실리콘밸리 AI 개발자의 LLM 서비스를 위한 RAG

AI 에이전트 프레임워크는 알지만, 원리 이해와 실무 적용이 어렵죠? 실리콘 밸리에서 직접 겪은 노하우로 핵심 원리부터 실전 활용까지 알려드립니다.

현직 카카오 면접관과 함께 만든 Redis 강의입니다. String부터 Sorted Set까지 자료구조 실습, 센티널·클러스터 구성까지 다뤄 면접과 실무에서 통하는 설계 근거를 만들어 드려요.

“쿠버네티스를 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막한 문제”를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 금융 인프라를 운영하며 직접 겪은 실무 경험을 바탕으로, 단순 이론이 아닌 실제 구축과 운영 흐름을 따라가며 이해하도록 구성했습니다. Docker와의 관계, YAML, Pod, Deployment, Service까지 이어지는 학습 과정을 통해 학습자는 쿠버네티스를 ‘개념’이 아닌 ‘사용 가능한 기술’로 체득하게 됩니다.

단순 CRUD 수준의 데이터베이스 사용을 넘어, AI 시대에 필요한 PostgreSQL 활용 역량을 실무 관점에서 익힐 수 있는 강의입니다. 실리콘밸리 AI 개발 경험을 바탕으로 JSON, 인덱스, 트랜잭션, pgvector까지 실제 서비스에서 어떻게 설계하고 활용하는지 단계적으로 학습하며, 복잡한 데이터 구조와 성능 문제를 해결하는 방법을 익힐 수 있습니다.

이 강의는 Docker를 단순한 도구 사용법으로 끝내지 않고, 실제 실무에서 마주하게 되는 고민과 문제를 해결하는 관점에서 풀어낸 강의입니다. 개발 환경과 운영 환경의 차이로 인해 발생하는 예측 불가능한 오류, 이미지와 컨테이너 개념이 막연해서 생기는 설정 실수, 그리고 “어디까지 알아야 실무에서 통하는가”에 대한 불안감까지 — 현업에서 금융 인프라를 운영하며 직접 겪었던 경험을 바탕으로 설명합니다. 단순히 명령어를 나열하는 것이 아니라, 왜 이런 구조가 필요한지, 어떤 방식으로 이미지를 설계해야 유지보수가 쉬워지는지, 컨테이너를 어떻게 다뤄야 안정적인 서비스 운영이 가능한지를 실제 사례 중심으로 다룹니다. 특히 이론보다는 실습 비중을 높여, 수강생이 눈으로 이해하고 손으로 익히며 Docker를 “쓸 줄 아는 수준”이 아니라 “운영 관점에서 이해하는 수준”까지 끌어올리는 데 초점을 맞췄습니다. Docker를 처음 접하는 분, 사용은 해봤지만 개념이 정리되지 않은 분, 그리고 인프라 감각을 한 단계 올리고 싶은 개발자에게 실질적인 기준과 방향을 제시하는 강의입니다.

Spring Boot 3.x + Kotlin으로 Kafka 클러스터를 구축하고, PostgreSQL CDC와 Debezium Connect, Apache Avro 스키마를 활용하여 실시간 이벤트 스트리밍이 가능한 확장 가능한 주문 처리 시스템을 개발합니다.

이 강의에서는 가상 결제서버를 통해서 코틀린을 마스터 할 수 있는 강의 입니다.

대규모 MSA(Microservice Architecture) 환경에서 성능을 극대화하는 RPC 통신 기법을 다룹니다. 단순한 gRPC 실습을 넘어, 수백 개의 마이크로서비스가 동시에 동작하는 실제 운영 환경에서 안정적이고 효율적인 서비스 간 통신을 구현하는 방법을 배웁니다. Golang을 기반으로 Protocol Buffers(proto) 문법 작성, 자동 코드 생성 및 서비스 구현, gRPC의 구조와 기존 RPC 대비 장점, 그리고 성능 최적화 전략까지 실무 중심으로 다룹니다. 비전공자나 서버 개발 입문자도 쉽게 이해할 수 있도록, RPC의 개념부터 gRPC의 내부 동작 원리까지 단계적으로 설명하여 실제 서비스에 바로 적용할 수 있는 실무형 역량을 갖추게 됩니다.

