제미니의 개발실무 - 커머스 백엔드 레거시와 AI 활용편

이 강의는 개발실무에서 진짜 필요한 힘을 키우는 데 집중합니다. 단순히 코드를 잘 짜는 법이 아니라, 개발자로서 일을 잘하는 법을 느끼는 것을 목표로 합니다. 예제는 커머스 도메인 기반으로, 실제 현업에서 자주 접할 수 있는 케이스를 다루며, SpringBoot & Kotlin으로 제공합니다. 하지만 언어/프레임워크에 종속적이지 않고 누구나 생각할 거리를 통해 고민해 보고 실무를 느낄 수 있는 강의입니다. 대규모 결제 서비스 조직을 이끌었던 전 토스페이먼츠 이사이자 시니어 개발자의 실무 관점을 바탕으로, 현업에서의 사고 과정과 설계 판단을 함께 익혀볼 수 있도록 구성했습니다.

소프트웨어는 언제 어떻게 커질지 모르기 때문에 항상 지속 성장시켜 나가기 위한 준비를 하고 있어야 합니다 이를 위한 한 방향성을 제시합니다.

AI 시대에 개발자가 가져야 할, 서비스를 기획하고 설계하는 사고력을 기르는 실전형 백엔드 강의입니다.

이 강의는 개발실무에서 진짜 필요한 힘을 키우는 데 집중합니다. 단순히 코드를 잘 짜는 법이 아니라, 개발자로서 일을 잘하는 법을 느끼는 것을 목표로 합니다. 예제는 커머스 도메인 기반으로, 실제 현업에서 자주 접할 수 있는 케이스를 다루며, SpringBoot & Kotlin으로 제공합니다. 하지만 언어/프레임워크에 종속적이지 않고 누구나 생각할 거리를 통해 고민해 보고 실무를 느낄 수 있는 강의입니다. 대규모 결제 서비스 조직을 이끌었던 전 토스페이먼츠 이사이자 시니어 개발자의 실무 관점을 바탕으로, 현업에서의 사고 과정과 설계 판단을 함께 익혀볼 수 있도록 구성했습니다.

Spring AI Router Pattern + RAG + MCP를 활용한 '지능형 협업' 전문가 에이전트 팀 구축 단일 에이전트를 넘어 아키텍처로: 라우터 패턴과 에이전트 격리(Isolation) 설계의 정석

내 코드를 5초 만에 채점하고 리뷰해주는 AI 시스템, 상상이 현실이 됩니다. 이 강의는 Spring AI를 활용해 **'GitHub PR 자동 분석 및 채점 봇'**을 만드는 올인원 프로젝트 과정입니다. 학생이 과제를 제출하면(Pull Request), 서버가 이를 감지하여 AI가 코드의 변경 사항(Diff)을 분석합니다. 이후 채점 결과는 DB에 저장하고, 피드백은 GitHub 댓글로 자동 등록되며, 학생은 전용 대시보드에서 결과를 확인합니다. 자바(Java) 하나로 백엔드부터 AI 연동, 프론트엔드(Vaadin)까지! 나만의 AI 서비스를 A부터 Z까지 완성해보고 싶은 모든 개발자를 위한 최고의 입문서입니다.

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.

이 강의는 OpenAI API를 활용하여 텍스트·이미지·음성·문서 기반 생성형 AI 애플리케이션을 직접 구현하는 실습 중심 과정입니다. Anaconda·Jupyter Notebook 환경 구성부터 시작해 API Key 관리, 비용·토큰 이해 등 실무에 반드시 필요한 개발 환경 설정을 다룹니다. 최신의 Responses API를 기반으로 텍스트 생성, 요약, 분류, Vision(이미지 이해), 음성 처리, PDF 입력 처리를 구현하며, Function Calling, Structured Outputs(Pydantic), Embedding, RAG(File Search) 등 현업에서 바로 사용하는 핵심 기능을 단계별로 실습합니다. 또한 Web Search, Code Interpreter, Streaming, Background 작업, Conversation State 관리까지 포함하여 단순 호출을 넘어 ‘지능형 AI 서비스’로 확장하는 방법을 학습합니다. 마지막으로 Agents SDK, MCP(Model Context Protocol)를 활용해 도구를 스스로 선택·실행하는 에이전트 기반 AI 시스템을 구현하며, 실제 서비스 개발에 필요한 구조와 설계 관점을 함께 익히는 것을 목표로 합니다

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

취준생과 주니어개발자를 위해 준비한 [백엔드, 이력강화] 강의입니다.

