입문자를 위한 LangChain 기초 — v1.0+ 업데이트
판다스 스튜디오
LangChain v1.0+의 단순화된 API와 무료 LLM(Gemini · Groq · Ollama)으로, 카드 등록 부담 없이 LLM · Agents · RAG의 핵심을 끝내는 입문 강의.
초급
Python, LLM, LangChain
초급자를 위한 쉬운 설명과 다양한 실습 프로젝트 중심으로 구성된 강의입니다. 웹 크롤링과 LangChain 도구로 데이터를 수집하고, LLM 활용하여 요약, 추출, 감성 분석, 추천 시스템을 다룹니다.
수강생 193명
난이도 초급
수강기한 무제한







다우기술
임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!





다우기술
임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!
먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
류재안
안녕하세요. 소셜동향 분석을 위한 웹 스크래핑을 공부하고 있습니다. 교재가 일년지난 터라 약간은 달라진 상태이긴 하나 전체적인 흐름이나 구성 등을 참고하는데 많은 도움이 되네요. LLM 예제도 쉽게 설명을 잘 해주셔서 이해가 잘 가네요. 이제 적용하는 일만 남았네요. 수강 잘 하였습니다. 감사합니다.
5.0
서강식
신뢰가 갑니다
5.0
네버엔딩스터디
강의 흐름이 자연스럽고 강사님이 쉽고 간결하게 알려주셔서 끊김 없이 빠르게 완강했네요! 다음에도 좋은강의 부탁드립니다.
웹 크롤링/스크래핑 활용한 데이터 수집
LangChain 도구와 LLM 활용하여 데이터 수집, 정제, 분석
LLM을 활용한 예측 분석 (감성 분석, 요약, 상품 추천 등)
본 강의는 웹 크롤링과 LangChain 도구를 사용한 데이터 수집, 그리고 LLM을 활용한 데이터 분석 기술을 초급자를 위해 쉽게 배울 수 있도록 구성하였습니다. 웹에서 필요한 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 방법을 배웁니다.
강의에서는 BeautifulSoup과 Selenium을 활용한 웹 크롤링/스크래핑 교육을 포함하여, LangChain과 LLM을 활용한 데이터 수집 및 분석 기법을 다룹니다. 실시간 뉴스 데이터, 유튜브 상품 리뷰와 댓글 데이터, ETF 펀드 데이터를 직접 수집하고 LLM으로 요약, 추출, 감성분석, 추천 시스템을 직접 구현해봅니다.
Selenium으로 페이지네이션 이동하며 수집
유튜브 상품 리뷰 동영상에서 상품 정보를 추출, 요약
실제 웹 사이트를 대상으로 웹 크롤링을 수행하는 방법을 배웁니다. 포털에서 실시간 뉴스 카테고리를 선택해서 수집하고 본문 요약, 키워드 추출, 개체 정보 추출을 수행합니다. 그리고 Youtube 상품 리뷰 동영상 분석과 미국 ETF 펀드 추천 시스템을 만들어 봅니다.

유튜브 상품 리뷰 동영상 분석
전통적인 웹 크롤링 기법을 먼저 배우고, LangChain 도구를 사용한 데이터 수집 기법과 LLM을 활용한 데이터 분석 기술을 다룹니다. 초급자가 쉽게 따라올 수 있도록 단계적으로 난이도를 조절합니다. (입문자를 위한 Python 강의와 LangChain 강의를 무료로 제공합니다.)

LangChain 무료 강의를 제공
웹 크롤링 예제의 경우 웹 사이트 구성이나 소스코드가 변경될 경우 그대로 실행되지 않을 수 있습니다. 강의 영상과 실습 코드를 주기적으로 확인하여 업데이트를 제공합니다.

