AI Agent·LLM을 위한 Decision AI 실전: Laya 판단 모델과 Human-in-the-Loop

사라지던 대화가 다시 쓸 수 있는 자산이 되는 과정을 직접 경험합니다. Hermes와 Wiki로, 판단과 근거가 남는 업무 시스템을 만들어보세요!

기초를 떼도 실무 적용은 막막하시죠? 제 현업 노하우로 복잡한 RAG와 에이전트 설계를 완성해 드립니다.

본 과정은 일반 사무직 재직자가 생성형 AI를 단순한 도구가 아닌 업무 파트너로 활용할 수 있도록 설계된 실무 중심의 기초 과정입니다. AI의 작동 원리와 한계에 대한 정확한 이해를 바탕으로 보안·저작권을 준수하며 안전하게 활용하는 능력을 기르는 데 목적이 있습니다. 프롬프트 설계의 핵심 원리부터 기획, 보고서, 이메일, 회의록 등 텍스트 기반 업무의 효율화, 엑셀 데이터 분석과 이미지·PDF 문서 활용까지 단계적으로 학습하여 반복 업무 시간을 획기적으로 단축하고 1인 다역의 실무 역량을 확보하도록 돕습니다. 개인 차원의 활용을 넘어 팀 단위 업무 템플릿과 표준을 구축하는 방법까지 다루어, 수강 종료 후 즉시 현업에 적용 가능한 업무 자동화 자산을 보유하고 조직 전체의 생산성 향상으로 이어지도록 구성된 실천 중심의 교육 과정입니다.

채팅에 최적화된 LLM으로 분류, 라우팅, 가드레일을 넣으면 문자열이 돌아오고, 그 문자열을 다시 파싱해야 합니다. 환각과 타입 이탈, 수 초의 지연, 출력 토큰 비용이 같이 옵니다. 이 강의는 TypeSafe의 첫 System One 모델 Jev를 기준으로, 상태(state)를 넣으면 스키마 안의 타입 있는 결정과 캘리브레이션된 확률이 나오는 구조를 따라갑니다. 모델은 문자열 생성을 하지 않습니다. 병렬 샘플링과 RLCD(Reinforcement Learning for Calibrated Decisions)가 왜 그 결정을 빠르게 만드는지, Choice · Score · Noul을 한 요청에 어떻게 섞는지, 그리고 구조로 떨어지는 판단은 Jev에 두고 열린 서술은 LLM에 두는 하이브리드까지 개념과 코드로 정리합니다.

내가 자는 동안에도 스스로 개선하는 서비스를 만들어봅시다! Codex를 이용한 루프 엔지니어링으로 24시간 돌아가는 바이브코딩 시스템을 만드는 방법을 단계별로 차근차근 학습합니다.

5계층 하네스 아키텍처와 4가지 워크플로우 레이어를 통해 AI 에이전트를 결정론적으로 통제하고,확장 가능한 프로젝트 구조를 실무에 즉시 적용합니다. (Claude code 기준이지만 다른 AI 툴에도 동일한 원리가 적용됩니다.)

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필수적인 ‘AI 학습 데이터 구축’ 전 과정을 학습하는 과정입니다. 학습자는 단순히 이론적인 지식에 머무르지 않고, 실제 실무에서 요구되는 데이터 구축 프로세스를 단계별로 경험하게 됩니다. 구체적으로 AI 학습 데이터의 기획 → 획득 → 저장 → 정제 → 라벨링 → 가명정보 결합 및 변환에 이르는 전 과정을 실습 중심으로 다루어, 현업에서 바로 적용 가능한 실무 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한 데이터의 품질 관리와 보안 이슈, 개인정보 비식별화 처리, 데이터셋 최적화와 같은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 데이터 관리 역량을 체계적으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 학습자는 단순한 데이터 수집자가 아닌, AI 프로젝트를 주도적으로 기획하고 실행할 수 있는 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다. 👉 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델 성능을 좌우하는 양질의 학습 데이터 구축법을 이해하고, 이를 실무 환경에 효과적으로 적용할 수 있는 실질적인 역량을 확보하게 될 것입니다.

본 과정은 Spring AI·Spring Boot를 기반으로 GPT, Gemini, LLaMA(로컬) 를 전략적으로 조합해 Multi-LLM 아키텍처와 오케스트레이션 중심 Agent 시스템(Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) 을 설계·구현하는 고급 과정입니다. 단일 LLM 호출을 넘어 Agentic Workflow Pattern(Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) 과 Multi-Agent 구조를 적용하고, Tool·ToolRegistry로 RAG·외부 API/DB 등 실행 레이어를 분리하며, DAG 엔진·YAML 선언적 워크플로·로딩 직후 검증(Validated DSL) 으로 확장 가능하고 안정적이며, 품질이 지속 개선되는 AI 시스템을 구현하는 흐름을 다룹니다. 또한 Circuit Breaker, Reactive Stream, Redis 모니터링, 병렬 처리, 반복 평가 루프까지 포함하며, Thymeleaf(SSR) 실습에 React·REST로 프론트/백을 나누고 MCP로 툴·에이전트 런타임을 표준 프로토콜로 연동하는 확장을 더해 실제 운영 환경 수준의 AI 아키텍처 설계 역량을 갖추도록 합니다. 최종 목표는 단일 API 연동·프롬프트 수준에 머무는 단순한 AI 이용자가 아니라, Multi-LLM·에이전트·워크플로·선언·검증을 하나의 실행 아키텍처로 설명·절충할 수 있는, AI 시스템을 설계할 수 있는 개발자로 성장하는 것입니다.

