[추석 특집] 실리콘밸리 개발자가 알려주는 LLM 평가 하네스 엔지니어링

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.

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필수적인 ‘AI 학습 데이터 구축’ 전 과정을 학습하는 과정입니다. 학습자는 단순히 이론적인 지식에 머무르지 않고, 실제 실무에서 요구되는 데이터 구축 프로세스를 단계별로 경험하게 됩니다. 구체적으로 AI 학습 데이터의 기획 → 획득 → 저장 → 정제 → 라벨링 → 가명정보 결합 및 변환에 이르는 전 과정을 실습 중심으로 다루어, 현업에서 바로 적용 가능한 실무 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한 데이터의 품질 관리와 보안 이슈, 개인정보 비식별화 처리, 데이터셋 최적화와 같은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 데이터 관리 역량을 체계적으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 학습자는 단순한 데이터 수집자가 아닌, AI 프로젝트를 주도적으로 기획하고 실행할 수 있는 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다. 👉 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델 성능을 좌우하는 양질의 학습 데이터 구축법을 이해하고, 이를 실무 환경에 효과적으로 적용할 수 있는 실질적인 역량을 확보하게 될 것입니다.

"내 자바 코드를 AI의 손과 발로! 카카오 PlayMCP와 Spring AI가 만나는 실전 에이전트 개발" 기존의 LLM은 학습된 데이터 내에서만 답변하여 최신성이나 정확도가 떨어지는 한계가 있습니다. 이 강의에서는 AI와 외부 도구를 연결하는 차세대 표준 프로토콜인 **MCP(Model Context Protocol)**를 학습하고, Spring AI를 통해 단 한 번의 구현으로 카카오 PlayMCP 등 다양한 플랫폼과 소통하는 서버를 구축합니다. '잠언·시편 상담소(잠시)' 프로젝트를 통해 이론부터 실전 배포, 플랫폼 등록까지 전 과정을 마스터하여 스스로 도구를 다루는 진정한 AI 에이전트 개발자로 성장해 보세요.

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.

LLM의 한계? 실리콘밸리 현업에서 겪은 RAG 시행착오와 운영 노하우로 실전 문제 해결법을 알려드립니다.

OpenClaw를 활용해 AI 에이전트를 처음부터 실무 수준까지 구축하는 방법을 배우는 강의입니다. 단순한 기능 소개가 아닌 OpenAI, 로컬 LLM, 메모리, 세션, Tools와 Skills를 하나의 흐름으로 익힐 수 있습니다. 실리콘밸리에서 AI와 대규모 시스템을 개발하며 얻은 실무 경험과 노하우를 바탕으로, 실제 프로젝트에서 활용 가능한 아키텍처와 운영 방법을 함께 설명합니다. 강의를 마치면 자신만의 AI 에이전트를 설계하고 다양한 서비스와 연동하여 자동화까지 구현할 수 있습니다. AI를 사용하는 것을 넘어, 직접 구축하고 운영하는 방법을 배우고 싶은 분들을 위한 실전 중심의 강의입니다.

딸깍하면서 배우는 쉽고 재미있는 수업입니다. 포트폴리오의 방향성을 참고하실 수 있습니다.

AI를 쓰고는 있지만, 아직도 매번 새로 프롬프트를 치고 있나요? 코드는 생성되지만, 팀 단위 자동화나 시스템화는 안 되고 있나요? 이 강의는 Claude Code를 “대화 도구”로 배우는 과정이 아닙니다. Agent, Sub-agent, Agent Teams, Memory, Hooks를 활용해 AI를 시스템으로 설계하는 법을 배우는 과정입니다.

유튜브 조회수 43만을 기록한 GPT강의! 2025년 리뉴얼된 온라인 강의로 만나보세요!

AI를 사용하는 시대를 넘어, 이제는 AI를 설계하는 사람이 필요한 시대입니다. 이 과정은 "입문 → 구조 → 설계 → 운영"까지, AI 에이전트의 전체 설계 지도를 체계적으로 정리한 마스터 로드맵입니다. RAG, Tool Calling, Memory, Multi-Agent 구조를 기반으로 AI 에이전트를 어떻게 설계하고 확장할 것인지 아키텍트 관점에서 학습합니다. AI를 “사용하는 사람”이 아니라 AI 시스템을 설계하는 사람으로 성장하고 싶다면 이 과정이 방향을 제시합니다.

