(기획자를 위한) LLM의 한계와 미래 전망

시큐어 코딩(Secure Coding: 보안 코딩)이 무엇인지 전혀 몰라도 이해할 수 있게 한 강의입니다. 기본 보안 코딩 개념을 섭렵한 다음에 웹 서비스 보안을 중심으로 설명합니다. OO 대학교 주관 특강으로 진행했던 강의였습니다. 160개가 넘는 소스 코드를 풍부한 주석과 함께 제시해 실무에서 당장 쓸 수 있는 핵심 주제와 기법을 콕콕 찍어 알 수 있게 합니다.

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.

LLM이 필요한 이유와 기술적 배경 및 기본 개념을 설명합니다.

수식 한 개, 코드 한 줄 없이 인공지능 개발과 활용에 필요한 기초 통계의 본질을 꿰뚫습니다.

주니어 개발자가 인공지능을 개발 도구로 삼아 기획부터 코드 작성과 배포 및 검증에 이르는 전체 개발 과정을 이해할 수 있게 함으로써, AI 시대에 필요한 풀스펙트럼(Full-Spectrun) 역량을 갖춰 생존하고 발전할 수 있게 합니다.

문제화(Problematization)는 문제 제기, 문제짜기 등으로도 번역되는 용어입니다. 그리고 문제 설정이나 문제 정의로도 번역될 수 있습니다. 요청 사항이나 상식 같은 알려진 사실에 대해 새로운 관점에서 의문을 제기하고, 문제를 정의하고, 이 문제를 해결하는 방식을 짜 나가는 과정이 포함되어 있는 개념입니다. 문제화는 모든 개발의 출발점이 되어야 하지만 아직까지 개발 분야에서 충분히 논의되지 않은 주제입니다. 프로젝트를 수행하는 일이나 프로그램을 개발하는 일도 사실 문제를 해결하는 계획을 세우는 일입니다. 즉, 문제화와 관련이 있다는 말입니다. 문제를 해결하려면 먼저 문제가 명확히 정의되어 있어야 합니다. 그런데 대부분 애매한 요청 형태로 문제가 주어지게 됩니다. 그러므로 애매한 요청을 명확한 문제로 바꾸는 힘이 있어야 불필요한 '개발 낭비'를 줄이고, 협업은 원활해지며, 사용자의 진짜 필요를 제대로 파악할 수 있습니다. 이 강의는 실전 사례와 도구를 통해 문제를 ‘구성하는 사고’를 훈련하도록 돕습니다.

생성형 인공지능 또는 LLM을 기반으로 RAG(검색 증강 생성: Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축해도 바라는 성능이 나오지 않고 마땅한 해결책이 없을 때는 어떻게 해야 할까요? 이 강의에서는 인지 부하(Cognitive Load) 이론을 기반으로 RAG 성능을 개선하는 방안을 제시합니다. 이 강의를 통해서 LLM 컨텍스트 창의 한계를 이해하고, RAG 시스템에서 인지 부하를 효과적으로 관리하는 방법을 알 수 있습니다. 청크(Chunk) 크기와 구조 설계, 고품질 청크 생성 기법, 동적 최적화, 성능 평가 및 실전 기법 등을 다루는 실무 수준 이론 강의입니다.

생성형 인공지능(생성형 AI)의 일종인 LLM을 기반으로 삼아 만드는 애플리케이션이나 웹 서비스를 기획할 때 필요한 '서비스 디자인' 개념과 방법을 익힐 수 있습니다.

"이름 하나 바꿨을 뿐인데, 코드가 달라졌습니다." 가독성 좋은 코드의 핵심, '읽히는 이름 짓기'를 원리부터 사례까지 정리했습니다. 읽기 쉬운 이름이 협업의 시작입니다.

C 언어의 기본 개념과 기본 문법을 빠르게 이해할 수 있습니다.

👨‍🍳 코드를 요리하듯, 깔끔하고 맛있게! 『클린 코딩』은 요리에 비유해 클린 코딩을 유쾌하게 배우는 요리사 같은 개발자의 코드 요리 교실입니다. 🍽️

코딩을 위한 기본 프롬프트 패턴과 인공지능을 활용하기 위한 고급 API 프롬프트 패턴을 소개합니다.

