LLM의 한계와 최신 기술 그리고 전망

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

LLM 기획, LLM 응용 기획 담당자를 위해 LLM이 필요한 이유와 기술적 배경 및 기본 개념을 설명합니다.

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

RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 이론부터 최신 멀티모달, 에이전트 기반 RAG까지! 비전공자도 이해할 수 있도록 구성된 실습 중심 강의입니다. 논문 리뷰부터 실전 코드 구현까지, RAG를 처음 접하는 사람도 쉽게 따라올 수 있도록 설계했습니다.

AI가 브라우저를 직접 열고 셸 스크립트를 작성하여 서버 문제를 해결한다면 어떨까요? 윈도우와 리눅스를 넘나들며 OpenClaw로 구현하는 실전 자동화 노하우를 통해, 복잡한 설정 없이도 나만의 강력한 원격 개발 환경을 완성하는 최단 경로를 안내해 드립니다.

<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.

케라스 창시자 프랑소아 숄레의 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 3판』 깃허브 예제 코드를 직접 실습하며 배우는 실전 딥러닝 강의입니다. 기본 인공신경망부터 최신 LLM과 디퓨전 모델까지 단계별로 구현하고, 실무에 바로 적용 가능한 머신러닝 파이프라인과 모범 사례를 익힙니다.

이 강의는 LDM(Latent Diffusion Model)부터 DiT(Diffusion Transformer)까지, 생성형 AI의 핵심 기술 발전을 완전 해부하는 실전형 마스터클래스입니다. LDM의 잠재 공간 기반 학습 원리와 Stable Diffusion의 구조, 그리고 최신 Diffusion Transformer의 구현 방식을 논문과 코드로 직접 분석합니다. 수강생은 PyTorch 기반으로 LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT 모델을 직접 구현하며, 생성 모델의 최신 트렌드와 구조적 진화를 체계적으로 익힙니다.

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.

AI에게 원하는 답을 정확히 얻어내는 '프롬프트 엔지니어링'의 핵심 기술을 배웁니다. 왕초보의 첫걸음부터 전문가의 실전 응용까지, AI 활용 능력을 극대화하세요!

<대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!>(인사이트, 2025)를 바탕으로 LLM의 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

세상을 바꾸는 AI의 모든 것을 단 4강으로 정복한다! 1강. 인공지능의 진짜 정체 AI는 마법이 아니다. 인간의 ‘지능’을 수식처럼 분석해 만든 디지털 두뇌! 똑똑한 척하는 인공지능의 핵심 구조를 낱낱이 파헤칩니다. 2강. 알고리즘, AI의 창의적(?) 사고법 고민하는 AI는 어떻게 해답을 찾을까? 바둑을 두고, 길을 찾고, 당신의 검색 결과를 예측하는 AI의 전략을 직접 만나보세요. 3강. AI 하드웨어, 상상을 현실로 만드는 엔진! 당신의 스마트폰 속 칩이 AI의 심장이다. CPU, GPU, TPU, 그리고 알 수 없는 그 이름들까지 전부 해부합니다. 4강. 머신러닝과 딥러닝의 대격돌! AI가 '배운다'는 건 대체 무슨 뜻인가? 고전적인 규칙 기반 AI에서, 요즘 핫한 챗GPT까지! 학습의 진화를 추적합니다.

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.

이 강의는 확산모델(Diffusion Model)의 진화 과정을 논문과 코드로 완전 정복하는 실전 중심 마스터클래스입니다. DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)과 DDIM 등, 생성 AI의 핵심 모델들을 논문 원리부터 직접 구현하며 학습합니다. 각 모델의 등장 배경, 수식, 네트워크 구조(U-Net, VAE, Transformer), 학습 과정(Noise Schedule, Denoising Step), 그리고 성능 향상을 이끈 아이디어들을 단계별로 분석합니다.수강생은 모든 모델을 PyTorch 기반으로 직접 코딩하며, 논문을 이해하는 것에 그치지 않고 ‘재현하고 응용할 수 있는 실무 능력’을 얻게 됩니다. 또한, 모델 간의 차이와 발전 흐름을 비교하며, 어떻게 확장되는지를 명확히 이해하게 됩니다. 이 강의는 이론·코드·실습을 하나로, 연구자·개발자·창작자 모두에게 생성모델의 진화를 체계적으로 익힐 수 있는 여정을 제공합니다. 논문을 ‘읽는 것’을 넘어, 직접 구현하며 ‘이해하고 재창조’하는 경험을 지금 시작하세요.

이 강의는 Notion API의 기초를 다지고, AI(Claude)를 연동하여 노션을 자동화하는 Notion MCP 활용법을 배우는 과정입니다. API 공식 문서를 따라 블록, 페이지, 데이터베이스를 직접 제어하는 방법을 익히고, 최종적으로는 자연어 명령어(프롬프트)만으로 데이터베이스를 생성하고 텍스트 파일 내용을 분석해 자동으로 페이지를 추가하는 실전 프로젝트를 완성합니다.

자바 개발자를 위한 AI 활용 마스터 가이드! 이 강좌는 AI가 파이썬만의 영역이란 편견을 깨고, 여러분의 자바 앱에 AI의 눈, 귀, 입, 코딩 능력까지 부여합니다. OpenAI API 기반으로 AI 아키텍트로 성장하세요. AI 작가, 번역가, 화가, 코딩 동료 등 다양한 AI 전문가를 직접 개발하며, 텍스트 요약, 감성 분석, 이미지 해설, 자바 코드 생성, 음성/텍스트 변환, 이미지/자막 생성 등 핵심 기능을 통합한 다기능 AI 어시스턴트를 만듭니다. 시스템 메시지로 AI의 역할을 부여하고, 유해 콘텐츠 검열까지 배우며 기존 자바 시스템의 경쟁력을 극대화할 절호의 기회입니다.