실전 OpenAI SDK: 중급자를 위한 AI 에이전트 워크플로우와 서비스 구축

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

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.

자연어 처리(NLP)는 인공지능의 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 이 강의는 NLP의 기초부터 시작하여, 딥러닝을 이용한 최신 NLP 기술까지 폭넓게 다룹니다. 특히, ChatGPT와 같은 최첨단 생성 모델에 대한 심도 있는 이해를 제공합니다.

이 강의는 딥러닝을 활용한 이미지와 객체 인식의 원리를 기초부터 최신 모델까지 단계적으로 배우는 과정입니다. - 기초 다지기: 파이토치(Pytorch)로 텐서와 신경망 기본 구조 이해 - 이미지 이해하기: 컴퓨터 비전의 개념, 이미지 데이터 구조, 증강(Augmentation) 기법 학습 - CNN 모델 학습: 합성곱 신경망(CNN)으로 이미지 분류 실습 (CIFAR-10 등) - 전이 학습(Transfer Learning): 기존 학습된 모델을 활용해 적은 데이터로 빠르게 학습 - 객체 탐지(Object Detection): R-CNN, YOLO, SSD, DETR 등 최신 객체 탐지 모델 이해 및 실습 - 세그멘테이션(Segmentation): U-Net, Mask R-CNN을 통한 픽셀 단위 객체 분할 경험

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.

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!

이 강의는 LangChain 1.0, LangGraph, Deep Agents를 중심으로 생성형 AI 서비스를 설계·구현하는 전 과정을 단계별 실습으로 다룹니다. Chat Models·Messages 기초부터 시작해 도구 호출(Tool Calling) 기반 Agent, 메모리, 스트리밍, 구조화된 출력(Pydantic 기반)까지 LangChain의 핵심 빌딩 블록을 익힌 뒤, LangGraph의 StateGraph 기반 상태 머신 아키텍처로 확장하여 운영 가능한 AI 시스템 구조를 직접 구현합니다. 문서·PDF·웹 데이터 기반 RAG 시스템(임베딩, ChromaDB, 시맨틱 검색), SQL Agent(Chinook DB), Supervisor 패턴의 멀티 에이전트 오케스트레이션, 그리고 LangGraph Graph API를 활용한 계산기 에이전트 등 현업 시나리오 기반 실습을 통해 에이전트 설계 역량을 체계적으로 쌓아갑니다. 또한 Deep Agents(create_deep_agent)를 통해 서브에이전트 위임, 멀티턴 대화, 그리고 Deep Agents 전용 미들웨어(SummarizationMiddleware, HumanInTheLoopMiddleware, ToolRetryMiddleware, PIIMiddleware 등)를 활용한 안정성·확장성·제어 가능성을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션을 완성합니다. 👉 LangChain/LangGraph/Deep Agents의 내부 구조와 실행 흐름을 정확히 이해하고 싶은 분 👉 RAG·Agent를 "데모"가 아닌 실서비스 수준의 아키텍처로 구현하고 싶은 분 👉 상태 기반 에이전트, SQL·문서 자동화, 멀티 에이전트 오케스트레이션까지 아우르는 실무 로드맵이 필요한 분께 최적의 강의입니다.

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!

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.

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.

이 강의는 OpenAI API를 활용하여 텍스트·이미지·음성·문서 기반 생성형 AI 애플리케이션을 직접 구현하는 실습 중심 과정입니다. Anaconda·Jupyter Notebook 환경 구성부터 시작해 API Key 관리, 비용·토큰 이해 등 실무에 반드시 필요한 개발 환경 설정을 다룹니다. 최신의 Responses API를 기반으로 텍스트 생성, 요약, 분류, Vision(이미지 이해), 음성 처리, PDF 입력 처리를 구현하며, Function Calling, Structured Outputs(Pydantic), Embedding, RAG(File Search) 등 현업에서 바로 사용하는 핵심 기능을 단계별로 실습합니다. 또한 Web Search, Code Interpreter, Streaming, Background 작업, Conversation State 관리까지 포함하여 단순 호출을 넘어 ‘지능형 AI 서비스’로 확장하는 방법을 학습합니다. 마지막으로 Agents SDK, MCP(Model Context Protocol)를 활용해 도구를 스스로 선택·실행하는 에이전트 기반 AI 시스템을 구현하며, 실제 서비스 개발에 필요한 구조와 설계 관점을 함께 익히는 것을 목표로 합니다