분산 NoSQL 데이터베이스 Cassandra의 기본 개념부터 실무 활용까지 체계적으로 학습합니다. 데이터 모델링, 쿼리 최적화, 클러스터 구성 등 실전 중심의 이론과 실습을 통해 대용량 데이터 처리 역량을 키웁니다. 데이터베이스 경험이 없어도 실리콘밸리 현업 개발자의 노하우를 바탕으로 Cassandra 전문가로 성장할 수 있습니다.

Swagger 문서를 수정하고, API 스펙을 맞추고, 프론트엔드와 반복적으로 커뮤니케이션하다 보면 “왜 같은 일을 계속 두 번 하고 있지?”라는 고민을 하게 됩니다. 저 역시 실무에서 비슷한 답답함을 많이 느꼈고, 그 과정에서 GraphQL을 깊게 사용하며 데이터 중심 설계 방식에 관심을 가지게 되었습니다. 이 강의에서는 단순한 GraphQL 문법이 아니라, 실제 서비스에서 어떤 문제를 해결하기 위해 등장했는지와 Resolver 구조, N+1 문제, Federation 같은 실무적인 고민들을 함께 다룹니다. 개발자 간의 커뮤니케이션 비용을 줄이고, 더 유연한 API 구조를 설계하는 흐름을 자연스럽게 익힐 수 있도록 구성했습니다.

수백만 건 이상의 데이터를 처리하는 배치 시스템을 운영하면서 느끼는 가장 큰 문제는 성능 저하와 장애 발생 시 복구의 어려움입니다. 단순 반복문이나 잘못된 설계로는 이러한 문제를 해결할 수 없습니다. 이 강의에서는 실제 서비스 환경에서 대용량 데이터를 안정적으로 처리해온 경험을 바탕으로, Spring Batch의 구조와 동작 원리를 이해하고 이를 활용해 성능과 안정성을 모두 잡는 설계 방법을 전달합니다. 단순한 기능 설명을 넘어 실무에서 바로 적용 가능한 배치 아키텍처를 통해 데이터 처리에 대한 근본적인 해결 능력을 키울 수 있도록 돕습니다.

트래픽이 증가할수록 응답이 느려지고, 스레드 풀이 빠르게 고갈되며, 외부 API 호출이 많아질수록 병목이 심해지는 환경에서 근본적인 해결 방법을 찾고 싶은 개발자를 위한 강의입니다. 단순히 서버를 확장하는 방식이 아니라, 구조 자체를 바꾸는 관점에서 문제를 바라보도록 돕습니다. 이 강의를 통해 먼저 전통적인 Spring MVC의 Thread per Request 모델이 어떤 한계를 가지는지 이해하게 됩니다. 왜 CPU는 남아 있는데도 처리량이 올라가지 않는지, 블로킹 I/O가 실제로 어떤 방식으로 시스템 자원을 점유하는지를 코드 레벨에서 확인합니다. 그 다음으로 Reactive Streams의 개념과 표준 스펙을 배우고, Reactor의 Mono와 Flux를 활용해 데이터 스트림을 다루는 방법을 익힙니다. 단순한 사용법이 아니라, 데이터 흐름이 어떻게 시작되고, 어떻게 소비되며, 처리량은 어떻게 조절되는지까지 실습을 통해 체득합니다. 특히 Back Pressure를 활용해 OOM이나 과부하를 방지하는 설계 방식도 직접 구현해 봅니다. 또한 Spring WebFlux의 이벤트 루프 기반 처리 구조를 이해하고, Non-Blocking I/O가 실제 요청 처리 과정에서 어떻게 동작하는지 비교 실습을 진행합니다. MVC와 WebFlux를 나란히 두고 구조적 차이를 확인하며, 언제 Reactive를 선택해야 하는지에 대한 판단 기준도 함께 정리합니다. 단순히 “비동기를 배운다”는 수준에서 끝나지 않습니다. 적은 스레드로 더 많은 요청을 처리하는 방법, 외부 API 의존성이 높은 환경에서 안정적인 흐름을 유지하는 방법, 그리고 고동시성 환경에서 처리량을 확보하는 설계 감각을 배우게 됩니다.

이 강의는 NGINX를 단순히 설정하는 법이 아니라, 왜 이런 구조와 설정이 필요한지를 이해하지 못해 면접과 실무에서 막히는 문제를 해결하는 데 초점을 둡니다. 실제 네이버·카카오·토스 면접관으로 활동하며 수많은 지원자를 평가해온 경험을 바탕으로, NGINX를 성능·확장성·운영 관점에서 어떻게 설명하고 활용해야 하는지를 실습과 함께 풀어냅니다. 암기한 설정값이 아니라, 트래픽 흐름과 문제 추적이 가능한 사고방식을 갖추도록 돕는 것이 이 강의의 핵심입니다.