ETF 펀드 포트폴리오 구성 화면
운영 체제 및 버전(OS): Windows 기준으로 강의 진행 (Linux, MacOS 사용자도 실습 가능)
사용 도구: Miniconda, Jupyter Lab, OpenAI API 인증키 필요 (별도 비용 발생 가능)
PC 사양: 인터넷 접속이 가능한 PC 또는 노트북
실습에 필요한 자료 제공 (텍스트, 소스 코드)
위키독스에 LangChain 참고 교재 제공 : https://wikidocs.net/book/14473
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
RAG 구현부터 성능 평가까지 -
9시간으로 끝내는 실전 AI 개발
LangChain 기반 RAG 시스템 구축 실습
고급 RAG 기법 학습
RAG 시스템 성능 평가 방법론
LangChain의 최신 LCEL 문법과 Runnable 활용법
프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG 만들기 - LangChain, Gradio 활용
총 4개의 프로젝트로 구성
간단한 QA 챗봇 : 개발환경 셋팅, LLM Chain 구조, Gradio 인터페이스 이해
PDF 기반 RAG 챗봇 : RAG 기법 이해, 모델 파라미터 이해, 챗봇 인터페이스 구현
데이터 분석 챗봇 : CSV 파일을 업로드하고, 해당 데이터를 분석 (Single Agent)
투자 분석가 챗봇 : 암호화폐 관련 리서치 및 투자 분석 (Multi Agent)
AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)
랭그래프(LangGraph)로 구현하는 검색증강생성(RAG) 지능형 AI 에이전트
랭그래프(LangGraph)를 활용한 AI 에이전트 구조 설계 및 구현
AI 에이전트를 RAG(Retrieval-Augmented Generation)에 적용
Tool Calling(도구 호출) 기능 구현으로 AI 에이전트의 능력 확장하기
Adaptive RAG, Self RAG, Corrective RAG 등 최신 에이전트 RAG 아키텍처 마스터하기
학습 대상은
누구일까요?
웹 페이지에서 필요한 데이터를 수집하고 싶은 분들
LLM을 활용한 데이터 분석 기법을 익히고 싶은 분들
파이썬을 배우고 응용하는 방법을 배우고 싶은 분들
프로젝트 기반 실습 중심 강의가 좋은 분들
선수 지식,
필요할까요?
파이썬 기본 지식
LLM 개념에 대한 기초 지식 (필수 아님, 권장 사항)
인프런인증
19,199
명
수강생
1,045
개
수강평
186
개
답변
4.8
점
강의 평점
12
개
강의
안녕하세요. 저는 파이썬을 활용한 데이터 분석 및 인공지능 서비스 개발 실무를 하고 있습니다. 관심 있는 주제를 찾아서 공부하고 그 내용들을 많은 분들과 공유하기 위해 꾸준하게 책을 집필하고 인공지능 강의를 진행해 오고 있습니다.
[이력]
현) 핀테크 스타트업 CEO
전) 데이콘 CDO
전) 인덕대학교 컴퓨터소프트웨어학과 겸임교수
Kaggle Competitin Expert, 빅데이터 분석기사
[강의]
NCS 등록강사 (인공지능)
SBA 서울경제진흥원 새싹(SeSAC) 캠퍼스 SW 교육 ‘우수 파트너 선정’ (Python을 활용한 AI 모델 개발)
금융보안원, 한국전자정보통신산업진흥회, 한국디스플레이산업협회, 대구디지털산업진흥원 등 강의
서울대, 부산대, 경희대, 한국외대 등 국내 주요 대학 및 국내 기업체 교육 경험
[집필]
파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석(정보문화사) : https://zrr.kr/x1ec
파이썬 딥러닝 머신러닝 입문(정보문화사) : https://zrr.kr/RPaE
파이썬 딥러닝 텐서플로(정보문화사) : https://zrr.kr/PrVN
실무자를 위한 파이썬 Python 100제(정보문화사) : https://zrr.kr/4fyq
랭체인(LangChain) 입문부터 응용까지 (위키독스) : https://wikidocs.net/book/14473
[유튜브] 판다스 스튜디오 : https://youtube.com/@pandas-data-studio?si=XoLVQzJ9mmdFJQHU
전체
29개 ∙ (3시간 10분)
해당 강의에서 제공:
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24개
4.8
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