LangChain 마스터클래스: 파이썬으로 LLM 앱 15가지 만들기

Claude Code는 현재 가장 강력한 AI 코딩 에이전트 중 하나로 빠르게 성장하고 있습니다. 하지만 단순히 Claude Code를 설치하는 것만으로는 생산성을 극대화할 수 없습니다. 실제로 Claude Code를 효과적으로 활용하려면 컨텍스트 관리, 메모리 시스템, 스킬(Skills), 서브에이전트(Subagents), 에이전트 팀(Agent Teams)과 같은 고급 기능을 이해해야 합니다. 본 강의에서는 Claude Code의 설치 및 초기 설정부터 시작하여 실무에서 활용되는 고급 워크플로우까지 단계별로 학습합니다. 수강생들은 Claude Code를 VS Code와 연동하고, 다양한 모델을 선택 및 활용하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 Context Engineering, Memory 관리, Skills, Subagents, Agent Teams를 활용하여 복잡한 개발 작업을 효율적으로 수행하는 방법을 익히게 됩니다. 강의 후에는 Claude Code를 단순한 AI 챗봇이 아닌 실제 개발 생산성을 높여주는 AI 개발 파트너로 활용할 수 있게 됩니다. 강사는 실제 AI 개발 및 소프트웨어 프로젝트 경험을 바탕으로 Claude Code를 실무에 적용하는 방법을 설명하며, 수강생들이 흔히 겪는 컨텍스트 관리 문제, 토큰 낭비, 비효율적인 프롬프트 작성 문제 등을 해결할 수 있도록 돕습니다.

이 과정은 단순한 AI 채팅을 넘어, AI 에이전트를 활용해 실제로 업무를 처리하고자 하는 분들을 위해 마련되었습니다. 많은 수강생들이 이미 ChatGPT나 Claude를 사용하고 있지만, 여전히 반복적인 업무, 산만한 워크플로, 과도한 조사 작업, 생산성 저하 등의 문제에 시달리고 있습니다. 문제는 대개 AI 자체에 있는 것이 아니라, 업무를 체계적으로 정리하고, 명확한 지시를 내리며, 신뢰할 수 있는 워크플로를 구축하는 방법을 아는 데 있습니다. 이 강좌에서는 Claude Cowork의 실제 활용법을 단계별로 안내합니다. 이론에만 집중하기보다는 프로젝트 관리, 브라우저 자동화, 회의 준비, 지속적 메모리 시스템, 스킬, 플러그인, 데스크톱 제어와 같은 실용적인 예제를 통해 실습합니다. 이 과정은 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 모든 내용을 간단하고 실용적인 방식으로 설명합니다. 과정을 마치면 수강생들은 연구, 계획, 정리, 자동화, 일상 업무에 있어 Claude Cowork를 진정한 생산성 도우미로 활용하는 방법을 이해하게 될 것입니다.

이 강의는 AI 시대에 개발 생산성을 극대화하는 방법을 배우고 싶은 분들을 위한 실전 중심 강의입니다. 단순히 AI를 사용하는 방법을 넘어서, 실제 개발 환경에서 Claude Code를 어떻게 활용해야 하는지, 그리고 어떻게 하면 “제대로 된 결과”를 만들 수 있는지에 집중합니다. 많은 개발자들이 AI를 사용하면서도 ❌ 결과가 일관되지 않거나 ❌ 코드 품질이 떨어지거나 ❌ 프로젝트가 점점 복잡해지는 문제를 겪고 있습니다. 이 강의에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 ✔ 스펙 기반 워크플로우 ✔ 구조화된 명령어 시스템 ✔ 서브에이전트 및 자동화 전략 을 통해 AI를 도구가 아닌 ‘개발 파트너’로 활용하는 방법을 알려드립니다. 또한 Firebase, Figma, GitHub, Vercel과 같은 실제 서비스와 연동하여 처음부터 끝까지 하나의 애플리케이션을 완성하고 배포하는 경험을 제공합니다.