이 강의는 개발자 취업 준비 과정에서 많은 분들이 겪는 “CS와 자료구조를 공부했지만 면접에서는 말이 막히는 문제”를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 네이버, 카카오, 토스 등에서 실제 면접을 진행하며 느낀 점은 대부분의 지원자들이 개념을 외우고는 있지만, 왜 그 개념이 필요한지, 실제 상황에서 어떻게 활용되는지는 설명하지 못한다는 것이었습니다. 이 강의는 단순 암기가 아닌, 면접관의 질문 의도를 이해하고 같은 질문에도 더 설득력 있게 답변하는 방법을 알려줍니다. OSI 7계층, 자료구조, 코딩 테스트 모두 왜 알아야 하는지, 언제 쓰이는지, 그리고 면접에서 어떻게 말해야 좋은 평가를 받는지를 중심으로 다룹니다. 면접에서 남들과 비슷한 답을 하는 사람이 아니라, 이해한 내용을 자신의 언어로 설명할 수 있는 개발자가 되기 위한 강의입니다.

대부분의 개발자는 데이터 처리를 이야기할 때 여전히 Batch와 CronJob에 머물러 있습니다. 하지만 실제 서비스 환경에서는 데이터가 끊임없이 생성되고, 그 흐름을 즉시 처리하지 못하면 지연·병목·정합성 문제로 이어집니다. 저 역시 대규모 트래픽 환경에서 실시간 추천, 상태 동기화, 이벤트 지연 문제를 직접 겪으며 “이걸 배치로 처리하는 게 맞나?”라는 고민을 수없이 했습니다. 이 강의는 바로 그 질문에서 출발합니다. Apache Flink를 활용해 데이터가 흘러가는 순간에 연산하고, 상태를 안전하게 관리하며, Event Time 기반으로 정확한 결과를 만들어내는 방법을 실무 관점에서 풀어냅니다. 단순한 이론 설명이 아니라, 실제 소스 코드와 구조를 통해 실시간 스트림 처리 시스템이 어떻게 설계되고 운영되는지를 경험할 수 있습니다. 실시간 처리가 막연하게 느껴졌던 분들, 메시징 이후의 세계가 궁금했던 분들께 이 강의는 분명한 방향을 제시해줄 것입니다.

백엔드 개발을 하다 보면 어느 순간 이런 고민을 하게 됩니다. 서비스가 늘어나고 트래픽이 증가하면서 단순한 REST 통신과 CRUD 구조만으로는 한계가 느껴지는 순간 말이죠. 저 역시 실무에서 동일한 문제를 겪었고, 성능과 구조 복잡성 사이에서 많은 시행착오를 거쳤습니다. 그 과정에서 선택한 해답이 바로 NATS였습니다. 단일 바이너리 기반의 단순한 구성, 마이크로초 단위의 초저지연 성능, 그리고 Pub/Sub부터 Queue Group, JetStream까지 실무에 꼭 필요한 기능을 과하지 않게 제공한다는 점은 실제 서비스 환경에서 매우 현실적인 선택이었습니다. 이 강의는 NATS의 기능을 나열하는 강의가 아닙니다. 제가 실무에서 마주했던 문제를 기준으로, 어떤 상황에서 왜 NATS를 선택했고 어떻게 구조를 설계했는지를 코드와 흐름으로 설명합니다. 메시징 시스템이 처음인 분부터, 취업을 준비하는 백엔드 개발자, 그리고 더 나은 아키텍처를 고민하는 시니어 개발자까지 모두가 분산 시스템을 이해하고 한 단계 성장할 수 있도록 돕는 강의입니다.

이 강의는 마이크로서비스 아키텍처와 분산 환경을 단순한 기술 나열이 아닌, 실제 실무와 면접에서 요구되는 ‘설계 관점’으로 풀어냅니다. 모놀리식과 MSA의 차이에서 출발해 점진적인 전환 전략, 모듈화된 모놀리식, 클린 아키텍처와 헥사고날 아키텍처까지 단계적으로 다루며, 각 선택이 왜 필요한지와 그에 따른 트레이드오프를 명확히 설명합니다. 또한 실습을 통해 구조의 의도를 직접 확인하고, 분산 환경에서 필연적으로 마주하는 데이터 일관성, 트랜잭션, 서비스 간 통신, 장애 대응과 같은 핵심 문제를 현실적인 시나리오로 학습할 수 있습니다. 카카오 면접관의 실제 질문과 관점을 바탕으로 구성된 이 강의는 단순한 지식 습득을 넘어, 분산 시스템을 바라보는 사고방식 자체를 한 단계 끌어올리는 것을 목표로 합니다.

