실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 랭체인(LangChain)과 랭그래프(LangGraph) 그리고 MCP

이제 당신의 AI는 클라우드에 있지 않습니다. 당신의 노트북 안에서 직접 돌아갑니다. LM Studio와 Ollama를 활용해 데이터 처리, 문서 분석, 코드 생성까지 완전히 로컬에서 실행하는 Private AI 환경 구축 방법을 알려드립니다. 보안 걱정 없이, 비용 없이, 그리고 더 빠르게 — AI를 “사용하는 수준”에서 “직접 활용하는 수준”으로 올라가세요.

AI를 쓰고는 있지만, 아직도 매번 새로 프롬프트를 치고 있나요? 코드는 생성되지만, 팀 단위 자동화나 시스템화는 안 되고 있나요? 이 강의는 Claude Code를 “대화 도구”로 배우는 과정이 아닙니다. Agent, Sub-agent, Agent Teams, Memory, Hooks를 활용해 AI를 시스템으로 설계하는 법을 배우는 과정입니다.

실리콘밸리 소프트웨어 엔지니어에게 배우는 파이썬의 모든 것. 현재 15년차 소프트웨어 개발자로 웹 어플리케이션, 빅데이타 그리고 SRE & 데브옵스까지 파이썬으로 다 처리하고 있습니다. 파이썬의 기초부터 고급 기술까지, 실리콘 밸리 실무에서 파이썬을 사용하는 모든 스킬과 노하우를 배울 수 있는 기회를 절대 놓치지 마세요!

"미래를 준비하는 기술, Docker" 이 강의는 Docker를 쉽고 빠르게 배우는 데 초점을 맞춘 과정입니다. 직관적인 설명과 감각적인 콘텐츠로 Docker의 기본 개념과 사용법을 이해하기 쉽게 풀어냈으며, 흥미로운 실습 과정을 통해 컨테이너 생성, 이미지 빌드, 네트워크 설정 등 실무에서 바로 쓸 수 있는 기술을 탄탄히 익힐 수 있습니다. 최신 기술을 빠르게 흡수하고 실무에 적용하고 싶은 분들에게 꼭 맞는 강의입니다!

데이터 시대, 진정한 가치를 발견하라! 📊 데이터에 집중된 어플리케이션 설계는 이제 필수가 되었습니다. 최신 트렌드와 실무 중심의 사례로 회사가 원하는 인사이트와 실력을 키워보세요. 효율적인 데이터 처리와 설계 비법, 지금 바로 시작하세요! 당신의 다음 스텝, 데이터 중심의 세계로 도약하세요!

리눅스는 전 세계적으로 서버, 클라우드, 그리고 IoT 디바이스를 비롯한 다양한 플랫폼에서 널리 사용되는 운영 체제입니다. 여러분은 이 강의를 통해 리눅스의 깊은 이해를 바탕으로 IT 분야에서의 경쟁력을 한층 강화할 수 있습니다. 또한, 오픈 소스 기술에 대한 전문 지식을 습득함으로써 미래 기술 환경에 대비하고, 높은 수요의 직업 시장에서 두각을 나타낼 수 있습니다.

"클라우드 인프라스트럭처 자동화(Infrastructure Automation)의 세계로 떠나보세요!" 인프라스트럭처 자동화 도구, 테라폼은 클라우드 환경에서 리소스를 프로비저닝(Provisioning)하고 관리하는 데 사용됩니다. 이제 여러분도 클라우드 인프라스트럭처를 코드로 정의하고 자동화하여 신속하고 일관된 인프라 환경을 구성할 수 있습니다!

Python Celery를 통해 비동기 작업과 분산 시스템을 마스터하세요! 이론과 실습을 병행하며, 초보자부터 전문가까지 모두에게 필요한 핵심 기술과 최적화 전략을 배울 수 있습니다. 강의는 Celery의 설치, 설정, 작업 정의 및 모니터링에 이르기까지 다양한 주제를 다루며, 참가자들이 Python 기반의 비동기 작업 관리에 능숙해질 수 있도록 설계되었습니다

현대적인 데이터 팀이 dbt를 활용하는 방식을 배웁니다. 유지보수 가능한 분석 모델과 검증된 데이터 파이프라인을 직접 만들어봅니다. 분석 엔지니어링의 핵심 개념을 실무 중심으로 익힙니다. 데이터 커리어를 한 단계 더 성장시키고 싶은 분들을 위한 강의입니다 🚀

