AI에게 마음 놓고 맡기는 바이브코딩 : 망쳐도 한 문장으로 되돌리는 Git 버전 관리

Grokbot으로 단순히 AI와 대화하는 것을 넘어, 개발,리서치,디자인,운영 업무를 대신 수행하는 AI Agent 팀을 만드는 방법을 배웁니다. Agent 설계부터 Prompt/Rules, 브라우저,터미널,도구 활용, Multi-Agent 협업, Memory, Skill, Routine, 비용 최적화와 실패 복구까지 직접 구축하며, 최종적으로 사람이 계속 지시하지 않아도 반복 업무를 수행하는 24시간 AI Company 시스템을 완성합니다.

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필수적인 ‘AI 학습 데이터 구축’ 전 과정을 학습하는 과정입니다. 학습자는 단순히 이론적인 지식에 머무르지 않고, 실제 실무에서 요구되는 데이터 구축 프로세스를 단계별로 경험하게 됩니다. 구체적으로 AI 학습 데이터의 기획 → 획득 → 저장 → 정제 → 라벨링 → 가명정보 결합 및 변환에 이르는 전 과정을 실습 중심으로 다루어, 현업에서 바로 적용 가능한 실무 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한 데이터의 품질 관리와 보안 이슈, 개인정보 비식별화 처리, 데이터셋 최적화와 같은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 데이터 관리 역량을 체계적으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 학습자는 단순한 데이터 수집자가 아닌, AI 프로젝트를 주도적으로 기획하고 실행할 수 있는 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다. 👉 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델 성능을 좌우하는 양질의 학습 데이터 구축법을 이해하고, 이를 실무 환경에 효과적으로 적용할 수 있는 실질적인 역량을 확보하게 될 것입니다.

내 PC 제어부터 고수준 리서치, 앱 개발까지 지금 당장 실무에 투입 가능한 나만의 ‘AI 업무 비서’ 구축 가이드

10년차 뉴욕/LA 스타트업 테크리드 출신이 1만 명 넘는 수강생을 가르치며 다듬은 순서 그대로, 바이브코딩을 처음부터 체계적으로 알려드립니다. 제가 직접 운영하는 서비스 '카공맵'을 밑바닥부터 함께 만들며, 리서치부터 개발, 배포, 운영, 에이전트에게 개발을 맡기는 자동화까지 실제 흐름 그대로 배웁니다. 그리고 두 가지를 약속드립니다. 서비스가 어떻게 굴러가는지 큰 그림을 잡아 AI의 결과를 내가 판단하게 되는 것, 일의 순서와 기준을 환경에 남겨 AI가 매번 같은 결과를 내게 만드는 것. 내가 판단하고 AI가 말을 잘 들으면, 아이디어는 진짜 서비스가 됩니다.

테스트를 먼저 설계하면, 구현은 AI가 대신합니다. 개발 속도와 품질을 동시에 잡는 실무형 개발 방식!

내가 자는 동안에도 스스로 개선하는 서비스를 만들어봅시다! Codex를 이용한 루프 엔지니어링으로 24시간 돌아가는 바이브코딩 시스템을 만드는 방법을 단계별로 차근차근 학습합니다.

「AI 팀원이 다 해줌」 온라인 강의는 AI를 단순한 자동화 도구가 아니라, 실무를 함께 수행하는 ‘AI 팀원’으로 활용하는 방법을 배우는 실습형 과정입니다. 이 과정은 시장조사, 제안서 작성, 전략보고서 제작, 브랜드 콘텐츠 시각화, 프로젝트 홍보와 운영, 사후관리까지 실무에서 자주 발생하는 업무 흐름을 중심으로 구성되어 있습니다. 수강생은 챗GPT, 퍼플렉시티, 코파일럿, 캔바, 감마, 미리캔버스, 브루 등 다양한 AI 도구를 각각 기획 파트너, 전략 리서치 파트너, 디자인 파트너, 운영 지원 파트너로 배치하여 실제 업무 결과물을 완성해봅니다. 총 30차시 동안 AI와 함께 일하는 기본 관점부터 실무형 프롬프트 작성, 시장조사, 제안서·보고서 작성, 브랜드 콘텐츠 제작, 프로젝트 운영까지 단계별로 학습합니다. 강의를 따라가면 혼자서도 하나의 팀처럼 일할 수 있는 AI 협업 역량을 기를 수 있습니다.

기업에서 현업 개발자들이 사용하는 코파일럿! 코파일럿 사용 꿀팁부터 유닛 테스트, API 통합 테스트까지 바이브 코딩으로! 현업 노하우로 10배 빠른 디렉터로 도약하세요.

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

채팅에 최적화된 LLM으로 분류, 라우팅, 가드레일을 넣으면 문자열이 돌아오고, 그 문자열을 다시 파싱해야 합니다. 환각과 타입 이탈, 수 초의 지연, 출력 토큰 비용이 같이 옵니다. 이 강의는 TypeSafe의 첫 System One 모델 Jev를 기준으로, 상태(state)를 넣으면 스키마 안의 타입 있는 결정과 캘리브레이션된 확률이 나오는 구조를 따라갑니다. 모델은 문자열 생성을 하지 않습니다. 병렬 샘플링과 RLCD(Reinforcement Learning for Calibrated Decisions)가 왜 그 결정을 빠르게 만드는지, Choice · Score · Noul을 한 요청에 어떻게 섞는지, 그리고 구조로 떨어지는 판단은 Jev에 두고 열린 서술은 LLM에 두는 하이브리드까지 개념과 코드로 정리합니다.