MySQL의 기초적인 활용법부터 실제 서비스 환경에서 요구되는 고급 기술까지 단계적으로 학습합니다. 또한 다양한 사례와 실무 데이터를 기반으로 한 데이터 모델링 기법, Foreign Key 설계의 실효성 검토, Google Calendar 스키마 DDL 분석, 현대적 DDL 설계 원칙 등 폭넓은 주제를 다루며, MySQL을 단순한 데이터베이스를 넘어 시스템의 핵심 구성 요소로 활용하는 방법을 심도 있게 익힐 수 있는 강의입니다.

분산 환경에서 데이터 일관성을 유지하기 위한 SAGA 트랜잭션 관리 기법을 실습 중심으로 학습합니다. Spring Boot와 Docker를 활용해 3개의 마이크로서비스를 구성하고, Orchestration과 Choreography 두 가지 패턴을 Kafka와 MySQL로 구현합니다. 이 강의를 통해 분산 트랜잭션의 동작 원리, 보상 트랜잭션 설계, 장애 복구 처리 등 실무에서 바로 활용 가능한 핵심 개념을 익힐 수 있습니다.

마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서 필수적인 Observability 구축 과정을 기초부터 실전까지 학습합니다. OpenTelemetry를 활용한 표준화된 데이터 수집, Grafana Tempo를 통한 트레이스 저장 및 검색, TraceQL을 활용한 시각화를 단계별 실습으로 익힙니다. 분산 트레이싱을 통해 서비스 흐름을 추적하고, 병목 지점을 파악하며, 장애 원인을 분석하는 과정을 학습 하실 수 있습니다.

AI 리터러시는 'AI를 기술자가 아닌 일반 사용자도 실무와 일상에 효과적으로 활용할 수 있는 능력', 그리고 'AI를 비판적으로 평가하는 역량'을 말합니다. AI를 잘 '활용'하기 위한 핵심 지식인 프롬프트 엔지니어링 → 보안 이해 → 확장 → 자동화 → 언어모델 구조까지, 비전공자도 이해할 수 있도록 설계된 실용 중심의 리터러시 강의입니다.

트랜스포머 기반 LLM 아키텍처와 GPU 활용 전략을 이해하고, vLLM을 활용한 실제 서빙 과정까지 직접 실습합니다. AI 시스템 파이프라인 구축부터 모니터링, 멀티 GPU 활용까지 실무 흐름 전체를 다루며, 복잡한 수식 없이 그림과 실습 중심으로 직관적으로 이해할 수 있도록 구성한 강의입니다.

인간 사고 증폭을 위한 인간-AI 협업의 새 프레임 인간의 능력을 최대한 증폭시키기 위해 AI는 어떻게 활용해야 하는가?창의성의 새로운 판 위에서 인간–AI 협업은 어떤 기준으로 실행되어야 하는가? 그리고 직무와 워크플로우는 어떻게 설계해야 하는가? 이 과정은 이러한 질문에 답할 수 있는 새로운 틀과 실행 전략을 제시한다.

AI가 PPT를 만드는 '원리'부터 배워 어떤 툴이든 장악하는 강의. 제미나이·감마·클로드로 자료조사부터 완성까지, PPT 한 부를 30분 안에 끝냅니다.

수백 번의 초청강연, 1만 명 이상 수강생을 만족시킨 강사가 직접 전해주는 직장인 & 공무원에게 딱 맞는, AI 활용 방법을 소개합니다.