이 과정은 학습자들이 실전 프로젝트와 실습 시연을 통해 탄탄한 AWS 클라우드 엔지니어링 및 아키텍처 역량을 기를 수 있도록 설계되었습니다. 수강생들은 안전한 AWS 환경을 구축하고, EC2와 오토 스케일링을 활용해 확장 가능한 컴퓨팅 인프라를 관리하며, VPC와 로드 밸런서를 통해 네트워킹을 구성하고, S3, Aurora, MySQL을 사용하여 클라우드 네이티브 스토리지 및 데이터베이스 솔루션을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 본 과정 전반에 걸쳐, 저는 실습 랩, 아키텍처 설명, 그리고 현대 클라우드 환경에서 흔히 사용되는 실제 배포 시나리오를 활용하여 수강생들을 단계별로 안내합니다. 복잡한 AWS 개념을 이해하기 쉬운 강의로 단순화하는 데 중점을 두며, 동시에 수강생들이 클라우드 배포, 보안 구성, 인프라 확장 과정에서 흔히 저지르는 실수를 피할 수 있도록 돕습니다. 본 과정을 마치면 수강생들은 AWS에서 안전하고 확장 가능하며 비용 효율적인 솔루션을 설계할 수 있는 자신감을 얻게 될 뿐만 아니라, AWS 솔루션 아키텍트 어소시에이트(AWS Solutions Architect Associate) 자격증 시험을 준비할 수 있게 됩니다.

이 과정은 실제 프로덕션 환경에서 사용되는 고급 쿠버네티스 개념을 숙달하고자 하는 개발자, 데브옵스 엔지니어, 클라우드 엔지니어 및 IT 전문가를 위해 마련되었습니다. 수강생들은 과정 전반에 걸쳐 실습 프로젝트와 실제 배포 시나리오를 수행하며, 안전하고 확장 가능하며 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 쿠버네티스 인프라를 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정은 이론에만 집중하기보다는 현대적인 데브옵스 팀이 활용하는 실제 구현, 문제 해결 및 모범 사례를 중점적으로 다룹니다. 쿠버네티스를 학습할 때 수강생들이 직면하는 가장 큰 과제 중 하나는 대규모 환경에서 모든 구성 요소가 어떻게 상호 작용하는지 이해하는 것입니다. 많은 학습자들이 RBAC 권한, 영구 스토리지, 네임스페이스, 네트워크 정책, StatefulSets, Kustomize, 안전한 클라우드 배포와 같은 주제를 다루는 데 어려움을 겪습니다. 이 과정은 명확한 설명, 가이드가 제공되는 실습, 실제 운영 환경과 유사한 예시를 통해 이러한 문제들을 단계별로 해결해 줍니다. 수강생들은 쿠버네티스 리소스를 구성하고, 워크로드를 보호하며, 애플리케이션 구성을 관리하고, MongoDB와 같은 스테이트풀 애플리케이션을 배포하고, Kustomize를 사용하여 다중 환경 배포를 자동화하는 방법을 단계적으로 배우게 됩니다. 또한 이 과정에서는 Google Kubernetes Engine(GKE)에 애플리케이션을 배포하고, 인그레스(Ingress), TLS 인증서, 모니터링 및 확장 전략을 구성하는 방법도 다룹니다. 이 과정을 마치면 수강생들은 전문적인 데브옵스(DevOps) 및 클라우드 엔지니어링 워크플로우에서 사용되는 고급 쿠버네티스 환경을 설계, 보안 강화, 배포 및 관리할 수 있는 자신감을 갖게 될 것입니다.

Spring Security를 공부하다 보면, "로그인은 만들었는데 권한 처리는 어떻게 하지?" "실무에서는 어떤 방식으로 인증/인가를 구현하지?" 이런 고민을 한 번쯤 해보셨을 거예요. 이 강의는 그런 고민을 해결하기 위해 만든 실무 중심 프로젝트 강의입니다. 단순히 개념만 설명하는 것이 아니라, 👉 실제 TodoApp 프로젝트를 기반으로 👉 데이터베이스 연동 👉 사용자 권한 관리 👉 Validation 처리까지 실제 서비스에서 사용하는 방식 그대로 구현합니다. 특히, 많은 수강생들이 어려워하는 부분인 Method 단위 권한 처리 템플릿에서의 접근 제한 정규표현식을 활용한 Validation 을 쉽고 단계적으로 설명해드립니다. 이 강의를 통해 👉 "Spring Security를 실제로 사용할 수 있다" 라고 자신 있게 말할 수 있도록 도와드립니다. 🚀

이 강의는 단순한 문법 설명을 넘어, 실무에서 바로 사용할 수 있는 C++ 프로그래밍 능력을 기르는 데 집중합니다. 강의를 진행하면서 수많은 학습자들이 겪는 공통적인 문제—예를 들어 STL을 이해하지 못하거나, 파일 처리와 예외 처리 개념이 혼란스러운 문제—를 직접 해결해왔습니다. 이러한 경험을 바탕으로, 복잡한 개념도 쉽고 명확하게 이해할 수 있도록 단계적으로 설명합니다. 또한, 이 강의는 단순한 이론 전달이 아니라 👉 “왜 이 개념이 필요한지” 👉 “실제 코드에서 어떻게 쓰이는지” 👉 “실무에서는 어떻게 활용되는지” 를 중심으로 구성되어 있습니다.

