LangChain - LangChain과 RAG를 활용한 제어 가능한 AI 에이전트 개발

이 강의는 크리에이터들이 AI 콘텐츠 제작에서 흔히 겪는 문제들인 일관성 없는 캐릭터, 난해한 프롬프트, 예측 불가능한 결과물을 극복할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 실제 워크플로우와 실무 사례를 바탕으로, Google Gemini 3, Nano Banana, VEO 3.1을 활용한 대화형 AI 제작 과정을 단계별로 안내합니다. 학생들은 길고 복잡한 프롬프트에 의존하는 대신 AI를 창의적인 파트너로 대하며 소통하는 법을 배우고, 이를 통해 이미지, 비디오, 오디오 및 인터랙티브 애플리케이션을 정밀하게 제어할 수 있게 됩니다. 실습 프로젝트와 실제 예시, 최적화된 워크플로우를 통해 영화 수준의 AI 비디오 생성, 일관된 AI 캐릭터 제작, 앱 및 게임 개발 방법을 학습합니다. 또한 프롬프트 엔지니어링과 JSON 워크플로우를 활용하여 무료 또는 접근이 제한된 도구만으로도 전문적인 결과물을 효율적으로 만들어내는 노하우를 습득하게 됩니다.

이 강의에서는 Apollo Server, Node.js, Express, 그리고 MongoDB를 사용하여 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 GraphQL API를 구축한 저의 실무 경험을 공유합니다. 지난 수년간 저는 복잡한 개념을 명확하고 실용적인 단계로 나누고 인증, 페이지네이션, 성능 최적화, 스키마 설계와 같은 일반적인 문제점들을 해결함으로써 개발자들이 REST에서 GraphQL로 전환하는 것을 도와왔습니다. 이 강의는 실습 중심의 학습에 초점을 맞춥니다. 여러분은 처음부터 완전한 GraphQL API를 구축하고, JWT 인증을 구현하며, 확장 가능한 스키마를 설계하고, DataLoader, 배칭(batching), 캐싱을 사용하여 성능을 최적화하게 됩니다. 각 개념은 실질적인 예제와 함께 설명되므로 실제 프로젝트에 자신 있게 적용할 수 있습니다.

이 강의는 Kotlin을 사용하여 안드로이드 애플리케이션 개발을 기초부터 배울 수 있도록 설계된 완성형 부트캠프입니다. 프로그래밍 경험이 전혀 없는 학생들도 단계별로 따라올 수 있도록 구성되었습니다. 수년간의 프로그래밍 및 강의 경험을 바탕으로, 강사는 학생들이 안드로이드 개발을 배울 때 겪는 가장 일반적인 문제들을 해결하는 데 집중합니다. 각 개념은 실용적인 예시, 실습 과제, 그리고 실제 프로젝트를 통해 명확하게 설명됩니다. 학생들은 이론뿐만 아니라 이를 활용해 자신 있게 실제 안드로이드 애플리케이션을 구축하는 방법까지 습득하게 될 것입니다.

이 강의는 초보자들이 기술적인 복잡함에 압도당하지 않고도 자신 있게 VPS 서버를 관리하고 전문적인 웹사이트를 호스팅할 수 있도록 설계되었습니다. 워드프레스 및 VPS 기반 호스팅 분야에서 5년 이상의 경력을 쌓아오며, 저는 느린 웹사이트 성능, 취약한 보안, 높은 호스팅 갱신 비용, 그리고 공유 호스팅 플랫폼의 제한된 제어 권한과 같은 초보자들의 흔한 고민들을 해결해 왔습니다. 이 강의에서는 복잡한 서버 개념을 누구나 따라 할 수 있는 간단한 단계별 레슨으로 나누어 설명합니다. 여러분은 저렴하면서도 고성능인 VPS를 구매하는 방법부터 커스텀 도메인 연결, 워드프레스 및 기타 웹사이트 설치, 서버 보안 설정, 그리고 신뢰할 수 있고 사용하기 쉬운 컨트롤 패널을 통한 전체 관리 방법을 배우게 됩니다. 또한 DNS를 위한 Cloudflare 설정, 무료 SSL, CDN 보호, 자동 백업, FTP 접속, 데이터베이스 관리 및 보안 이메일 서버 구축 과정도 안내해 드립니다. 이 강의를 마칠 때쯤이면 여러분은 자신만의 VPS 서버를 관리하고, 여러 웹사이트를 호스팅하며, 안전하고 확장 가능하며 비용 효율적인 웹 호스팅 환경을 운영할 수 있는 기술과 자신감을 갖게 될 것입니다.