: "수학적 기초부터 최신 모델까지, Pytorch로 완성하는 딥러닝 파이프라인 (총 44강)" 단순히 model.fit()만 호출하는 법을 배우는 시대는 지났습니다. 인공 신경망의 밑바닥인 미분과 경사하강법부터, 현업에서 필수적인 pytorch 활용법, 그리고 이미지와 시계열 데이터를 다루는 CNN/RNN까지! 딥러닝의 모든 과정을 체계적으로 정복해 드립니다. 이제 분석된 데이터를 넘어, 인간의 뇌를 모방한 인공지능이 스스로 학습하고 판단하는 놀라운 딥러닝의 세계로 들어오세요.

Unity 개발자를 위한 Claude Code 실전 입문 강의! Claude Code 설치부터 Unity MCP 연동, CLAUDE.md를 활용한 프로젝트 규약 관리, Custom Slash Commands와 협업 워크플로우까지! 실무에서 활용하는 방법을 모두 알려드립니다. 마지막에는 뱀서 스타일 게임을 처음부터 완성하며 Claude Code를 Unity 프로젝트에 효과적으로 적용하는 실전 경험을 쌓을 수 있습니다.

"아직도 코딩 책 보고 공부하세요?" 현직 런던 경영대에서 MBA 대학원생들과 경영학부 대학생들에게 수강평 5.0 만점 받은 강의. AI 데이터 분석 강의를 집에서 들으실 수 있습니다. 문과출신 비전공자도 현업에서 바로 써먹는 데이터분석 실무 역량과 취준 완성을 위한 데이터 분석 포트폴리오까지. 코딩에 대한 지식 없이도 ChatGPT를 활용해서 데이터 분석 및 프로젝트 수업을 가르치고 있는 영국교수(British Professor)입니다.

디지털 머니의 표준을 읽다 — 스테이블코인으로 열리는 금융의 새로운 질서 불확실한 디지털 자산 시장 속에서도 유일하게 ‘실제 돈처럼’ 작동하는 스테이블코인은 이미 글로벌 금융 인프라의 핵심으로 부상했습니다. 디지털 경제의 패러다임 변화를 가장 앞에서 이해하고 싶은 실무자에게 필요한 필수 지식들을 압축해 제공합니다.