자연어 처리 기술의 출발부터 시작해서 최신 LLM 모형에 이르기까지의 과정에서 개발된 다양한 언어 모형들을 상세히 설명합니다.

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.

LLM 서비스를 기획하기 위해 사용자가 요구하는 사항을 수집하고 분석하는 방법을 살펴봅니다.

LLM을 사용해 구축할 수 있는 애플리케이션이나 웹 서비스들로는 어떤 것들이 있는지 살펴봅니다.

챗지피티(ChatGPT) 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 이론 중심으로 설명합니다.

LLM 서비스를 기획하기 위해 사용자가 요구하는 사항을 수집하고 분석하는 방법을 살펴봅니다.

LLM이 필요한 이유와 기술적 배경 및 기본 개념을 설명합니다.

* 인하우스 서비스기획자&프로덕트 매니저 입문 강의 * 강의도 들으면서 포트폴리오도 챙길 수 있는 강의

LLM 기초이론, LangChain과 RAG의 핵심적인 기술을 마스터하는 강의입니다. LLM기초부터 실무에 쓰이는 최신 AI 기술을 쉽게 배울 수 있습니다!

서비스 기획자로 취업 준비가 한창이신 분들, 이직을 준비하시는 분들 혹은 주니어 기획자로 현직에서 일하고 계신 분들을 위해 준비한 클래스! 업계에서 불분명하게 혼용하는 용어들로 인해 매번 소통에 어려웠을 당신을 위해 준비했습니다. 기획, 디자인, 개발 용어부터, 비즈니스 용어까지! IT 업계에서 전반적으로 쓰이는 용어들을 설명해드립니다.

다양한 로컬 LLM(Qwen, Gemma)을 활용하는 방법을 학습하고, LLM 시스템의 성능을 효율적으로 평가(Evaluation)하고 개선하는 다양한 기법들을 살펴봅니다.

챗GPT를 제대로 활용하여 기획 업무의 조수를 1명 고용해 보세요. 여러분의 퇴근 시간이 빨라지고, 높은 성과를 통해 연봉 향상의 기쁨을 맛볼 수 있을 것입니다.

B2B 프로덕트를 만들면서 이를 다루는 콘텐츠가 없어 답답하진 않으셨나요? B2B와 B2C의 프로덕트의 공통점과, 차이점을 영화님의 실제 커리어를 기반으로 알기 쉽게 설명해드려요.

게임사업PM 취업지망생분들을 위한 실무 가이드 북입니다. 사업PM이 하는 업무 범위 부터 시작해서, BM분석과 개선제안서, 이벤트 기획서, 운영툴 기획,지표 설계와 분석 등 실무 개념과 포트폴리오 작성방법을 알려드립니다.

일을 더 잘하고 싶은 디자이너, 서비스 기획자, PM이라면 필수 강의! 디지털 프로덕트, 산업, 유저의 져니별로 어떤 것을 알아야하는지 실제 사례를 기반으로 알려드려요.

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.

SQL이나 파이썬을 “공부”하는 대신, 지금 당장 우리 서비스/비즈니스에서 성장에 필요한 질문을 던지고 바로 즉시! 분석 → 인사이트 → 실행 전략까지 뽑아내는 방법을 배웁니다. 저는 현업 테크리드로 일하면서 PO 역할까지 맡게 되며 그로스 데이터 분석이 필요해졌고, 이 방식을 실제 실무에 적용해 의사결정과 실행 속도를 크게 개선했습니다. 이 강의에서는 실무에서 바로 쓰는 질문 템플릿, 퍼널/전환/이탈 분석을 통한 액션 도출까지 그대로 따라만 해도 적용 가능하게 정리했습니다.

“LoRA 기반 경량 파인튜닝으로 나만의 맞춤형 LLM을 만들어보는 첫걸음!” 이 강의는 처음 LLM을 접하는 분도 쉽게 따라올 수 있도록 설계된 입문 실습 강의입니다. 복잡한 이론은 최소화하고, 모델 불러오기 → 데이터 적용 → 학습 → 결과 비교까지 전 과정을 단계별로 안내합니다. 짧은 시간 안에 LoRA·QLoRA와 같은 최신 경량 파인튜닝 기법의 흐름을 직접 경험하며, “LLM 파인튜닝이 이렇게 돌아가는구나”라는 감을 잡을 수 있습니다. 많은 자원이 없어도, 내 도메인에 특화된 LLM을 만들어보는 성취감을 직접 느껴보세요!

