실전 랭그래프: LLM을 활용한 고급 AI 에이전트 개발-(2026)

이 강의는 Azure에서 프로덕션 수준의 LLM 애플리케이션을 설계하고 배포한 실무 경험을 바탕으로 제작되었습니다. 단순한 예제나 개별 노트북 파일에 집중하기보다, 실험 단계에서 실제 시스템으로 전환할 때 직면하게 되는 데이터 수집, 벡터 저장소, 서비스 오케스트레이션, 클라우드 배포 및 보안과 같은 구체적인 과제들을 해결할 수 있도록 안내합니다. 강의 전반에 걸쳐 복잡한 Azure 서비스를 명확하고 실용적인 단계로 나누어 설명하고, 각 아키텍처 결정의 이유와 구성 요소들이 확장 가능한 시스템 내에서 어떻게 상호작용하는지 보여줍니다. 수강생들은 완전한 LangChain 기반 애플리케이션을 직접 구축, 디버깅 및 배포해 보면서 실제 인프라 및 애플리케이션 수준의 문제를 해결하는 자신감을 얻게 됩니다.

Mastering Model Context Protocol (MCP)는 개발자가 실제적이고 안전하며 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 AI 백엔드를 구축할 수 있도록 돕기 위해 설계된 실무 중심의 엔지니어링 강의입니다. 수천 명의 학생들이 LLM 통합, 도구 호출(tool calling), 백엔드 아키텍처와 관련된 혼란을 극복하도록 도운 후, 저는 다음과 같은 가장 흔한 문제들을 해결하기 위해 이 강의를 만들었습니다. “LLM이 안전하게 호출할 수 있는 신뢰할 수 있는 백엔드를 어떻게 구축하나요?” “SSE, stdio, streamable-http 중 무엇을 선택해야 하나요?” “FastAPI, Auth0, LangGraph를 사용하여 MCP를 실제 애플리케이션으로 어떻게 확장하나요?” “MCP 도구, 리소스, 프롬프트, 컨텍스트를 어떻게 구조화해야 하나요?” 이 강의에서는 최소 기능의 MCP 서버를 구동하는 것부터 완전히 안전한 Docker 기반 시스템을 배포하는 것까지 단계별로 안내합니다. 모든 레슨은 실습 위주로 구성되어 복잡함을 제거하고, 현대적인 AI 시스템 구축을 위한 명확하고 반복 가능한 워크플로우를 제공합니다. 모호한 튜토리얼에 답답함을 느끼고 MCP에 대한 명확하고 구체적인 엔지니어링 수준의 이해를 원하신다면, 이 강의는 바로 여러분을 위해 만들어졌습니다.

이 강좌는 짧고 집중적이며 실용적인 수업을 통해 완전 초보자가 Python을 배울 수 있도록 설계되었습니다. 매일 약 15분 정도의 부담 없는 학습 시간으로, Python의 핵심 개념을 단계별로 안내하여 코딩을 쉽게 접근하고 부담스럽지 않게 만듭니다. 초보자들이 겪는 일반적인 학습 장애물—문법, 논리, 문제 해결에 대한 혼란 등—을 극복하도록 도운 경험을 바탕으로, 명확성, 반복, 그리고 실습을 강조합니다. 각 수업은 이전 수업을 기반으로 구성되며, 실용적인 연습 문제와 복습 및 정리를 위한 정기적인 휴식일로 강화됩니다. 30일이 끝날 무렵, 학생들은 Python 기초를 이해할 뿐만 아니라 강좌 전반에 걸쳐 배운 모든 개념을 연결하여 자신만의 커맨드라인 Python 애플리케이션을 자신 있게 만들 수 있게 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.

Mastering Model Context Protocol (MCP)는 개발자가 실제적이고 안전하며 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 AI 백엔드를 구축할 수 있도록 돕기 위해 설계된 실무 중심의 엔지니어링 강의입니다. 수천 명의 학생들이 LLM 통합, 도구 호출(tool calling), 백엔드 아키텍처와 관련된 혼란을 극복하도록 도운 후, 저는 다음과 같은 가장 흔한 문제들을 해결하기 위해 이 강의를 만들었습니다. “LLM이 안전하게 호출할 수 있는 신뢰할 수 있는 백엔드를 어떻게 구축하나요?” “SSE, stdio, streamable-http 중 무엇을 선택해야 하나요?” “FastAPI, Auth0, LangGraph를 사용하여 MCP를 실제 애플리케이션으로 어떻게 확장하나요?” “MCP 도구, 리소스, 프롬프트, 컨텍스트를 어떻게 구조화해야 하나요?” 이 강의에서는 최소 기능의 MCP 서버를 구동하는 것부터 완전히 안전한 Docker 기반 시스템을 배포하는 것까지 단계별로 안내합니다. 모든 레슨은 실습 위주로 구성되어 복잡함을 제거하고, 현대적인 AI 시스템 구축을 위한 명확하고 반복 가능한 워크플로우를 제공합니다. 모호한 튜토리얼에 답답함을 느끼고 MCP에 대한 명확하고 구체적인 엔지니어링 수준의 이해를 원하신다면, 이 강의는 바로 여러분을 위해 만들어졌습니다.

