Spring WebFlux + LLM 실전 구현

최신 자바에 꼭 필요한 람다, 스트림, 자바를 활용한 함수형 프로그래밍 기술을 기초부터 실무 레벨까지 깊이있게 학습합니다.

AI 시대의 개발자를 위한 필수 스킬, 프롬프트 설계 능력을 완벽히 마스터하세요

이 강의는 ChatGPT가 단순한 대화형 AI에서 벗어나 실제 업무를 수행하는 지능형 AI Agent로 발전하는 모든 과정을 다룹니다. LangChain, LangGraph, LangSmith 세 가지 핵심 프레임워크를 활용하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 AI Agent를 직접 만들어보니다.

Spring AI + JPA + MySQL을 활용한 '자율 행동형' 프리미엄 예약 에이전트 백엔드 개발 챗봇을 넘어 에이전트로: Tool Calling과 프롬프트 엔지니어링의 정석

Querydsl의 기초부터 실무 활용까지, 한번에 해결해보세요!

멀티스레드와 동시성을 기초부터 실무 레벨까지 깊이있게 학습합니다.

이 강의는 **스마트미러 ** 제작에 필요한 핵심 기술을, “사전미션 형태”로 빠르게 완주하도록 설계된 실전형 사전교육입니다. 단순한 기능 설명이 아니라, 현장에서 바로 통합 데모(PoC)를 만들 수 있는 수준을 목표로 합니다. 강의에서는 다음 4가지를 필수로 완성합니다. LLM API 기반 대화 응답 모듈 역할 분리(system/user), 대화 히스토리 유지, 재시도/타임아웃, 로그 처리까지 포함해 스마트미러에 맞는 짧고 카드형 요약 응답을 만드는 패턴을 익힙니다. MediaPipe FaceMesh로 얼굴 인식 + 필터 적용 얼굴 랜드마크 좌표를 추출하고 선글라스/마스크/스티커 등 시각 필터 1개를 실시간으로 추종시키는 PoC를 구현합니다. Raspberry Pi ↔ Arduino 시리얼 통신(파이썬) Arduino 센서값을 시리얼로 전송하고 Raspberry Pi에서 Python(pyserial)로 수신·파싱·오류처리까지 수행하여 “센서 → Pi → (UI/저장)” 흐름의 시스템 척추를 먼저 완성합니다. 스마트미러 프레임/하드웨어 3D 모델링 디스플레이, Pi, 전원부, 케이블/발열까지 고려해 조립 가능한 형태의 프레임(전면/후면, 브라켓/나사홀 등)을 STEP/STL 산출물로 완성합니다. 추가로 선택 섹션에서는 팀 역량에 따라 확장할 수 있도록, Pi에서 날씨 데이터 입력, Firebase/Supabase DB 연동, 반응형 웹 UI(모바일/데스크톱), AWS 배포 기초 까지 단계별로 연결합니다. 결과적으로 수강생은 강의가 끝나면 “개별 기술 조각”이 아니라, 메이커톤에서 바로 시연 가능한 통합형 포트폴리오(AI 응답 + 얼굴 인식 + 센서 통신 + 하드웨어 설계)를 갖추게 됩니다.

GPT API를 활용한 프로그램을 만들고, 이미지 생성과 동영상 생성까지!

Spring AI로 AI를 다루는 가장 쉬운 방법을 배워봅니다. RAG 챗봇을 만들어보면서 Spring AI를 배워봅시다.

실무에 필요한 자바 객체 지향의 핵심 개념을 예제 코드를 통해 쉽게 학습합니다.

I/O, 네트워크, 리플렉션, 애노테이션을 기초부터 실무 레벨까지 깊이있게 학습합니다. 웹 애플리케이션 서버(WAS)를 자바로 직접 만들어봅니다.

실무 감각을 키우고 싶은 입문 개발자를 위한 Java 심화 프로젝트 강의! Spring Core, JdbcClient, H2 DB로 구성된 콘솔 기반 키오스크 주문 시스템을 함께 만들어갑니다.

웹 개발 학습 중 길을 잃었나요? 스스로 길을 찾게 도와드리겠습니다. 비전공자라 하더라도 1시간 정도의 짧은 강의로 웹 서비스 구조가 어떻게 작동하는지 알 수 있습니다.

jOOQ를 통해 Type Safe한 SQL의 강력함을 경험해보세요!

LLM을 위해 필요한 기초지식부터 실전에서 쓰일법한 팁까지 핵심적인 내용위주로 빠르게 현직자가 전달합니다!

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.

개발팀 눈치 보지 말고, 이제 내가 직접 만든다! 이 강의는 기획, 마케팅, 영업 등 실무 담당자가 개발자 도움 없이 AI도구를 활용하여 웹서비스의 핵심 기능을 직접 구현할 수 있도록 도와줍니다.

이 강의는 LangChain 1.0과 LangGraph를 중심으로 생성형 AI 서비스를 설계·구현하는 전 과정을 단계별 실습으로 다룹니다. 단순한 LLM 호출을 넘어, 에이전트 기반 아키텍처, 상태(State) 관리, 메모리, 스트리밍, 미들웨어, Human-in-the-Loop까지 포함한 운영 가능한 AI 시스템 구조를 직접 구현합니다. 문서·PDF·웹 데이터 기반 RAG 시스템, SQL Agent(Chinook DB), 도구 호출 기반 Agent, Supervisor 패턴의 멀티 에이전트, 그리고 LangGraph Graph API를 활용한 상태 머신 기반 워크플로우를 실습하며, 현업에서 바로 활용 가능한 재사용 가능한 에이전트 파이프라인을 구축합니다. 또한 구조화된 출력(Pydantic 기반), 에이전트 미들웨어(Summarization, HITL, Retry, PII 보호), 토큰/단계별 스트리밍을 통해 실제 서비스에서 요구되는 안정성·확장성·제어 가능성을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션을 완성합니다. 👉 LangChain/LangGraph의 내부 구조와 실행 흐름을 정확히 이해하고 싶은 분 👉 RAG·Agent를 “데모”가 아닌 실서비스 구조로 구현하고 싶은 분 👉 상태 기반 에이전트, SQL·문서 자동화, 멀티 에이전트 오케스트레이션까지 아우르는 현실적인 실무 로드맵이 필요한 분께 최적의 강의입니다.

ChatGPT를 클론코딩하며 처음부터 끝까지 직접 구현해보는 풀스택 실습 강의입니다. Spring Boot 서버와 React 프론트엔드까지 | Neo + Essential 단순히 코드만 따라 치는 강의가 아니라, 실제 서비스 배포를 통해 완성도 높은 AI 챗봇 서비스를 구축할 수 있도록 안내합니다.

SpringAI + React로 만들어보는 나만의 감정일기 서비스 Neo + Essential과 함께 만들어보는 4번째 프로젝트 시간입니다!