자연어 처리 기술의 출발부터 시작해서 최신 LLM 모형에 이르기까지의 과정에서 개발된 다양한 언어 모형들을 상세히 설명합니다.

LLM의 한계와 한계 극복을 위한 최신 기술과 전망되는 미래 기술을 탐구합니다.

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.

RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 이론부터 최신 멀티모달, 에이전트 기반 RAG까지! 비전공자도 이해할 수 있도록 구성된 실습 중심 강의입니다. 논문 리뷰부터 실전 코드 구현까지, RAG를 처음 접하는 사람도 쉽게 따라올 수 있도록 설계했습니다.

LLM을 위해 필요한 기초지식부터 실전에서 쓰일법한 팁까지 핵심적인 내용위주로 빠르게 현직자가 전달합니다!

대규모 언어 모델, 검색 증강 생성, 에이전틱 AI 시스템을 활용해 최신 생성형 AI 애플리케이션 구축의 전체 수명 주기를 마스터하세요. 프롬프트 엔지니어링부터 배포까지 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 설계하는 방법을 배우고, LLM을 벡터 데이터베이스 및 외부 지식 소스와 결합해 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 애플리케이션을 구축하세요.

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

유료 API 비용 부담 없이 내 MacBook에서 최신 Gemma 4 모델을 직접 구동하는 전 과정을 학습합니다. Apple Silicon의 Metal API를 활용한 성능 극대화 기법과 VRAM 용량별 최적 파라미터 설정을 마스터하고, FastAPI 기반 프로덕션 수준의 로컬 AI 인프라 구축 능력을 갖추게 됩니다.

AI를 쓰는 건 쉬워졌지만, 모델 카드나 논문은 여전히 몇 줄 읽기 어렵습니다. 낱말 뜻은 검색하면 나와도, 그 낱말들이 서로 어떻게 이어지는지는 보이지 않기 때문입니다. 이 강의는 AI 문서에 꼭 나오는 단어 160여 개를 이해하기 가장 쉬운 순서로 쌓아, 강마다 실제 문서의 문장 한 줄을 정확히 읽게 합니다.

RAG를 구현하고 싶지만 임베딩부터 벡터 저장·검색까지의 연결 구조가 막막하셨나요? 이 강의는 실제 서비스 개발 경험을 바탕으로 pgvector의 핵심 개념과 서비스 소스를 설명합니다. 직접 API를 호출하며 RAG 벡터 검색이 동작하는 전체 흐름을 빠르게 이해할 수 있습니다.

본 과정은 빅데이터 분석에 적합한 프로그래밍 언어인 파이썬(Python)을 활용하여 웹, SNS 등 소셜 빅데이터를 직접 수집하고, 가공하고, 분석해보는 교육 과정입니다. 파이썬 프로그래밍 실습을 ‘따라하기’ 형식으로 진행하여 프로그래밍 경험이 없는 인문, 사회과학 연구자들이 쉽게 학습할 수 있습니다. 본 과정을 수강하시면 파이썬 습득 + 데이터 수집 + 빅데이터 분석이 모두 가능해 집니다.

단순 챗봇을 넘어 자율적으로 과업을 수행하는 AI 에이전트 시스템을 설계하고 구현합니다. Sense-Think-Act 루프 기반 아키텍처부터 LangGraph 순환 구조, RAGAS·LangSmith 기반 정량 평가, 운영 가드레일까지 전 과정을 실습하며 엔터프라이즈급 에이전트 엔지니어링 역량을 완성합니다.

“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!

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.

Spring Boot 환경에서 OpenAI API와 Spring AI를 활용해 RAG 기반 문서 검색 시스템을 구축하는 실전 강의입니다. Prompt Engineering, Vector Store, Embedding 개념부터 Dify를 활용한 빠른 프로토타이핑, MCP 도구 연동, 멀티모달, 가드레일까지, AI Assistant 개발의 전체 과정을 단계별로 학습합니다. 직접 구현 방식과 노코드 도구 활용 방식을 비교하며 실무 적용 전략을 익힐 수 있습니다. 🆕 [업데이트] 섹션 4에는 TypeSafe의 Jev 의사결정 모델을 다루는 보충강의(1시간)가 추가되어, 에이전트의 판단 로직을 더 깊이 있게 설계하는 방법까지 다룹니다.

단순한 시스템 프롬프트를 넘어, 페르소나 설계와 Structured Outputs를 활용해 사용자를 기억하고 관계가 변화하는 AI 캐릭터 챗봇을 구현합니다. 제공되는 시작 프로젝트 기반으로 OpenAI API를 안전하게 호출하고, JSON Schema와 Zod로 감정·신뢰도·기억을 검증 가능한 형태로 처리하며, AI 코딩 에이전트를 제약 조건 안에서 활용하는 방법을 30분 실습으로 완성합니다.

메이커톤에서 80%가 막히는 포인트, 이제 해결하세요. 라즈베리파이 · 컴퓨터비전 · LLM · 3D 설계까지 4주 완성! 시연 가능한 스마트미러 PoC로 메이커톤 상위권 달성!

생성형AI의 기초 활용법 부터 자동화 및 실무용 맞춤형 AI 챗봇 제작까지 모든 과정을 한번에 학습할 수 있습니다.

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

LLM 애플리케이션이 개발 패러다임을 어떻게 변화시키고 있는지 탐구합니다. 기존 기술들과의 비교를 통해 LLM이 왜 지속 가능한 핵심 기술로 자리잡고 있는지 이해하고, 개발자로서 갖춰야 할 필수 역량과 사고방식의 변화를 학습합니다. 전문 강사의 인사이트를 통해 LLM 애플리케이션 개발의 본질과 미래 방향성을 파악할 수 있습니다.