여러분을 ‘최상위 엔터프라이즈 AI 시스템 아키텍트’로 초청합니다 단순히 남들이 만들어 놓은 라이브러리를 가져다 붙이거나 프롬프트 문장이나 다듬는 미시적 기술자(Prompt Writer)에 머무르지 마십시오. 수학적 제1원리부터 런타임 제어 루프 커널, 그리고 자율 복원 인프라까지 — 대한민국 산업 현장을 이끌어온 40년의 실전 공학 통찰을 통해, 여러분을 기업의 비즈니스와 디지털 주권을 수호하는 최고 수준의 '엔터프라이즈 AI 시스템 아키텍트'로 확실하게 이끌어 드리겠습니다. 지금, 통제 불능의 AI를 완벽한 인더스트리얼 코어로 바꾸는 위대한 여정을 시작해 보십시오. “데모에서는 완벽하게 잘 돌던 AI가 왜 프로덕션 배포만 하면 이상한 헛소리를 하거나 파이프라인을 멈춰 세울까요?” “왜 수많은 기업들이 호기롭게 시작한 AI 프로젝트가 결국 ‘PoC(개념 검증)의 늪’에서 벗어나지 못하고 폐기될까요?” 현장에서 만난 수많은 개발자와 시스템 아키텍트들이 제게 던진 가장 절박한 질문입니다. 안녕하십니까. 저는 40여 년간 대한민국 자동차 파워트레인 R&D 부문(현대자동차그룹 R&D 중역 17년)에서 1,300억 원 규모의 엔진 및 구동 기술 수출을 주도하고, 상장 중견 제조기업의 대표이사(CEO/CTO)로서 현장을 지휘해 온 김홍집입니다. 기계 공학과 정밀 제어 현장에서 수십 년을 보낸 엔지니어의 눈으로 볼 때, 지금의 생성형 AI 도입 열풍 뒤에는 ‘치명적인 불확실성의 위험’이 숨어 있습니다. 단 0.1%의 오차나 실수가 수억 원대의 물리적 설비 파손과 전사적 셧다운으로 직결되는 미션 크리티컬 산업 현장에서, 단순히 확률에 의존해 그럴듯한 텍스트를 뱉어내는 확률적 챗봇을 그대로 서비스에 결합하는 것은 시한폭탄을 들고 불로 들어가는 것과 같습니다. 이 강의는 바로 그 “통제 불능의 확률적 AI를 단 0.000%의 구문 오류도 허용하지 않는 가장 견고한 인더스트리얼 제어 코어로 조련하는 실전 공학 방법론”을 전수하기 위해 기획되었습니다. 1. 여러분이 현장에서 직면한 3대 치명적 병목 (Problem) 수많은 엔지니어들이 단발성 프롬프트 튜닝(Vibe Prompting) 수준의 접근법으로 프로덕션 환경에 도전하다가 다음의 3대 구조적 결함에 부딪혀 좌절합니다: 유한한 컨텍스트와 ‘중간 분실(Lost in the Middle)’: 대화나 멀티턴 실행이 길어질수록 주요 시스템 지시어가 밀려나고 컨텍스트 윈도우가 고갈되어 시스템이 기억을 잃고 환각을 증폭시킵니다. 비결정론적 출력과 연쇄 파이프라인 붕괴: JSON 닫는 괄호가 하나 빠지거나 타입이 틀어지는 아주 미세한 확률적 변동성이 기간계 ERP/CRM API 호출을 마비시키고 데이터 정합성을 붕괴시킵니다. 비신뢰 코드 실행 및 인프라 보안 파산: 에이전트가 자율 생성한 스크립트가 격리되지 않은 호스트 OS 환경에서 실행되면서 커널 탈출이나 민감 데이터 유출 리스크를 야기합니다. 이처럼 산업 현장에서 AI의 오작동은 단량적인 정확도 문제가 아닌, 비대칭 비즈니스 손실(Asymmetric Business Loss)이라는 거대한 재무적 재앙으로 다가옵니다. 2. 이 문제를 ‘어떻게’ 완벽히 해결하는가 (Solution) 본 강좌는 파편화된 상용 도구 사용법을 가르치는 시중의 강의와 궤를 달리합니다. 40년 실무 현장 노하우와 컴퓨터 시스템 공학을 결합하여, 확률적 AI를 시스템 레벨에서 수직 통합 통제하는 3대 하드코어 아키텍처를 전수합니다: ① 프롬프팅을 넘어 ‘LLM-OS & 컨텍스트 오케스트레이션’으로 전이 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)의 패러다임대로, LLM을 대화 상답자가 아닌 컴퓨터의 중앙 연산 코어(CPU)로 재정의합니다. 컨텍스트 창을 초저지연 휘발성 RAM으로, 사내 벡터 DB를 Disk로, 외부 API를 I/O 버스로 체계화합니다. MemGPT 계층형 가상 메모리 페이징을 통해 무한 대화 속에서도 핵심 상태를 포화 없이 보존하며, MCP 기반 유동적 군집 지능(Liquid Swarm MAS)으로 토큰 비용을 극소화하면서 동적 에이전트망을 스케일링합니다. ② 확률적 환각을 0.000%로 구속하는 ‘결정론적 하네스 엔지니어링’ 언어 모델의 창의적 유연성은 사고(Reasoning) 단계에만 열어두고, 실제 외부 시스템과 상호작용하는 물리적 출력단은 수학적 불대수와 컴파일러로 단단히 감금합니다. EBNF / XGrammar 기반 CUDA 로짓 마스킹을 적용하여 유효하지 않은 토큰의 생성 확률을 P = 0.000%로 강제 차단합니다. 에이전트의 생성 코드는 5ms 스냅샷 복원 능력을 지닌 Firecracker MicroVM 마이크로 가상화 샌드박스 내부에서만 일회성으로 가동되도록 물리적 보안 격리 링을 형성합니다. ③ GPU 낭비 없는 ‘고신뢰성 MLOps·LLMOps 자율 복원 인프라’ vLLM PagedAttention 및 S-LoRA 핫스왑을 구축하여 VRAM 유휴 낭비율을 4% 미만으로 억제합니다. 다중 에이전트의 API 실패 시 SagaLLM 역순 보상 트랜잭션으로 데이터 일관성을 100% 원상 복원합니다. OpenTelemetry/Langfuse 분산 관측망을 통해 RAGAS 충실도 점수 하락(Data Drift) 감지 시, 무인 카나리 자동 롤백을 실행하여 시스템의 가용성을 사수합니다. 3. 나선형 성장을 이끄는 실전적 가치 (Pedagogy & ROI) 본 강좌는 블룸의 개정 교육분류학(Bloom's Taxonomy) 5단계에 맞춰 체계적으로 설계되었습니다. 학습자는 단순 이론 회상(Remember)에서 출발하여, 5단계 디버깅 파이프라인(Deceptive Baseline 함정 소스코드 분석 ➔ 적대적 공학 해체 ➔ Robust 무결성 파이프라인 수립 ➔ TEI ROI 수식 산출 ➔ SOTIF/ISO 42001 거버넌스)을 직접 코딩하고 검증합니다. 단순히 "잘 동작한다"는 감각적 만족을 넘어, Forrester TEI(Total Economic Impact) 재무 모델을 적용하여 여러분이 구축한 AI 시스템이 기업의 재작업 비용(Rework Cost)을 얼마나 절감하고 수억 원대의 장애 리스크를 회피하여 ROI 200% 이상을 증명해 내는지 경영진 관점의 지표로 시각화해 드립니다.