이 강의는 MySQL을 처음 접하는 분들도 쉽게 이해할 수 있도록 DBMS의 기본 개념부터 시작하여, 실제 실무에서 활용 가능한 SQL 작성 능력까지 단계적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 강의를 진행하면서 학습자들이 자주 겪는 문제(예: SQL 문법이 어렵다, 쿼리를 어떻게 작성해야 할지 모르겠다, 데이터 처리 흐름이 이해되지 않는다)를 해결하기 위해 이론과 실습을 반복적으로 구성하였으며, 실습 중심으로 자연스럽게 실력을 쌓을 수 있도록 도와드립니다. 특히 단순한 문법 암기가 아니라, 실제 데이터를 다루는 과정에서 “왜 이렇게 작성하는지”를 이해하는 데 초점을 맞추었습니다.

이 강의는 데이터베이스를 처음 배우는 분들도 쉽게 이해할 수 있도록 MySQL의 기초부터 실무 활용까지 단계적으로 설명합니다. 강의에서는 단순한 이론 설명에 그치지 않고, 실제로 많이 겪는 문제 상황을 중심으로 어떻게 SQL을 작성하고 데이터를 다루는지 실습을 통해 해결 방법을 알려드립니다. DBMS의 개념부터 MySQL 설치, SQL 기본 문법, 데이터 조작, 함수 활용까지 전 과정을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 특히 반복적인 실습을 통해 “왜 이렇게 작성하는지”를 이해하고, 스스로 쿼리를 작성할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 합니다.

본 강의는 Rust(러스트)를 처음 배우는 분들을 위해 기초부터 차근차근 학습할 수 있도록 구성된 입문 강의입니다. Rust를 처음 접하는 많은 학습자들이 문법의 낯설음 메모리 개념에 대한 부담 기존 언어(C/C++)와의 차이 때문에 어려움을 느끼게 됩니다. 이 강의에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 👉 쉬운 설명 👉 단계별 학습 구성 👉 반복적인 예제 실습 을 통해 누구나 자연스럽게 Rust를 이해할 수 있도록 도와드립니다. Rust는 안정성과 성능을 동시에 제공하는 현대적인 시스템 프로그래밍 언어로, 앞으로의 개발 환경에서 매우 중요한 기술입니다. 본 강의를 통해 Rust의 핵심 기초를 확실하게 다져보세요.

이 강의는 ChatGPT와 Python을 활용하여 반복 업무를 자동화하고, 업무 생산성을 극대화하는 실전 중심 강의입니다. 엑셀 작업, 보고서 작성, 이메일 발송, 데이터 정리 등 매일 반복되는 업무를 AI를 활용해 자동화하는 방법을 단계별로 배우게 됩니다. 저는 비개발자 출신으로 시작해 수천 명의 수강생에게 AI 자동화를 교육하며, 실제 현업에서 바로 사용할 수 있는 방법만을 정리했습니다. 이 강의에서는 복잡한 이론이 아닌, **"오늘 바로 써먹을 수 있는 자동화 기술"**에 집중합니다. 👉 ChatGPT를 단순한 도구가 아니라 **나만의 업무 비서(Jarvis)**로 만드는 것이 목표입니다.

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

LangChain만 알면 챗봇이지만, LangGraph와 Multi-Agent 패턴을 알면 서비스가 됩니다. 현업 AI 강사가 17개의 실습 노트북과 4가지 멀티 에이전트 패턴 (Subagents·Handoffs·Router·Skills)으로, 단순 프롬프트 호출을 넘어 도구를 다루고, 메모리를 유지하며, 사람이 검수하는 운영 가능한 AI Agent 워크플로우를 처음부터 끝까지 구축하는 노하우를 전해드립니다.

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.

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

장고(2.0 이상)를 사용해서 웹 앱 프로젝트 개발을 시작하는 법을 배우며, 강의 내용을 활용해 간단한 비회원 게시판 사이트를 만들어 AWS에 실행할 수 있도록 합니다.

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.