이 강좌는 Unity와 게임 개발을 시작할 때 종종 막막함을 느끼는 초보자들을 가르친 실제 경험을 바탕으로 만들어졌습니다. 많은 학생들이 스크립트가 어떻게 함께 작동하는지, 게임 메커니즘이 어떻게 연결되는지, 그리고 단순한 아이디어를 완성된 플레이 가능한 게임으로 바꾸는 방법을 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 이 강좌에서는 모든 개념을 명확하고 실용적으로 설명하며 학생들을 단계별로 안내합니다. 압도적인 이론 대신, 실제 2D 슈팅 게임을 처음부터 만드는 데 집중합니다. 모든 스크립트는 한 줄 한 줄 작성되고 설명되므로 학생들은 무엇을 해야 하는지뿐만 아니라 왜 작동하는지도 이해할 수 있습니다. 목표는 혼란을 없애고, 자신감을 키우며, 학생들이 게임 개발자처럼 사고할 수 있도록 돕는 것입니다. 강좌를 마칠 때쯤이면 학생들은 Unity 2D 기초를 이해하고 자신만의 게임 프로젝트를 자신 있게 시작할 수 있습니다.

이 강의는 입문자들이 게임 개발에서 가장 흔히 겪는 어려움인 유니티 이해하기, C# 학습하기, 그리고 아이디어를 실제 플레이 가능한 게임으로 구현하는 방법을 극복할 수 있도록 설계되었습니다. 수년간 입문자들을 가르치며 저는 학생들이 복잡한 설명, 실제와 동떨어진 이론, 그리고 실습 부족으로 인해 가장 큰 어려움을 겪는다는 것을 알게 되었습니다. 그래서 이 강의는 모든 개념을 쉽게 설명하고 실제 게임 프로젝트에 즉시 적용해 보는 명확한 단계별 실습 방식을 따릅니다. 수강생들은 기초부터 시작해 완전한 2D 게임을 직접 제작하며 플레이어의 움직임, 적 캐릭터, 레벨 디자인, UI 시스템, 애니메이션, 오디오, 그리고 전체적인 게임 흐름을 만드는 법을 배우게 됩니다. 강의를 마칠 때쯤이면 수강생들은 2D 게임의 작동 원리를 이해할 뿐만 아니라, 유니티와 C#을 사용하여 자신만의 게임을 자신 있게 제작하고 추출할 수 있게 될 것입니다.

이 강좌는 명확하고 실용적이며 문제 해결 중심의 접근 방식으로 Unity 3D를 배우고자 하는 초보자를 위해 설계되었습니다. 초보자를 가르친 실제 경험을 바탕으로, 이 강좌는 사전 지식을 전혀 가정하지 않고 간단한 언어로 개념을 단계별로 설명하는 데 중점을 둡니다. GameObject 이해, 이동, 발사 로직, 적 행동, UI 등 초보자가 흔히 겪는 문제들을 실습 예제와 명확한 설명을 통해 세심하게 다룹니다. 이론으로 학생들을 압도하는 대신, 각 수업은 이전 수업을 직접 기반으로 구축되어 학습자가 코드를 단순히 복사하는 방법뿐만 아니라 작동 원리를 이해할 수 있도록 돕습니다. 처음부터 끝까지 전체 프로젝트를 따라가면서, 학생들은 완성되고 플레이 가능한 Space Invaders 스타일의 3D 게임을 만들며 Unity 3D에 대한 자신감과 탄탄한 기초를 얻게 됩니다.

