맞춤형 LLM 만들기 : 처음 시작하는 분을 위한 RAG 기초 개념부터 멀티모달·Agent 실습까지

ChatGPT는 쓰는데, 왜 이런 답이 나오는지는 설명하기 어렵지 않으셨나요? “RAG, 에이전트, 파인튜닝… 용어는 아는데 정확히 설명하긴 어렵다” “LLM관련 용어를 들으면 말문이 막힌다” “AI 회의에서 개념 설명이 항상 애매하다” 이 강의는 바로 이런 분들을 위해 만들어졌습니다. 이 강의는 LLM을 ‘툴’이 아니라 ‘구조’로 이해하기 위한 이론 강의입니다. ChatGPT나 Gemini를 사용하는 법이 아니라, 왜 그렇게 동작하는지 설명할 수 있는 기준을 만들어 줍니다.

“LoRA 기반 경량 파인튜닝으로 나만의 맞춤형 LLM을 만들어보는 첫걸음!” 이 강의는 처음 LLM을 접하는 분도 쉽게 따라올 수 있도록 설계된 입문 실습 강의입니다. 복잡한 이론은 최소화하고, 모델 불러오기 → 데이터 적용 → 학습 → 결과 비교까지 전 과정을 단계별로 안내합니다. 짧은 시간 안에 LoRA·QLoRA와 같은 최신 경량 파인튜닝 기법의 흐름을 직접 경험하며, “LLM 파인튜닝이 이렇게 돌아가는구나”라는 감을 잡을 수 있습니다. 많은 자원이 없어도, 내 도메인에 특화된 LLM을 만들어보는 성취감을 직접 느껴보세요!

AI가 단순히 대답만 하던 시대는 끝났습니다. 이제는 스스로 판단하고 행동하는 LLM Agent의 시대입니다. 이 강의는 단 90분 실습으로 에이전트의 핵심 원리와 구조를 직접 구현하며 배우는 입문형 강의입니다. 복잡한 이론은 최소화하고, 코드 중심의 실습 흐름으로 “AI가 어떻게 판단하고 툴을 사용하는지”를 직접 체험할 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링을 넘어서, AI 자동화의 첫걸음을 함께 시작해 보세요.

LLM 기초이론, LangChain과 RAG의 핵심적인 기술을 마스터하는 강의입니다. LLM기초부터 실무에 쓰이는 최신 AI 기술을 쉽게 배울 수 있습니다!

주가 데이터 분석 입문자를 위한 강의입니다. 파이썬을 활용하여 주가 데이터 분석에 입문 해보세요!

ChatGPT 활용법도 배우고 파이썬기초 문법도 같이 배우고 싶으신 분들에게 도움되는 강의입니다. 파이썬 기초 문법을 배우고 정리하고 싶으신 분들에게 도움이 되는 강의입니다.

원론적 이론 위주 설명 대신 예제 실습을 통해 텍스톰(TEXTOM)을 처음 접하시는 분들이 손쉽게 텍스트마이닝 및 빅데이터 분석 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드리는 무료 강의입니다.

이 강의는 파이썬을 활용한 텍스트마이닝 분석에 관한 기초 이론과 실습을 배울 수 있습니다. 실무나 논문 작성 시 필요한 기초적인 텍스트마이닝 데이터 분석 기법을 설명합니다.

파이썬과 ChatGPT를 활용한 텍스트마이닝 분석 기법,빅데이터 분석 기법, 단어빈도분석,워드클라우드 시각화, 형태소분석,토픽모델링 분석 기법을 배우며, 논문 작성 시 필요한 텍스트마이닝 데이터 분석 기법 활용법, 연구논문에 기초적인 활용법에 관한 강의입니다.

텍스톰(TEXTOM)에 대한 원론적 이론 위주 설명 대신, 실전 예제 실습을 통해 텍스트마이닝 및 빅데이터 분석 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

이 강의는 LLM(대규모 언어 모델)의 기본 원리부터 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 그리고 최신 기술인 AI Agent와 MCP(Modular Command Protocol)까지, 생성형 AI를 실무에서 활용하기 위해 반드시 알아야 할 전 과정을 한 번에 정리하는 과정입니다. 생성형 AI가 어떻게 정보를 이해하고, 검색하고, 판단하며, 행동하는 AI Agent로 확장되는지를 기술 흐름에 따라 자연스럽게 배우도록 구성되어 있습니다.