현대 비즈니스 세계에서 데이터 보안과 사기 방지는 어느 때보다 중요해졌습니다. 이 강의는 인공지능(AI)을 활용하여 이상거래를 효과적으로 감지하고 분석하는 방법에 대해 집중적으로 다룹니다. 파이썬(Python)과 머신러닝을 활용하여 이상거래, 신용카드 사기, 생산 라인의 이상 등 다양한 산업 분야에서 발생하는 이상치를 조기에 탐지, 검출할 수 있도록 하는 인공지능 모델을 구축해 봅니다.

주식, 환율, 코인, 부동산, 채권 등 금융 데이터는 주변에서 쉽게 접할 수 있고 우리에게 돈을 벌 수 있는 기회를 제공하지만 대부분의 사람들은 그 특성과 다루는 방법을 알지 못해 소중한 기회를 놓치고 있습니다. 이 강의를 통해 다양한 금융 데이터의 의미 파악과 파이썬을 이용한 분석 방법을 배울 수 있습니다.

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.

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.

이 강의는 AI를 쓰고는 있지만, 어디까지 믿고 써야 할지 헷갈리는 사람을 위해 AI를 일이나 작업 과정에 과하지 않게, 그러나 실제로 도움이 되게 사용하는 방법을 다룹니다. 전문적인 개발 지식이나 복잡한 도구를 전제로 하지 않고, 누구나 자신의 작업 흐름 속에서 AI를 어떻게 활용하면 좋은지에 초점을 맞춥니다. 프롬프트를 복잡하게 작성하는 법보다, **어떤 순간에 AI를 써야 하고 언제는 쓰지 않는 게 나은지**, AI의 결과를 그대로 믿지 않고 **확인하고 다듬는 사고 방식**을 중심으로 설명합니다. 이 강의를 통해 AI를 모든 것을 대신해 주는 자동화 도구가 아니라, 함께 생각을 정리하고 작업을 보조해 주는 **실용적인 파트너**로 활용하는 기준을 익히게 됩니다.

정리 안 된 코드, 쏟아지는 요구사항... AI로 돌파구를 찾고 싶다면 전 토스페이먼츠 기술이사가 알려주는, 레거시 환경에서 AI를 활용해 "일 잘하는 개발자"가 되는 방법 AI 시대에도 레거시는 사라지지 않습니다. 오늘 창업한 회사를 제외하면, 모든 회사에 레거시가 있다고 해도 과언이 아니죠. 그렇다면 우리는 이 현실에서 AI를 어떻게 활용해야 할까요? 이 강의는 대규모 결제 서비스 조직을 이끌었던 전 토스페이먼츠 기술이사가 레거시 환경에서 AI를 활용해 효과적으로 일하는 방법을 직접 보여드립니다. 단순히 AI 사용법이나 코딩 스킬을 알려주는 강의가 아닙니다. 개발자로서 "생각하는 힘"을 키우고, 일을 잘하는 법을 느끼는 것이 목표입니다.

요즘 LLM이 개발 환경을 바꾸고 있지만, 진짜 중요한 건 “코드를 대신 쓰는 것”이 아니라 서비스에 기능으로 붙이는 것입니다. 이 강의는 Next.js + OpenAI API로 가볍지만 완성도 있는 타로 리딩 서비스를 단계별로 구현합니다. 첫 단계에서는 백엔드 없이도 가능한 MVP를 만들고, 사용자 입력 흐름(질문/스레드/카드 선택)과 결과 생성까지 연결합니다. 이후 단계에서 백엔드 구축, 일반 로그인과 OAuth, 커뮤니티 기능, 리딩 대시보드로 기능을 확장합니다. 마지막으로 AWS 배포와 구글 애드센스 연동까지 진행해 실제로 운영 가능한 형태로 마무리합니다. 또한 LLM API 사용 비용이 부담되지 않도록 요금 구조 이해와 비용 최적화 전략을 함께 다룹니다.

