LLM을 활용한 실시간 SQL생성(Text-To-SQL)

현시점 가장 중요한 AI 관련 기술을 총 망라한 RAG, VectorDB, LangChain, OpenAI, sLLM, 파인튜닝 에 대해 배웁니다.

sw 개발자가 알아야할 카프카 활용을 위한 기초/필수/실전 지식 배웁니다. springboot를 활용하여 카프카와 연동하고 다양한 실전 상황에 맞는 메시지 송/수신 실습을 진행합니다.

도메인 구매 및 eks를 활용한 springboot 운영서버 배포, docker기초, 쿠버네티스 기초, aws 기초, github actions를 통한 CI/CD자동화, argocd, 프로메테우스/그라파나 등 devops 전반에 대해 배웁니다.

REDIS의 기본적인 자료구조와 REDIS 실무활용예시를 redis-cli(명령어)실습을 통해 배웁니다.

개발입문자, 백엔드개발자, SQLD시험준비 수강생 등 개발자라면 알아야 할 MariaDB(MySQL)의 모든 것을 배웁니다. DB를 직접 구축해보는 실습위주로 수업이 진행됩니다.

devops, 리눅스 전문가가 아니더라도 개발자라면 반드시 알아야 하는 리눅스 필수적인 지식에 대해 배웁니다. 함께하는 실습위주로 수업이 진행됩니다.

springboot를 활용하여 카카오, 구글로그인을 구현합니다. jwt토큰 기반 로그인이 구현됩니다. vue3를 통해 간단한 화면을 구성합니다.

웹소켓/stomp, springboot를활용하여 채팅서비스를 개발합니다. 비교적 쉬운 프레임워크인 vue.js를 통해 간단한 화면도 함께 구성합니다. redis pub/sub을 통해 다중서버 확장성 설계까지 구성합니다.

Spring Cloud를 활용한 MSA 서버구성에 대해 학습합니다.

git/github의 기초적인 모든지식부터 실무에서 맞딱드릴 각종 충돌상황에 대한 실직적인 해결책과 전략을 배웁니다.

개발입문자, 백엔드개발자, SQLD시험준비 수강생 등 개발자라면 알아야 할 MariaDB(MySQL)의 모든 것을 배웁니다. DB를 직접 구축해보는 실습위주로 수업이 진행됩니다.

현시점 가장 중요한 AI 관련 기술을 총 망라한 RAG, VectorDB, LangChain, OpenAI, sLLM, 파인튜닝 에 대해 배웁니다.

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

클로드 코드를 기초부터 프로처럼 다룹니다. 핵심 기능(CLAUDE.md · 서브에이전트 · MCP · Hooks 등)을 익혀 실제 서비스를 개발하고 배포까지 진행하며, 비전공자를 위한 기초 부록과 고급 활용 강의로 마무리합니다.

AI로 MVP를 만드는 건 이제 어렵지 않습니다. 하지만 대부분의 프로젝트는 그 다음 단계에서 멈춥니다. 👉 기능은 만들었는데 👉 개발이 계속 이어지지 않습니다 왜 이런 일이 생길까요? 문제는 코드가 아니라, 👉 AI가 지속적으로 일할 수 있는 구조가 없기 때문입니다. --- 이 강의에서는 이미 만들어진 프로젝트를 기반으로, 👉 AI가 계속 개발을 이어갈 수 있는 구조를 👉 직접 구축하는 과정을 다룹니다 --- 단순히 AI 툴을 사용하는 것이 아니라, * docs 구조를 만들고 * SSOT를 정의하고 * 티켓 단위로 개발을 실행하고 * QA와 반복 구조까지 연결하여 👉 하나의 “AI 개발 시스템”으로 완성합니다 --- 이 과정을 통해 👉 사람이 직접 코딩하지 않아도 👉 개발이 계속 이어지는 구조 즉, 👉 AI를 팀처럼 운영하는 개발 시스템을 👉 직접 만들고 이해할 수 있습니다 --- 이 강의는 👉 내 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 구조를 만들고 싶은 분 👉 AI로 개발을 시작했지만, 지속이 어려웠던 분 👉 바이브 코딩 이후, 다음 단계로 넘어가고 싶은 분 을 위해 구성되었습니다. --- 단순히 배우는 것이 아니라, 👉 실행해보고 👉 실제로 동작하는 구조를 만들고 👉 자신의 프로젝트에 적용할 수 있는 형태로 가져가는 경험 을 제공합니다.

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.

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

반도체에 대한 제조 혁신 방안을 벤치마킹하고 반도체 데이터로 코딩 없이 머신러닝, 딥러닝을 돌려볼 수 있습니다.

