실전 LangChain Agent : 중급자를 위한 AI 에이전트 워크플로우와 서비스 구축

최근 인공지능 분야의 놀라운 성과는 모두 강화 학습 분야에서 발표되고 있습니다. 로봇, 자율 주행 기술, 인간을 닮은 기계 등 진정한 인공 지능 기술의 혁신을 이루어 내고 있는 강화 학습 기술을 초보자의 시선으로 알기 쉽게 기초에서 고급 수준까지 다루었습니다.

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본 강의는 추천시스템의 기본개념부터 딥러닝 적용원리까지 다룹니다. 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 추천 시스템 등 다양한 추천 알고리즘을 배우며 추천 서비스 개발을 위한 실무역량을 키워보세요!

시간은 끊임없이 흐르고, 데이터는 계속 쌓입니다. 이 역동적인 세계에서 시계열 데이터는 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 변동성부터 기후 변화의 미묘한 신호에 이르기까지, 시계열 데이터는 이 모든 것을 담고 있습니다. 이제 이 강력한 데이터를 파이썬과 딥러닝의 힘을 이용하여 해석하고 활용하는 방법을 배워보세요!

데이터의 바다에서 길을 찾고, 인공지능의 미래를 탐험하세요. 이 강의는 빅데이터와 인공지능(AI)이라는 두 개의 거대한 테크놀로지의 흐름을 탐구하고, 이들이 어떻게 우리의 삶과 업무에 혁신을 가져오고 있는지를 살펴봅니다.

딥러닝을 활용한 생성모델 AI 모델의 작동 원리를 이해하고 실습을 통해 활용 방법을 습득합니다.

이론은 알지만 실무 데이터 적용에 막막하셨나요? 제 현업 노하우를 담아 복잡한 이상거래를 코드로 직접 해결하는 실전 기술을 전수해 드립니다.

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기초는 알지만 실무 적용이 막막하신가요? 현업 경험을 녹여 복잡한 LLM 구조를 명쾌하게 풀어드립니다.

머신러닝 및 딥러닝 전반에 대한 개요와 기본 도구 사용 방법, 그리고 학습에 필요한 파이썬 언어 지식을 단기간에 습득할 수 있습니다.

직관적이고 파이써닉한 파이토치(Pytorch)를 통해 딥러닝 모델을 직접 구축하는 방법을 학습해 봅니다. 최신 Pytorch version 을 반영하였습니다.

데이터의 세계로 첫발을 내딛고 싶으신가요? AI의 핵심 기술인 머신러닝과 딥러닝을 파이썬과 함께 배워보세요. 이 강의는 머신러닝과 딥러닝의 기초부터 실제 응용까지, 단계별로 친절하게 안내합니다. 전통적인 머신러닝과 딥러닝은 많은 부분에서 동일한 원리와 기술 체계에 기반하고 있습니다. 따라서 본 강의에서는 두 가지를 별도의 과목으로 분리하지 않고 하나의 연결된 과정으로 구성하여 입문자가 머신러닝 전반에 걸친 이해도를 높일 수 있도록 하였습니다.

코딩이 처음이신가요, 아니면 코딩 기술을 한 단계 업그레이드하고 싶으신가요? 파이썬, 그 강력하고 유연한 언어로 여러분을 안내할 이 강의는 모든 수준의 학습자를 위해 설계되었습니다. "따라하기" 방식으로 진행되는 이 강의는, 여러분이 실제로 코드를 작성하고 실행하면서 학습할 수 있게 합니다. 이 강의를 통해 파이썬이 왜 가장 인기 있는 프로그래밍 언어인지 알게 될 것입니다. 인공지능부터 웹 개발까지 다양한 영역에서 무궁무진한 가능성을 보여주는 파이썬 언어의 습득은 개인의 잠재력을 크게 올릴 수 있는 기회가 될 것입니다.

웹 개발자라면 누구나 알고 있는 JavaScript, 이제 이 강력한 언어로 머신러닝의 세계를 탐험해보세요! 이 강의는 JavaScript와 함께 강력한 머신러닝 라이브러리인 Tensorflow.js를 활용하여 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 방법을 배웁니다. 웹 기반의 머신러닝 애플리케이션 개발에 필요한 모든 기술을 단계별로 안내합니다. 이 강좌를 통해 학습자는 머신러닝의 핵심 원리를 체계적으로 이해하게 됩니다. 더불어, 자바스크립트와 Tensorflow.js API를 활용한 딥러닝 모델의 개발 방법 및 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 전이 학습(Transfer Learning) 활용법과, 이 모든 지식이 브라우저 환경에서 상호작용적으로 적용되는 법을 배우게 됩니다.

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AI가 일상과 산업 전반에 빠르게 스며들면서, 이를 노리는 공격 기법 또한 함께 진화하고 있습니다. 이 강의는 생성형 AI와 LLM을 둘러싼 최신 보안 위협을 이해하고, AI를 활용해 보안 업무를 자동화하며, LLM 탈옥 공격과 방어까지 실습으로 경험하는 실전 중심 과정입니다.

