 워크플로우를 구축합니다. Agent 시대의 필수 개발 환경을 하루 만에 완성하세요.

바이브코딩 결과가 자꾸 의도와 달라지나요? 명세 주도 개발(SDD)과 Spec Kit으로 목표·범위·업무 규칙·완료 기준을 정하고, 같은 명세를 Claude Code와 Codex에 전달해 반복 수정을 줄이는 흐름을 배워요.

"1조 파라미터 모델은 어떻게 학습되는가" GTC 2026, Moonshot AI가 무대에서 직접 공개한 Kimi K2.5의 스케일링 전략을 인프런에서 한국어로 만나보세요. 토큰 효율성 2배 · 100만 토큰 컨텍스트 · 1,000개 에이전트 스웜 오픈소스 LLM의 다음 스텝이 여기 있습니다. * 이 강의는 Kimi를 만든 Moonshot AI와 인프런의 공식 협업으로 무료 공개됩니다.

요즘도 직접 코딩하시나요? 이젠 바이브 코딩도 귀찮은 시대! 코딩 없이 n8n으로 AI 자동화 전문가가 되어보세요. 실무에 바로 적용 가능한 자동화 워크플로우 설계 가이드 업무 효율을 극대화하는 실전 중심의 자동화 전략. n8n으로 직관적인 워크플로우를 구축하며, 업무 혁신을 경험해보세요

대규모 언어 모델, 검색 증강 생성, 에이전틱 AI 시스템을 활용해 최신 생성형 AI 애플리케이션 구축의 전체 수명 주기를 마스터하세요. 프롬프트 엔지니어링부터 배포까지 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 설계하는 방법을 배우고, LLM을 벡터 데이터베이스 및 외부 지식 소스와 결합해 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 애플리케이션을 구축하세요.

Model Context Protocol (MCP) 를 이용하여 IntelliJ와 연동하여 빠르게 개발할 수 있는 방법에 대해 핸즈온 하는 튜토리얼입니다.

동료들은 이미 클로드 코드로 업무를 하고 있는데 이 모든 것을 수작업으로 하고 계신가요? 걱정하지 마세요! 이 강의를 들으면 당신도 바이브코딩 고수가 됩니다.