이 강의에서 저는 LangChain, OpenAI, 그리고 RAG를 사용하여 실무용 AI 에이전트를 구축하는 과정을 단계별로 안내합니다. 개발자들이 기본적인 LLM 활용을 넘어 구조화되고 제어 가능하며 상용화 수준의 AI 시스템을 구축할 수 있도록 도왔던 제 경험을 바탕으로, 이 강의는 신뢰할 수 없는 AI 응답, 제어력 부족, 미흡한 컨텍스트 처리, 메모리 문제와 같은 일반적인 문제들을 해결하는 데 집중합니다. 단순한 이론에 그치지 않고, 비즈니스, 플래너, 마케팅, 이메일 에이전트를 설계하고, AI 출력을 검증하며, 로그를 관리하고, 검색 증강 생성(RAG)을 벡터 데이터베이스와 통합하는 실습 프로젝트를 진행하게 됩니다. 각 개념은 명확하게 설명되고 실무적으로 구현되며 실제 사용 사례와 연결되어 있어, 배운 내용을 여러분의 프로젝트에 자신 있게 적용할 수 있습니다.

2025년 젠슨 황이 직접 언급한 Physical AI, Perception AI, Generative AI, Agentic AI 그리고 Physical AI의 시대가 온다. 빠르고 간단하게 Physical AI를 직접 체험해봅니다. HuggingFace의 LeRobot 라이브러리와 실물 로봇과 함께 Physical AI를 체험해보세요.

이 강의는 생성형 인공지능 모델 중 Diffusion 모델과 관련된 실습을 수행합니다. 대표적인 Diffusion 모델 응용 논문인 prompt-to-prompt 논문을 함께 읽어보고 구현해 봄으로써, 최신 인공지능 논문을 이해할 수 있는 능력을 함양할 수 있기를 기대합니다.

AI를 연구하거나 이를 활용하여 프로젝트를 진행할 때 기본적인 논문 구현은 필수 입니다. 이 강의를 통해 실제 논문을 한편 구현해보며 실무 역량을 업그레이드 해봅시다!

AI로 유튜브 쇼츠 만들기 자동화!! n8n으로 유튜브 쇼츠를 자동으로 만드는 방법을 처음부터 배웁니다. 글→이미지/음악→영상 만들기→업로드까지 한 번에 돌아가는 흐름을 직접 만들어 봅니다. 테스트 모드/실전 모드 구분, 비용 아끼는 팁까지 실습합니다. 강의 끝나면 바로 쓸 수 있는 자동화 템플릿 3개를 완성합니다. 코딩 몰라도 따라올 수 있게 노드 배치부터 차근차근 배웁니다. AI 유튜브 쇼츠 제작 자동화 함께 해보세요!

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.

이 강의는 “타이타닉에 내가 탔다면 과연 살아남을 수 있었을까?”라는 질문에서 출발하여, 실제 데이터를 기반으로 생존 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하고, 이를 웹으로 서비스하는 풀스택 프로젝트를 완성합니다. PyTorch를 이용한 딥러닝 모델링, FastAPI로 백엔드 서버 구축, Next.js로 사용자 인터페이스 구현에 이르기까지, AI와 웹 개발의 전 과정을 실습하게 됩니다.

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.

GPT API를 활용한 프로그램을 만들고, 이미지 생성과 동영상 생성까지!

복잡한 GPT API와 파이썬을 가장 쉽게 실습 중심으로 익히는 것을 목표로 합니다. 최신 ChatGPT API를 활용하여 유튜브 영상 요약 AI를 개발하고, 이를 Streamlit으로 구성해 웹 애플리케이션 형태로 구현합니다.

AI가 내 Slack, Notion에 대신 글을 써준다고? 기존 AI의 한계를 뛰어넘은 MCP로 똑똑하게 일하세요!

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.

파이썬 한국어 텍스트 분석과 자연어처리 워드클라우드 시각화, 형태소 분석, 토픽모델링, 군집화, 유사도 분석, 텍스트데이터 벡터화를 위한 단어 가방과 TF-IDF, 머신러닝과 딥러닝을 활용한 텍스트 분류, 허깅페이스 활용법

메이커톤에서 80%가 막히는 포인트, 이제 해결하세요. 라즈베리파이 · 컴퓨터비전 · LLM · 3D 설계까지 4주 완성! 시연 가능한 스마트미러 PoC로 메이커톤 상위권 달성!

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

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.

생성형 인공지능의 최신 트렌드, AI 에이전트! 개발 업무를 다 해주는 Cursor와 기능을 확장해주는 MCP로 앞서나가는 방법!

요즘도 직접 코딩하시나요? 이젠 바이브 코딩도 귀찮은 시대! 코딩 없이 n8n으로 AI 자동화 전문가가 되어보세요. 실무에 바로 적용 가능한 자동화 워크플로우 설계 가이드 업무 효율을 극대화하는 실전 중심의 자동화 전략. n8n으로 직관적인 워크플로우를 구축하며, 업무 혁신을 경험해보세요

이 강의는 Transformer를 단순히 “구현하는 법”이 아니라, 왜 이런 구조가 만들어졌는지, 각 모듈이 어떤 역할을 하는지, 그리고 전체 모델이 어떻게 작동하는지를 설계자의 관점에서 해부하는 과정입니다. Self-Attention과 Multi-Head Attention의 내부 계산 원리를 깊이 있게 분석하고, Positional Encoding, Feed-Forward Network, Encoder·Decoder 구조가 어떤 한계를 해결하기 위해 등장했는지를 수식·논문·구현 코드로 직접 확인합니다. Attention에서 출발해 Transformer 전체 구조를 직접 조립하고, 실제로 학습까지 수행하며 모델이 어떻게 동작하는지 체득합니다. 이 강의는 “Transformer를 완전히 이해하고 싶은 사람”을 위한 가장 구조적이고 실전적인 로드맵입니다.