Apache Superset은 여러 데이터베이스를 연결해서 차트·대시보드를 뚝딱 만들 수 있는 오픈소스 BI 툴입니다. 코드 몰라도 시각화 가능하고, SQL Lab에서는 직접 쿼리도 날릴 수 있어 초보부터 프로까지 모두 유용합니다. 만든 대시보드는 바로 공유하고 권한 설정까지 할 수 있어 협업에도 완벽합니다. Superset을 배우면 데이터 기반 의사결정을 빠르게 만들고, 회사에서 바로 써먹는 실전 대시보드를 만드는 역량을 갖출 수 있습니다. 한마디로, 데이터를 “말하게” 만들고 싶은 사람에게 딱입니다. 🚀

🔥 바이브코딩 with Streamlit 🔥 코드 한 줄로 나만의 웹서비스를 바로 만들어보는 실시간 코딩 경험! MZ 감성에 맞춘 비주얼 중심의 실습형 강의, 복잡한 백엔드 지식은 필요 없어요. Streamlit에 대한 기초를 배우고 실질적인 앱까지 직접 구현하면서 개발 감각을 깨웁니다. 지금 바로 “나만의 서비스”를 코드로 vibe 있게 완성해보세요 😎💻

실시간 데이터 처리, 이제는 선택이 아닌 필수! Apache Flink로 실시간 스트리밍을 똑똑하게 다뤄봅니다. 배치? 스트리밍? 복잡한 개념도 쉽게, 빠르게 이해할 수 있어요. Kafka, DB 연동까지 직접 해보며 감 잡는 실습 위주 구성! 데이터로 움직이는 세상, Flink로 먼저 시작해보세요.

“문제 푸는 법은 많은데, 왜 정작 인터뷰에선 막막할까요?” 이 강의는 실리콘밸리에서 활약 중인 현직 엔지니어가 직접 전하는 코딩 인터뷰 생존 전략을 담고 있습니다. 실전에서 자주 나오는 문제를 중심으로, 단순한 풀이가 아니라 사고 과정을 어떻게 말로 풀어낼지, 면접관의 시선에서 어떻게 보일지까지 짚어드립니다. 중급 이상 개발자를 대상으로, 실전 인터뷰에 최적화된 커리큘럼으로 구성되어 있습니다. 코딩 테스트와 기술 면접을 준비 중이라면, 지금 이 강의에서 실전 감각과 자신감을 모두 챙겨보세요.

SQL을 처음 배우는 분들도 가볍게 시작해서 바로 써먹을 수 있게 만드는 실전 중심 강의입니다. ✨ SELECT로 데이터 꺼내보고, JOIN으로 연결하고, GROUP BY로 정리하는 등 실무에서 가장 자주 쓰는 기능만 쉽고 재미있게 배워봐요! 📊 복잡한 설명은 최소화하고, “아, 이래서 SQL이 중요하구나!” 바로 이해되는 현실적인 예제 중심으로 진행됩니다. 💡 데이터 분석가, 개발자, 데이터 엔지니어… 어떤 길을 선택하든 SQL은 필수 스킬입니다. 🚀 이 강의 하나로 기본기를 확실하게 잡고, 실전에서도 스스로 문제를 해결할 수 있는 데이터 감각을 만들어 드릴게요! 🔥 지금 바로 시작하세요. 데이터 세계로 들어가는 가장 쉬운 첫걸음입니다! 🌍💙

AWS 네트워크 완벽 마스터! VPC, 서브넷, 라우팅, 보안까지 실전 중심으로 배우고 안전하고 확장 가능한 클라우드 네트워크 아키텍처를 설계하세요. 실무 엔지니어라면 반드시 알아야 할 핵심 스킬을 단기간에 완성합니다!

ML 실험 관리, 아직도 수작업으로 하시나요? 🤔 MLflow로 실험 추적부터 모델 배포까지 자동화하고, 개발 생산성을 확 끌어올려 보세요! 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어라면 필수 스킬 💡 지금 바로 시작하세요! 🚀

클라우드 시대 필수 기술, Amazon EKS 완벽 가이드! 컨테이너 오케스트레이션부터 실무 적용까지, EKS로 Kubernetes 클러스터를 쉽고 빠르게 관리하세요.