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.

[이 강의가 해결하는 문제] - 아이디어는 있는데 직접 만들 수 없는 기획자의 한계 - "이렇게 만들어주세요" → 상상으로 판단하는 비효율적 의사결정 - 데이터 분석, API 검증 등 매번 개발팀에 요청하고 기다리는 병목 - AI 도구를 써봤지만 ChatGPT 질문-답변 수준에 머물러 있는 현실 [이 강의에서 배우는 것] 1. AI 시대 기획 프로세스 재설계 - 기존: 기획 → 디자인 → 개발 (순차 대기) - 전환: PRD 작성 → 프로토타입 생성 → 실물 보고 의사결정 → 확정 후 전달 - 문서로 설명하는 기획에서, 실물로 보여주는 기획으로 2. PM을 위한 AI 에이전트 설계 - Harness Engineering: AI에게 질문하는 것이 아니라 일하는 구조를 설계하는 것 - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — 각 레이어의 역할과 설계 원칙 - Agent Router: 요청 하나가 자동으로 최적의 에이전트에 배정되는 구조 - PGE 파이프라인: Planner → Generator → Evaluator, 대형 작업의 품질 관리 설계 3. 나만의 AI 팀 구축 - 기획/리서치, 프로덕트, 디자인, 개발, 마케팅 — 5개 칼럼 20+ 에이전트 - 1인 기획자가 전문가 팀을 운영하는 실제 워크플로우 - MCP로 외부 도구 연결 (Notion, Figma, Slack, 데이터 소스) - Skill로 반복 업무를 원커맨드 자동화 4. 부가 업무 자동화 실전 - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → 통합 대시보드 + 주간 인사이트 자동 생성 - 자사 API 직접 호출 → 시나리오 검증 → 품질 평가 리포트 - BigQuery 코호트 분석 → Aha Moment 가설 검증 - A/B 테스트, Notion 동기화, UI/UX 감사 자동화 --- 이런 분이 들으면 좋습니다 - 기획 프로세스의 대기 시간과 리뷰 사이클에 지친 PM/PO/서비스기획자 - AI를 업무 도구로 제대로 설계하고 싶은 분 - 데이터 기반 의사결정을 직접 하고 싶지만 분석팀 리소스가 부족한 분 - "터미널"에 겁먹지 않고 한 단계 넘어가고 싶은 비개발자 [선수 지식] - 없음. 설치부터 세팅까지 처음부터 안내합니다. - 코딩 경험 불필요. PM 관점의 설계와 활용에 집중합니다. [수강 후 변화] - PRD.md 하나로 동작하는 프로토타입을 직접 만들어 의사결정 속도를 높인다 - 나만의 AI 에이전트 팀을 설계하고 운영한다 - 데이터 분석, API 검증, 보고서 생성을 직접 자동화한다

만세력, 점성술, 자미두수, 성명학, MBTI를 통합한 사주 분석 AI 에이전트를 n8n 워크플로우와 Python 알고리즘으로 구축합니다. 13개의 전문 에이전트가 협업하여 상용 수준의 사주 리포트를 생성하는 실서비스 시스템을 처음부터 끝까지 완성합니다.

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.

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.

챗GPT로 어디까지 할 수 있니? 시리즈, 주식 자동매매 애플리케이션과 웹 투자 리포트 제작하기!

일머리 생기는 생성형 AI 실무력 장착 코스! 업무 자동화, 보안·윤리까지 싹 다 챙겨드립니다

비전공자를 위한 n8n 자동화의 핵심 원리와 워크플로우 설계 기초 n8n으로 구축하는 5단계 자동화: 주제 입력부터 영상 완성까지의 API 연결 실습 AI API(ChatGPT, ElevenLabs, Creatomate) 활용해 n8n에서 영상 자동 제작하는 법

코딩 지식 없이도 챗GPT를 활용해 주식과 암호화폐 자동매매 프로그램을 직접 구축하는 과정입니다. 데이터 수집부터 예측 모델 개발, 종목 추천 시스템, 실제 자동매매까지 전 과정을 실습하며 AI 활용 개발 능력과 금융 투자 지식을 동시에 습득합니다.

