Spring WebFlux + LLM 실전 구현

Docker + ollama + R2R 프레임워크를 이용해서 실습 2시간만에 로컬 LLM with RAG기반 QA 시스템을 구축합니다. (사내/인하우스 QA 시스템, 개인 포트폴리오, AI 활용 업무능력, 상용서비스까지 가능합니다)

실용적인 결제 시스템 구축 강의, 코드로 배우며, 실제 시스템을 구현하는 데 필요한 지식을 다룹니다.

실무에서는 많이 사용되어지나 국내에서 찾아볼 수 없는 국내 유일 전자정부프레임워크와 Layered Architecture를 사용한 강의입니다. 이번 강의에서는 스프링 프레임워크와 전자정부 표준 프레임워크를 사용하여 웹개발의 백엔드 및 서버단을 구축하는 방법에 대해서 배우도록 하겠습니다.

초급자를 위한 쉬운 설명과 다양한 실습 프로젝트 중심으로 구성된 강의입니다. 웹 크롤링과 LangChain 도구로 데이터를 수집하고, LLM 활용하여 요약, 추출, 감성 분석, 추천 시스템을 다룹니다.

웹사이트를 ChatGPT와 함께 만들고, 배포까지 책임지는 강의! Fine-tuning까지 배워보세요.

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.

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

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.

자바 9부터 자바 21까지 주요 업데이트 내용을 상세하게 다룹니다. 자바 31까지 최신 버전이 나오면 지속적으로 업데이트 됩니다.

LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, LangChain, AutoGen 등의 여러 에이전트 프레임워크, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만드는 방법을 탐구합니다.

자바 입문용 강의입니다. 쉽습니다.

자바의 다양한 기능을 활용하여 실무에 적용할 수 있도록 마스터할 시간입니다^^ 알고리즘 문제까지 함께 풀며 완벽히 내 것으로 만들어봅시다. Part2에서도 은종쌤이 함께합니다.

최소한의 이론으로 데스크탑앱만들기! 프로그래밍 경험이 없어도 누구나 시작하는 앱만들기!

JPA와 스프링 데이터 JPA의 기본 사용법을 알아봅니다.

학교에서 배운 거, 실무에서 먹힐 지 궁금하시죠? 본 강의는 이론으로 익혀 왔던 기술들을 실무에서 어떻게 쓰는지 가이드 하는 것이 목적입니다.

혼자서 인터넷을 찾아가면서 배우기는 너무 어려운 GA4(구글애널리틱스) 전자상거래 셋팅의 핵심을 실습을 통해서 학습할 수 있습니다. 퍼포먼스마케터나 GA4 전자상거래를 처음 셋팅해보는 초보 개발자들도 쉽게 이해할 수 있도록 직접 cafe24 데모 쇼핑몰에 하나하나 셋팅해보면서 연습해볼 수 있습니다. 개발자의 역할은 chatgpt에게 맡겨서 실습을 진행하기 때문에 전문적인 개발지식이 없는 마케터나 PM/기획자도 GA4 전자상거래 셋팅에 대해서 배울 수 있습니다.

ChatGPT API로 30분 만에 다국어 번역기 웹 풀스택 개발하고, 인공지능을 전혀 모르더라도 프로덕트에 최신 인공지능(ChatGPT API)을 도입해봐요!

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.

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

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.