이 강좌는 학습자들이 AI 프롬프트 엔지니어링을 마스터하고 ChatGPT와 생성형 AI 도구를 자신감 있게 사용하여 실제 문제를 해결할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 학생, 전문가, 기업가들과 함께 일한 경험을 통해 저는 공통적인 문제점을 발견했습니다. 많은 사람들이 AI 도구를 효과적으로 지시하는 방법을 모른 채 사용한다는 것입니다. 이는 종종 부정확하고, 일반적이거나, 사용할 수 없는 결과물로 이어집니다. 이 강좌에서 저는 검증된 프롬프트 패턴과 실용적인 예시를 사용하여 AI와 올바르게 소통하는 방법을 학습자들에게 단계별로 안내합니다. 명확한 설명, 실생활 사용 사례, 실습 기법을 결합하여 학생들이 AI를 글쓰기, 비즈니스 성장, 생산성, 프레젠테이션, 회의, 창작 작업을 위한 강력한 조력자로 변화시킬 수 있도록 돕습니다. 이 강좌는 이론이 아닌 실용적인 결과에 중점을 두므로, 학습자들은 배운 내용을 개인 또는 전문 프로젝트에 즉시 적용할 수 있습니다.

이 강의는 학생들이 이론을 넘어 실제로 AI 기반 마케팅 자동화 시스템을 구축할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. AI 워크플로우를 설계하고 구현한 실무 경험을 바탕으로, 연결되지 않은 도구들, 반복적인 수동 작업, 일관성 없는 콘텐츠 제작, 확장 가능한 자동화 부족 등 학생들이 직면하는 일반적인 문제들을 해결하는 데 중점을 둡니다. 추상적인 설명에 의존하는 대신, n8n을 중심 자동화 플랫폼으로 사용하여 실용적인 시연과 단계별 워크플로우를 통해 가르칩니다. 학생들은 ChatGPT, API, 비즈니스 도구들을 신뢰할 수 있는 시스템으로 연결하는 실제 마케팅 자동화, AI 에이전트, 다단계 워크플로우를 직접 구축하면서 배웁니다. 강의를 마칠 때쯤이면, 학생들은 단순히 AI 자동화를 이해하는 것을 넘어 실제 마케팅 문제를 효율적으로 해결하는 에이전틱 AI 워크플로우를 설계하고, 배포하고, 조율하는 방법을 알게 됩니다.

이 강좌는 애자일 프로젝트 관리를 위한 Jira와 Confluence에 대한 완전하고 간결하며 실용적인 입문 과정을 제공합니다. 실무 경험을 바탕으로, Jira와 Confluence가 의도된 방식 그대로 애자일 프로젝트를 설정하는 과정을 단계별로 안내합니다. 강좌 전반에 걸쳐 초보자들이 직면하는 가장 일반적인 문제들을 해결하는 데 중점을 둡니다: 애자일 개념 이해하기, 백로그 정리하기, 스프린트 계획하기, 팀 관리하기, 그리고 효과적으로 작업 문서화하기. 이론 과부하 대신, 학생들이 자신의 팀이나 조직에서 즉시 적용할 수 있는 명확한 워크플로우, 실제 사례, 그리고 모범 사례를 시연합니다. 강좌를 마칠 때쯤이면, 학생들은 애자일 프로젝트를 관리하고, 효율적으로 협업하며, Jira와 Confluence를 전문적인 프로젝트 관리 도구로 사용할 수 있는 자신감을 얻게 됩니다.

이 과정은 시간 압박, 불명확한 요구사항, 과부하된 백로그, 비효율적인 회의로 어려움을 겪는 스크럼 마스터, 프로젝트 매니저, 제품 매니저들이 실제로 직면하는 애자일 전달 과제들을 바탕으로 구성되었습니다. 실습 시연과 단계별 워크플로우를 통해 ChatGPT, Jira AI, Confluence AI, Rovo AI, Fireflies.ai와 같은 생성형 AI 도구를 사용하여 이러한 일상적인 문제들을 해결하는 방법을 정확히 보여드립니다. 이론 대신, 이 과정은 실용적인 사용 사례에 집중합니다: 제품 목표 수립, 사용자 스토리 정제, 인수 기준 생성, 스프린트 계획, 문서화 자동화, 팀 협업 개선 등입니다. 각 강의는 학습자들이 일상 업무에서 즉시 AI를 적용하고, 업계 표준 도구에 대한 자신감을 쌓으며, 애자일 환경에서 생산성, 명확성, 리더십 효과성을 높이는 AI 기반 습관을 개발할 수 있도록 설계되었습니다.