매일 2,500종목, 언제까지 직접 보실 건가요? 장 마감 후 급등주를 찾느라 네이버 증권을 뒤지고, 뉴스를 읽으며 호재인지 악재인지 판단하고, 외국인/기관 수급을 하나하나 확인하고, 차트를 열어서 패턴을 분석하고... 이걸 매일 반복하고 계시진 않나요? 저도 그랬습니다. 퇴근 후 2~3시간을 종목 분석에 쏟았고, 그래도 놓치는 종목이 더 많았습니다. 코스피+코스닥 합치면 2,500개가 넘는데, 사람이 매일 다 볼 수는 없으니까요. --- 그래서 시스템을 만들었습니다 매일 장 마감 후 자동으로 2,500종목을 분석하는 시스템을 만들었습니다. - 시세, 수급, 뉴스를 자동으로 수집하고 - AI(Gemini)가 뉴스를 읽고 호재/악재를 판별하고 - 6개 팩터로 15점 만점 점수를 매기고 - 기준을 통과한 종목만 골라서 진입가/손절가/익절가까지 계산하고 - 텔레그램으로 알림을 보내줍니다 저는 퇴근 후 폰만 확인하면 됩니다. 여기에 매주 토요일이면 시스템이 스스로 지난주 성과를 분석해서 손절선, 익절선, 보유기간을 자동으로 조정합니다. 시스템이 알아서 학습하고 개선되는 구조입니다. --- 근데 저는 개발자가 아닙니다 이 시스템의 코드를 제가 직접 쓴 건 아닙니다. 전부 AI한테 말로 시켰습니다. "오늘 5% 이상 오른 종목 중에서 거래대금 500억 넘는 것만 추려줘" "이 뉴스 3개를 Gemini한테 보내서 호재인지 판단하게 만들어줘" "매일 오후 4시에 자동으로 실행되게 스케줄러 만들어줘" 이렇게 말하면 AI(Claude)가 코드를 만들어줍니다. 이게 바이브 코딩입니다. --- 이 강의에서 똑같은 시스템을 만듭니다 58강에 걸쳐, 제가 실제로 매일 사용하는 시스템을 처음부터 끝까지 같이 만듭니다. 데이터 수집부터 시작해서, AI 뉴스 분석, 스코어링 엔진, 시그널 생성, Flask API 서버, Next.js 웹 대시보드, 텔레그램 자동 알림, 그리고 자가 학습 시스템까지. Jupyter 노트북이 결과물이 아닙니다. 실제로 매일 돌아가는 웹 대시보드와 텔레그램 알림이 결과물입니다. 코딩을 몰라도 됩니다. 매 강의마다 Claude한테 어떻게 말해야 하는지 보여드리고, 여러분이 따라하면 같은 결과가 나옵니다. --- 이런 분께 추천합니다 - 매일 종목 분석할 시간이 부족한 직장인 투자자 - 자동화 시스템을 갖고 싶지만 코딩을 모르는 분 - 퀀트/시스템 트레이딩이 궁금한데 어디서 시작할지 모르는 분 - AI를 실전에 활용하는 방법이 궁금한 분 --- ⚠️ 이 강의는 투자 수익을 보장하지 않습니다. 주식 분석 도구를 직접 만들어보는 프로그래밍 강의입니다. 실제 투자 판단은 수강생 본인의 책임입니다.

HIPS : Human Intelligence Problem Solving, AI가 모든 것을 대체할 듯하지만 복잡한 문제를 재구성하고 통찰하는 능력은 고유한 인간의 몫입니다. AI를 능동적으로 활용하며, 인간 고유의 문제 해결 역량을 발휘하는 방법을 제시합니다.

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ChatGPT와 파이썬을 활용해 코인 매매 시그널을 무한히 자동 생성하고, 이를 백테스팅 및 검증하는 과정을 실습을 통해 직접 구현해볼 수 있어요. 또, AI가 자동 생성한 모든 전략들을 합쳐 하나의 전략으로 만들고, 이를 활용해 실제 매매에 적용하는 방법을 배울 수 있어요.

실시간 AI 에이전트, 회의 내용 요약, 그리고 통화 후 기능이 있는 AI 기반의 화상 회의 애플리케이션을 만들어요.

"데이터 분석 그 이상, 예측 모델의 설계부터 최적화까지 (총 29강)" 데이터 분석은 끝냈지만, 막상 모델을 만들려니 막막하신가요? 단순히 라이브러리를 호출하는 법을 넘어, 각 알고리즘의 작동 원리와 최적의 모델 검증 전략을 완벽히 내 것으로 만들어 드립니다.

[요즘 필요한 요즘지식] 1. AX, ChatGPT와 로봇 기술이 가져온 변화. 2. 블록버스터-코닥필름-노키아 공통점. 3. 요즘 AX 키워드 5가지. - 달러 패권 유지 OOOO코인. - 머스크 OOOO으로 정부운영비 절감. - 트럼프 OOOO 전략 비축. - 중국 OO유치원, 사교육 받는 OO. - 중국 OO팩토리, 노동자가 없으니 OO이 필요 없어졌다. 4. ChatGPT/Gemini/Grok - 앞서 학습한 내용으로 프롬프트 작성하여 결과 비교 - 클레이모션 인포그래픽으로 이미지 생성

AI, 드디어 몸을 갖다 - 로봇 시대, 나의 생존 전략은? 피지컬 AI는 단순한 로봇이 아닙니다. 인공지능, 로봇공학, 에너지 기술의 대융합이 만들어낸 경제 패러다임의 전복입니다. 본 과정은 피지컬 AI의 등장 배경부터 글로벌 빅테크의 전략, 하드웨어 주권, 그리고 로봇세, 기본소득, 글로벌 불평등 등 미래 사회 이슈까지, 다양한 관점으로 확인할 수 있습니다.