
2024 Master ChatGPT in One Go
forestsoft
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Cơ bản
ChatGPT, perplexity
랭체인과 MCP로 빚는 AI Agent 마스터 클래스는 최신 AI 서비스 개발을 위한 LangChain과 MCP(Model Context Protocol)를 체계적으로 학습할 수 있는 실무형 강의입니다. 단순한 이론 설명을 넘어, LCEL·메모리·RAG·Agent·MCP·Streamlit 프로젝트를 아우르며, 하나의 완성된 챗봇 프로젝트까지 구현할 수 있도록 구성되었습니다.
실무에 적용할 수 있는 챗봇 서비스 만들기
랭체인, MCP 이해하고 적용하기
ChatGPT로 시작된 LLM 기반 서비스는 이제 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 영화 <Her>의 사만다, <어벤져스>의 자비스와 같은 AI 에이전트(인공지능 비서)로 발전하고 있습니다. 이러한 거대한 변화의 흐름 속에서 국내 기업들 역시 AI 에이전트 기술을 적극적으로 도입하고 있는데요. 삼성전자는 사내 개발자 생산성을 높이기 위해 AI 코딩 어시스턴트 code.i를 개발해 적용 중이며, 메리츠화재는 Agent 기반 개발 플랫폼 웹스퀘어 AI를 도입해 개발 속도를 크게 단축하고 있습니다.
AI에서 AI Agent로 전환되는 지금, 기업들은 단순히 LLM 기반 서비스 구축이 가능하다는 개념 증명(PoC) 단계를 넘어, 실제 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 서비스(PoV)를 구현해야 하는 과제에 직면했습니다. 이를 위해 기존 시스템과 LLM을 유연하고 안정적으로 연결할 수 있어야 하며, 그 과정에서 RAG, VectorDB, Fine-tuning, 그리고 LangChain 기술 스택을 활용할 수 있는 개발자의 역할이 중요해지고 있습니다.
이 강의는 이러한 변화에 맞추어, 랭체인과 MCP를 활용해 가상의 기업 데이터를 기반으로 AI 에이전트를 구현하는 방법을 안내합니다. LangChain의 기초 문법부터 시작해 RAG, VectorDB, Agent, MCP 개념을 학습하고, 이를 토대로 실제 기업 데이터 기반의 상품 추천 에이전트 서비스를 만들어 볼 수 있습니다.
파이썬으로 기본적인 코드를 작성하고 API 요청을 할 수 있는 수준이라면 어렵지 않게 따라올 수 있습니다. 지금부터 다가올 AI Agent 시대에서 강력한 기회를 잡기 위한 여정을 함께 시작해 보시죠.
📌RAG 구현, MCP 연동, Agent 활용 추상적인 개념이 아니라, 강사가 직접 부딪히며 정리한 방법을 그대로 보여드립니다.
📌LangChain 체인 설계, 메모리 구조, VectorDB 활용 실제 프로젝트에 바로 적용 가능한 인사이트를 제공합니다.
📌 이론 30% · 실습 70% 모든 코드를 직접 실행해보고, 실제로 작동하는지 하나하나 검증합니다.
📌개발자 대상 강의 꼭 Python 전문가일 필요는 없지만, Python을 통한 기본적인 API 호출이나 함수 작성 경험은 있으셔야 합니다.
📌완성형 프로젝트 중심 와인 추천 챗봇(Vino Savoir)을 끝까지 만들어가며 AI Agent 구축의 흐름을 완주합니다.

Agent & MCP 활용이 낯선 분
에이전트를 하고 싶지만 코드로는 어떻게 짜야 하는지 모르겠는 실무자

RAG 구현에 관심있어요.
검색 증강 생성?
실제로 어떻게 엮어서 서비스로 만드는지 궁금하신 분

AI 에이전트를 만들어볼래요.
ChatGPT API는 호출해봤는데... 회사 데이터와 연결된 AI 서비스를 만들어보고 싶은 분
LangChain과 MCP를 활용한 AI 에이전트를 직접 만들 수 있어요. 이제 단순히 API만 호출하는 게 아니라, 회사 데이터와 연결된 똑똑한 챗봇과 서비스까지 구현할 수 있게 됩니다.
RAG 구현도 두렵지 않아요. Load → Split → Embed → Store → Retrieval, 이 5단계를 하나하나 따라가다 보면, 외부 데이터를 검색해 답변을 강화하는 방법을 제대로 체득할 수 있어요.
에이전트와 MCP 연동이 낯설지 않게 됩니다. 도구 선택부터 실행까지, 실제 코드로 어떻게 연결하고 확장하는지 경험할 수 있어요.
Streamlit 기반 챗봇 프로젝트를 완성하게 돼요. 단순 예제가 아니라, 와인 추천 같은 실전형 챗봇을 직접 만들면서 “내 손으로 완성했다”는 결과물을 포트폴리오로 남길 수 있습니다.
서비스 수준의 감각이 생깁니다. 단순 CRUD가 아니라, 데이터 검색, 외부 API 연동, AI 응답 최적화까지 경험하며 실무에 바로 적용할 수 있는 자신감을 얻게 돼요.
LangChain 전체 구조 이해
LLM에 입력된 질문이 어떻게 처리되어 답변으로 이어지는지 개념을 이해할 수 있어요.
AI Chatbot 실습
실습 프로젝트를 통해 직접 AI Chatbot을 만들 수 있어요.
2025년 한국표준협회 임직원 대상 챗GPT '세상의 룰을 바꾸는 기술, AI' 강의
2025년 한국무역협회 회원사 대상 'ChatGPT AI비서와 생산성 혁신' 강의
2025년 끝장내는 챗GPT https://inf.run/nLE4U
2024 가장 최신의 ChatGPT 마스터 클래스 https://inf.run/aaiT3
2024년 챗GPT 한방에 끝내기https://inf.run/wBeaj
Python 3.12 이상을 기준으로 작성되었습니다.
Google Colab과 로컬 PC 환경에서 실습이 진행됩니다. Google Colab은 별도 구독 없이 구글 무료 계정으로 실습을 따라올 수 있습니다.
실습을 위한 OpenAI API 키를 발급받아야 합니다. OpenAI API 키 발급 방법은 강의에서 안내합니다.
PDF (전자책) 자료 제공
기본적인 파이썬 문법을 알고 있는 분
API 호출 경험이 있다면 좋습니다.
강의 자료와 코드는 수강생 개인 학습용으로만 사용 가능합니다.
학습 대상은
누구일까요?
AI Agent를 만들어보고 싶은 사람
AI Agent를 실무에 적용하고 싶은 사람
선수 지식,
필요할까요?
Python 기초
프로그래밍 기초 지식
323
명
수강생
56
개
수강평
4
개
답변
4.6
점
강의 평점
4
개
강의
미래의 희망은 교육이라는 믿음을 기반으로 교육을 제공합니다.
[강의 이력]
하나금융그룹 - DT university SW 개발 생산성 향상 with ChatGPT
KB국민은행 - ChatGPT 활용 업무 생산성 향상
사립학교 교직원 연금공단 - ChatGPT를 활용한 업무 자동화
서대문 50+센터 - 챗GPT 생성 AI 응용 가이드
동국대학교 - ChatGPT 및 생성 AI에 관한 기초 이론 및 동향
단국대학교 부속 소프트웨어 고등학교 - 단국SW유니버스 포럼:ChatGPT 및 생성 AI 역량 키우기
[고객사]
멀티캠퍼스, 하나금융그룹, 삼성청년소프트웨어아카데미, 동국대학교, KB국민은행, 한국생산성본부 外 다수
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