이 강좌는 제 YouTube 채널에 제작 및 게시된 Breaking Bad에서 영감을 받은 시네마틱 애니메이션의 실제 프로덕션 워크플로우를 기반으로 합니다. 최종 결과물만 보여주는 대신, 프로덕션 과정에서 사용된 결정, 기법, 문제 해결 방법을 포함하여 프로세스의 모든 단계를 상세히 설명하는 데 중점을 둡니다. 많은 학생들이 시네마틱 장면의 모든 부분 — 환경 제작, 애니메이션, 라이팅, 에셋, 최종 조립 — 이 어떻게 결합되는지 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 이 클래스는 바로 그 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 4시간 분량의 심층 튜토리얼을 통해 두 개의 완전한 장면 제작 과정을 단계별로 안내하며, 실용적인 기법, 피해야 할 일반적인 실수, 그리고 여러분의 프로젝트에서 재사용할 수 있는 명확한 프로덕션 워크플로우를 공유합니다.

이 강좌는 학생들이 복잡한 작업 과정에 압도되지 않고 Blender에서 대규모 풍경 장면을 자신감 있게 제작할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 수업 전반에 걸쳐 저는 학생들에게 무엇을 해야 하는지뿐만 아니라 각 결정이 왜 내려지는지를 설명하며 단계별로 안내합니다. 장면 스케일, 카메라 배치, 대규모 환경 관리, 셰이더 복잡성과 같은 초보자들의 일반적인 문제들을 명확하고 실용적으로 다룹니다. 전체 과정을 관리 가능한 단계로 나누어 학생들이 쉽게 따라할 수 있으면서도 실제 환경 제작에 사용되는 전문적인 기법을 배울 수 있습니다. 강좌는 Blender 기초부터 시작하여 볼류메트릭, 셰이더 믹싱, 포토그래메트리 에셋, 라이팅, 컴포지팅과 같은 고급 개념을 점진적으로 소개합니다. 제 교육 방식은 명확성, 실제 치수, 효율적인 워크플로우에 중점을 두어 학생들이 스스로 과정을 재현하고 향후 프로젝트에 적용할 수 있도록 보장합니다.

이 강좌에서는 블렌더의 기본 큐브에서 시작하여 완전히 렌더링된 영화 같은 환경으로 끝나는, 블렌더에서 세밀한 사이버펑크 스타일 장면을 만드는 전체 과정을 학생들에게 단계별로 안내합니다. 강좌 전반에 걸쳐 저는 학생들이 3D를 배울 때 직면하는 가장 일반적인 문제들, 예를 들어 전체 모델링 워크플로우 이해하기, UV 문제 해결하기, 사실적인 결함 추가하기, 설득력 있는 조명과 분위기 만들기 등을 해결하는 데 집중합니다. 모든 단계는 실시간으로 녹화되며, 무엇을 해야 하는지뿐만 아니라 왜 그렇게 하는지에 대한 명확한 설명이 제공됩니다. 실습 중심의 모델링, 텍스처링, 장면 구축, 조명, 후처리를 결합하여, 이 강좌는 학생들이 블렌더 워크플로우에 대한 자신감을 얻고 단순한 아이디어를 세련되고 전문적으로 보이는 장면으로 바꾸는 방법을 가르칩니다.