AI가 PPT를 '대신' 만들어주는 시대는 이미 끝났습니다. 이제 중요한 건 “AI를 얼마나 잘 쓰느냐”가 아니라 “AI와 함께 어떻게 사고하고 구조를 설계하느냐”입니다. Claude와 Gemini를 단순히 나열하는 강의가 아닙니다. 내일 바로 써먹을 수 있는 실전 PPT 제작 워크플로우를 통해 보고서 작성 시간을 획기적으로 줄이고, 더 중요한 ‘생각하는 일’에 집중할 수 있도록 도와드립니다. 주간보고 PPT에 바로 적용 가능한 실전 중심 커리큘럼으로, PPT 제작 시간을 단축하는 것을 넘어 나만의 AI 기반 업무 시스템을 완성해보세요. Point 1. AI 협업 구조 설계, 역할을 나누면 속도가 달라진다 - Claude는 분석·추론·초안 작성, Gemini는 시각화와 슬라이드 생성으로 역할 분업 - AI 도구를 단순 활용이 아닌 ‘업무 파트너’로 활용하는 구조 설계 - 반복 작업은 줄이고, 사고와 판단에 집중하는 업무 방식 전환 Point 2. R-S-D-P 파이프라인으로 PPT 제작 시간을 획기적으로 단축 - Research → Structure → Draft → Polish의 4단계 제작 프로세스 체화 - 보고서와 제안서 제작 흐름을 표준화하여 작업 속도 향상 - 기존 대비 70% 이상 시간을 줄이는 실무형 PPT 제작 방법 학습 Point 3. 나만의 AI 자동화 시스템 구축으로 반복 업무를 구조화 - Claude Project와 Gemini Gems를 활용한 개인화 AI 환경 구축 - 회사 톤앤매너와 템플릿을 학습시킨 ‘나만의 AI 비서’ 설계 - 주간/월간 보고서를 자동화하여 지속적으로 활용 가능한 업무 시스템 완성

어려운 AI를 비유 하나로 끝까지?! 단어가 아닌 원리로 이해하는, AI 원론 첫걸음.

SpringAI를 사용해 ChatGPT API를 간편하게 연동하고 프롬포트 앤지니어링을 통해 AI 서버를 개발하는 방법을 배웁니다!!

보고서를 쓸 때마다 막막하지 않으신가요? 무엇을 써야 할지 몰라 시간을 허비하고, 논리가 정리되지 않아 몇 번이고 수정하며, 결국 마감 직전에 겨우 완성하는 경험. 많은 직장인과 학생들이 반복하는 일상입니다. ChatGPT를 사용해보았지만, 단순히 문장을 대신 써주는 수준에 그쳐 “그럴듯한 글”은 나와도 “성과를 만드는 보고서”는 완성되지 않습니다. 이 강의는 다릅니다. ChatGPT를 업무 대행 도구가 아니라, 당신의 기획력을 증폭시키는 전략 파트너로 활용하는 방법을 알려드립니다. ✔ 문제 정의를 명확하게 구조화하는 법 ✔ 논리 흐름을 설계하는 프레임워크 적용법 ✔ 데이터를 근거로 설득력을 강화하는 방법 ✔ 성과 중심 보고서로 업그레이드하는 전략 강의를 듣는 동안 실제로 자신의 업무 보고서 하나를 완성하게 되며, 단순 이론이 아닌 즉시 결과로 이어지는 실전 경험을 제공합니다. 또한 최신 기능인 Canvas와 파일 업로드 분석 기능까지 활용하여, 빠르게 진화하는 생성형 AI 환경에서도 뒤처지지 않는 AI 리터러시를 갖출 수 있도록 돕습니다. 이 강의를 수강한 후, 보고서 작성 시간은 줄어들고, 논리는 더 단단해지며, 성과는 더 선명해집니다. 보고서가 더 이상 부담이 아닌, 당신의 역량을 증명하는 무기가 되는 순간을 경험해보세요.

Swagger 문서를 수정하고, API 스펙을 맞추고, 프론트엔드와 반복적으로 커뮤니케이션하다 보면 “왜 같은 일을 계속 두 번 하고 있지?”라는 고민을 하게 됩니다. 저 역시 실무에서 비슷한 답답함을 많이 느꼈고, 그 과정에서 GraphQL을 깊게 사용하며 데이터 중심 설계 방식에 관심을 가지게 되었습니다. 이 강의에서는 단순한 GraphQL 문법이 아니라, 실제 서비스에서 어떤 문제를 해결하기 위해 등장했는지와 Resolver 구조, N+1 문제, Federation 같은 실무적인 고민들을 함께 다룹니다. 개발자 간의 커뮤니케이션 비용을 줄이고, 더 유연한 API 구조를 설계하는 흐름을 자연스럽게 익힐 수 있도록 구성했습니다.

ChatGPT를 이용한 웹사이트 크롤링 방법을 학습할 수 있는 강의입니다. ChatGPT가 만들 변화된 미래를 미리 경험해보세요.