효율적인 빌드 관리를 위한 Gradle 마스터 클래스 – 복잡한 빌드를 자동화하고 프로젝트 생산성을 높이는 방법을 배워보세요. 이 강의에서는 Gradle의 핵심 개념과 실무 적용 방법을 자세히 다룹니다. 단시간에 전문가 수준의 빌드 환경을 구축할 수 있습니다.

빠르게 성장하는 IT 현장에서 데이터 검색과 분석의 핵심 기술, 일라스틱서치를 배워보세요! 실무에 바로 적용할 수 있는 실습과 함께, 복잡한 검색을 단순하게 해결하는 법을 알려드립니다. 디지털 역량을 한 단계 업그레이드할 준비 되셨나요?

Redis는 빠르고 확장 가능한 오픈 소스 데이터베이스입니다. 이 기술은 실시간 애플리케이션, 게임, 소셜 미디어 플랫폼 등에서 성능을 극대화하는 데 사용됩니다. 그러나 Redis의 실제 힘을 이해하고 효과적으로 활용하기 위해서는 깊은 이해가 필요합니다. 이제 Redis에 대해 전문적으로 배울 수 있는 기회가 왔습니다. "실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 Redis"에서는 Redis의 핵심 개념부터 고급 기능까지를 폭넓게 다룹니다. 이 강의는 Redis를 처음 사용하는 초보자부터 고급 사용자까지 모두를 위한 것입니다.

이 강의는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 를 👉 개념 설명에서 끝내지 않고 👉 실제로 동작하는 구조를 직접 만들며 👉 확장·고도화까지 경험하는 실습 중심 강의입니다. 단순한 RAG 예제에서 출발하여, Advanced RAG → Modular RAG → Agent 기반 RAG까지 현업에서 바로 활용 가능한 수준으로 단계적으로 학습합니다.