AWS Certified AI Practitioner 기출문제 풀이 과정은 자격증 합격을 위한 핵심 요약 과정입니다. 먼저, AI/ML 및 생성형 AI의 기본 개념을 빠르게 복습하고, 시험에 자주 나오는 AWS의 주요 AI 서비스(예: SageMaker, Rekognition, Polly 등)의 기능과 사용 사례를 학습합니다. 이를 바탕으로 다양한 실제 문제 상황에 어떤 AI 솔루션이 적합한지 판단하는 연습을 하며, AI 모델의 책임감 있는 사용과 데이터 보안 관련 내용도 다룹니다. 마지막으로, 기출문제 유형별 풀이 전략을 익히고 실전 모의고사를 통해 시험에 대비합니다. 이 과정을 통해 짧은 시간 안에 효율적으로 시험을 준비할 수 있습니다.

코딩을 몰라도 괜찮습니다. 이 강의는 AI를 활용해 하루 만에 광고 수익이 나는 안드로이드 앱을 직접 만들어, 실제로 출시까지 완료하는 경험에 초점을 둡니다. 많은 분들이 “앱은 만들었는데 수익은 어떻게 붙이지?” “광고 넣으려다 애드몹, 정책, 심사에서 막힘” “출시 직전에 개인정보처리방침에서 포기” 이 단계에서 멈춥니다. 이 강의에서는 👉 아이디어 → 앱 생성 → 광고 연동 → 스토어 출시 필수 요소 → 실제 배포 까지 ‘여기서 다들 떨어지는 구간’을 전부 통과합니다. AI에게 시키고, 우리는 판단만 합니다. 하루 안에 ‘작동하는 수익 구조’를 가진 앱을 완성하는 것이 목표입니다.

코딩 몰라도 OK, Google Stitch로 완성하는 나만의 첫 번째 서비스 기획부터 배포까지 하나의 흐름으로 연결하는 올인원 AI 개발 워크플로우

SwiftUI 중급까지 마친 당신께, 이제는 AI를 앱에 녹여낼 차례입니다. Apple Intelligence와 FoundationModels 프레임워크로 인터넷 없이 기기 안에서 동작하는 온디바이스 AI 앱을 완성합니다.

매일 반복되는 자료 조사와 문서 작성, 언제까지 붙잡고 계실 건가요? 저 역시 넘쳐나는 정보 속에서 핵심을 찾느라 매일 야근하던 평범한 직장인이었습니다. 하지만 제미나이 3를 실무 프로세스에 도입한 후, 업무 속도가 빨라지는 경험을 했습니다. 제미나이를 활용한 업무의 생산성을 높여보세요.

동료들은 이미 클로드 코드로 업무를 하고 있는데 이 모든 것을 수작업으로 하고 계신가요? 걱정하지 마세요! 이 강의를 들으면 당신도 바이브코딩 고수가 됩니다.

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.

생성형AI의 기초 활용법 부터 자동화 및 실무용 맞춤형 AI 챗봇 제작까지 모든 과정을 한번에 학습할 수 있습니다.

이 강의를 통해 인공지능 대학원 입시 과정 및 준비 방법을 처음부터 끝까지 알아가실 수 있을 거예요! 합격 확률을 높이는 좋은 내용도 같이 알려드리겠습니다!

챗지피티(ChatGPT)나 클로드 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 깊이 있게 탐구하면서 개발 역량을 키울 수 있습니다. 흔히 접하기 어려운 다양한 정보와 개발 기법을 배울 수 있습니다.

이 강의는 Transformer를 단순히 “구현하는 법”이 아니라, 왜 이런 구조가 만들어졌는지, 각 모듈이 어떤 역할을 하는지, 그리고 전체 모델이 어떻게 작동하는지를 설계자의 관점에서 해부하는 과정입니다. Self-Attention과 Multi-Head Attention의 내부 계산 원리를 깊이 있게 분석하고, Positional Encoding, Feed-Forward Network, Encoder·Decoder 구조가 어떤 한계를 해결하기 위해 등장했는지를 수식·논문·구현 코드로 직접 확인합니다. Attention에서 출발해 Transformer 전체 구조를 직접 조립하고, 실제로 학습까지 수행하며 모델이 어떻게 동작하는지 체득합니다. 이 강의는 “Transformer를 완전히 이해하고 싶은 사람”을 위한 가장 구조적이고 실전적인 로드맵입니다.

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.

문학, 영화, 음악, 역사 등 인문학적 관점에서 생성형 AI의 개념과 원리를 쉽게 이해하고, AI가 가져올 문화적 영향과 삶의 변화를 탐구합니다. 개인과 기업이 AI 시대에 어떻게 대응하고 준비해야 할지에 대한 실질적인 통찰과 전략을 제공합니다.