데이터베이스 설계를 개념적, 논리적, 물리적 3단계로 체계적으로 배우고, 실무 중심 쇼핑몰 프로젝트로 역량을 강화합니다. 현대적 설계 기법과 최신 트렌드를 통해 실전 노하우를 익힙니다.

IntelliJ를 사용하는 Java 백엔드 개발자들이 Claude Code를 이용해 생산성을 극대화 할 수 있는 방법을 알려드립니다. 특히 윈도우 환경을 사용하는 분들이 겪는 바이브 코딩 환경 문제를 완벽히 해결할 수 있도록 도와드립니다.

이론만 가득한 AI 강의는 이제 그만. KT AI 우수상 수상 현직 CEO가 텍스트부터 영상, 게임 제작까지 '오늘 배워 내일 바로 성과 내는' 실전 비법을 모두 알려드립니다. 와디즈 1,640만 원 펀딩 달성! 수백 명이 열광한 그 강의. 비전공자도 당장 웹소설과 영상을 만들어내는 '진짜 실무형' 생성 AI 치트키를 떠먹여 드립니다. 기획부터 고퀄리티 영상 제작까지, 전문가에게 맡기면 일주일 걸릴 일을 AI로 뚝딱 끝내는 법. 시행착오 없이 결과물을 만드는 가장 빠른 루트를 공개합니다.

실무에 꼭 필요한 SQL과 데이터베이스의 기본기를 학습합니다. 개발자뿐만 아니라 기획자나 데이터 분석가분들도 SQL을 깊이있게 학습합니다.

이 강의는 최신 웹 서비스 환경에서 필수적인 JWT 기반 토큰 인증과 보안 강화 기법을 실무 중심으로 학습하는 과정입니다. 스프링 부트 3와 스프링 시큐리티 6, 리액트를 활용해 안전한 로그인 시스템을 구현하고, XSS·CSRF 대응, HTTPS 적용, 토큰 재발급 및 폐기 전략, 비밀키 안전 관리 등 보안 실무 전반을 다룹니다. 또한 AWS를 통한 빌드·배포, Redis를 이용한 성능 최적화 등 실제 서비스 수준의 환경 구성을 실습하며, 강의에서 제공되는 완성 프로젝트 소스코드는 바로 실무에 적용할 수 있습니다.

AI가 코드를 대신 짜주는 시대, 당신은 코더(Coder)'로 남을 것인가, '설계자(Architect)'로 도약할 것인가? 이 강의는 기초 구현은 가능하지만, 다음 스텝이 막막하거나 '물경력'의 늪에 빠질까 불안한 주니어 개발자를 위해 설계되었습니다. 우리는 단순한 클린 아키텍처 이론 학습을 넘어, 로버트 C. 마틴(Uncle Bob)의 고수준 설계 원칙을 AI 시대의 무기로 만드는 것을 목표로 합니다.

76개의 예제로 실습하며 공부하는 코틀린 Kotlin 프로그래밍 언어. 당장 내일부터 코틀린으로 개발해야 하는데, 차근히 문법을 공부할 여유가 없나요? 이 강의에서 알려드리는 예제로 빠르게 코틀린의 모든 문법을 알아봅시다.

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! 🌍💙

스프링 부트 프로젝트에서 Fast를 이용한 파이썬 기반 AI 웹서버와의 연결을 설명합니다.

본 과정은 현업과 비슷하게, 인프라를 구성해가며 필요한 지식을 학습하고 적용하는 단계로 진행합니다.