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데이터의 세계로 첫발을 내딛고 싶으신가요? AI의 핵심 기술인 머신러닝과 딥러닝을 파이썬과 함께 배워보세요. 이 강의는 머신러닝과 딥러닝의 기초부터 실제 응용까지, 단계별로 친절하게 안내합니다. 전통적인 머신러닝과 딥러닝은 많은 부분에서 동일한 원리와 기술 체계에 기반하고 있습니다. 따라서 본 강의에서는 두 가지를 별도의 과목으로 분리하지 않고 하나의 연결된 과정으로 구성하여 입문자가 머신러닝 전반에 걸친 이해도를 높일 수 있도록 하였습니다.

LLM이 필요한 이유와 기술적 배경 및 기본 개념을 설명합니다.

머신러닝 및 딥러닝 전반에 대한 개요와 기본 도구 사용 방법, 그리고 학습에 필요한 파이썬 언어 지식을 단기간에 습득할 수 있습니다.

이 강의는 LDM(Latent Diffusion Model)부터 DiT(Diffusion Transformer)까지, 생성형 AI의 핵심 기술 발전을 완전 해부하는 실전형 마스터클래스입니다. LDM의 잠재 공간 기반 학습 원리와 Stable Diffusion의 구조, 그리고 최신 Diffusion Transformer의 구현 방식을 논문과 코드로 직접 분석합니다. 수강생은 PyTorch 기반으로 LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT 모델을 직접 구현하며, 생성 모델의 최신 트렌드와 구조적 진화를 체계적으로 익힙니다.

LLM 서비스를 기획하기 위해 사용자가 요구하는 사항을 수집하고 분석하는 방법을 살펴봅니다.

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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.

데이터분석가로 성장하고 싶은 스타터 분들을 위한 파이썬 기본 강의입니다. - 데이터 분석을 하고 싶지만 파이썬을 모르는 분 - 파이썬으로 머신러닝 배우고 싶은 분 - 빅데이터 분석기사 실기 시험을 준비하는 분 - 파이썬으로 머신러닝 기반 애플리케이션을 개발하고 싶은 분

이 강의는 “타이타닉에 내가 탔다면 과연 살아남을 수 있었을까?”라는 질문에서 출발하여, 실제 데이터를 기반으로 생존 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하고, 이를 웹으로 서비스하는 풀스택 프로젝트를 완성합니다. PyTorch를 이용한 딥러닝 모델링, FastAPI로 백엔드 서버 구축, Next.js로 사용자 인터페이스 구현에 이르기까지, AI와 웹 개발의 전 과정을 실습하게 됩니다.

지금 이런 소개가 중요한가요? 당장 deepseek R1 모델을 쓰세요.

1. AI 자격증, AICE Associate를 취득하기 위한 파이썬 코딩 학습 2. 기초부터 응용까지 단계적인 파이썬 코딩 학습 3. AI 분야 석학 고려대학교 김중헌 교수의 강의

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머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

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이 강의는 확산모델(Diffusion Model)의 진화 과정을 논문과 코드로 완전 정복하는 실전 중심 마스터클래스입니다. DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)과 DDIM 등, 생성 AI의 핵심 모델들을 논문 원리부터 직접 구현하며 학습합니다. 각 모델의 등장 배경, 수식, 네트워크 구조(U-Net, VAE, Transformer), 학습 과정(Noise Schedule, Denoising Step), 그리고 성능 향상을 이끈 아이디어들을 단계별로 분석합니다.수강생은 모든 모델을 PyTorch 기반으로 직접 코딩하며, 논문을 이해하는 것에 그치지 않고 ‘재현하고 응용할 수 있는 실무 능력’을 얻게 됩니다. 또한, 모델 간의 차이와 발전 흐름을 비교하며, 어떻게 확장되는지를 명확히 이해하게 됩니다. 이 강의는 이론·코드·실습을 하나로, 연구자·개발자·창작자 모두에게 생성모델의 진화를 체계적으로 익힐 수 있는 여정을 제공합니다. 논문을 ‘읽는 것’을 넘어, 직접 구현하며 ‘이해하고 재창조’하는 경험을 지금 시작하세요.

AI로 유튜브 쇼츠 만들기 자동화!! n8n으로 유튜브 쇼츠를 자동으로 만드는 방법을 처음부터 배웁니다. 글→이미지/음악→영상 만들기→업로드까지 한 번에 돌아가는 흐름을 직접 만들어 봅니다. 테스트 모드/실전 모드 구분, 비용 아끼는 팁까지 실습합니다. 강의 끝나면 바로 쓸 수 있는 자동화 템플릿 3개를 완성합니다. 코딩 몰라도 따라올 수 있게 노드 배치부터 차근차근 배웁니다. AI 유튜브 쇼츠 제작 자동화 함께 해보세요!

GPT API를 활용한 프로그램을 만들고, 이미지 생성과 동영상 생성까지!

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.