이 강좌에서는 Blender의 Geometry Nodes를 사용하여 절차적 도시 생성기를 만드는 과정을 단계별로 안내하고, 이를 활용해 배트맨에서 영감을 받은 영화 같은 장면을 제작합니다. 이 강좌는 초보자들이 가장 흔히 직면하는 문제 중 하나인 Geometry Nodes를 이해하고 실제 프로젝트에 적용하는 방법을 해결하도록 설계되었습니다. 이론에만 집중하는 대신, 실용적이고 초보자 친화적인 워크플로우를 통해 모든 단계와 결정을 명확하고 효율적인 방식으로 설명합니다. 수강생들은 최적화된 건물을 모델링하고, 유연한 Geometry Nodes 설정을 만들고, 셰이더를 통해 조명을 제어하며, 마지막으로 완성된 영화 같은 장면을 구성하고 렌더링하는 방법을 배우게 됩니다. 제 목표는 수강생들이 단순히 따라하는 것을 넘어, 이러한 기술을 향후 자신의 프로젝트에서 재사용할 수 있는 방법을 진정으로 이해하도록 돕는 것입니다.

이 강좌는 초보자가 Blender에서 첫 아이디어부터 최종 렌더링된 장면까지 완전한 영화적 작업 과정을 익힐 수 있도록 설계되었습니다. 실용적인 제작 기법을 바탕으로, 이 강좌는 비효율적인 모델링, 지나치게 복잡한 텍스처 작업, 제한된 시간 내에 사실적인 결과를 얻기 어려운 문제 등 초보자가 흔히 겪는 문제들을 해결하는 데 중점을 둡니다. 각 단계는 명확하게 설명되고 실시간으로 녹화되어, 무엇을 해야 하는지뿐만 아니라 왜 그것이 효과적인지도 보여줍니다. 수강생들은 스마트한 로우폴리 모델링, 콜라주 텍스처, 효율적인 UV 언래핑, 그리고 발광 셰이더를 사용하여 시각적으로 풍부한 영화적 장면을 만드는 방법을 배우게 됩니다. 또한 강좌는 분위기 있고 영화 같은 느낌을 구현하기 위한 조명, 환경 제작, 볼류메트릭, 장면 구성도 다룹니다. 체계적이고 단계별 접근 방식을 따라가면서, 수강생들은 Blender에 대한 자신감을 얻는 동시에 향후 프로젝트에서 재사용할 수 있는 시간 절약 기법을 배우게 됩니다. Blender만 있으면 되므로, 이 강좌는 초보자도 쉽게 접근하고 따라할 수 있습니다.

이 강좌에서는 영화 같은 배트맨 스타일의 장면을 처음부터 끝까지 제작하며 Blender 내에서 완전한 CG 및 VFX 워크플로우를 배우게 됩니다. 더 배트맨(2022)의 실제 영화 장면을 분석하는 것으로 시작하여 조명, 카메라 배치, 색보정을 위한 강력한 시각적 레퍼런스를 구축합니다. 단계별로 장면을 구성하고, 카메라 푸티지를 투사하며, CG를 실사 영상과 매칭하고, 두 요소를 자연스럽게 혼합하여 영화 같은 결과물을 얻는 방법을 배우게 됩니다. 최종 장면의 약 90%가 CGI로 제작되어, 이 강좌는 전문가들이 실사 영상과 CG를 효율적으로 결합하는 방법을 배우기에 이상적입니다. 강좌는 실용적인 기법에 초점을 맞추어 조명, 카메라 매칭, 후반 작업에서 초보자들이 흔히 저지르는 실수를 피할 수 있도록 도와줍니다. 강좌를 마칠 때쯤이면 완성된 영화 같은 장면과 함께 여러분의 프로젝트에 재사용할 수 있는 Blender 기반 CG 및 VFX 워크플로우의 탄탄한 기초를 갖추게 됩니다.

이 강의에서는 LangChain 프레임워크를 사용하여 고급 RAG 시스템을 설계, 구축 및 평가하는 방법을 배웁니다. LCEL, Runnables, 고급 검색 기술, 청킹 전략, 크로스 인코더 리랭킹, 에이전트 기반 RAG, 도구 호출, SQL 통합, 그리고 NeMo Guardrails를 활용한 안전 기술을 마스터하게 됩니다. 또한 LangFuse, React, FastAPI, Docker를 사용하여 풀스택 AI 챗봇을 추적, 디버깅 및 배포하는 방법도 배우게 됩니다.