이제 AI의 힘으로 누구나 쉽게 앱을 기획하고 UI를 그릴 수 있습니다! 코딩 몰라도, UI 경험 없어도 괜찮아요. Claude, ChatGPT 같은 AI 도구가 여러분의 아이디어를 현실로 만들어 드립니다. 단 몇 번의 질문만으로 타겟 고객을 분석하고, 앱 구조를 설계하고, 심지어 UI 화면까지 자동으로 생성할 수 있어요. 이 강의에서는 피그마를 처음 만져보는 분도 따라할 수 있도록 기초부터 차근차근 알려드립니다. 직접 손으로 그리지 않아도 HTML to Design 플러그인으로 기존 웹사이트 UI를 한 번에 가져올 수 있고, 구글 스티치나 readdy.ai 같은 AI 도구로 몇 초 만에 완성도 높은 화면을 만들 수 있어요. 창업을 꿈꾸는 분, 기획자로 전직하고 싶은 분, 개발자와 소통하고 싶은 분 모두에게 딱 맞는 강의입니다. 복잡한 이론 대신 바로 써먹을 수 있는 실전 노하우만 쏙쏙 뽑아서 알려드릴게요. 이제 아이디어만 있으면 누구나 앱 서비스를 기획할 수 있습니다!

정보 과잉 시대, 이제는 '많이 아는 것'보다 '쉽게 전달하는 것'이 진짜 경쟁력입니다. 이 강의는 단순히 글을 다듬는 법을 넘어, 정보의 홍수 속에서 핵심을 짚어내고 이를 상대방의 눈높이에 맞춰 전달하는 '커뮤니케이션 설계 능력'을 길러줍니다. 총 7강, 56분의 컴팩트한 커리큘럼으로 구성되었습니다. 이론만 늘어놓는 지루한 강의는 가라! 실제 사례(Before/After) 중심의 훈련을 통해, 수강 후 여러분은 조직 내에서 가장 소통 잘하는 '정보 전달 전문가'로 거듭나게 됩니다.

이 종합 과정에서는 Cursor AI, Claude Code, v0, ChatGPT, Replit과 같은 AI 도구를 사용하여 모든 종류의 풀스택 애플리케이션을 구축하는 방법을 배웁니다. 코딩 기초부터 프런트엔드 및 백엔드 개발, 데이터베이스 통합, 디버깅, 배포까지 모두 학습할 수 있습니다. 초보자는 물론, AI를 활용해 실제 웹 및 모바일 앱을 빠르고 효율적으로 만들고자 하는 모든 분께 완벽한 강의입니다.

이 강의에서는 AI 프로덕트를 기획하고 디자인할 때 필요한 UX 원칙과 실전 노하우에 대해 알려드립니다. 사용자 가치 중심의 AI 활용법, AI를 활용한 UX 기획 및 디자인 방법, 일상 속 디자인 사례를 통해 알아보는 핵심 UX 원칙과 이론, 더 나은 경험을 제공하기 위한 UX 리서치 및 데이터 분석법에 대해 살펴봅니다.

게임기획, 서비스기획, 사업PM 직군에서 다루는 업무인 운영툴&백오피스와 데이터분석 기획에 관한 실무 강의 입니다.

<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>(길벗, 2025)의 깃허브 노트북과 보너스 콘텐츠를 다루는 강의입니다. 깃허브: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ <밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>은 세바스찬 라시카(Sebastian Raschka)가 쓴 베스트셀러 <Build a Large Langauge Model (from Scratch)>(Manning, 2024)의 번역서입니다. 이 책은 오픈AI가 만든 GPT-2 모델을 밑바닥에서부터 시작해서 완전한 모델을 만들어 보면서 대규모 언어 모델의 작동 원리를 배우고 활용하는 방법을 제공합니다.

UT(사용성 테스트)와 사용자 인터뷰를 하면 좋은 것은 알지만 막상 어떻게 해야할지 모르겠다면 이 강의로 자신감을 얻어가세요!