Model Context Protocol (MCP) 마스터하기: 실무 가이드 -(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.

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.

이 강좌에서 기대할 수 있는 것 LangGraph를 사용하여 고급 AI 에이전트를 설계하고 배포하는 방법을 익히기 위한 궁극적인 가이드인 'LangGraph in Action'에 오신 것을 환영합니다. 이 강좌에서는 모듈식이며 확장 가능하고 프로덕션 환경에 바로 적용할 수 있는 에이전트를 구축하는 기초를 실습 위주의 방식으로 탐구합니다. LangGraph의 상태 기반 설계의 기초를 이해하는 것부터 풀스택 애플리케이션을 제작하는 것까지, AI 에이전트를 실제로 구현하는 데 필요한 기술을 습득하게 됩니다. 강좌 주요 내용 상태 기반 설계: 노드(nodes)와 에지(edges)라는 LangGraph의 핵심 철학을 깊이 있게 다루어 구조화되고 유지보수가 용이한 에이전트를 생성합니다. 메모리 관리: 체크포인터(checkpointers)를 활용한 단기 메모리와 Store 객체를 활용한 장기 메모리를 탐구하여, 적응하고 학습하는 에이전트를 구현합니다. 고급 워크플로우: Human-in-the-loop 시스템을 구축하고, 병렬 실행을 구현하며, 멀티 에이전트 패턴을 마스터합니다. 프로덕션용 개발: 비동기 작업, 서브그래프(subgraphs)를 배우고 FastAPI와 Docker를 사용하여 풀스택 애플리케이션을 제작합니다. 강좌를 마칠 때쯤이면 강력한 이론적 이해뿐만 아니라 오픈소스 도구만을 사용하여 어디서나 AI 에이전트를 배포할 수 있는 실무 기술을 갖추게 될 것입니다. 최신 기술을 앞서가려는 개발자이든, AI 툴킷을 확장하려는 숙련된 엔지니어이든, 이 강좌는 빠르게 성장하는 AI 에이전트 분야에 필요한 역량을 제공합니다. 실제 애플리케이션에서 AI 에이전트 도입이 증가함에 따라, 이 강좌는 실질적인 과제를 해결하는 고급 시스템을 설계, 구축 및 배포할 수 있도록 준비시켜 줍니다. 함께 AI의 미래를 만들고 구축해 봅시다!

이 강좌에서 기대할 수 있는 것 LangGraph를 사용하여 고급 AI 에이전트를 설계하고 배포하는 방법을 익히기 위한 궁극적인 가이드인 'LangGraph in Action'에 오신 것을 환영합니다. 이 강좌에서는 모듈식이며 확장 가능하고 프로덕션 환경에 바로 적용할 수 있는 에이전트를 구축하는 기초를 실습 위주의 방식으로 탐구합니다. LangGraph의 상태 기반 설계의 기초를 이해하는 것부터 풀스택 애플리케이션을 제작하는 것까지, AI 에이전트를 실제로 구현하는 데 필요한 기술을 습득하게 됩니다. 강좌 주요 내용 상태 기반 설계: 노드(nodes)와 에지(edges)라는 LangGraph의 핵심 철학을 깊이 있게 다루어 구조화되고 유지보수가 용이한 에이전트를 생성합니다. 메모리 관리: 체크포인터(checkpointers)를 활용한 단기 메모리와 Store 객체를 활용한 장기 메모리를 탐구하여, 적응하고 학습하는 에이전트를 구현합니다. 고급 워크플로우: Human-in-the-loop 시스템을 구축하고, 병렬 실행을 구현하며, 멀티 에이전트 패턴을 마스터합니다. 프로덕션용 개발: 비동기 작업, 서브그래프(subgraphs)를 배우고 FastAPI와 Docker를 사용하여 풀스택 애플리케이션을 제작합니다. 강좌를 마칠 때쯤이면 강력한 이론적 이해뿐만 아니라 오픈소스 도구만을 사용하여 어디서나 AI 에이전트를 배포할 수 있는 실무 기술을 갖추게 될 것입니다. 최신 기술을 앞서가려는 개발자이든, AI 툴킷을 확장하려는 숙련된 엔지니어이든, 이 강좌는 빠르게 성장하는 AI 에이전트 분야에 필요한 역량을 제공합니다. 실제 애플리케이션에서 AI 에이전트 도입이 증가함에 따라, 이 강좌는 실질적인 과제를 해결하는 고급 시스템을 설계, 구축 및 배포할 수 있도록 준비시켜 줍니다. 함께 AI의 미래를 만들고 구축해 봅시다!

대기업 AI Agent 담당자의 노하우를 가득 담은 LangGraph. 현업에서 얻어맞으면서 습득한 지식을 전달드립니다

Chatgpt가 내 이웃이 쓴 글을 읽고 댓글을 달아주는 프로그램 마케팅 자동화, 이웃 관리 프로그램 개발 강의

100회 이상 진행한 딥러닝 교육 경험을 바탕으로, 수강생들이 가장 많이 어려워했던 핵심 기초 이론을 체계적으로 정리한 강의입니다. 이 강의는 비전공자도 이해할 수 있도록 수학적 직관, 모델 학습 원리, 코드 구현을 단계적으로 연결해 설명하며, 단순한 라이브러리 사용법이 아닌 AI 모델이 학습되는 근본 구조와 작동 원리를 깊이 있게 다룹니다. 경사하강법, 오차 함수, 최적화, 퍼셉트론, 다층 신경망, 오차역전파 등 딥러닝의 핵심 기초 기술을 직접 수식과 코드로 구현해 보면서, AI 원리를 이해하는 실력 있는 엔지니어로 성장하도록 설계된 실전형 입문 과정입니다.

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

Gold Rush 시대에는 금을 직접 캐는 것보단 금 캐는 도구를 파는게 더 부자가 되기 쉽다고 하네요. ChatGPT 대항해 시대에 프로그램 판매해보시는건 어떤가요?

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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.

드디어 나왔습니다. 세상에서 가장 쉬운 머신러닝 강의 무료인데 뭘 망설이세요? 어서 '학습하기' 버튼을 꾸욱 눌러보세요

딥러닝(Deep Learning)을 텐서플로(Tensorflow)를 활용하여 학습할 수 있는 강의입니다. 선형(Linear) 회귀, 로지스틱(Logistic) 회귀, 소프트맥스(Softmax) 회귀 모델을 배우고, 최종적으로 패션 이미지를 분류할 수 있는 MLP 모델을 만들어보세요!

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.

코딩 몰라도 OK. 구글 최신 툴(IDX)로 설치 없이 브라우저에서 뚝딱 완성! 코딩 문법 공부는 이제 그만! AI와 대화하며(Vibe Coding) 구글 IDX 환경에서 사내 문서를 완벽히 이해하는 RAG 챗봇을 구축하고 웹으로 실시간 배포하는 초고속 실전 과정입니다.

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