AI가 단순히 대답만 하던 시대는 끝났습니다. 이제는 스스로 판단하고 행동하는 LLM Agent의 시대입니다. 이 강의는 단 90분 실습으로 에이전트의 핵심 원리와 구조를 직접 구현하며 배우는 입문형 강의입니다. 복잡한 이론은 최소화하고, 코드 중심의 실습 흐름으로 “AI가 어떻게 판단하고 툴을 사용하는지”를 직접 체험할 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링을 넘어서, AI 자동화의 첫걸음을 함께 시작해 보세요.

이 강의는 대규모 언어 모형(LLM)이나 생성형 인공지능을 효과적으로 활용하기 위한 핵심 기술인 프롬프트 엔지니어링을 체계적으로 학습하는 과정입니다. 기초 이론부터 실전 기법, 그리고 최신 응용 사례와 보안·윤리 문제까지 폭넓게 다루어, LLM 기반 서비스 개발자·데이터 사이언티스트·AI 기획자 모두에게 실질적인 도움을 제공합니다.

ChatGPT는 쓰는데, 왜 이런 답이 나오는지는 설명하기 어렵지 않으셨나요? “RAG, 에이전트, 파인튜닝… 용어는 아는데 정확히 설명하긴 어렵다” “LLM관련 용어를 들으면 말문이 막힌다” “AI 회의에서 개념 설명이 항상 애매하다” 이 강의는 바로 이런 분들을 위해 만들어졌습니다. 이 강의는 LLM을 ‘툴’이 아니라 ‘구조’로 이해하기 위한 이론 강의입니다. ChatGPT나 Gemini를 사용하는 법이 아니라, 왜 그렇게 동작하는지 설명할 수 있는 기준을 만들어 줍니다.

이 강의는 LangChain 1.0과 LangGraph를 중심으로 생성형 AI 서비스를 설계·구현하는 전 과정을 단계별 실습으로 다룹니다. 단순한 LLM 호출을 넘어, 에이전트 기반 아키텍처, 상태(State) 관리, 메모리, 스트리밍, 미들웨어, Human-in-the-Loop까지 포함한 운영 가능한 AI 시스템 구조를 직접 구현합니다. 문서·PDF·웹 데이터 기반 RAG 시스템, SQL Agent(Chinook DB), 도구 호출 기반 Agent, Supervisor 패턴의 멀티 에이전트, 그리고 LangGraph Graph API를 활용한 상태 머신 기반 워크플로우를 실습하며, 현업에서 바로 활용 가능한 재사용 가능한 에이전트 파이프라인을 구축합니다. 또한 구조화된 출력(Pydantic 기반), 에이전트 미들웨어(Summarization, HITL, Retry, PII 보호), 토큰/단계별 스트리밍을 통해 실제 서비스에서 요구되는 안정성·확장성·제어 가능성을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션을 완성합니다. 👉 LangChain/LangGraph의 내부 구조와 실행 흐름을 정확히 이해하고 싶은 분 👉 RAG·Agent를 “데모”가 아닌 실서비스 구조로 구현하고 싶은 분 👉 상태 기반 에이전트, SQL·문서 자동화, 멀티 에이전트 오케스트레이션까지 아우르는 현실적인 실무 로드맵이 필요한 분께 최적의 강의입니다.

업무 효율성과 창의성의 혁신 – Agentic AI AI는 이제 단순한 자동화를 넘어, 스스로 판단하고 실행하는 새로운 단계로 진화하고 있습니다.Agentic AI는 이러한 변화의 중심에서, 비즈니스와 조직이 더 스마트하게 움직일 수 있도록 돕는 핵심 기술입니다. 이 과정에서는 Agentic AI가 어떻게 의사결정과 실행을 연결하고, 실무에 적용될 수 있는지 명확하고 쉽게 이해할 수 있도록 정리했습니다. 미래를 준비하는 모든 실무자에게 꼭 필요한 지식을 지금 만나보세요.

ChatGPT와 같은 AI의 근본이 되는 기술 LLM 과 Agent. LLM은 현 시점에 AGI에 가장 가까이 다가간 기술입니다. 이 강의에서는 일반인의 시선으로 LLM 과 Agent 기술에 대해 알아봅니다.

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