: "수학적 기초부터 최신 모델까지, Pytorch로 완성하는 딥러닝 파이프라인 (총 44강)" 단순히 model.fit()만 호출하는 법을 배우는 시대는 지났습니다. 인공 신경망의 밑바닥인 미분과 경사하강법부터, 현업에서 필수적인 pytorch 활용법, 그리고 이미지와 시계열 데이터를 다루는 CNN/RNN까지! 딥러닝의 모든 과정을 체계적으로 정복해 드립니다. 이제 분석된 데이터를 넘어, 인간의 뇌를 모방한 인공지능이 스스로 학습하고 판단하는 놀라운 딥러닝의 세계로 들어오세요.

비개발자들이 클로드 코드로 제대로 서비스 만들고 운영, 수익화까지 도달하는 법을 배우는 강의입니다. 비개발자, 초보 개발자들도, 클로드 코드를 상위 1% 개발자 수준으로 사용할 수 있도록 템플릿 레포지토리와 운영 노하우를 제공합니다. 클로드 코드로 서비스를 '제대로' 프로 개발자 수준으로 만들고 싶은 분들, 1인 사업이나 사이드프로젝트 수익화를 달성할 서비스를 만들고 싶은 분들, 클로드 코드 같은 ai agent로 돌아가는 건 만들었는데, 제대로 운영하는 노하우는 없어서 제자리 걸음인 분들, 혼자 해오던 프로젝트가 커지면서, 매번 새로운 기능 붙일때마다 버그가 계속 발생하고 통제가 되지 않아서 막막한 분들에게 특히나 큰 도움이 될 강의입니다. 수익화 기반을 만드는 방법에 대한 내용도 강의에서 함께 제공하고, 진짜 고객이 들어왔을때를 가정하고 서비스 운영 방법을 함께 제공합니다. 실서버에서 발생하는 에러 모니터링, 서버 상태 모니터링, 로그 모니터링 같은 모니터링 과정은 실제 고객이 생기고나면 필수입니다. 그런데 이 과정을 알려주는 곳이 생각보다 많지 않습니다. 제 강의에서는 실제로 이런 디테일하고 전문적인 운영노하우와 함께, Ai 가 해당 모니터링 지표와 데이터를 관측하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 하는 방법까지 함께 제공합니다.

Unity 개발자를 위한 Claude Code 실전 입문 강의! Claude Code 설치부터 Unity MCP 연동, CLAUDE.md를 활용한 프로젝트 규약 관리, Custom Slash Commands와 협업 워크플로우까지! 실무에서 활용하는 방법을 모두 알려드립니다. 마지막에는 뱀서 스타일 게임을 처음부터 완성하며 Claude Code를 Unity 프로젝트에 효과적으로 적용하는 실전 경험을 쌓을 수 있습니다.

AI는 딱 당신만큼만 훌륭합니다. AI 활용법 → 기초 핵심 지식 → 프로젝트 개발 3단계로 완성하는 완벽한 바이브 코딩. 바이브 코딩을 제대로 배워보고 싶은 분들을 위해, 어떤 AI를 사용하더라도 변하지 않는 핵심 개념들을 한 입 크기로 잘라 전달해 드립니다.

코딩 처음부터 내 웹 서비스 운영까지 한 번에?! 기본기와 실전을 하나로 잇는, 웹 빌드 올인원.

[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.

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

본 과정은 AI 모델링 및 서비스 기획을 실무에 적용하기 위해 필요한 기본 이론과 실무 프로세스를 학습하는 과정입니다. 학습자는 AI 모델링 프로젝트를 능숙하게 수행하기 위해 필수적인 기초 지식을 습득하고, 실제 현업에서 활용되는 다양한 실무 절차를 경험할 수 있습니다. 특히 AI 서비스의 환경 분석 → 목표 수립 → 요구사항 분석 → 서비스 모델 설계 → 시나리오 기획 → 활용 기획 → 실행 계획 수립 → 성과 평가 기획까지 이어지는 전체 흐름을 단계적으로 학습하도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 단순히 기술적인 관점의 학습에 그치지 않고, 비즈니스와 서비스 기획 차원에서 AI를 어떻게 도입하고 활용할 것인지에 대한 체계적인 사고와 실무 적용 능력을 기를 수 있습니다. 본 과정을 마친 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 기획과 실행 과정을 이해하고, 실제 기업 환경에서 AI 서비스 기획자·PM·데이터 기반 전략가로서 역량을 강화할 수 있을 것입니다.

구글 드라이브를 넘나들며 일하는 Gemini 에이전트! 압도적인 생산성으로 구글 AI 실무의 마침표를 찍으세요.

예제 게임을 따라 만드는 데서 끝나지 않습니다. ChatGPT·Codex 기반 바이브 코딩으로 게임 기획 → 개발 → 모바일 빌드 → AdMob 광고 연동 → 원스토어·Google Play·App Store 등록까지, 실제 출시 프로젝트를 바탕으로 전 과정을 배웁니다.