"내 자바 코드를 AI의 손과 발로! 카카오 PlayMCP와 Spring AI가 만나는 실전 에이전트 개발" 기존의 LLM은 학습된 데이터 내에서만 답변하여 최신성이나 정확도가 떨어지는 한계가 있습니다. 이 강의에서는 AI와 외부 도구를 연결하는 차세대 표준 프로토콜인 **MCP(Model Context Protocol)**를 학습하고, Spring AI를 통해 단 한 번의 구현으로 카카오 PlayMCP 등 다양한 플랫폼과 소통하는 서버를 구축합니다. '잠언·시편 상담소(잠시)' 프로젝트를 통해 이론부터 실전 배포, 플랫폼 등록까지 전 과정을 마스터하여 스스로 도구를 다루는 진정한 AI 에이전트 개발자로 성장해 보세요.

"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.

탐색 → 계획 → 구현 → 커밋. 검증된 AI 개발 워크플로우를 클로드 코드로 마스터하세요. MCP, 서브에이전트, 프롬프트 엔지니어링까지 23개 미션으로 익히고, 3개 실전 프로젝트를 완성합니다.

이 강의는 LangChain 1.0, LangGraph, Deep Agents를 중심으로 생성형 AI 서비스를 설계·구현하는 전 과정을 단계별 실습으로 다룹니다. Chat Models·Messages 기초부터 시작해 도구 호출(Tool Calling) 기반 Agent, 메모리, 스트리밍, 구조화된 출력(Pydantic 기반)까지 LangChain의 핵심 빌딩 블록을 익힌 뒤, LangGraph의 StateGraph 기반 상태 머신 아키텍처로 확장하여 운영 가능한 AI 시스템 구조를 직접 구현합니다. 문서·PDF·웹 데이터 기반 RAG 시스템(임베딩, ChromaDB, 시맨틱 검색), SQL Agent(Chinook DB), Supervisor 패턴의 멀티 에이전트 오케스트레이션, 그리고 LangGraph Graph API를 활용한 계산기 에이전트 등 현업 시나리오 기반 실습을 통해 에이전트 설계 역량을 체계적으로 쌓아갑니다. 또한 Deep Agents(create_deep_agent)를 통해 서브에이전트 위임, 멀티턴 대화, 그리고 Deep Agents 전용 미들웨어(SummarizationMiddleware, HumanInTheLoopMiddleware, ToolRetryMiddleware, PIIMiddleware 등)를 활용한 안정성·확장성·제어 가능성을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션을 완성합니다. 👉 LangChain/LangGraph/Deep Agents의 내부 구조와 실행 흐름을 정확히 이해하고 싶은 분 👉 RAG·Agent를 "데모"가 아닌 실서비스 수준의 아키텍처로 구현하고 싶은 분 👉 상태 기반 에이전트, SQL·문서 자동화, 멀티 에이전트 오케스트레이션까지 아우르는 실무 로드맵이 필요한 분께 최적의 강의입니다.

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.

커피 한잔 가격으로 즐기는(?) 공식문서에서 핵심만 뽑아온 LangChain 기본 강의입니다. 본격적인 개발에 들어가기 전 LangChain 문법과 친해지세요!

당신을 진정 실전 게임개발자로 만들어줄 강의. 실전 프로젝트 4개와 AI 특화 3개의 게임으로 한계를 넘어보세요!