AI를 제대로 활용할 줄 아는 사람만 수익을 창출할 수 있는 이기적인 시대. AI 코딩 에이전트에게 '제대로' 일을 시키기 위해 반드시 알아야 할 수익형 웹 개발 기본 개념 & 현실적인 가이드 코딩 한 줄 치지 않고 코딩할 수 있는 마인드셋부터 0원으로 프로덕트를 만드는 현실적인 방법, 실질적인 사업자 설립과 세금 처리에 대한 내용까지. 실제 현장에서 쌓은 인사이트가 담긴 AI 수익형 웹 프로그래밍 가이드입니다.

Unity 개발자를 위한 Claude Code 실전 입문 강의! Claude Code 설치부터 Unity MCP 연동, CLAUDE.md를 활용한 프로젝트 규약 관리, Custom Slash Commands와 협업 워크플로우까지! 실무에서 활용하는 방법을 모두 알려드립니다. 마지막에는 뱀서 스타일 게임을 처음부터 완성하며 Claude Code를 Unity 프로젝트에 효과적으로 적용하는 실전 경험을 쌓을 수 있습니다.

단순 튜토리얼만으론 실무 적용이 어렵죠. 제 현업 노하우를 담아 복잡한 상태 관리와 멀티 에이전트 설계법을 확실히 전수해 드립니다.

: "환경 구축부터 7가지 실무 프로젝트까지, 데이터 도메인을 넘나드는 딥러닝 풀스택 여정 (총 35강)" 단순히 예제 코드를 따라 하는 수준을 넘어, 실제 현업에서 다루는 다양한 형태의 데이터를 딥러닝으로 요리하는 법을 배웁니다. CPU/GPU 개발 환경 구축부터 시작하여 분리수거 분류(이미지), 주가 예측(시계열), 심전도 이상탐지(AE), 애니메이션화(GAN), 의료 영상 분할(U-Net), 사운드 분류(오디오)까지! 딥러닝의 핵심 알고리즘들을 실전 프로젝트를 통해 체계적으로 정복합니다.

JEV가 무엇인지부터 쉽게 배워요. TypeSafe AI Playground에서 판단 결과를 확인하고, 클로드코드에 말로 요청해 문장에 맞는 이모지를 추천하는 맥 앱을 만드는 과정을 따라갑니다. 가입·API 키 연결·GitHub 코드 공개까지, 5개 영상과 화면 캡처·복사할 프롬프트가 있는 학습자료로 함께 배웁니다.

AI는 딱 당신만큼만 훌륭합니다. AI 활용법 → 기초 핵심 지식 → 프로젝트 개발 3단계로 완성하는 완벽한 바이브 코딩. 바이브 코딩을 제대로 배워보고 싶은 분들을 위해, 어떤 AI를 사용하더라도 변하지 않는 핵심 개념들을 한 입 크기로 잘라 전달해 드립니다.

AI에게 '대충 짜줘' 하다가 실력이 제자리인가요? 본 강의는 LLM의 날림 생성을 원천 차단하는 가혹한 제약 시스템, 'Cocrates 하네스'의 원리와 사상을 해부합니다. AI의 편리함이라는 중력에 맞서, 모든 설계 맥락을 장악하고 지휘하는 ‘진짜 탑티어 아키텍트’로 초고속 성장하는 치트키 강의!

AI를 활용해 웹을 개발할 때 꼭 필요한 CS 지식을 가르치는 강의입니다. 서버, 데이터베이스, 배포의 원리를 모르면 바이브코딩은 어느 순간 반드시 막힙니다. 인터랙티브 교재로 필수 개념들을 빠르게 배우고, 누구나 바이브코딩으로도 웹을 완성할 수 있게 됩니다.

이 강의는 Threads 피드, Amazon 장바구니, Netflix 스트리밍 UI, Google Docs 협업 편집, Micro Frontend, Agentic UI, Observability 같은 실제 서비스 케이스를 통해 프론트엔드 시스템 디자인 사고방식을 훈련합니다.

Claude Code의 핵심 기능(MCP, Agents, Skills)을 활용해 키움증권 API 기반 주식 자동매매 시스템을 처음부터 끝까지 구축합니다. 초심자도 괜찮습니다. Claude Code를 지금 바로 시작해보세요 !

1. AI 자격증, AICE Associate를 취득하기 위한 파이썬 코딩 학습 2. 기초부터 응용까지 단계적인 파이썬 코딩 학습 3. AI 분야 석학 고려대학교 김중헌 교수의 강의

쏟아지는 기술 트렌드, 무엇이 진짜 중요한지 헷갈리시나요? 가트너, 마이크로소프트 등 글로벌 리포트를 분석하여 2026년을 관통할 10가지 핵심 기술(다중 에이전트, 피지컬 AI, AI 보안 등)을 알기 쉽게 정리해 드립니다.