본 AI Literacy와 Transformation Series (1)는 다음 내용을 강의 합니다. 1. AI 시대 데이터센터 냉각 혁신 어떤 문제: 최신 AI 칩(GB200 등)의 폭발적인 전력 소비로 인해 기존의 공기 냉각 방식이 한계에 부딪혔으며, 이는 AI 성능 저하와 막대한 운영 비용 문제로 이어집니다,. 어떻게 해결: 후면 도어 열교환기(RDCH), 직접 칩 냉각(DTC), 액침 냉각 등 혁신적인 액체 냉각 기술을 제시합니다. 또한, 누설 전류까지 예측하는 지능형 제어 시스템과 폐열을 지역 난방에 재활용하는 순환 경제 모델을 통해 효율성과 지속 가능성을 동시에 확보하는 전략을 전수합니다. 2. AI 패러독스: 뇌를 깨우는 사고력 강화 어떤 문제: AI에게 생각을 외주화하는 인지적 오프로딩' 현상으로 인해 현대인의 분석적 사고력과 문해력이 급격히 퇴화하는 '인지 부채' 문제가 발생하고 있습니다. 어떻게 해결: AI를 단순한 정답 도구가 아닌 '인지적 헬스장'의 도구로 재정의합니다. 비평·연구·합성 에이전트를 활용해 스스로 먼저 생각하게 만드는 시스템을 구축하고, 수동적인 승객이 아닌 방향을 결정하는 '조타수'로서의 초인지 능력을 강화해 드립니다. 3. AI 메모리 위기: 차세대 아키텍처 설계 어떤 문제: AI가 요구하는 단기 기억 저장소(KV 캐시)의 크기는 폭발적으로 늘어나는데, 비싸고 용량이 작은 **HBM만으로는 이 데이터 파도를 감당할 수 없는 물리적 한계에 직면했습니다,. 어떻게 해결: HBM, D램, CXL 등을 결합한 '이기종 메모리 드림팀' 구축 전략을 제시합니다. 단일 부품의 성능이 아닌, 용량과 비용의 균형을 맞추는 스마트한 시스템 아키텍처 설계 역량을 전수하여 기업의 총소유비용(TCO)을 획기적으로 낮추는 해법을 제공합니다. 4. 팔란티어 온톨로지: 실행하는 데이터 지능 어떤 문제: 데이터는 넘쳐나지만 파편화되어 있어 실제 의사 결정과 실행으로 이어지지 못하는 '데이터의 무덤' 문제가 기업의 혁신을 가로막고 있습니다. 어떻게 해결: 물리적 자산을 디지털에 매핑하는 '온톨로지' 엔진을 통해 데이터에 맥락과 의미를 부여합니다,. 분석 결과를 운영 시스템에 즉시 반영하는 '액션 타입(실행 능력)'을 통해 현업 담당자가 IT 부서 도움 없이 직접 비즈니스를 지휘하는 데이터 민주화를 실현해 드립니다. 5. 거대한 재배선: AI 인텔리전스 스택 전략 어떤 문제: 인터넷 시대의 '결정론적 계산' 방식에서 AI 시대의 '확률적 예측' 방식으로 기술 패러다임이 근본적으로 바뀌면서, 기존 비즈니스 구조가 통째로 흔들리고 있습니다. 어떻게 해결: 반도체부터 애플리케이션까지 이어지는 '5단계 인텔리전스 스택' 지도를 통해 변화의 실체를 규명합니다,. AI 기능을 직접 만들 것인지(Build) 살 것인지(Buy) 결정하는 전략적 의사 결정 프레임워크를 제공하여 자율 운영 기업으로 나아가는 로드맵을 그려 드립니다. 6. 까먹는 AI: 피드백을 통한 잠재력 극대화 어떤 문제: 새로운 정보를 배우면 기존 지식을 잊어버리는 AI의 '치명적 망각' 현상과, 일방적인 명령으로 인해 AI의 성능이 제대로 나오지 않는 소통의 문제가 있습니다. 어떻게 해결: AI에게 명령하는 대신 '코칭'과 예시(샘플) 중심의 대화법을 익히게 합니다. AI의 행동 변화 충격(KL 발산)을 최소화하는 점진적 피드백 기술을 통해, AI가 기존 지식을 유지하면서도 새로운 능력을 습득하게 만드는 과학적인 훈련 파트너가 되는 법을 전수합니다. 7. 엔지니어링 재무 지능(Financial Intelligence) 어떤 문제: 과거의 장부 기록과 규제 준수에만 머물러 있는 재무 시스템으로는 불확실성이 가득한 미래의 자본 배분을 최적화할 수 없습니다. 어떻게 해결: 생성형 AI를 활용해 실시간으로 수천 개의 변수를 연산하는 '동적 시나리오 기획(워게임)' 체제로 전환합니다,. 단순 수치를 전략적 신호로 변환하는 '파이낸셜 LLM' 활용법을 통해, CFO가 단순 관리자를 넘어 기업 가치를 설계하는 전략적 아키텍트로 거듭나도록 돕습니다.

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.