이 강의는 단순한 유행을 넘어, AI 도구와 협업하는 방법을 체계적으로 배우고, 출력 품질을 검증·개선하며, 애플리케이션을 처음부터 끝까지 구축·배포하는 과정을 다룹니다. AI에 관심 있는 개발자부터 팀 생산성을 높이고 싶은 팀 리더까지, 누구나 수강하실 수 있습니다.

이 과정은 ChatGPT를 활용하여 수치형·텍스트형 데이터를 분석하고 이를 실무 보고서로 전환하는 실습 중심 교육이며 기본적인 데이터 구조화부터, 패턴 인사이트 도출, KPI 분석, 고객 피드백 자동 분류, 반복 보고서 자동화 템플릿 구축까지 포괄적으로 다루며, 데이터 해석과 문장 전환 능력을 함께 기를 수 있다. 데이터 시각화 힌트 제공과 함께, 팀/개인 맞춤형 템플릿 설계까지 병행하여 학습 효과를 극대화한다.

AI가 코드를 대신 짜주는 시대, 당신은 코더(Coder)'로 남을 것인가, '설계자(Architect)'로 도약할 것인가? 이 강의는 기초 구현은 가능하지만, 다음 스텝이 막막하거나 '물경력'의 늪에 빠질까 불안한 주니어 개발자를 위해 설계되었습니다. 우리는 단순한 클린 아키텍처 이론 학습을 넘어, 로버트 C. 마틴(Uncle Bob)의 고수준 설계 원칙을 AI 시대의 무기로 만드는 것을 목표로 합니다.

본 과정은 Spring AI 기반으로 GPT, Gemini, LLaMA를 전략적으로 조합하여 Multi-LLM 아키텍처와 오케스트레이션 중심 Agent 시스템을 설계하는 고급 과정입니다. 단일 LLM 호출을 넘어 Workflow Pattern과 Multi-Agent 구조를 적용해 확장 가능하고 안정적이며, 품질이 지속 개선되는 AI 시스템을 구현합니다. 또한 Circuit Breaker, Reactive Stream, Redis 모니터링, 병렬 처리, 반복 평가 루프까지 포함하여 실제 운영 환경 수준의 AI 아키텍처 설계 역량을 완성합니다. 최종 목표는 단순한 AI 사용자가 아닌, AI 시스템을 설계할 수 있는 개발자로 성장하는 것입니다. 🚀

v0, cursor AI 및 각종 LLM과 함께 PRD부터 AI 상품 추천까지! 실전 프로젝트로 Next.js 쇼핑몰을 완성하세요

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.

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.

AI 시대에도 안 잘리는 실리콘밸리 인턴십 및 30개 빅테크 시스템 디자인 & 오픈소스 실무 기여 완성 코스 미션 제출 수강생 모두는 미국 팔로알토 현지 AI 스타트업 인턴십에 지원할 수 있으며, 서류 심사 면제되어 인터뷰 기회가 주어지며, 넷플릭스, 테슬라, 메타, 틴더 등 빅테크 사례로 30개 실전 시스템 디자인을 설계, 스케일링해 보는 코스입니다. 마지막에는 자신만의 서비스를 아키텍처 → DB → 스케일링까지 설계하고, 실제로 운영중인 (누적 다운로드 8.6K+ 달성) 오픈소스 AI 코딩 에이전트 프로젝트에 기여해 포트폴리오를 완성후 이력서를 완성하도록 합니다.

AI와 그누보드를 활용해, IT 초보라도 아이디어 하나로 ‘나만의 플랫폼 CEO’가 되는 시대! 기획부터 배포까지 실제 개발 과정을 낱낱이 시연하고, 광고·쇼핑몰 등 다양한 수익화 방법까지 알려드립니다. 지금 바로 온라인 비즈니스를 시작하세요!

엑셀, 코딩, 앱 개발까지—AI와 함께라면 누구나 쉽게 시작할 수 있습니다. ChatGPT, 퍼플렉시티 등 생성형 AI 도구를 활용해 엑셀 자동화부터 파이썬 기초, 앱 만들기까지 실습 중심으로 익힙니다.