AI를 활용해 초보자도 빠르게 PDF 템플릿과 노션 템플릿을 제작하고, Etsy·Gumroad·노션 마켓플레이스 등에서 실제 판매하여 자동 수익을 만드는 방법을 배우는 실전형 강의입니다. 시장 조사부터 제작, 상세페이지 구성, 업로드, 판매 전략까지 한 번에 익힐 수 있습니다.

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ChatGPT를 이용해서 다양한 퀀트투자 전략을 만드는 법을 학습할 수 있는 강의입니다. ChatGPT를 이용해서 나만의 퀀트 투자 전략을 만들어 보세요.

2024년 가장 최신의 정보로 기획한 ChatGPT 강의입니다. 대기업, 금융권 현장 강의내용을 토대로 실무에 입각한 3.5, 4.0 프롬프트 실습, 그리고 다양한 생성형 AI 툴 활용까지 담았습니다.

[맥킨지 출신 김재성의 문제해결 즉문즉답 : 당신의 문제를 함께 해결해 드립니다] 필수! 선 수강 강의 : 맥킨지 출신 김재성의 AI로 앞서가는 문제 해결력 & 리서치 특강 https://inf.run/LmvrD '이론만 있는 강의는 가라!' 실제 실전 문제를 그 자리에서 즉시 함께 해결하는 마법의 솔루션 비디오! 맥킨지 출신이자, AI 전문가 김재성 님이 직접 한 분 한 분과 만나 1:1로 즉문 즉답 하는 형태로 당신의 문제를 구조화 하고 해결해 드리는 비디오 영상입니다. 진로나 사소한 고민부터, 세계를 뒤흔드는 AI와 산업 전반에 대한 개선 방향성과 같은 초 거대한 이야기까지! 비디오 1편씩 단 건으로 구매가 가능한 형태로 업로드 됩니다. 유료 결제 수강생 대상 분기 별로 특정 인원을 추첨하여 실제 참여하실 수 있는 기회도 제공합니다! (김재성 님의 강의를 모두 다양하게 수강할 수록 당첨 확률 Up!) [컨셉] 한 분과 만나 1:1로 즉문 즉답 하는 형식이며, 산업 전문가와 전략 전문가가 만나서 함께 정답에 접근해 간다는 컨셉입니다. 실제 참여하신 분들의 만족도도 굉장히 높았습니다. (소감에서 보고 들으실 수 있어요!) 이 시리즈 영상의 핵심은 전략 전문가이신 김재성님이 미리 주제를 건네 받지 않지만 전략 관점으로 서로 질문과 답을 해가며 정답에 가까워 진다는 것에 있습니다. 감과 경험에 의존하지 않고 전략과 구조화를 기반으로 "이게 되네요?" ㅎㅎㅎ 라는 반응이 절로 나오게 되는 마법의 솔루션을 경험하세요! 무료 버전(~10분)은 모두에게 공개되고, 풀 버전은 인프런 강의 수강생 또는 유튜브 채널 [김재성의 문제 해결] '프리미엄 멤버십' 가입자들에게 공개 될 예정입니다. 참여를 원하시는 분은 jaesung_kim@jcurvepartners.ai 로 [커피챗 신청] 이라는 제목으로 메일을 보내주세요 메일에는 이름, 나이, 연락처(휴대폰번호) 직업 및 연차(학생도 무관합니다), 신청하는 이유를 상세히 적어주시고 김재성 님이 강의하시는 인프런 강의 수강 캡쳐 화면을 첨부하여 전달 주시면 당첨 시, 연락을 드립니다. (당첨되지 않으신 분의 개인정보는 3개월 뒤 즉시 폐기합니다) 영상 출연 시, 가명은 회사명을 밝히지 않는 것은 가능하나 얼굴 모자이크, 음성변조 등의 가공을 원하실 경우 출연이 불가합니다. 영상 촬영 동의 시, 영상이 재가공되어 인프런 및 김재성의 유튜브 채널에 활용되는 것에 동의 한 것으로 간주됩니다.

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이 과정은 기계·금속 가공 산업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 실무 전략을 다룹니다. CNC, 용접, 절단 등 주요 공정 데이터를 분석하고, 불량률 감소·예지보전·작업자 안전 관리까지 AI 기술이 어떻게 적용되는지 실제 사례와 함께 설명합니다. 학습자는 중소기업부터 대기업까지 현장에서 바로 활용할 수 있는 AI 기반 가공 최적화 방법을 이해하고, 글로벌 경쟁 속에서 제조 혁신을 실현할 수 있는 인사이트를 얻게 됩니다.

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