「AI 팀원이 다 해줌」 온라인 강의는 AI를 단순한 자동화 도구가 아니라, 실무를 함께 수행하는 ‘AI 팀원’으로 활용하는 방법을 배우는 실습형 과정입니다. 이 과정은 시장조사, 제안서 작성, 전략보고서 제작, 브랜드 콘텐츠 시각화, 프로젝트 홍보와 운영, 사후관리까지 실무에서 자주 발생하는 업무 흐름을 중심으로 구성되어 있습니다. 수강생은 챗GPT, 퍼플렉시티, 코파일럿, 캔바, 감마, 미리캔버스, 브루 등 다양한 AI 도구를 각각 기획 파트너, 전략 리서치 파트너, 디자인 파트너, 운영 지원 파트너로 배치하여 실제 업무 결과물을 완성해봅니다. 총 30차시 동안 AI와 함께 일하는 기본 관점부터 실무형 프롬프트 작성, 시장조사, 제안서·보고서 작성, 브랜드 콘텐츠 제작, 프로젝트 운영까지 단계별로 학습합니다. 강의를 따라가면 혼자서도 하나의 팀처럼 일할 수 있는 AI 협업 역량을 기를 수 있습니다.

Swagger 문서를 수정하고, API 스펙을 맞추고, 프론트엔드와 반복적으로 커뮤니케이션하다 보면 “왜 같은 일을 계속 두 번 하고 있지?”라는 고민을 하게 됩니다. 저 역시 실무에서 비슷한 답답함을 많이 느꼈고, 그 과정에서 GraphQL을 깊게 사용하며 데이터 중심 설계 방식에 관심을 가지게 되었습니다. 이 강의에서는 단순한 GraphQL 문법이 아니라, 실제 서비스에서 어떤 문제를 해결하기 위해 등장했는지와 Resolver 구조, N+1 문제, Federation 같은 실무적인 고민들을 함께 다룹니다. 개발자 간의 커뮤니케이션 비용을 줄이고, 더 유연한 API 구조를 설계하는 흐름을 자연스럽게 익힐 수 있도록 구성했습니다.

정리 안 된 코드, 쏟아지는 요구사항... AI로 돌파구를 찾고 싶다면 전 토스페이먼츠 기술이사가 알려주는, 레거시 환경에서 AI를 활용해 "일 잘하는 개발자"가 되는 방법 AI 시대에도 레거시는 사라지지 않습니다. 오늘 창업한 회사를 제외하면, 모든 회사에 레거시가 있다고 해도 과언이 아니죠. 그렇다면 우리는 이 현실에서 AI를 어떻게 활용해야 할까요? 이 강의는 대규모 결제 서비스 조직을 이끌었던 전 토스페이먼츠 기술이사가 레거시 환경에서 AI를 활용해 효과적으로 일하는 방법을 직접 보여드립니다. 단순히 AI 사용법이나 코딩 스킬을 알려주는 강의가 아닙니다. 개발자로서 "생각하는 힘"을 키우고, 일을 잘하는 법을 느끼는 것이 목표입니다.

이 강의는 마이크로서비스 아키텍처와 분산 환경을 단순한 기술 나열이 아닌, 실제 실무와 면접에서 요구되는 ‘설계 관점’으로 풀어냅니다. 모놀리식과 MSA의 차이에서 출발해 점진적인 전환 전략, 모듈화된 모놀리식, 클린 아키텍처와 헥사고날 아키텍처까지 단계적으로 다루며, 각 선택이 왜 필요한지와 그에 따른 트레이드오프를 명확히 설명합니다. 또한 실습을 통해 구조의 의도를 직접 확인하고, 분산 환경에서 필연적으로 마주하는 데이터 일관성, 트랜잭션, 서비스 간 통신, 장애 대응과 같은 핵심 문제를 현실적인 시나리오로 학습할 수 있습니다. 카카오 면접관의 실제 질문과 관점을 바탕으로 구성된 이 강의는 단순한 지식 습득을 넘어, 분산 시스템을 바라보는 사고방식 자체를 한 단계 끌어올리는 것을 목표로 합니다.

이 강의는 Threads 피드, Amazon 장바구니, Netflix 스트리밍 UI, Google Docs 협업 편집, Micro Frontend, Agentic UI, Observability 같은 실제 서비스 케이스를 통해 프론트엔드 시스템 디자인 사고방식을 훈련합니다.