코딩 없이 나만의 AI 서비스를 만들고 싶다면, 이 강의가 완벽한 해결책입니다. Dify 노코드 플랫폼을 활용해 아이디어만으로도 완성도 높은 AI 앱을 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 실전 프로젝트 중심으로 구성되어, AI 입문자와 직장인 누구나 실무 역량을 키울 수 있습니다.

파이썬/장고 웹서비스 개발의 기초를 탄탄히 다져보세요. 장고 학습에는 시간도 걸리지만, 반복되는 개발 속에 여러분의 생산성을 극대화하실 수 있습니다. 여러분의 상상을 현실로 만들어보세요.

파이썬을 활용하여 텔레그램 봇, 슬랙 봇, 카카오톡 챗봇, 디스코드 봇을 다양한 예제를 통해 각 서비스의 특징과 봇을 구현하는 방법에 대해 알아봅니다.

제가 만약 배달앱을 처음부터 만든다면 이렇게 만들겠습니다. 실전 레벨의 fastapi, mongodb, 모델링과 인덱스 설계, redis 캐싱과 부하 테스트를 모두 이 강의에 담았습니다.

프롬프트만으로 재무제표를 분석하고 시각화하는 매력적인 코딩 세계로 초대합니다. 코드 한 줄 없이 AI와 상의하며 서비스를 만들고 배포까지 진행합니다.

전산학 기반 경력 개발자가 최신 AI 기술 스택으로 전환하는 실무 중심 과정입니다. LLM 기반 애플리케이션 설계부터 구현까지, 기존 소프트웨어 공학 지식을 활용하여 AI 솔루션 도입 전략을 수립합니다. 전통적 개발 경험과 현대 AI 기술을 융합하여 커리어를 재구축합니다.

코딩을 전혀 몰라도 돼요. 바이브코딩 공부 반나절이면 코드를 짜지 않고도 프로그램을 만들수 있게 될거예요. 웹 스크래핑, TTS, 챗봇, 게임 등 단계별 예제 10개를 직접 만들며 최신 AI코딩법을 익혀봅시다.

[소스코드 제공] 코딩 몰라도 OK. 구글 최신 툴(IDX)로 설치 없이 브라우저에서 뚝딱 완성! 코딩 문법 공부는 이제 그만! AI와 대화하며(Vibe Coding) 구글 IDX 환경에서 사내 문서를 완벽히 이해하는 RAG 챗봇을 구축하고 웹으로 실시간 배포하는 초고속 실전 과정입니다.

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.

이 강의는 “타이타닉에 내가 탔다면 과연 살아남을 수 있었을까?”라는 질문에서 출발하여, 실제 데이터를 기반으로 생존 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하고, 이를 웹으로 서비스하는 풀스택 프로젝트를 완성합니다. PyTorch를 이용한 딥러닝 모델링, FastAPI로 백엔드 서버 구축, Next.js로 사용자 인터페이스 구현에 이르기까지, AI와 웹 개발의 전 과정을 실습하게 됩니다.

현업에서 진짜 쓰이는 OCR 기술, 제대로 배워보고 싶다면 이 강의 하나로 끝! 비정형 문서와 복잡한 레이아웃에서도 98% 이상의 정확도를 목표로, 최신 SOTA 모델과 실전 노하우를 바탕으로 기업 수준의 OCR 프로젝트를 함께 만들어갑니다.

서비스를 기획하고 있다면 웹사이트는 필수적인 요소 입니다. 물론 서비스 외에도 현재 제공되는 모든 프로그램 인프라는 웹을 기반으로 동작하는게 많습니다. 이 강좌에서는 프로그래밍 언어 중 가장 쉽다고 평가되는 파이썬을 활용하여 웹사이트를 제작하고 실제 운영 가능한 상태까지의 설정을 배움을 목적으로 합니다.

: "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.

AI로 유튜브 쇼츠 만들기 자동화!! n8n으로 유튜브 쇼츠를 자동으로 만드는 방법을 처음부터 배웁니다. 글→이미지/음악→영상 만들기→업로드까지 한 번에 돌아가는 흐름을 직접 만들어 봅니다. 테스트 모드/실전 모드 구분, 비용 아끼는 팁까지 실습합니다. 강의 끝나면 바로 쓸 수 있는 자동화 템플릿 3개를 완성합니다. 코딩 몰라도 따라올 수 있게 노드 배치부터 차근차근 배웁니다. AI 유튜브 쇼츠 제작 자동화 함께 해보세요!