실리콘밸리 GenAI 해커톤 우승자에게 배우는 RAG. 현업 노하우를 가득 담았습니다

[인공지능 시대의 시스템 통제 및 인지적 퇴화 방지를 위한 전략적 로드맵] 1. 서론: 기술적 주도권과 전략적 지휘권 (Strategic Command vs. Passive Dependence) 지난 40년간의 자동차 R&D 및 기업 경영을 통해 도출된 핵심적 통찰은, 기술적 통제권을 상실한 주체는 시스템의 수혜자가 아닌 종속자로 전락할 가능성이 높다는 점입니다. 특히 고성능 엔진에 비견되는 인공지능(AI) 기술의 확산은 인간으로 하여금 기술적 '수동적 승객'에 머물게 하거나, 혹은 시스템을 장악하는 '전략적 지휘관'으로 도약하게 하는 기로를 제시하고 있습니다. 현재 관찰되는 무분별한 AI 의존은 인간 고유의 사고 및 분석 기제를 기계에 전적으로 위임하는 '인지적 오프로딩(Cognitive Offloading)' 현상을 가속화하고 있습니다. 이는 뇌의 실행 제어 네트워크(ECN) 비활성화를 유도하며, 장기적으로는 전두엽의 기능적 저하를 초래하는 '인지적 퇴화(Cognitive Atrophy)'라는 구조적 위기를 동반할 우려가 있습니다. 본 과정은 이러한 지적 위기 상황에 대응하여 인간의 인지적 역량을 강화하고 지적 주권을 수호하기 위한 전략적 방법론을 제시하고자 합니다. 2. 인지적 주권 수호를 위한 5대 핵심 방법론 ① 인지적 가소성 유지 및 의도적 인지 부하의 설계 (Cognitive Gym) 사용자에게 즉각적이고 매끄러운 해답을 제공하는 AI의 편의성은 사고의 단절과 비판적 검토 과정의 생략을 야기할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 업무 프로세스 내에 의도적인 '인지적 마찰(Cognitive Friction)'을 설계하는 과정이 요구됩니다. AI의 자동화 기능을 역이용하여 인간의 사고 과정을 강제로 지연시키고 심화함으로써, 뇌의 신경가소성(Neuroplasticity)을 자극하고 사고의 임계치를 상향 조정하는 고도화된 훈련이 병행되어야 합니다. ② 다중 에이전트 시스템(MAS) 기반의 대항적 검증 체계 구축 인간의 인지 체계는 AI 산출물을 무비판적으로 수용하려는 '자동화 편향(Automation Bias)'에 노출되기 쉽습니다. 이러한 편향을 상쇄하기 위해 사용자의 지시에 충실한 주 모델과는 별도로, 해당 논리의 취약점을 분석하고 공격하는 '비평 에이전트(Critique Agent)' 혹은 가상의 '레드팀(Red Team)'을 운용하는 전략이 유효합니다. 이는 지속적인 방어 논리 구축 과정을 강제함으로써 대니얼 카너먼이 정의한 '시스템 2(숙고적 사고)' 기능을 활성화하는 효과를 제공합니다. ③ 문해력 기반의 이중 트랙(Dual-Track) 및 RQTDW 학습법 이행 디지털 도구에 대한 검증 역량은 아날로그적 기초 사고 체계에 정비례합니다. 텍스트의 맥락을 심층적으로 파악하는 문해력을 견지한 상태에서, 다음과 같은 RQTDW 5단계 로드맵을 체화하는 것이 권고됩니다. Read (심층 독해): 정보의 원천에 대한 다각적인 파악을 수행합니다. Question (의문 제기): 논리적 정합성 및 전제 조건의 타당성에 대해 비판적 질문을 던집니다. Think (모순 직시): 정보 간의 상충 관계 및 논리적 공백을 분석하고 숙고합니다. Discuss (심층 토론): 가상적 혹은 실질적 토론을 통해 논점을 다각화합니다. Write (재구성): 확장된 사고의 결과를 인간 고유의 언어로 정제하여 시스템적으로 내재화합니다. ④ 책임 소재 명확화를 위한 샌드위치 워크플로우(Sandwich Workflow) 적용 업무의 전 과정을 AI에 위임하는 것은 인지적 마비를 초래할 위험이 크므로, 인간과 AI의 역할을 구조적으로 분리하는 엄밀한 워크플로우 확립이 필수적입니다. 맥락 설계 단계 (Top Bun): 업무의 목적 설정, 제약 조건 부여, 전체 아키텍처 설계는 반드시 인간의 주도하에 수행되어야 합니다. 데이터 처리 단계 (Meat): 방대한 데이터의 연산, 정렬 및 초안 작성 등 반복적이고 대규모 리소스가 투입되는 과업을 AI에 위임합니다. 최종 검증 단계 (Bottom Bun): 윤리적 판단, 사실 관계의 정밀 교차 검증(Fact-check) 및 최종 가치 부여는 다시 인간의 책임 영역으로 귀속시켜 시스템의 안정성을 확보합니다. ⑤ SIFT 모델을 통한 환각 제어 및 인식적 경계 강화 AI는 의미에 대한 실질적 이해 없이 확률적 빈도에 기반하여 토큰을 조합하는 '확률적 앵무새'의 속성을 지닙니다. 따라서 AI의 유창한 출력물에 현혹되는 '지식의 환영'을 경계해야 하며, 이를 위해 3단계 팩트체크 프로토콜과 SIFT 모델을 실무에 엄격히 적용해야 합니다. 원천 소스를 추적하고 외부 데이터와 대조하는 횡적 읽기(Lateral Reading) 습관은 기술적 편의성에 안주하는 지적 무임승차를 방지하는 핵심 기제가 됩니다. 3. 결론: 초지능형 조타수의 전략적 사명 지능이라는 현상은 공학적 설계를 통해 발현되나, 이를 유의미한 방향으로 제어하고 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 주체는 여전히 인간의 엄밀한 사고력입니다. 본 마스터클래스는 수강생이 AI라는 강력한 동력원을 통제하며 조직의 시스템을 설계하는 '초지능형 조타수'로서의 역량을 확보하도록 설계되었습니다. 개별 구성원의 인지적 근력을 강화하고 기술적 도전에 능동적으로 응전하십시오. 엄밀한 공학적 통제와 고도화된 인지 능력이 결합될 때, 인공지능은 비로소 구성원과 조직의 지속 가능한 성장을 견인하는 전략적 자산으로 기능할 것입니다.

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ChatGPT와 같은 AI의 근본이 되는 기술 LLM 과 Agent. LLM은 현 시점에 AGI에 가장 가까이 다가간 기술입니다. 이 강의에서는 일반인의 시선으로 LLM 과 Agent 기술에 대해 알아봅니다.

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Model Context Protocol (MCP) 를 이용하여 IntelliJ와 연동하여 빠르게 개발할 수 있는 방법에 대해 핸즈온 하는 튜토리얼입니다.

Spring WebFlux로 여러 기능을 만듭니다. 이 강의를 통해 WebFlux의 필수 개념과 실전 구현을 익힐 수 있습니다.

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